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Enregistrement W2884726026 · doi:10.1097/01.tp.0000543031.08820.8b

Accuracy of Promis-57 Depression and Anxiety Scales Compared to Legacy Instruments Among Kidney Transplant Recipients

2018· article· en· W2884726026 sur OpenAlexaff
Aarushi Bansal, Evan Tang, Farzad Khalafi, Heather Ford, Madeline Li, Márta Novák, István Mucsi

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient Health QuestionnaireAnxietyPatient-Reported Outcomes Measurement Information SystemDepression (economics)MedicineClinical psychologyKidney transplantHospital Anxiety and Depression ScaleMetric (unit)Physical therapyKidney transplantationPsychometricsPsychiatryTransplantationInternal medicineComputerized adaptive testingDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Depression and anxiety are frequent among kidney transplant recipients (KTRs). Patient reported outcome measures are used to assess these constructs, but concerns remain about measurement precision and questionnaire burden. The NIH PROsetta Stone project developed a common metric system which associates scores from scales measuring similar concepts across known legacy tools with the Patient Reported Outcomes Measurement System (PROMIS-57). Here, we evaluate the accuracy of the depression and anxiety domains of the PROMIS-57 profile questionnaire among KTRs. Methods Participants of this cross-sectional, convenience sample of stable KTRs completed the PROMIS-57 (includes PROMIS-29), Generalized Anxiety Disorder Scale (GAD-7) and Patient Health Questionnaire (PHQ-9) questionnaires. Raw scores of legacy tools (GAD-7 and PHQ-9) were converted to PROMIS T-scores using PROsetta Stone© crosswalk files. Spearman correlations were conducted between calculated PROMIS (from legacy scores), and reported PROMIS-57 scores. The cut off score of 10 on GAD-7 and PHQ-9 legacy scales were used to indicate clinically significant (moderate to severe) depression or anxiety, respectively. The corresponding PROsetta stone cut off scores on the reported PROMIS-57 and -29 scales were used to categorize severe to moderate depression and anxiety. We computed the sensitivity, specificity, positive predictive and negative predictive values for the categorization. Lastly, we calculated Cohens Kappa values to assess the degree of agreement between legacy instruments and respective PROMIS-57 and-29 domains to assign patients to “depression” and “anxiety” categories. Results Our sample included 150 KTRs (mean (±SD) age was 50 (±17) years, 57% male, 57% white. Based on legacy instruments, 7% had moderate to severe anxiety and 8% had depression while reported PROMIS-57 scores yielded 9% with anxiety and 11% with depression. Calculated anxiety scores showed strong correlations with reported PROMIS-57 (r=0.677, p<0.001), and PROMIS-29 (r=0.760, p<0.001) anxiety scores. Calculated depression scores showed strong correlations with reported PROMIS-57 (r=0.760, p<0.001), and PROMIS-29 (r=0.68, p<0.001) depression scores. The legacy cut offs used for severe to moderate anxiety and depression had high specificity (anxiety=0.95, depression=0.93) and moderate sensitivity (anxiety=0.70, depression=0.58). The Kappa values indicated moderate agreement between GAD-7 categorization of anxiety versus PROMIS-57 (K=0.55) and PROMIS-29 (K=0.56). Similarly, there was moderate agreement between PHQ-9 classification of depression versus PROMIS-57 (K=0.45) and PROMIS-29 (K=0.52). Conclusions The PROMIS-57 and -29 depression and anxiety domains are valid self-report tools that can be used to assess depressive and anxiety symptoms. Furthermore, the shorter questionnaire seems to be a good alternative to reduce questionnaire burden.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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