Measuring long-term psychiatric outcomes in post-acute autoimmune encephalitis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the performance of different measures of long-term psychiatric outcomes in patients with post-acute autoimmune encephalitis (AE) who may require comprehensive psychiatric evaluation. METHODS: The sensitivity of three self-reported measures of mood and anxiety symptoms (Patient Health Questionnaire [PHQ-9]; Profiles of Mood States-2 [POMS-2]; Generalized Anxiety Disorder 7-item [GAD7]) was compared with a structured clinician-administered tool (Mini Neuropsychiatric Inventory 7.0.2 [MINI]). New cutoff scores that optimized accuracy were then identified by Youden Index Method. RESULTS: Thirty-five patients with post-acute AE completed testing a median of 3 years after symptomatic onset (range = 1-22 years). The median PHQ9 score was 5 (range = 0-18), median POMS2 Total Mood Disturbance T-Score was 52 (range = 37-93), and median GAD7 score was 3 (range = 0-17). Twenty-five patients (71 %) met criteria for a psychiatric diagnosis on the MINI. When compared with the MINI, the sensitivity and specificity of the self-reported psychiatric symptom tools using standard cutoffs were 25 % and 80 % for the PHQ9, 50 % and 87 % for the POMS-2, 23 % and 91 % for the GAD7. Accuracy was improved when cutoffs of ≥5 for the PHQ9, ≥50 for the POMS2, and ≥ 3 for the GAD7 were used, at the cost of lower specificity. CONCLUSIONS: Patients with post-acute AE with psychiatric sequalae may be underrecognized if self-reported measures of psychiatric symptoms are used instead of clinician-administered structured interviews. If self-reported measures are used in AE, consideration should be given into using tools with higher validity in this patient population, such as the POMS-2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».