The Current State and Diagnostic Accuracy of Digital Mental Health Assessment Tools for Psychiatric Disorders: Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the rapidly growing number of digital assessment tools for screening and diagnosing mental health disorders, little is known about their diagnostic accuracy. OBJECTIVE: The purpose of this systematic review and meta-analysis is to establish the diagnostic accuracy of question- and answer-based digital assessment tools for diagnosing a range of highly prevalent psychiatric conditions in the adult population. METHODS: The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols (PRISMA-P) will be used. The focus of the systematic review is guided by the population, intervention, comparator, and outcome framework (PICO). We will conduct a comprehensive systematic literature search of MEDLINE, PsychINFO, Embase, Web of Science Core Collection, Cochrane Library, Applied Social Sciences Index and Abstracts (ASSIA), and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) for appropriate articles published from January 1, 2005. Two authors will independently screen the titles and abstracts of identified references and select studies according to the eligibility criteria. Any inconsistencies will be discussed and resolved. The two authors will then extract data into a standardized form. Risk of bias will be assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2) tool, and a descriptive analysis and meta-analysis will summarize the diagnostic accuracy of the identified digital assessment tools. RESULTS: The systematic review and meta-analysis commenced in November 2020, with findings expected by May 2021. CONCLUSIONS: This systematic review and meta-analysis will summarize the diagnostic accuracy of question- and answer-based digital assessment tools. It will identify implications for clinical practice, areas for improvement, and directions for future research. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42020214724; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42020214724. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/25382.
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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 | 0,096 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,003 |
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 ».