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Enregistrement W3176760832 · doi:10.1002/mdc3.13273

Reliability of <scp>DNMSQuest</scp> as a Screening Tool for Mood Disorders in Cervical Dystonia

2021· article· en· W3176760832 sur OpenAlexaboutno aff
Shameer Rafee, Ihedinachi Ndukwe, Séan O’Riordan, Michael Hutchinson

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCervical dystoniaAnxietySpasmodic TorticollisDystoniaBeck Depression InventoryMoodRating scaleDepression (economics)Quality of life (healthcare)Hamilton Anxiety Rating ScaleBotulinum toxinHospital Anxiety and Depression ScalePhysical therapyPsychologyMedicinePsychiatryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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