Diagnostic Performance of Screening Tools for Depressive Symptoms in Vulnerable Older Patients with Cancer Undergoing Comprehensive Geriatric Assessment (CGA): Results from the SCREEN Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Depression is a common and disabling disorder in later life, particularly among people with poor physical health. There are many screening tools available that can be used to examine depressive symptoms; however, not all of them may be appropriate or accurate for older adults with cancer. This pilot study was designed to test the diagnostic performance of two screening tools and their short versions in a cohort of vulnerable (G8 score ≤ 14/17) older patients with cancer undergoing comprehensive geriatric assessment (CGA). The prospective analysis covered 50 vulnerable patients with cancer aged ≥70 years. The diagnostic performance of the Geriatric Depression Scale (GDS)-15, GDS-4, Patient Health Questionnaire (PHQ)-9 and PHQ-2 was compared to the 'gold standard' Structured Clinical Interview for DSM-5 Disorders (SCID-5-S) depression module A. The sensitivity and specificity in detecting depressive symptoms were the highest in the case of PHQ-2, with an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 92.7%. The AUROC for the 9-item version, PHQ-9, was 90.2%. For the GDS-15 and GDS-4, the AUROC was only 56.2% and 62.0%, respectively. The SCREEN pilot study illustrates the potential benefit of using a shorter screening tool, PHQ-2, to identify older patients with cancer who would benefit from a more in-depth emotional evaluation as part of a CGA.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».