Validating a single-question depression measure among older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A single-item depression measure may not be adequate in capturing the complex entity of mental health, despite wide use of this indicator in community studies. This study evaluated the accuracy of a single-question depression measure in comparison to two composite indices-the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CESD) and the Geriatric Depression Scale (GDS). MATERIALS AND METHODS: A total of 800 elderly participants ranging from 60 to 89 years of age and residing in Seoul were recruited using a multistage sampling scheme in 2015. The survey was conducted by trained interviewers with a constructed questionnaire. Reliability and validity measures such as the Kappa index, sensitivity, specificity, PPV, NPV, and AUC were used to evaluate the accuracy of the single question measure. Socio-demographic group differences in accuracy were compared by age, sex, marital status, education, employment, and financial status. RESULTS: The prevalence of depression by a single-question measure was much lower than those of CESD and GDS (5.5%, 12.3%, and 12.1%, respectively). The sensitivity of the single-item measure, based on CESD and GDS, was extremely low at 30.6% and 36.1%. In the subgroup analysis, however, there was a marked educational discrepancy in all accuracy measures; in sensitivity, people with a university degree or higher showed about 2.4 times higher sensitivity than those having only a primary school education. CONCLUSIONS: The results show that a single-question depression measure should be used with caution. In addition, the single-question measure could substantially underestimate depression among the risk group of older adults.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».