Psychometric properties of the Beck Depression Inventory‐II in progressive supranuclear palsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Depression is one of the most common neuropsychiatric symptoms in progressive supranuclear palsy (PSP). Yet, few studies have examined the ability of available instruments to detect depressive symptoms in PSP. Aims of the present study were to (I) report psychometric properties of the Beck Depression Inventory Second Edition (BDI-II) in PSP, (II) establish the BDI-II cut-off indicating the presence of depression in PSP and (III) describe clinical correlates as well as correlation with quality of life of depressive symptoms in PSP. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: At the Center for Neurodegenerative Diseases of the University of Salerno, Italy, the BDI-II was validated in 62 PSP patients diagnosed according to the Movement Disorder Society criteria. Patients underwent a clinical interview, a motor evaluation, extensive cognitive and behavioral testing. RESULTS: The mean BDI-II total score was 15.92 ± 10.31. The internal consistency was high (Cronbach's alpha = 0.868); corrected item-total correlation was >0.40 for the majority of items. The significant and moderate correlation of the BDI-II with other tools evaluating depressive symptoms indicated adequate convergent validity of the scale. The satisfactory cut-off to identify patients with clinically significant depression was >14.5. We also showed a correlation between higher scores on BDI-II and lower quality of life, irrespective of motor and cognitive burden. CONCLUSION: In conclusion, the BDI-II is a reliable and valid tool for the assessment of depression symptoms in PSP. Such data are useful to standardize studies of depression in PSP and to quantify the effectiveness of any interventions on this disabling symptom.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».