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Enregistrement W2158565868 · doi:10.3747/co.20.1617

Sensitivity and Specificity of the Distress Thermometer in Screening for Distress in Long-Term Nasopharyngeal Cancer Survivors

2013· article· en· W2158565868 sur OpenAlexvenueno aff
Jinsheng Hong, Jun Tian

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHospital Anxiety and Depression ScaleReceiver operating characteristicDistressAnxietyInternal medicineDepression (economics)Confidence intervalArea under the curveCancerOncologyGastroenterologyPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Distress Thermometer (dt) is a screening tool recommended to quickly identify cancer patients with distress. Our study aimed to examine the sensitivity and specificity of the dt in detecting psychological distress in long-term Chinese nasopharyngeal cancer (npc) survivors. METHODS: Data for the 442 participating npc survivors were collected through a self-administered questionnaire based on the dt and the Hospital Anxiety and Depression Scale (hads). The hads was used to define cases of psychological distress. Positive and negative groups were defined based on 4 hads criteria (Anxiety, Depression, Anxiety or Depression, and overall score). Receiver operating characteristic (roc) curves were used to examine the ability of all possible cut-off values of the dt to detect positive and negative cases. For each roc curve, the area under the curve (auc) was used as an indicator of the overall accuracy of the dt to identify positive cases of distress. RESULTS: The positive auc values [with 95% confidence intervals (ci)] for the 4 hads criteria were 0.715 (95% ci: 0.667 to 0.764), 0.714 (95% ci: 0.661 to 0.768), 0.724 (95% ci: 0.677 to 0.771), and 0.724 (95% ci: 0.664 to 0.775) respectively. At a cut-off score of 4, the sensitivity of the dt to the four hads criteria was, respectively, 0.366 (95% ci: 0.296 to 0.436), 0.448 (95% ci: 0.364 to 0.532), 0.362 (95% ci: 0.299 to 0.425), and 0.421 (95% ci: 0.339 to 0.502), and the specificity of the dt to the 4 hads criteria was, respectively, 0.860 (95% ci: 0.818 to 0.902), 0.860 (95% ci: 0.821 to 0.899), 0.854 (95% ci: 0.814 to 0.894), and 0.854 (95% ci: 0.814 to 0.894). At a cut-off score of 5, the corresponding sensitivities were lower than those at the cut-off score of 4. All potential cut-off scores showed poor sensitivity (<0.90). CONCLUSIONS: The roc analysis showed poor discrimination. No potential dt cut-off score had an acceptable sensitivity. The dt showed poor sensitivity in npc survivors. Thus, the dt might not be a valid scale for psychological distress screening in long-term Chinese npc survivors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2013
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