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Novo estudo questiona confiabilidade de entrevistas de diagnóstico em saúde mental

Estudo questiona confiabilidade de entrevistas diagnósticas usadas como padrão-ouro, com variação de precisão entre transtornos mentais

Evidence on the reliability of mental health diagnostic interviews has long been mixed.
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Diagnostic interviews, comuns para diagnosticar transtornos mentais e de uso de substâncias, variam em confiabilidade conforme o transtorno avaliado, aponta estudo na Jama Network Open. Autora principal é Laura Duncan, professora de psiquiatria da McMaster University, no Canadá.

O estudo revisou evidências de confiabilidade de entrevistas diagnósticas até setembro de 2025, usando o coeficiente kappa de Cohen. Elas ajudam a estimar a consistência de diagnóstico em duas aplicações da entrevista.

A confiabilidade média ficou melhor para transtornos relacionados ao uso de substâncias, com maior variação entre condições. O transtorno por uso de opióides teve a mais alta confiabilidade entre os avaliados, segundo a análise.

Instrumentos e limitações

Dr. Michael First, psiquiatra de Columbia e autor do SCID, criticou a ausência de detalhes sobre quais instrumentos foram mais confiáveis. Segundo Duncan, as informações disponíveis não permitem comparar instrumentos específicos de forma precisa.

O estudo incluiu ferramentas como SCID e Mini, bem como instrumentos específicos para transtornos isolados, como CAPS para PTSD. A classificação entre entrevistas totalmente estruturadas e semiestruturadas foi destacada como fator relevante para a confiabilidade.

Implicações e perspectivas

Desenhos estruturados tendem a obter resultados mais estáveis, mas podem restringir respostas. Entrevistas semiestruturadas permitem ajustes via perguntas adicionais, o que pode reduzir a confiabilidade entre sessões. Ainda assim, podem aumentar a precisão clínica.

Os autores apontam a necessidade de dados mais robustos para comparar formatos de entrevista. Também sugerem que a prática clínica siga evoluindo, analisando sintomas de forma mais contínua, em vez de categorias binárias.

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