Cutoff Points for Commonly Used Instruments to Assess Mental Health Problems Among Adults With Tourette’s Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Attention-deficit hyperactivity disorder, obsessive-compulsive disorder, depression, and anxiety are highly comorbid in Tourette's syndrome. Cutoff points of screening instruments for these conditions have been validated in the general population. The authors assessed whether established cutoff points on the General Anxiety Disorder-7 (GAD-7) scale; Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9); PHQ-2; Adult ADHD Self-Report Scale, version 1.1 (ASRS v1.1); and Obsessive-Compulsive Inventory (OCI) need to be adjusted for adults with Tourette's syndrome. METHODS: Thirty-six adults with Tourette's syndrome completed these instruments and a diagnostic psychiatric interview. Measures of diagnostic accuracy were calculated (area under the receiver operating characteristic curve [AUC], sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, positive likelihood ratio, and negative likelihood ratio) for each instrument at various cutoffs. Cutoffs for the sample of adults with Tourette's syndrome were suggested by the lowest value derived from a Euclidean distance method. RESULTS: In this sample of adults with Tourette's syndrome, the optimal cutoff points were a GAD-7 score ≥13 (sensitivity, 67%; specificity, 91%; and AUC, 79%), a PHQ-9 score ≥15 (sensitivity, 67%; specificity, 73%; and AUC, 70%), a PHQ-2 score ≥3 (sensitivity, 67%; specificity, 67%; and AUC, 67%), an ASRS v1.1 score ≥14 (sensitivity, 83%; specificity, 77%; and AUC, 80%), and an OCI score ≥63 (sensitivity, 70%; specificity, 89%; and AUC, 79%). The best-performing instrument was the ASRS v1.1, followed by the GAD-7 and OCI; the PHQ-9 and PHQ-2 performed least well in this population. CONCLUSIONS: Further research is needed to adapt screening instruments for the assessment of comorbid conditions among patients with Tourette's syndrome.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».