Measuring the Prevalence of Major Depressive Disorder Among Palliative Patients – Comparing Four Sets of Diagnostic Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Depression is a common among palliative care patients but the reported prevalence varies in studies. This is due to the overlapping of the conventional diagnostic criteria with the somatic symptoms in palliative patients. Alternative diagnostic criteria for major depressive disorder (MDD) were introduced. However, the standard method to diagnose depression in palliative setting has not been established. The aim of this study is to determine the prevalence of MDD among palliative care patients by comparing between four sets of diagnostic criteria. This is a cross sectional study conducted at two hospitals in Malaysia. Palliative patients were interviewed for presence of depression based on DSM – IV Criteria,Modified DSM – IV Criteria,Cavanaugh Criteria and Endicott's Criteria. They were also requested to complete the Hospital Anxiety and Depression Scale, Distress Thermometer and McGill Quality of Life Questionnaire. The prevalence of MDD among palliative care patients was the highest for Modified DSM – IV Criteria (23.3%), followed by Endicott Criteria (13.8%), DSM – IV Criteria (9.2%) and Cavanaugh Criteria (5%). It was found that 9 items: DSM – IV Criteria Item 1, 2, 3, 4, 6, 7, and 8; and Endicott Criteria Item 6 and 7 have the ability to differentiate between depressed and non depressed patients. The prevalence based on these 9 items (which we named as ‘Revised’ Diagnostic Criteria) is 10.8%. The prevalence of depression varies depending on the criteria used. A ‘revised diagnostic criteria’ was formed for more accurate determination of depression in palliative patients.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».