Measuring Health-related Quality of Life in Teens With and Without Depression
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To provide empirical evidence on the performance of common measures in assessing health-related quality of life (HRQL) in depressed and nondepressed youth. These measures can be used in research trials, cost-effectiveness studies, and to help develop policy for treating youth depression. BACKGROUND: Depression is one of the most common mental disorders among adolescents, with a chronic, episodic course marked by considerable impairment. Data on HRQL for teens with depression could more fully demonstrate the burden of depression and help to evaluate the comparative effectiveness of teen depression services, which in turn can be used to inform public and clinical policies. METHODS: We collected data on depression and HRQL from 392 depressed and nondepressed teens aged 13-17. RESULTS: Generic mental health, disease-specific, and generic preference-based measures of HRQL all do a reasonable job of distinguishing teens with and without depression and between teens with differing levels of depression. Generic mental health and disease-specific measures provide valuable information on burden of disease and perform well. For the purpose of economic evaluation, the HUI-3 and EQ-5D perform somewhat better than other preference-based measures. These results can aid future research on teens with depression by helping to guide which HRQL instruments are most useful in this population and can help to quantify the burden of depression in teens for policy and clinical planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».