MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6958013075 · doi:10.60692/rnmyc-mne46

The classification of feeding and eating disorders in the ICD-11: results of a field study comparing proposed ICD-11 guidelines with existing ICD-10 guidelines

2019· article· en· W6958013075 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie UniversityVanier College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEating disordersReimbursementTest (biology)Public healthMental healthBinge-eating disorderInclusion (mineral)Clinical Practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization (WHO) International Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD) is used globally by 194 WHO member nations. It is used for assigning clinical diagnoses, providing the framework for reporting public health data, and to inform the organization and reimbursement of health services. Guided by overarching principles of increasing clinical utility and global applicability, the 11th revision of the ICD proposes major changes that incorporate empirical advances since the previous revision in 1992. To test recommended changes in the Mental, Behavioral, and Neurodevelopmental Disorders chapter, multiple vignette-based case-controlled field studies have been conducted which examine clinicians' ability to accurately and consistently use the new guidelines and assess their overall clinical utility. This manuscript reports on the results from the study of the proposed ICD-11 guidelines for feeding and eating disorders (FEDs).Participants were 2288 mental health professionals registered with WHO's Global Clinical Practice Network. The study was conducted in Chinese, English, French, Japanese, and Spanish. Clinicians were randomly assigned to apply either the ICD-11 or ICD-10 diagnostic guidelines for FEDs to a pair of case vignettes designed to test specific clinical questions. Clinicians selected the diagnosis they thought was correct for each vignette, evaluated the presence of each essential feature of the selected diagnosis, and the clinical utility of the diagnostic guidelines.The proposed ICD-11 diagnostic guidelines significantly improved accuracy for all FEDs tested relative to ICD-10 and attained higher clinical utility ratings; similar results were obtained across all five languages. The inclusion of binge eating disorder and avoidant-restrictive food intake disorder reduced the use of residual diagnoses. Areas needing further refinement were identified.The proposed ICD-11 diagnostic guidelines consistently outperformed ICD-10 in distinguishing cases of eating disorders and showed global applicability and appropriate clinical utility. These results suggest that the proposed ICD-11 guidelines for FEDs will help increase accuracy of public health data, improve clinical diagnosis, and enhance health service organization and provision. This is the first time in the revision of the ICD that data from large-scale, empirical research examining proposed guidelines is completed in time to inform the final diagnostic guidelines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreater South Information SystemMême sujetChild Nutrition and Feeding IssuesTravaux en français237 207