Quality of Life Among Bipolar Disorder Patients Misdiagnosed With Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bipolar disorder is frequently misdiagnosed as major depressive disorder (MDD). We aim to quantify the prevalence of misdiagnosed bipolar disorder among the depression population and evaluate the quality-of-life (QOL) impact of misdiagnoses. METHOD: Data were collected from 2 self-administered, cross-sectional studies in 2003. Patients participating in The Bipolar Disorder Misdiagnosis Study (N = 1156) were previously diagnosed with depression, experienced a depressive episode within the past year, and had no previous diagnosis of bipolar disorder or schizophrenia. Patients who experienced a manic episode in the past year, based on DSM-IV criteria, were classified as misdiagnosed. Patients participating in The Bipolar Disorder Project (N = 1214) self-reported a diagnosis of bipolar disorder and were recruited through community mental health centers and support groups. Quality of life was assessed via the Psychological General Well-Being (PGWB) Index and Medical Outcomes Study 8-Item Short-Form Health Survey (SF-8). Demographic differences between groups were controlled using linear regression models. RESULTS: Of the diagnosed MDD sample, 14.3% met criteria for misdiagnosed bipolar disorder. When controlling for demographic differences, the PGWB overall score for the misdiag-nosed averaged 12.77 (p < .001) points lower than that of MDD patients and 9.55 (p < .001) points lower than that of diagnosed bipolar disorder patients. The average SF-8 mental component summary score for the misdiagnosed was 5.85 (p < .001) points lower than that of MDD patients and 3.18 (p = .002) points lower than that of diagnosed bipolar disorder patients. CONCLUSION: Misdiagnosis is associated with poorer QOL than MDD or diagnosed bipolar disorder, which are recognized as having a considerable impact on QOL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».