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Enregistrement W3160576749 · doi:10.1186/s12877-021-02266-y

Is geriatric depression scale a valid instrument to screen depression in Chinese community-dwelling elderly?

2021· article· en· W3160576749 sur OpenAlexaboutno aff
Feifei Huang, Huijun Wang, Zhihong Wang, Jiguo Zhang, Wenwen Du, Xiaofang Jia, Liusen Wang, Bing Zhang

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésGeriatric Depression ScaleMedicineConfirmatory factor analysisDysphoriaMoodExploratory factor analysisDepression (economics)Clinical psychologyConstruct validityPopulationCognitionMontreal Cognitive AssessmentPsychiatryPsychometricsPhysical therapyGerontologyCognitive impairmentStructural equation modelingAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The geriatric depression scale (GDS) is used widely as a screening instrument for depression worldwide. The present study aims to examine the reliability and validity of the GDS with 30 items (GDS-30) in Chinese cognitively normal elderly, and to preliminarily investigate the appropriateness of the GDS-30 among screened mild cognitive impairment (MCI) elderly and among the large-scale community-dwelling Chinese elderly. METHODS: A total of 12,610 Chinese elderly completed GDS-30 in the project of Community-based Cohort Study on Nervous System Diseases. Of these, 5503 individuals with the ability to perform basic daily living activities were randomly sampled to further complete the Montreal Cognitive Assessment to screen for MCI. The cutoff value of screened depression was 11, and the cutoff values of MCI were education-dependent. Internal consistency was used to evaluate the reliability. Exploratory factor analysis (EFA) was used to determine the factor structure. Confirmatory factor analysis (CFA) was conducted to assess the construct validity in the elderly screened normal cognition, screened MCI, and the whole population, respectively. RESULTS: The Kuder-Richardson coefficient (KR20) was 0.834, 0.821 and 0.840 for the cognitively normal elderly, screened MCI and the whole population, respectively. EFA showed that GDS-30 can be either a four-factor model (named positive mood, dysphoria, worry, and social withdrawal-cognitive impairment) or a two-factor model (named depression and positive mood). The latter was easier to interpret. CFA showed that the two-factor model fitted well in the elderly with normal cognition, with screened MCI, and the whole sample. The factors loaded from 0.900 to 0.588, 0.882 to 0.529, and 0.888 to 0.556 in these three populations respectively. CONCLUSIONS: The GDS-30 has good reliability and validity and can be appropriately applied to screen depression in the large-scale community-dwelling Chinese elderly regardless of the presence of mild cognitive impairment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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