Beck Depression Inventory II: determination and comparison of its diagnostic accuracy in cardiac outpatients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the impact of covariates on performance accuracy of the Beck Depression Inventory II (BDI-II) and to determine the optimal cut-off score for the BDI-II in cardiac outpatients. Differences of optimal cut-off scores were also verified across covariate subgroups. DESIGN AND SETTING: Prospective cross-sectional study at the Department of Nuclear Medicine of the Montreal Heart Institute (Quebec, Canada). METHODS: A total of 750 adult cardiac outpatients (mean ± SD age 58 ± 10 years, 31% women) completed the BDI-II and the Primary Care Evaluation of Mental Disorders (PRIME-MD; a psychiatric interview used as the reference standard for determining diagnosis of major depressive disorder). The receiver operating characteristics (ROC) curve of the BDI-II was adjusted for age, sex, level of education, smoking status, obesity, anxiety disorder, psychotropic medication, and history of coronary artery disease. The ROC analyses were conducted to determine optimal cut-off scores. RESULTS: Forty-two (6%) patients met criteria for current major depressive disorder according to the PRIME-MD. After adjusted for covariates, the area under the ROC curve was significantly smaller than the unadjusted curve (0.76, 95% CI 0.66 to 0.85 vs. 0.84, 95% CI 0.77 to 0.89; ΔAUC = -0.07, 95% CI -0.13 to -0.02). While the optimal cut-off score was 10 for the total sample (sensitivity 83%, specificity 73%), the analyses indicated different cut-off scores across covariate subgroups: e.g. sex (women 13; men 10), and anxiety disorders (yes 15; no 10). CONCLUSIONS: BDI-II is a good screening instrument for depression in cardiac outpatients. However, the present results suggest that covariates can affect the classification accuracy of the BDI-II's original recommended cut-off score. Scholars and clinicians should be aware of the principle that a screening score established in one population may not be relevant to another.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».