Accuracy of Depression Screening Tools to Detect Major Depression in Children and Adolescents: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depression screening among children and adolescents is controversial, and no clinical trials have evaluated benefits and harms of screening programs. A requirement for effective screening is a screening tool with demonstrated high accuracy. The objective of this systematic review was to evaluate the accuracy of depression screening instruments to detect major depressive disorder (MDD) in children and adolescents. METHOD: Data sources included the MEDLINE, MEDLINE In-Process, EMBASE, PsycINFO, HaPI, and LILACS databases from 2006 to September 30, 2015. Eligible studies compared a depression screening tool to a validated diagnostic interview for MDD and reported accuracy data for children and adolescents aged 6 to 18 years. Risk of bias was assessed with QUADAS-2. RESULTS: We identified 17 studies with data on 20 depression screening tools. Few studies examined the accuracy of the same screening tools. Cut-off scores identified as optimal were inconsistent across studies. Width of 95% confidence intervals (CIs) for sensitivity ranged from 9% to 55% (median 32%), and only 1 study had a lower bound 95% CI ≥80%. For specificity, 95% CI width ranged from 2% to 27% (median 9%), and 3 studies had a lower bound ≥90%. Methodological limitations included small sample sizes, exploratory data analyses to identify optimal cut-offs, and the failure to exclude children and adolescents already diagnosed or treated for depression. CONCLUSIONS: There is insufficient evidence that any depression screening tool and cut-off accurately screens for MDD in children and adolescents. Screening could lead to overdiagnosis and the consumption of scarce health care resources.
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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 | 0,024 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».