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Enregistrement W833751096 · doi:10.4088/jcp.14m09110

Half of Obsessive-Compulsive Disorder Cases Misdiagnosed

2015· article· en· W833751096 sur OpenAlexaff
Kimberly Glazier, Matt Swing, Lata K. McGinn

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVignettePsychiatryPsychologyMedicineClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Medical settings are the primary mode of care for mental health problems; physicians' abilities with regard to psychiatric diagnosis and treatment recommendations are therefore essential. While misdiagnosis can occur across all psychiatric conditions, the heterogeneous nature of obsessive-compulsive disorder (OCD) may make this condition at an elevated risk for misidentification. The study's aim was to assess primary care physicians' ability to identify OCD. METHOD: The study was cross-sectional in design. An online, vignette-based survey was emailed to 1,172 physicians from 5 major medical hospitals in the Greater New York Area. The email included a link to the survey, which consisted of 1 of 8 randomized OCD vignettes; each vignette focused on one of the following common manifestations of OCD: obsessions regarding aggression, contamination, fear of saying things, homosexuality, pedophilia, religion, somatic concerns, or symmetry. Participants provided diagnostic impressions and treatment recommendations for the individual described in the vignette. Data collection took place from December 10, 2012, through January 18, 2013. RESULTS: Two hundred eight physicians completed the survey. The overall misidentification rate was 50.5%. Vignette type was the strongest predictor of a correct OCD response (Wald χ(2)7 = 40.58; P <.0001). Misidentification rates by vignette were homosexuality (84.6%), aggression (80.0%), saying certain things (73.9%), pedophilia (70.8%), somatic concerns (40.0%), religion (37.5%), contamination (32.3%), and symmetry (3.70%). Participants who misidentified the OCD vignette were less likely to recommend a first-line empirically supported treatment (cognitive-behavioral therapy [CBT] = 46.7%, selective serotonin reuptake inhibitor [SSRI] = 8.6%) compared to participants who correctly identified the OCD vignette (CBT = 66.0%, SSRI = 35.0%). Antipsychotic recommendation rates were elevated among incorrect versus correct responders (12.4% vs 1.9%). CONCLUSIONS: Elevated OCD misdiagnosis rates and the impact of incorrect diagnoses on treatment recommendations highlight the need for greater training regarding OCD symptomatology and empirically supported treatments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations69
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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