Validation of the Hospital Anxiety and Depression Scale for use with multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Detecting clinically significant symptoms of depression and anxiety in medically ill patients using self-report rating scales presents a challenge because of somatic confounders. The Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) was developed with this in mind, but has never been validated for a multiple sclerosis population. Our objective was to validate the HADS for multiple sclerosis patients. Multiple sclerosis patients were interviewed for the presence of major depression (n = 180) and anxiety disorders (n = 140) with the Structured Clinical Interview for DSM-IV disorders. A receiver operating characteristic (ROC) analysis was undertaken to assess which HADS cut-off scores give the best yield with respect to diagnoses of major depression and all anxiety disorders defined by the Structured Clinical Interview for DSM-IV. A threshold score of 8 or greater on the HADS depression subscale provides a sensitivity of 90% and specificity of 87.3% (ROC area under the curve 0.938). The same cut-off score gives a sensitivity of 88.5% and a specificity of 80.7% on the anxiety subscale (ROC area under the curve 0.913), but for generalized anxiety disorder only. The study confirms the usefulness of the HADS as a marker of major depression and generalized anxiety disorder, but not other anxiety disorders, in multiple sclerosis patients.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».