Feasibility of using Arabic Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) to assess anxiety and depression among patients attending Accident and Emergency at a University Hospital setting in Riyadh, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the feasibility of using Arabic Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) to assess depression and anxiety among patients attending accident and emergency (A & E) at a University Hospital setting in Riyadh, Saudi Arabia. METHODS: In this prospective observational study translated questionnaire of HADS was used for patients aged 18 years or above who presented to A & E at King Khalid University Hospital in Riyadh, Saudi Arabia. The study included 257 patients as per an agreed inclusion criteria. The study quantified depression and anxiety and its association with demographic and or illness related variables using SPSS. RESULTS: Out of 257 participants, the dominant age group, ranged between 18-30 years (40.9%) with female participants (55.3%) outweigh the male among all. The overall occurrence of depression was 27.2% (95% Confidence Interval (CI): 21.8 % to 32.6%) and anxiety was 23% (17.8% to 28.2%CI). Marital, educational and economic status of participants, were statistically significantly associated (p<0.05) with the levels of anxiety whereas age, marital, education, economic and employment status were associated (p<0.05) with the levels of depression. CONCLUSION: In the A & E setting at University Hospital in Saudi Arabia, comorbid depression and anxiety is not uncommon as enumerated by using HADS. The identified cases could then be sent for appropriate psychiatric treatment promptly not only to improve quality of individual care but also to reduce the overall health care costs in local context.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».