Depression assessment and classification in palliative cancer patients: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to review the literature on depression in palliative cancer care in order to identify which assessment methods and classification systems have been used in studies of depression. Extensive electronic database searches in PubMed, CancerLit, CINAHL, PsychINFO, EMBASE and AgeLine as well as hand search were carried out. In the 202 included papers, 106 different assessment methods were used. Sixty-five of these were only used once. All together, the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) was the most commonly used assessment method. However, there were regional differences and while the HADS dominated in Europe it was quite seldom used in Canada or in the USA. Few prevalence and intervention studies used assessment methods with an explicit reference to a diagnostic system. There were in total few case definitions of depression. Among these, the classifications were in general based on cut-off scores (77%) and not according to diagnostic systems. The full range of the DSM-IV diagnostic criteria was seldom assessed, i.e. less than one-third of the assessments in the review took into account the duration of symptoms and 18% assessed consequences and impact upon patient functioning. A diversity of assessment methods had been used. Few studies classified depression by referring to a diagnostic system or by using cut-off scores. Evidently, there is a need for a consensus on how to assess and conceptualize depression and related conditions in palliative care.
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 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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».