Accuracy of initial psychiatric diagnoses given by nonpsychiatric physicians
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Despite the increased morbidity and mortality associated with psychiatric illnesses, there remains a substantial level of inaccuracy of the initial psychiatric diagnoses given by nonpsychiatric physicians. This study examines the accuracy of initial psychiatric diagnoses by non-psychiatric physicians at the McGill University Health Center (MUHC).We conducted a retrospective chart review for all consultations requested from the consultation-liaison psychiatry service at MUHC. We included all the consultations from January 1, 2018, to December 30, 2018, and excluded patient data with established psychiatric diagnoses. In all requested consults, each diagnosis of a referring physician was compared with the final diagnosis given by the C-L psychiatry team. Conformity between the 2 was validated as accurate.Of the 980 referred inpatients, 875 were enrolled. Patients ranged in age and those older than 70 years constituted the largest group: 54.4% were male. For 467 patients (55.20%), the initial diagnostic impression given by the referring physicians agreed with the final diagnosis made by the C-L psychiatry team, while in 379 patients (44.80%), the initial diagnostic impression was not consistent with the final diagnosis made by the C-L team.Diagnostic impressions of neurocognitive and substance use disorders were highly accurate, but this was not the case when the referring physicians suspected depression or bipolar, personality, or psychotic disorders. This study shows that around half of the referrals were accurately diagnosed, which evinces that nonpsychiatric physicians' knowledge regarding psychiatric conditions is not optimal and that might negatively impact screening and treating these conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».