Comparing the DePaul Symptom Questionnaire with physician assessments: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diagnostic assessment of chronic fatigue syndrome (CFS) and myalgic encephalomyelitis (ME) is largely based on a two part process; screening patients who might meet criteria and following up this assessment with physicians’ clinical evaluation of a range of inclusionary symptoms and exclusionary illnesses. Purpose: The aim was to assess how well the DePaul Symptom Questionnaire (DSQ) screened for patients who were ultimately diagnosed by physicians using the Canadian Consensus Criteria (CCC). Methods: Sixty-four patients referred for evaluation of possible CFS or ME were screened initially using the DSQ, and then evaluated and subsequently diagnosed by physicians. To assess the consistency between the self-report DSQ and the physicians’ diagnosis, sensitivity and specificity as well as predictive values were calculated. Results: The DSQ identified 60 and the physicians identified 56 as having a CCC diagnosis. The overall agreement between the two ratings on the diagnostic assessment part was moderate (Kappa = 0.45, p < .001). The sensitivity of DSQ was good (98%) while the specificity was 38%. Positive and negative predictive values were 92% and 75%, respectively. Conclusion: DSQ is useful for detecting and screening symptoms consistent with a CCC diagnosis in clinical practice and research. However, it is important for initial screening of self-report symptoms to be followed up by subsequent medical and psychiatric examination in order to identify possible exclusionary medical and psychiatric disorders.
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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 | 0,018 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».