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Enregistrement W3112727151 · doi:10.1080/03007995.2020.1860358

The Rapid Mood Screener (RMS): a novel and pragmatic screener for bipolar I disorder

2020· article· en· W3112727151 sur OpenAlexaff
Roger S. McIntyre, Mehul Patel, Prakash S. Masand, Amanda Harrington, Patrick Gillard, Susan L. McElroy, C. Brendan Montano, T. Michelle Brown, Lauren Nelson

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Research and Opinion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBipolar disorderMajor depressive disorderMoodMedicineObservational studyPsychiatryBipolar II disorderClinical psychologyDepression (economics)Bipolar I disorderMedical diagnosisPsychologyInternal medicineMania

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Depressive episodes and symptoms of bipolar I disorder are commonly misdiagnosed as major depressive disorder (MDD) in primary care. The novel and pragmatic Rapid Mood Screener (RMS) was developed to screen for manic symptoms and bipolar I disorder features (e.g. age of depression onset) to address this unmet clinical need.Methods A targeted literature search was conducted to select concepts thought to differentiate bipolar I from MDD and screener tool items were drafted. Items were tested and refined in cognitive debriefing interviews with individuals with self-reported bipolar I or MDD (n = 12). An observational study was conducted to evaluate predictive validity. Participants with clinical interview-confirmed bipolar I or MDD diagnoses (n = 139) completed a draft 10-item screening tool and other questionnaires. Data were analyzed to identify the smallest possible subset of items with optimized sensitivity and specificity.Results Adults with confirmed bipolar I (n = 67) or MDD (n = 72) participated in the observational study. Ten draft screening tool items were reduced to 6 final RMS items based on the item-level analysis. When 4 or more items of the RMS were endorsed (“yes”), sensitivity was 0.88 and specificity was 0.80; positive and negative predictive values were 0.80 and 0.88, respectively. These properties were an improvement over the Mood Disorder Questionnaire in the same analysis sample while using 60% fewer items.Conclusion The pragmatic 6-item RMS differentiates bipolar I disorder from MDD in patients with depressive symptoms, providing real-world guidance to primary care practitioners on whether a more comprehensive assessment for bipolar I disorder is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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