Detection of Depression in Acute Schizophrenia: Sensitivity and Specificity of 2 Standard Observer Rating Scales
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the psychometric properties of the Calgary Depression Rating Scale (CDRS) and the Hamilton Depression Rating Scale (HDRS) for severity assessment of depression in acute schizophrenia. METHOD: During clinical routine treatment, we investigated 119 inpatients with acute schizophrenia, using the CDRS, the HDRS, and a global 4-point Depression Severity Scale (DEP-SEV). We compared CDRS and HDRS sum scores regarding their diagnostic accuracy, with global severity of depression as the criterion. We estimated sensitivity and specificity on the basis of receiver operating characteristic curves. RESULTS: According to global clinical ratings (DEP-SEV), 31% of patients had no depression, 19% had mild, 31% had moderate, and 19% had severe depression. Sensitivity was significantly higher (P < 0.05) for the CDRS than for the HDRS to assess mild (0.94 vs 0.76, cut-off 3 vs 10 points) or severe depression (1.00 vs 0.78, cut-off 11 vs 22 points); specificity was comparably high (> or = 0.88) for both scales. CONCLUSION: Despite the fact that both scales were effective in separating mild, moderate, and severe depression, significant advantages emerged for the CDRS to detect mild or severe depression in schizophrenia.
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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 | 0,012 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».