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 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 | 0,057 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».