Validating screening tools for depression in stroke and transient ischemic attack patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The best screening questionnaires for detecting post-stroke depression have not been identified. We aimed to validate four commonly used depression screening tools in stroke and transient ischemic attack patients. METHODS: Consecutive stroke and transient ischemic attack patients visiting an outpatient stroke clinic in Calgary, Alberta (Canada) completed a demographic questionnaire and four depression screening tools: Patient Health Questionnaire (PHQ)-9, PHQ-2, Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS-D), and Geriatric Depression Scale (GDS-15). Participants then completed the Structured Clinical Interview for DSM-IV (SCID), the gold-standard for diagnosing major depression. The questionnaires were validated against the SCID and sensitivity and specificity were calculated at various cut-points. Optimal cut-points for each questionnaire were determined using receiver-operating curve analyses. RESULTS: Among 122 participants, 59.5% were diagnosed with stroke and 40.5% with transient ischemic attack. The point prevalence of SCID-diagnosed current major depression was 9.8%. At the optimal cut-points, the sensitivity and specificity for each screening tool were as follows: PHQ-9 (sensitivity: 81.8%, specificity: 97.1%), PHQ-2 (sensitivity: 75.0%, specificity: 96.3%), HADS-D (sensitivity: 63.6%, specificity: 98.1%), and GDS-15 (sensitivity: 45.5%, specificity: 84.8%). Areas under the receiver operating characteristic curves were as follows: PHQ-9 86.6%, PHQ-2 86.7%, HADS-D 85.9%, and GDS-15 66.3%. CONCLUSIONS: The PHQ-2 and PHQ-9 are both suitable depression screening tools, taking less than 5 minutes to complete. The HADS-D does not appear to have any advantage over the PHQ-based scales, even though it was designed specifically for medically ill populations. The GDS-15 cannot be recommended for general use in a stroke clinic based on this study as it had worse discrimination due to low sensitivity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».