Accuracy of Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) for screening to detect major depression: individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,094 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,082 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».