Validating screening tools for depression in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depression is a common comorbidity of epilepsy, and its timely identification in persons with epilepsy is essential. The use of screening tools to detect depression is common in epilepsy, but some scales in current use have not been validated using a gold standard in this population. The present study aims to validate three commonly used depression-screening scales and assess new cut points for scoring in those with epilepsy. METHODS: Persons with epilepsy (n = 300) from the only epilepsy clinic in a large urban health region completed questionnaires (e.g., sociodemographics, adverse event profile) and three depression-screening tools (Hospital Anxiety and Depression Scale [HADS]; Patient Health Questionnaire [PHQ]-9 and PHQ-2). One hundred eighty-five patients participated in a gold-standard structured clinical interview to assess depression. The diagnostic accuracy of the depression scales was assessed comparing a variety of scoring cut points to the gold-standard diagnosis of depression. RESULTS: The prevalence of current depression in this population, according to the gold-standard, was 14.6%. The scale with the highest sensitivity (84.6%) was the HADS with a cut point of 6 and the scale with the highest specificity (96.2%) was the PHQ-9 algorithm scoring method. Overall, the PHQ-9 at a cut point of 9 and the HADS at a cut point of 7 resulted in the greatest balance of sensitivity and specificity (area under the curve: 88% and 90%, respectively). SIGNIFICANCE: The PHQ-9 at a cut point of 9 and the HADS at a cut point of 7 had the best overall balance of sensitivity and specificity. However, for screening purposes the PHQ-9 algorithm method is ideal (optimizing specificity), whereas for case finding the HADS at a cut point of 6 performed best (optimizing sensitivity). Appropriate scale cut points should be chosen based on the study's goals and available resources. Disease-specific scale cut points are recommended for future studies assessing depression in persons with epilepsy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».