An Evaluation of a Computer-Based Psychiatric Assessment: Evidence for Expanded Use
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the psychiatric diagnoses of depression made using the structured interview, the Computer-Based Diagnostic Inventory Schedule for Children-Revised (CDISC-R) and diagnoses of depression made by pediatric psychiatrists. One hundred and twenty-two adolescents who were admitted to an inpatient psychiatric treatment unit agreed to participate in the study. All participants completed the CDISC-R structured diagnostic interview and independent measures reflecting depressive symptoms. The admitting pediatric psychiatrists' diagnoses were also recorded. Even though there were more females in the sample, males (n = 38) and females (n = 84) had similar results. The computer-based CDISC-R and physician diagnoses agreed in 76% of the cases. These results were confirmed by the independent measures of depressive symptoms, which were higher for those with diagnoses of depression and lower for those without depression. In the 24% of the cases, where the CDISC-R and physician diagnoses disagreed, the computer-based CDISC-R was more accurate in assigning a diagnosis of depression in terms of the independent measures of depressive symptoms. The CDISC-R, a computer-based diagnostic interview, efficiently and precisely diagnoses depression. This finding indicates that the use of computer-based diagnostic interviews in applied research will provide more objective and precise results, especially in clinical trials. It follows from these findings that computer-based diagnostic interviews could have important clinical applications and play a central role in web-based mental health and Telemedicine by facilitating triage, referral, and monitoring treatment outcomes through remote electronic assessment.
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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 | 0,042 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».