Depression screening tools in persons with epilepsy: A systematic review of validated tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depression affects approximately 25% of epilepsy patients. However, the optimal tool to screen for depression in epilepsy has not been definitively established. The purpose of this study was to systematically review the literature on the validity of depression-screening tools in epilepsy. METHODS: MEDLINE, EMBASE, and PsycINFO were searched until April 4, 2016 with no restriction on dates. Abstract, full-text review and data abstraction were conducted in duplicate. We included studies that evaluated the validity of depression-screening tools and reported measures of diagnostic accuracy (e.g., sensitivity, specificity, and negative and positive predictive values) in epilepsy. Study quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies Version 2. Medians and ranges for estimates of diagnostic accuracy were calculated when appropriate. RESULTS: A total of 16,070 abstracts were screened, and 38 articles met eligibility criteria. Sixteen screening tools were validated in 13 languages. The most commonly validated screening tool was the Neurological Disorders Depression Inventory for Epilepsy (NDDI-E) (n = 26). The Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) (n = 19) was the most common reference standard used. At the most common cutpoint of >15 (n = 12 studies), the NDDI-E had a median sensitivity of 80.5% (range 64.0-100.0) and specificity of 86.2 (range 81.0-95.6). Meta-analyses were not possible due to variability in cutpoints assessed, reference standards used, and lack of confidence intervals reported. SIGNIFICANCE: A number of studies validated depression screening tools; however, estimates of diagnostic accuracy were inconsistently reported. The validity of scales in practice may have been overestimated, as cutpoints were often selected post hoc based on the study sample. The NDDI-E, which performed well, was the most commonly validated screening tool, is free to the public, and is validated in multiple languages and is easy to administer, although selection of the best tool may vary depending on the setting and available resources.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle