Validity of four screening scales for major depression in MS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a role for brief assessment instruments in detection and management of major depression in MS. However, candidate scales have rarely been validated against a validated diagnostic interview. In this study, we evaluated the performance of several candidate scales: Patient Health Questionnaire (PHQ)-9, PHQ-2, Center for Epidemiologic Studies Depression rating scale (CES-D), and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS-D) in relation to the Structured Clinical Interview for DSM-IV (SCID). METHODS: The sample was an unselected series of 152 patients attending a multiple sclerosis (MS) clinic. Participants completed the scales during a clinic visit or returned them by mail. The SCID was administered by telephone within two weeks. The diagnosis of major depressive episode, according to the SCID, was used as a reference standard. Receiver-operator curves (ROC) were fitted and indices of measurement accuracy were calculated. RESULTS: All of the scales performed well, each having an area under the ROC > 90%. For example, the PHQ-9 had 95% sensitivity and 88.3% specificity when scored with a cut-point of 11. This cut-point achieved a 56% positive predictive value for major depression. CONCLUSIONS: While all of the scales performed well in terms of their sensitivity and specificity, the availability of the PHQ-9 in the public domain and its brevity may enhance the feasibility of its use.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».