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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».