Abstract TP322: Towards better screening for Post Stroke Depression
Notice bibliographique
Résumé
Post stroke depression (PSD), occurring in 33% of stroke survivors, is considered the most critical obstacle to rehabilitation after stroke. PSD is consistently linked with increased length of hospital stay, motivation to undergo rehabilitation, poorer rehabilitation outcomes, decreased engagement in recreational and social pursuits, decreased quality of life, and mortality. Although addressing PSD should be considered a critical factor in stroke recovery, the condition remains largely under-diagnosed. A challenge to diagnosis of PSD is a lack of appropriate screening tools. Existing screening tools were not designed for stroke populations or are too time consuming and complex to be utilized routinely. The goal of the present study was to identify a quick, two item screening tool for PSD that requires no training or scoring. Specifically, we examined what brief combination of dichotomized self-report questions can be used as indicators for a DSM-IV-TR classification of depression in stroke survivors In this prospective natural history study, a consecutive sample of 121 stroke survivors completed comprehensive interviews at 10 days post stroke. Contender questions assessing mood, cognition, physical functioning, social support, and relationship profiles were selected based on previous findings. At 10 days, 7 of 121 participants were classified as depressed in accordance with the SCID-I, the gold standard diagnostic tool for clinical depression. Results of logistic regression indicated that patients who met threshold on two MHI item, are you a happy person and have you been so down in the dumps, were 25 times more likely to be depressed than patients who did not (C Statistic > 0.90). As well, these brief questions better predicted PSD at 10 days than did the total MHI score. In the present paper, screening models are considered with regard to practical and theoretical issues in the assessment of PSD. The present study indicates that quick and simple screening tools designed for PSD can be used to select patients for diagnostic assessments and facilitate timely diagnoses of PSD. The present study contributes to our understanding of the clinical presentation of depression in the context of stroke and to our goal of facilitating recovery from stroke.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».