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Enregistrement W2062122733 · doi:10.1159/000360755

Feasibility and Diagnostic Accuracy of Early Mood Screening to Diagnose Persisting Clinical Depression/Anxiety Disorder after Stroke

2014· article· en· W2062122733 sur OpenAlexaboutno aff
Rosalind Lees, David J. Stott, Terence J. Quinn, Niall M. Broomfield

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnxietyDepression (economics)Montreal Cognitive AssessmentHospital Anxiety and Depression ScaleMoodStroke (engine)Mood disordersPsychiatryInternal medicineCognitionCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression/anxiety disorders are common after stroke and have a negative impact on outcomes. Guidelines recommend that all stroke survivors are screened for these problems. However, there is no consensus on timing or method of assessment. We investigated the feasibility and accuracy of a very early screening strategy and the diagnostic accuracy this has for depression/anxiety disorders at 1 month. METHODS: Screening tools were Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and Depression Intensity Scale Circles (DISCs); we also assessed cognition using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Screening was offered to sequential stroke admissions. At 1 month we assessed for clinical depression/anxiety disorder using Mini-International Neuropsychiatric Interview (MINI) and retested screening tools. We described test accuracy of acute depression/anxiety screening for clinical diagnosis of depression/anxiety disorder at 1 month and described temporal change in screening test scores. We assessed feasibility by describing proportions that were able, agreed to and completed the screening tests. RESULTS: Over 4 months, 102/146 admissions were suitable for screening following initial medical assessment, 69 (68%) agreed to screening, of whom 33 (48%) required researcher assistance to complete the screening test battery. Median time to assessment was 2 days (IQR: 1-4). Early HADS suggested n = 9 (13%) with depression; DISCs n = 25 (37%). Median acute MoCA was 21/30. At 1 month, n = 61 (88%) provided data. Repeat scores showed improvement over time; HADS (anxiety) mean difference: 2.5 (95% CI: 1.2-3.7), HADS (depression) mean difference: 1.6 (95% CI: 0.3-2.9). MINI defined n = 12 (20%) with depression and n = 6 (10%) with anxiety disorder. Comparing baseline screening to 1-month clinical diagnosis, HADS sensitivity was 0.25 (95% CI: 0.09-0.53) and specificity 0.94 (95% CI: 0.84-0.98); DISCs sensitivity was 0.92 (95% CI: 0.65-0.99) and specificity 0.78 (95% CI: 0.64-0.87). CONCLUSIONS: Even amongst 'medically stable' stroke patients, depression/anxiety screening at the acute stage may not be feasible or accurate. Half of participants required assistance from the researcher to complete assessments. The poor predictive accuracy of HADS for depression/anxiety disorder at 1 month may be due in part to the high prevalence of cognitive impairment in our sample. Screening in the first few days after stroke does not appear useful for detecting clinically important and sustained depression/anxiety problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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