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Enregistrement W2018961321 · doi:10.1097/nmd.0b013e31819636a5

Scales for Evaluating Depressive Symptoms in Chinese Patients With Schizophrenia

2009· article· en· W2018961321 sur OpenAlexaboutno aff
Hao Liu, Hongyan Zhang, Weidong Xiao, Qi Liu, Pei-Xin Fu, Gaohua Wang, Fude Yang, Gang Wang, Xiaoping Wang, Lingzhi Li

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Schizophrenia (object-oriented programming)Rating scalePsychologyPsychiatryClinical psychologyPositive and Negative Syndrome ScaleMontgomery–Åsberg Depression Rating ScalePopulationReceiver operating characteristicMajor depressive disorderDepressive symptomsPsychosisInternal medicineMedicineCognitionDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been few studies evaluating depressive symptoms in Chinese patients with schizophrenia. Thus, we planned to compare the diagnostic validity of 4 commonly used assessment scales for depression in schizophrenia in China. The association between different depression scales and between depression scales and negative symptoms were also studied. The study population consisted of 101 inpatients meeting the DSM-IV criteria for schizophrenia. Depression in the study subjects was defined by the DSM-IV criteria for a major depressive episode. The negative subscale of the PANSS was used to assess the negative symptoms in schizophrenia. The following 4 depression scales were assessed for their diagnostic validity as measures of depressive disorder in schizophrenia: the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), the Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS), the Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D), and the depression subscale of the PANSS (PANSS-D). The depression scales were found to be highly intercorrelated with each other. Of the 4 depression scales studied, only CDSS can discriminate between depression and a PANSS negative symptoms subscale score or negative item scores. The areas under the receiver operating characteristic curves of the CDSS, HAM-D, MARDS, and PANSS-D were 0.954, 0.881, 0.828, and 0.897, respectively. The area under the receiver operating characteristic curve of the CDSS was significantly greater than those of the HAM-D, the MARDS, and the PANSS-D. Our study suggests that the CDSS may provide optimal assessment of depression in patients with schizophrenia.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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