Screening for depression: only one piece of the puzzle
Notice bibliographique
Résumé
In this issue of NDT, van den Beukel et al. from the Netherlands suggest that a 5-item survey questionnaire might be used to replace the Beck Depression Index to screen patients with chronic kidney disease (CKD) for depression. The nephrology community is at a tipping point in terms of the assessment of outcomes, especially among patients on dialysis. Indeed, the entire healthcare community has begun to shift its focus to patient-reported outcomes (PROs), including quality of life, patient satisfaction and the psychosocial determinants of health. Beyond depression, there are a myriad of aspects of psychological distress that include anxiety, worrying, fear of progression of kidney disease and the fear of the future in general, death and dying, hopelessness, questions around the meaning of life and the experience of recurrent psychological and physical trauma through the CKD trajectory. We encourage the community and its researchers to embrace and research PROs, with the aim to create a holistic, patient-centered model of care for patients at all stages of CKD, including those on chronic dialysis and after transplantation, keeping the whole person-and their families-in mind.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».