Challenges in screening for depression in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening has frequently been proposed as a strategy for detection of depression in multiple sclerosis (MS). In a recent study, we found a minimal impact of screening, even when this was coupled with rapidly responsive and evidence-based depression care. METHODS: In order to explore the challenges involved in screening we analyzed prospective data from the Canadian Impact of MS (CIMS) database, which provides annual ratings on a self-report depression rating scale, the Center for Epidemiologic Studies Depression Rating Scale (CES-D). RESULTS: Approximately 30% of respondents screened positive at each visit. CES-D ratings correlated fairly strongly from year to year, Pearson's r ranged from 0.65 to 0.73. Approximately 10% of those below the CES-D cut-point at each assessment exceeded the cut-point when rated 1 year later, but only about half of these cases had large (≥10 points) increases in their scores. CONCLUSIONS: Screening interventions are generally oriented towards early detection, whereas the longitudinal pattern of depressive symptoms in MS appears to be characterized more prominently by a persistent burden of depressive symptoms in a substantial proportion of the population. Resources invested in screening efforts can probably be more effectively deployed in other areas, such as improved long-term clinical management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».