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Enregistrement W2902935653 · doi:10.1097/hcr.0000000000000379

Establishing the Minimal Clinically Important Difference for the Hospital Anxiety and Depression Scale in Patients With Cardiovascular Disease

2018· article· en· W2902935653 sur OpenAlexaff
Kyle R. Lemay, Heather Tulloch, Andrew Pipe, Jennifer L. Reed

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiopulmonary Rehabilitation and Prevention · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal clinically important differenceMedicineHospital Anxiety and Depression ScaleAnxietyPhysical therapyStandard errorDepression (economics)DiseaseInternal medicinePsychiatryRandomized controlled trialStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) is frequently used by clinicians to assess anxiety and depression in patients with cardiovascular disease; yet, its minimal clinically important difference (MCID) has not been established. The purpose of this study was to establish an MCID for the HADS in patients with cardiovascular disease. METHODS: A sample of 591 patients (74% male; ethnicity = 89% white; mean ± standard deviation [SD]: age = 63 ± 10 yr; and body mass index = 29.1 ± 5.6 kg/m) with cardiovascular disease enrolled in a 3-mo cardiac rehabilitation program were included in this study. The MCID for the HADS was estimated using distribution-based methods (ie, standard deviation, effect size, standard error of measurement, and minimal detectable change), anchor-based methods (ie, health transition question, correlation and linear regression, and receiver operating characteristic curve), and Delphi methodology (ie, clinical consensus). RESULTS: A total of 18 MCID values were calculated ranging from 0.81 to 5.21 (Anxiety subscale) and 0.5 to 5.57 (Depression subscale). The final MCID for the HADS, triangulated from the distribution-based, anchor-based, and Delphi-based findings, was 1.7 points. CONCLUSIONS: Our work provides the first estimates of an MCID by triangulating multiple methodologies for the HADS in patients with cardiovascular disease. This MCID may serve as an indicator of treatment success for clinicians and researchers and guide future interventions to improve the mental health of patients with cardiovascular disease.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations280
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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