Predictors of a new depression diagnosis among older adults admitted to complex continuing care: implications for the depression rating scale (DRS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: depression is a major disabling condition among older adults, where it may be under-diagnosed for a number of reasons, including a different presentation for younger people with depression. The Minimum Data Set 2.0 (MDS 2.0) assessment system provides a measurement scale for depression, the Depression Rating Scale (DRS), in addition to other items that may represent depressive phenomenology. OBJECTIVE: the ability of the DRS to predict the presence of new depression diagnoses at follow-up, among hospitalised older adults admitted without depression, is examined. METHODS: the study sample consists of all persons aged 65 years or more admitted between 1996 and 2003 to a complex continuing care (CCC) bed in Ontario without a recorded depression diagnosis. The sample was restricted to those who remained in hospital for about 3 months (n = 7,818) in order to obtain follow-up assessment information. Logistic regression was used to explore the relationship between admission characteristics (i.e. DRS scale items, other MDS 2.0 items related to DSM-IV criteria for depression) and receipt of a depression diagnosis on the follow-up assessment. RESULTS: a new depression diagnosis at follow-up was present in 7.5% of the individuals. The multivariate model predicting depression diagnosis included only the DRS scale, sadness over past roles, and withdrawal from activities. CONCLUSIONS: the DRS score at admission was predictive of receiving a depression diagnosis on a follow-up assessment among older adults admitted to the CCC. Further, the predictive ability of the DRS is only modestly improved by the addition of other items related to DSM-IV criteria.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».