Prevalence and Features of Misdiagnosis of Primary Psychiatric Disorders Among bvFTD Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies have reported misdiagnosis rates of nondegenerative primary psychiatric disorders of up to 50% among patients with behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD). The authors hypothesized that misdiagnosis rates have decreased over time because of an increased awareness and a better understanding of psychiatric prodromes of FTD. METHODS: Retrospective data on past psychiatric trajectories of individuals with probable or definite bvFTD (N=609) were acquired from 12 sites of the Neuropsychiatric International Consortium on FTD. Symptom profiles, primary psychiatric disorder diagnoses, and treatment information were collected from medical records. The authors used descriptive statistics to characterize past diagnostic trajectories, chi-square and t tests to compare groups, and logistic regressions to determine risk factors for diagnostic errors. RESULTS: Of 609 bvFTD patients, 33% received a primary psychiatric disorder diagnosis after the onset of bvFTD symptoms but before a formal bvFTD diagnosis. In 13% (N=80) of all bvFTD cases, the diagnosis was retrospectively considered erroneous. The most common misdiagnosis was major depressive disorder, followed by anxiety disorders and psychosis. The remaining cases were classified as psychiatric prodromes (N=68) and comorbid conditions (N=42). Patients with misdiagnoses were significantly younger, by about 5.5 years, than those without such diagnoses and had higher rates of depressed mood, dietary changes, stereotypy, somatization, and anxiety symptoms. Only younger age predicted erroneous diagnoses. CONCLUSIONS: The rate of patients who were misdiagnosed as having primary psychiatric disorders was much lower than in previous reports, suggesting improvements in the quality of diagnostic assessments. Misdiagnoses were more common among younger patients, with some psychiatric symptoms being overrepresented in such cases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».