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Enregistrement W3197492393 · doi:10.2196/30827

Characteristics of Dimensional Psychopathology in Suicidal Patients With Major Psychiatric Disorders and Its Association With the Length of Hospital Stay: Algorithm Validation Study

2021· article· en· W3197492393 sur OpenAlexvenueno aff
Dong Yun Lee, Jimyung Park, Jai Sung Noh, Hyun Woong Roh, Jae Ho Ha, Eunyoung Lee, Sang Joon Son, Rae Woong Park

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaKorea Health Industry Development InstituteNational Research Foundation
Mots-clésPsychopathologyPsychiatryBipolar disorderMajor depressive disorderResearch Domain CriteriaSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineDepression (economics)Logistic regressionPsychiatric hospitalComorbidityClinical psychologyMoodInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicide has emerged as a serious concern for public health; however, only few studies have revealed the differences between major psychiatric disorders and suicide. Recent studies have attempted to quantify research domain criteria (RDoC) into numeric scores to systematically use them in computerized methods. The RDoC scores were used to reveal the characteristics of suicide and its association with major psychiatric disorders. OBJECTIVE: We intended to investigate the differences in the dimensional psychopathology among hospitalized suicidal patients and the association between the dimensional psychopathology of psychiatric disorders and length of hospital stay. METHODS: This retrospective study enrolled hospitalized suicidal patients diagnosed with major psychiatric disorders (depression, schizophrenia, and bipolar disorder) between January 2010 and December 2020 at a tertiary hospital in South Korea. The RDoC scores were calculated using the patients' admission notes. To measure the differences between psychiatric disorder cohorts, analysis of variance and the Cochran Q test were conducted and post hoc analysis for RDoC domains was performed with the independent two-sample t test. A linear regression model was used to analyze the association between the RDoC scores and sociodemographic features and comorbidity index. To estimate the association between the RDoC scores and length of hospital stay, multiple logistic regression models were applied to each psychiatric disorder group. RESULTS: We retrieved 732 admissions for 571 patients (465 with depression, 73 with schizophrenia, and 33 with bipolar disorder). We found significant differences in the dimensional psychopathology according to the psychiatric disorders. The patient group with depression showed the highest negative RDoC domain scores. In the cognitive and social RDoC domains, the groups with schizophrenia and bipolar disorder scored higher than the group with depression. In the arousal RDoC domain, the depression and bipolar disorder groups scored higher than the group with schizophrenia. We identified significant associations between the RDoC scores and length of stay for the depression and bipolar disorder groups. The odds ratios (ORs) of the length of stay were increased because of the higher negative RDoC domain scores in the group with depression (OR 1.058, 95% CI 1.006-1.114) and decreased by higher arousal RDoC domain scores in the group with bipolar disorder (OR 0.537, 95% CI 0.285-0.815). CONCLUSIONS: This study showed the association between the dimensional psychopathology of major psychiatric disorders related to suicide and the length of hospital stay and identified differences in the dimensional psychopathology of major psychiatric disorders. This may provide new perspectives for understanding suicidal patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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