Shortening self-report mental health symptom measures through optimal test assembly methods: Development and validation of the Patient Health Questionnaire-Depression-4
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to develop and validate a short form of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), a self-report questionnaire for assessing depressive symptomatology, using objective criteria. METHODS: Responses on the PHQ-9 were obtained from 7,850 English-speaking participants enrolled in 20 primary diagnostic test accuracy studies. PHQ unidimensionality was verified using confirmatory factor analysis, and an item response theory model was fit. Optimal test assembly (OTA) methods identified a maximally precise short form for each possible length between one and eight items, including and excluding the ninth item. The final short form was selected based on prespecified validity, reliability, and diagnostic accuracy criteria. RESULTS: A four-item short form of the PHQ (PHQ-Dep-4) was selected. The PHQ-Dep-4 had a Cronbach's alpha of 0.805. Sensitivity and specificity of the PHQ-Dep-4 were 0.788 and 0.837, respectively, and were statistically equivalent to the PHQ-9 (sensitivity = 0.761, specificity = 0.866). The correlation of total scores with the full PHQ-9 was high (r = 0.919). CONCLUSION: The PHQ-Dep-4 is a valid short form with minimal loss of information of scores when compared to the full-length PHQ-9. Although OTA methods have been used to shorten patient-reported outcome measures based on objective, prespecified criteria, further studies are required to validate this general procedure for broader use in health research. Furthermore, due to unexamined heterogeneity, there is a need to replicate the results of this study in different patient populations.
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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 | 0,034 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».