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Enregistrement W2937440490 · doi:10.1136/bmj.l1476

Accuracy of Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) for screening to detect major depression: individual participant data meta-analysis

2019· review· en· W2937440490 sur OpenAlexafffund
Brooke Levis, Andrea Benedetti, Brett D. Thombs

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Center for Medical Rehabilitation ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on Disability and Rehabilitation ResearchAgency for Healthcare Research and QualityCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesH. Lundbeck A/SChinese Diabetes SocietyHealth Research Council of New ZealandNational Health Research InstitutesAlberta Health ServicesJewish General HospitalBundesministerium für Bildung und ForschungSafe Work AustraliaNational Heart, Lung, and Blood InstituteTehran University of Medical Sciences and Health ServicesUniversity of CalgaryMahidol UniversityEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentZonMwDeutsche RentenversicherungUniversidade de MacauEli Lilly and CompanyScleroderma Society of OntarioMinistry of Health, Labour and WelfareUniversity of WashingtonUniversität HeidelbergEuropean CommissionHotchkiss Brain Institute, University of CalgaryOhio Board of RegentsPfizer
Mots-clésPsycINFOMeta-analysisConfidence intervalPatient Health QuestionnaireMedicineMEDLINEBivariate analysisDepression (economics)Medical diagnosisClinical psychologyDepressive symptomsPsychiatryInternal medicineMachine learningPathologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the accuracy of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) for screening to detect major depression. DESIGN: Individual participant data meta-analysis. DATA SOURCES: Medline, Medline In-Process and Other Non-Indexed Citations, PsycINFO, and Web of Science (January 2000-February 2015). INCLUSION CRITERIA: Eligible studies compared PHQ-9 scores with major depression diagnoses from validated diagnostic interviews. Primary study data and study level data extracted from primary reports were synthesized. For PHQ-9 cut-off scores 5-15, bivariate random effects meta-analysis was used to estimate pooled sensitivity and specificity, separately, among studies that used semistructured diagnostic interviews, which are designed for administration by clinicians; fully structured interviews, which are designed for lay administration; and the Mini International Neuropsychiatric (MINI) diagnostic interviews, a brief fully structured interview. Sensitivity and specificity were examined among participant subgroups and, separately, using meta-regression, considering all subgroup variables in a single model. RESULTS: Data were obtained for 58 of 72 eligible studies (total n=17 357; major depression cases n=2312). Combined sensitivity and specificity was maximized at a cut-off score of 10 or above among studies using a semistructured interview (29 studies, 6725 participants; sensitivity 0.88, 95% confidence interval 0.83 to 0.92; specificity 0.85, 0.82 to 0.88). Across cut-off scores 5-15, sensitivity with semistructured interviews was 5-22% higher than for fully structured interviews (MINI excluded; 14 studies, 7680 participants) and 2-15% higher than for the MINI (15 studies, 2952 participants). Specificity was similar across diagnostic interviews. The PHQ-9 seems to be similarly sensitive but may be less specific for younger patients than for older patients; a cut-off score of 10 or above can be used regardless of age.. CONCLUSIONS: PHQ-9 sensitivity compared with semistructured diagnostic interviews was greater than in previous conventional meta-analyses that combined reference standards. A cut-off score of 10 or above maximized combined sensitivity and specificity overall and for subgroups. REGISTRATION: PROSPERO CRD42014010673.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,082
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,618
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,042 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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 724
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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