Optimal cut-off score for diagnosing depression with the Patient Health Questionnaire (PHQ-9): a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The brief Patient Health Questionnaire (PHQ-9) is commonly used to screen for depression with 10 often recommended as the cut-off score. We summarized the psychometric properties of the PHQ-9 across a range of studies and cut-off scores to select the optimal cut-off for detecting depression. METHODS: We searched Embase, MEDLINE and PsycINFO from 1999 to August 2010 for studies that reported the diagnostic accuracy of PHQ-9 to diagnose major depressive disorders. We calculated summary sensitivity, specificity, likelihood ratios and diagnostic odds ratios for detecting major depressive disorder at different cut-off scores and in different settings. We used random-effects bivariate meta-analysis at cutoff points between 7 and 15 to produce summary receiver operating characteristic curves. RESULTS: We identified 18 validation studies (n = 7180) conducted in various clinical settings. Eleven studies provided details about the diagnostic properties of the questionnaire at more than one cut-off score (including 10), four studies reported a cut-off score of 10, and three studies reported cut-off scores other than 10. The pooled specificity results ranged from 0.73 (95% confidence interval [CI] 0.63-0.82) for a cut-off score of 7 to 0.96 (95% CI 0.94-0.97) for a cut-off score of 15. There was major variability in sensitivity for cut-off scores between 7 and 15. There were no substantial differences in the pooled sensitivity and specificity for a range of cut-off scores (8-11). INTERPRETATION: The PHQ-9 was found to have acceptable diagnostic properties for detecting major depressive disorder for cut-off scores between 8 and 11. Authors of future validation studies should consistently report the outcomes for different cut-off scores.
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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 | 0,040 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,081 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».