Screening and case-finding instruments for depression: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening and case-finding has been proposed as a simple, quick and cheap method to improve the quality of care for depression. We sought to establish the effectiveness of screening in improving the recognition of depression, the management of depression and the outcomes of patients with depression. METHODS: We performed a Cochrane systematic review of randomized controlled trials conducted in nonmental health settings that included case-finding or screening instruments for depression. We conducted a meta-analysis and explored heterogeneity using meta-regression techniques. RESULTS: Sixteen studies with 7576 patients met our inclusion criteria. We found that the use of screening or case-finding instruments were associated with a modest increase in the recognition of depression by clinicians (relative risk [RR] 1.27, 95% confidence interval [CI] 1.02 to 1.59). Questionnaires, when administered to all patients and the results given to clinicians irrespective of baseline score, had no impact on recognition (RR 1.03, 95% CI 0.85 to 1.24). Screening or case finding increased the use of any intervention by a relative risk of 1.30 (95% CI 0.97 to 1.76). There was no evidence of influence on the prescription of antidepressant medications (RR 1.20, 95% CI 0.87 to 1.66). Seven studies provided data on outcomes of depression, and no evidence of an effect was found (standardized mean difference -0.02, 95% CI -0.25 to 0.20). INTERPRETATION: If used alone, case-finding or screening questionnaires for depression appear to have little or no impact on the detection and management of depression by clinicians. Recommendations to adopt screening strategies using standardized questionnaires without organizational enhancements are not justified.
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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 | 0,038 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,070 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».