DSM-IV, ICD-10 and FTND: Discordant Tobacco Dependence Diagnoses in Adult Smokers
Notice bibliographique
Résumé
There are several measures that attempt to assess tobacco dependence but the most appropriate measure to use is often unclear. Tobacco dependence was assessed, in Canadian adult smokers of black African descent, with three measures: the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders Fourth Edition (DSM-IV), the International Classification of Diseases (ICD-10) and the Fagerström Test for Nicotine Dependence (FTND). The different measures resulted in very different tobacco dependence diagnosis rates: 91% were dependent by DSM-IV, 48% were dependent by ICD-10 and 48% were dependent by FTND (score ≥3). Although ICD-10 and FTND had the same diagnosis rates, they did not identify the same individuals as dependent (i.e., 35% of those dependent by ICD-10 were not dependent by FTND). For exploratory purposes, the dichotomous measures, DSM-IV and ICD-10, were scored as continuous scale measures, DSMC and ICDC. ICDC had the strongest agreement with FTND (ICC=0.76), followed by DSMC with ICDC (ICC=0.28) and DSMC with FTND (ICC=0.19). These exploratory analyses illustrate some limitations and strengths of the DSM-IV, ICD-10 and FTND. Moreover, we illustrate how measurement architecture and population specific variation may contribute to discordant diagnoses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».