Comparison of the accuracy of the 7-item HADS Depression subscale and 14-item total HADS for screening for major depression: A systematic review and individual participant data meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
The seven-item Hospital Anxiety and Depression Scale Depression subscale (HADS-D) and the total score of the 14-item HADS (HADS-T) are both used for major depression screening. Compared to the HADS-D, the HADS-T includes anxiety items and requires more time to complete. We compared the screening accuracy of the HADS-D and HADS-T for major depression detection. We conducted an individual participant data meta-analysis and fit bivariate random effects models to assess diagnostic accuracy among participants with both HADS-D and HADS-T scores. We identified optimal cutoffs, estimated sensitivity and specificity with 95% confidence intervals, and compared screening accuracy across paired cutoffs via two-stage and individual-level models. We used a 0.05 equivalence margin to assess equivalency in sensitivity and specificity. 20,700 participants (2,285 major depression cases) from 98 studies were included. Cutoffs of ≥7 for the HADS-D (sensitivity 0.79 [0.75, 0.83], specificity 0.78 [0.75, 0.80]) and ≥15 for the HADS-T (sensitivity 0.79 [0.76, 0.82], specificity 0.81 [0.78, 0.83]) minimized the distance to the top-left corner of the receiver operating characteristic curve. Across all sets of paired cutoffs evaluated, differences of sensitivity between HADS-T and HADS-D ranged from -0.05 to 0.01 (0.00 at paired optimal cutoffs), and differences of specificity were within 0.03 for all cutoffs (0.02-0.03). The pattern was similar among outpatients, although the HADS-T was slightly (not nonequivalently) more specific among inpatients. The accuracy of HADS-T was equivalent to the HADS-D for detecting major depression. In most settings, the shorter HADS-D would be preferred. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,035 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».