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Enregistrement W4366815478 · doi:10.4088/pcc.22m03322

Screening for Bipolar I Disorder and the Rapid Mood Screener

2023· article· en· W4366815478 sur OpenAlexaff
Michael E. Thase, Stephen M. Stahl, Roger S. McIntyre, Tina Matthews-Hayes, Donna Rolin, Mehul Patel, Amanda Harrington, Vladimir Maletic, Will Jackson, Eduard Vieta

Notice bibliographique

RevueThe Primary Care Companion For CNS Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodBipolar disorderPsychiatryPsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective screening for bipolar I disorder can lead to enhanced assessment, improved diagnosis, and better patient outcomes. The Rapid Mood Screener (RMS), a new bipolar I disorder screening tool, was evaluated in a nationwide survey of health care providers (HCPs). Eligible HCPs were asked to describe their opinions/current use of screening tools, assess the RMS, and evaluate the RMS versus the Mood Disorder Questionnaire (MDQ). Results were stratified by primary care and psychiatric specialty. Findings were reported using descriptive statistics; statistical significance was reported at the 95% confidence level. < .05); 76% reported that they would screen new patients with depressive symptoms, and 68% indicated they would rescreen patients with a depression diagnosis. Most HCPs (84%) said the RMS would have a positive impact on their practice, with 46% saying they would screen more patients for bipolar disorder. In our survey, the RMS was favorably evaluated by HCPs. A large percentage of respondents preferred the RMS over the MDQ and indicated that it would likely have a positive impact on clinicians' screening behavior.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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