Measuring depression in nursing home residents with the MDS and GDS: an observational psychometric study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to examine the Minimum Data Set (MDS) and Geriatric Depression Scale (GDS) as measures of depression among nursing home residents. METHODS: The data for this study were baseline, pre-intervention assessment data from a research study involving nine nursing homes and 704 residents in Massachusetts. Trained research nurses assessed residents using the MDS and the GDS 15-item version. Demographic, psychiatric, and cognitive data were obtained using the MDS. Level of depression was operationalized as: (1) a sum of the MDS Depression items; (2) the MDS Depression Rating Scale; (3) the 15-item GDS; and (4) the five-item GDS. We compared missing data, floor effects, means, internal consistency reliability, scale score correlation, and ability to identify residents with conspicuous depression (chart diagnosis or use of antidepressant) across cognitive impairment strata. RESULTS: The GDS and MDS Depression scales were uncorrelated. Nevertheless, both MDS and GDS measures demonstrated adequate internal consistency reliability. The MDS suggested greater depression among those with cognitive impairment, whereas the GDS suggested a more severe depression among those with better cognitive functioning. The GDS was limited by missing data; the DRS by a larger floor effect. The DRS was more strongly correlated with conspicuous depression, but only among those with cognitive impairment. CONCLUSIONS: The MDS Depression items and GDS identify different elements of depression. This may be due to differences in the manifest symptom content and/or the self-report nature of the GDS versus the observer-rated MDS. Our findings suggest that the GDS and the MDS are not interchangeable measures of depression.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».