Evaluation of the 9–Item Patient Health Questionnaire (PHQ–9) as an Assessment Instrument for Symptoms of Depression in Patients with Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with multiple sclerosis (MS) have a high prevalence of depression, but there are concerns regarding assessment of possible depression status using rating scales, such as the 9-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9). The idea has been proposed that PHQ-9 scores are contaminated by the MS symptoms of fatigue and impaired concentration, decreasing the validity of measurement. OBJECTIVES: To determine the extent to which scores on the PHQ-9 are contaminated by patients reporting symptoms attributable to MS. METHODS: Baseline PHQ-9 scores from an ongoing prospective cohort study of depression in patients with MS (N = 173) were compared with those of a general population sample (N = 3304). Depression prevalence estimates for the MS and general population samples were calculated using conventional algorithm and cutoff point scoring methods, as well as modified scoring methods, excluding fatigue and concentration deficits. Correlations between scores on adjusted scoring methods were analyzed. The proportion that each item contributed to total PHQ-9 scores was also calculated. A logistic regression model evaluated the relationship between symptom severity and MS status corrected for age, sex, and other depressive symptoms. RESULTS: Conventional PHQ-9 algorithm and cutoff point scoring yielded 2-week prevalence estimates of 9.8% and 21.4%, respectively, in patients with MS, and 3.3% and 8.4%, respectively, in the general population. In both samples, conventional and modified scoring methods were strongly correlated (Spearman rank correlation coefficient > 0.9). The proportion of total scores contributed by fatigue and concentration items was not different between samples. With adjustment for other depressive symptoms, the MS sample had greater odds of endorsement for guilt (odds ratio, 2.17; P = 0.025) and fatigue (odds ratio, 1.51; P = 0.046). CONCLUSION: Inclusion or exclusion of fatigue and concentration items on the PHQ-9 scale does not substantially alter the performance of the scale. With use of the PHQ-9 in MS populations, we find no evidence to suggest that modified approaches to scoring are necessary.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».