MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2343141064 · doi:10.1513/annalsats.201510-705oc

The SF-36 Offers a Strong Measure of Mental Health Symptoms in Survivors of Acute Respiratory Failure. A Tri-National Analysis

2016· article· en· W2343141064 sur OpenAlexaff
Elizabeth R. Pfoh, Kitty S. Chan, Victor D. Dinglas, Brian H. Cuthbertson, Doug Elliott, Richard Porter, O. Joseph Bienvenu, Ramona O. Hopkins, Dale M. Needham

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingMedical Research CouncilJohns Hopkins UniversityNational Health and Medical Research CouncilHealth Resources and Services AdministrationNational Institutes of Health
Mots-clésAnxietyMedicineDepression (economics)Hospital Anxiety and Depression ScaleMental healthQuality of life (healthcare)PopulationSF-36PsychiatryTraumatic stressClinical psychologyPsychological interventionInternal medicineHealth related quality of lifeDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Survivors of acute respiratory failure commonly experience long-term psychological sequelae and impaired quality of life. For researchers interested in general mental health, using multiple condition-specific instruments may be unnecessary and inefficient when using the Medical Outcomes Study Short Form (SF)-36, a recommended outcome measure, may suffice. However, relationships between the SF-36 scores and commonly used measures of psychological symptoms in acute survivors of respiratory failure are unknown. OBJECTIVES: Our objective is to examine the relationship of the SF-36 mental health domain (MH) and mental health component summary (MCS) scores with symptoms of depression, anxiety, and post-traumatic stress disorder (PTSD) evaluated using validated psychological instruments. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of 1,229 participants at 6- and 12-month follow-up assessment using data from five studies from the United States, the United Kingdom, and Australia. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Symptoms were assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), Depression Anxiety Stress Scales, the Davidson Trauma Scale, Impact of Event Scale (IES), and IES-Revised (IES-R). At 6-month assessment there were moderate to strong correlations of the SF-36 MH scores with HADS depression and anxiety symptoms (r = -0.74 and -0.79) and with IES-R PTSD symptoms (r = -0.60) in the pooled analyses. Using the normalized population mean of 50 on the SF-36 MH domain score as a cut-off, positive predictive values were 16 and 55% for substantial depression; 20 and 68% for substantial anxiety (Depression Anxiety Stress Scales and HADS, respectively); and 40, 44, and 67% for substantial PTSD symptoms (IES-R, IES, and Davidson Trauma Scale, respectively). Negative predictive values were high. The area under the receiver operating characteristics curve of the SF-36 MH score was high for depression, anxiety, and PTSD symptoms (0.88, 0.91, and 0.84, respectively). All results were consistent for the MCS, across the individual studies, and for the 12-month assessment. CONCLUSIONS: For researchers interested in general mental health status, the SF-36 MH or MCS offers a strong measure of psychological symptoms prevalent among survivors of acute respiratory failure. For researchers interested in specific conditions, validated psychological instruments should be considered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of the American Thoracic SocietyMême sujetIntensive Care Unit Cognitive DisordersTravaux en français237 207