DSM-5 Field Trials in the United States and Canada, Part II: Test-Retest Reliability of Selected Categorical Diagnoses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The DSM-5 Field Trials were designed to obtain precise (standard error,0.1) estimates of the intraclass kappa asa measure of the degree to which two clinicians could independently agree on the presence or absence of selected DSM-5 diagnoses when the same patient was interviewed on separate occasions, in clinical settings, and evaluated with usual clinical interview methods. METHOD: Eleven academic centers in the United States and Canada were selected,and each was assigned several target diagnoses frequently treated in that setting.Consecutive patients visiting a site during the study were screened and stratified on the basis of DSM-IV diagnoses or symptomatic presentations. Patients were randomly assigned to two clinicians for a diagnostic interview; clinicians were blind to any previous diagnosis. All data were entered directly via an Internet-based software system to a secure central server. Detailed research design and statistical methods are presented in an accompanying article. RESULTS: There were a total of 15 adult and eight child/adolescent diagnoses for which adequate sample sizes were obtained to report adequately precise estimates of the intraclass kappa. Overall, five diagnoses were in the very good range(kappa=0.60–0.79), nine in the good range(kappa=0.40–0.59), six in the questionable range (kappa = 0.20–0.39), and three in the unacceptable range (kappa values,0.20). Eight diagnoses had insufficient sample sizes to generate precise kappa estimates at any site. CONCLUSIONS: Most diagnoses adequately tested had good to very good reliability with these representative clinical populations assessed with usual clinical interview methods. Some diagnoses that were revised to encompass a broader spectrum of symptom expression or had a more dimensional approach tested in the good to very good range.
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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 | 0,160 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».