Comparison of the Personal Health Questionnaire and the Self Reporting Questionnaire in rural Pakistan.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To apply ROC analysis to select the best threshold scores for the PHQ and SRQ; to compare the sensitivity and specificity of the PHQ and SRQ against a criterion diagnosis of depressive disorder in a community sample in rural Pakistan, and to examine the influence of socio-demographic factors on misclassification. METHODS: The study used a two-stage design. Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis was used to estimate the optimal threshold score and to compare the ability of the Self Reporting Questionnaire (SRQ) and the Personal Health Questionnaire (PHQ) to discriminate between cases of depressive disorder and non-cases. RESULTS: The results of the ROC analysis suggest that the SRQ is superior to the PHQ, and at the threshold of 5/6, the SRQ has superior sensitivity, negative predictive value and percentage agreement compared with the PHQ. When the SRQ threshold is raised it gains specificity, and at a cut-off threshold of 7/8 it is superior to the PHQ (5/6) in all validity coefficients and percentage agreement. Only gender and the presence of a confidant had a significant effect on misclassification using the SRQ among the cases. Both questionnaires performed better for females based on comparison of the areas under the ROC curves. CONCLUSION: This study has demonstrated that the Urdu translations of both the PHQ and SRQ can be used as screening tests for depressive disorder in the Pakistani population. People with little or no education answer both somatic and psychological items with equal ease. Inconclusion, the PHQ does not appear to have any advantage over the SRQ.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».