Systematic Review of Psychodermatologic Assessment Tools: Diagnostic Accuracy and Clinical Utility
Notice bibliographique
Résumé
Primary psychodermatologic disorders such as body dysmorphic disorder, trichotillomania, and excoriation disorder present significant challenges in dermatological and psychiatric assessment due to their complex psychological and dermatological symptoms. Reliable and valid screening tools are essential for effective diagnosis and management, yet there is a lack of consensus on the most appropriate instruments. A systematic review was conducted, identifying 81 studies that employed 45 different psychodermatologic tools, of which 13 studies provided empirical data on their diagnostic accuracy. Tools were assessed for their psychometric properties, including sensitivity, specificity, reliability, and validity. The Body Dysmorphic Disorder Questionnaire (BDDQ) and its variants demonstrated high diagnostic accuracy, with the BDDQ showing a sensitivity of 0.97 [95% CI: 0.82-1.00] and specificity of 0.91 [95% CI: 0.86-0.95]. The Skin Picking Scale-Revised showed high diagnostic accuracy for excoriation disorder, with a sensitivity of 0.89 [95% CI: 0.84-0.94] and specificity of 0.95 [95% CI: 0.93-0.96]. Similarly, the Massachusetts General Hospital Hairpulling Scale, frequently utilized for trichotillomania, exhibited strong psychometric properties, with a sensitivity of 0.90 [95% CI: 0.81-0.96] and specificity of 0.72 [95% CI: 0.63-0.80]. Despite their frequent use, many tools lack a comprehensive assessment of the full range of symptoms, including social impairment and behavioural nuances. The review highlights the importance of developing standardized, multidimensional assessment tools that are valid, reliable, and easy to implement in daily practice. Further research is needed to establish the practical utility of these tools in routine dermatology settings, addressing gaps in effectiveness, referral and intervention limitations, and patient acceptability.
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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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».