Probability of Major Depression Classification Based on the SCID, CIDI, and MINI Diagnostic Interviews: A Synthesis of Three Individual Participant Data Meta-Analyses
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Three previous individual participant data meta-analyses (IPDMAs) reported that, compared to the Structured Clinical Interview for the DSM (SCID), alternative reference standards, primarily the Composite International Diagnostic Interview (CIDI) and the Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI), tended to misclassify major depression status, when controlling for depression symptom severity. However, there was an important lack of precision in the results. OBJECTIVE: To compare the odds of the major depression classification based on the SCID, CIDI, and MINI. METHODS: We included and standardized data from 3 IPDMA databases. For each IPDMA, separately, we fitted binomial generalized linear mixed models to compare the adjusted odds ratios (aORs) of major depression classification, controlling for symptom severity and characteristics of participants, and the interaction between interview and symptom severity. Next, we synthesized results using a DerSimonian-Laird random-effects meta-analysis. RESULTS: In total, 69,405 participants (7,574 [11%] with major depression) from 212 studies were included. Controlling for symptom severity and participant characteristics, the MINI (74 studies; 25,749 participants) classified major depression more often than the SCID (108 studies; 21,953 participants; aOR 1.46; 95% confidence interval [CI] 1.11-1.92]). Classification odds for the CIDI (30 studies; 21,703 participants) and the SCID did not differ overall (aOR 1.19; 95% CI 0.79-1.75); however, as screening scores increased, the aOR increased less for the CIDI than the SCID (interaction aOR 0.64; 95% CI 0.52-0.80). CONCLUSIONS: Compared to the SCID, the MINI classified major depression more often. The odds of the depression classification with the CIDI increased less as symptom levels increased. Interpretation of research that uses diagnostic interviews to classify depression should consider the interview characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».