Diagnostic accuracy and feasibility of depression screening in spinal cord injury: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Context: Individuals with spinal cord injury or disease (SCI/D) are at increased risk of depression, which is associated with poor short- and long-term outcomes. Accurate diagnosis is complicated by overlapping symptoms of both conditions, and a lack of consensus-derived guidelines specifying an appropriate depression screening tool.Objective: To conduct a systematic review to: (1) identify the diagnostic accuracy of established depression screening tools compared to clinical assessment; and, (2) to summarize factors that influence feasibility of clinical implementation among adults with SCI/D.Methods: A systematic search using MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL and the Cochrane databases using the terms spinal cord injury, depression or mood disorder, and screening or diagnosis identified 1254 initial results. Following duplicate screening, five articles assessing eight screening tools met the final inclusion and exclusion criteria. Measures of diagnostic accuracy and feasibility of implementation were extracted. The Quality Assessment Tool for Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS-2) was used to assess study quality.Results: The Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) had the highest sensitivity (100%), and specificity (84%). The 2-item version, the PHQ-2, comprised the fewest questions, and six of the eight tools were available without cost. Utilizing the QUADAS-2 tool, risk of bias was rated as low or unclear risk for all studies; applicability of the results was rated as low concern.Conclusion: The PHQ-9 is an accurate and feasible tool for depression screening in the adult SCI/D population. Future studies should evaluate the implementation of screening tools and the impact of screening on access to mental health interventions.
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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 | 0,009 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».