The Rapid Mood Screener (RMS): a novel and pragmatic screener for bipolar I disorder
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».