Reliability of <scp>DNMSQuest</scp> as a Screening Tool for Mood Disorders in Cervical Dystonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high prevalence of mood disorders in cervical dystonia, often unaddressed in botulinum toxin clinics, is a major factor in impaired quality of life. There is a clear need for a brief screening method for identifying these disorders; the Dystonia non-motor symptoms questionnaire (DNMSQuest) has been proposed as such. OBJECTIVE: We aimed to assess the practical utility of the DNMSQuest and compare it with validated rating scales for anxiety, depression and quality of life. METHODS: In 88 patients with cervical dystonia, we compared results from the DNMSQuest with mood rating scales [Beck Anxiety Inventory (BAI), Beck Depression Index (BDI-II) and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS)], quality of life measures [European Quality of Life (EQOL) and European Quality of Life Visual Analogue Scale (EQOLVAS)] and with assessments of dystonia severity [Cervical Dystonia Impact Profile-58 (CDIP58) and Toronto Western Rating Scale for Spasmodic Torticollis (TWSTRS)]. RESULTS: Using a cut off score on the DNMSQuest of 5, we noted that DNMSQuest had a sensitivity of 85% for detecting anxiety and depression using the BAI and BDI-II, and 76% and 78% for anxiety and depression respectively using the HADS. The DNMSQuest correlated strongly with BAI (ρ = 0.715), BDI-II (ρ = 0.658), HADS-Anxiety (ρ = 0.616), HADS-Depression (ρ = 0.706), EQOL (ρ = 0.653) and CDIP-58 (ρ = 0.665). CONCLUSION: The DNMSQuest is a brief, sensitive and non-specific instrument for identifying patients that warrant further review for anxiety and depression and can easily be implemented in a neurologist-run botulinum toxin clinic.
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 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 | 0,002 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».