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Enregistrement W3112699762 · doi:10.1080/08995605.2020.1802401

Validation of the Patient Health Questionnaire-2 to screen for depression in Canadian Armed Forces personnel

2020· article· en· W3112699762 sur OpenAlexaffabout
Kerry Sudom

Notice bibliographique

RevueMilitary Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient Health QuestionnaireMental healthSoftware deploymentDepression (economics)Scale (ratio)MedicinePsychiatryHealth carePsychologyClinical psychologyDepressive symptomsAnxietyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-deployment screening within the Canadian Armed Forces (CAF) aims to capture those with mental health issues so that appropriate and timely treatment can be provided. However, the process is lengthy and places considerable burden on CAF members and clinicians. Evaluation of shorter measures of mental health is an important step toward reducing the length of the process while still capturing those in need of care. This study evaluated the 2-item Patient Health Questionnaire (PHQ-2) as a potential brief measure of depression to be included in screening. Operating characteristics of the PHQ-2 were assessed against the full scale using existing recommended cutoffs, as well as clinician impressions of depression being of major concern. Correlations of the PHQ-2 with other measures of health were also examined. The PHQ-2 demonstrated good sensitivity and specificity for detecting depression compared to the full scale and to clinician impressions, at cutoffs similar to those found in past research. As well, it exhibited high correlations with other measures of mental health. This study provides evidence for the validity of the PHQ-2 as a brief screening tool for depression in CAF members following deployment.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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