Detecting recurrent major depressive disorder within primary care rapidly and reliably using short questionnaire measures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is often a chronic disorder with relapses usually detected and managed in primary care using a validated depression symptom questionnaire. However, for individuals with recurrent depression the choice of which questionnaire to use and whether a shorter measure could suffice is not established. AIM: To compare the nine-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9), the Beck Depression Inventory, and the Hospital Anxiety and Depression Scale against shorter PHQ-derived measures for detecting episodes of DSM-IV major depression in primary care patients with recurrent MDD. DESIGN AND SETTING: Diagnostic accuracy study of adults with recurrent depression in primary care predominantly from Wales METHOD: Scores on each of the depression questionnaire measures were compared with the results of a semi-structured clinical diagnostic interview using Receiver Operating Characteristic curve analysis for 337 adults with recurrent MDD. RESULTS: Concurrent questionnaire and interview data were available for 272 participants. The one-month prevalence rate of depression was 22.2%. The area under the curve (AUC) and positive predictive value (PPV) at the derived optimal cut-off value for the three longer questionnaires were comparable (AUC = 0.86-0.90, PPV = 49.4-58.4%) but the AUC for the PHQ-9 was significantly greater than for the PHQ-2. However, by supplementing the PHQ-2 score with items on problems concentrating and feeling slowed down or restless, the AUC (0.91) and the PPV (55.3%) were comparable with those for the PHQ-9. CONCLUSION: A novel four-item PHQ-based questionnaire measure of depression performs equivalently to three longer depression questionnaires in identifying depression relapse in patients with recurrent MDD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle