SELF-REPORT AND CLINICIAN-RATED MEASURES OF DEPRESSION SEVERITY: CAN ONE REPLACE THE OTHER?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been suggested that clinician-rated scales and self-report questionnaires may be interchangeable in the measurement of depression severity, but it has not been tested whether clinically significant information is lost when assessment is restricted to either clinician-rated or self-report instruments. The aim of this study is to test whether self-report provides information relevant to short-term treatment outcomes that is not captured by clinician-rating and vice versa. METHODS: In genome-based drugs for depression (GENDEP), 811 patients with major depressive disorder treated with escitalopram or nortriptyline were assessed with the clinician-rated Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS), Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD), and the self-report Beck Depression Inventory (BDI). In sequenced treatment alternatives to relieve depression (STAR*D), 4,041 patients treated with citalopram were assessed with the clinician-rated and self-report versions of the Quick Inventory of Depressive Symptomatology (QIDS-C and QIDS-SR) in addition to HRSD. RESULTS: In GENDEP, baseline BDI significantly predicted outcome on MADRS/HRSD after adjusting for baseline MADRS/HRSD, explaining additional 3 to 4% of variation in the clinician-rated outcomes (both P < .001). Likewise, each clinician-rated scale significantly predicted outcome on BDI after adjusting for baseline BDI and explained additional 1% of variance in the self-reported outcome (both P < .001). The results were confirmed in STAR*D, where self-report and clinician-rated versions of the same instrument each uniquely contributed to the prediction of treatment outcome. CONCLUSIONS: Complete assessment of depression should include both clinician-rated scales and self-reported measures.
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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 | 0,060 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».