Diagnostic Challenges Revealed from a Neuropsychiatry Movement Disorders Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Abnormal movements are frequently associated with psychiatric disorders. Optimized management and diagnosis of these movements depends on correct labeling. However, there is evidence of reduced accuracy in the labeling of these movements, which could result in sub-optimal care. OBJECTIVE: To determine the consensus inter-rater reliability between a movement disorders neurologist and physicians referring from the community for phenomenology and diagnoses of individuals with co-existing psychiatric conditions and movement disorders. METHOD: Charts of all consecutive patients seen in a combined Movement Disorders and Neuropsychiatry Clinic between 2001-2009 were reviewed retrospectively. Consensus estimates and kappa values for inter-rater reliability were determined for phenomenology and diagnostic terms for the respective referring source and movement disorders neurologist for each patient. RESULTS: A total of 106 charts were reviewed (62 men and 44 women). Agreement for phenomenology terms ranged from 0% (psychogenic) to 73% (tremor). Only 3 terms had kappa values that met or exceeded criteria for moderate inter-rater reliability. Agreement for diagnosis terms was highest for tardive dyskinesia (83%), drug induced tremor (33%), and drug induced parkinsonism (20%). In 18 of the 22 charts (82%), a diagnosis was made of drug induced movement disorder (DIMD) by the referring physician. In contrast, a diagnosis of DIMD was made in only 54 of 106 charts (51%) after the patients were assessed in the clinic. CONCLUSIONS: A movement disorders specialist frequently disagreed with referring physicians' identification of patient phenomenology and diagnosis. This suggests that clinicians would benefit from educational resources to assist in characterizing abnormal movements.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».