Screening for depression in head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study are to identify the prevalence of depression and the accuracy of depression screening instruments in ambulatory head and neck cancer patients who have received radiation. This population is at risk for depression because of the life-threatening nature of the illness, and treatment-induced oral morbidity. METHODS: Sixty subjects were evaluated for Major and Minor Depression according to Research Diagnostic Criteria using the Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia (SADS). Screening instruments examined were the Beck Depression Inventory (BDI), the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and the Centre for Epidemiological Studies-Depression (CES-D) scale. Accuracy was assessed by calculating the sensitivities, specificities, positive predictive values (PPV) and areas under curve (AUC) from Receiver Operating Characteristic (ROC) curves. RESULTS: The prevalence of Major and Minor Depression was 20%. All of the screening instruments tested were found to be highly accurate. Statistically significant differences between the instruments were not observed but the HADS demonstrated the highest absolute levels of sensitivity, specificity and PPV. No cases of Major Depression were missed by any of the instruments tested. CONCLUSIONS: These results suggest that a significant minority of head and neck cancer patients are depressed in the post radiation period, and that accurate screening for clinically significant depression is possible using any of the three instruments evaluated here.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».