Assessing full remission
Notice bibliographique
Résumé
The 17-item Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D17) has been used for 4 decades as the "gold standard" instrument to assess the severity of depression and response to therapy in clinical research. The clinical utility of the HAM-D17 is hampered, in part, by the length of time required to administer the interview and by concern about a lack of inter-rater reliability. Several groups have developed shorter versions of the HAM-D17 for use in clinical practice. However, despite extensive research highlighting the importance of achieving full remission in minimizing the risk of relapse and recurrence, these shortened questionnaires have not been validated for the task of distinguishing between remission and response. A shortened form of the HAM-D17 with cut-off scores for full remission would offer a useful tool that physicians could readily employ in clinical practice. On the basis of the responses of a sample of 292 patients with major depression who received standard clinical treatment at a tertiary university affiliated hospital (Depression Clinic, Centre for Addiction and Mental Health, Toronto Ont.) we derived a shortened version of the HAM-D. Seven items with the greatest frequency of occurrence and sensitivity to change with treatment were identified and designated as the Toronto HAM-D7. A score of 3 or less on the Toronto HAM-D7 was found to correlate with the 17-item HAM-D definition of full remission (i.e., score of 7 or less).
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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 | 0,005 | 0,013 |
| 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) | 0,008 | 0,002 |
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 ».