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Enregistrement W4323921129 · doi:10.1038/s41598-023-29114-w

Individual participant data meta-analysis to compare EPDS accuracy to detect major depression with and without the self-harm item

2023· review· en· W4323921129 sur OpenAlexafffund
Xia Qiu, Yin Wu, Ying Sun, Brooke Levis, Jizhou Tian, Jill Boruff, Pim Cuijpers, John P. A. Ioannidis, Sarah Markham, Roy C. Ziegelstein, Simone N. Vigod, Andrea Benedetti, Brett D. Thombs, Chen He, Ankur Krishnan, Parash Mani Bhandari, Dipika Neupane, Zelalem Negeri, Mahrukh Imran, Danielle B. Rice, Marleine Azar, Matthew J. Chiovitti, Simon Gilbody, Lorie A. Kloda, Scott B. Patten, Nicholas Mitchell, Rubén Alvarado, Jacqueline Barnes, Cheryl Tatano Beck, Carola Bindt, Humberto Corrêa, Tiago Castro e Couto, Genesis Chorwe‐Sungani, Valsamma Eapen, Nicolas Favez, Ethel Felice, Gracia Fellmeth, Michelle Fernandes, Sally Field, Bárbara Figueiredo, Jane Fisher, Eric Green, Simone Honikman, Louise M. Howard, Pirjo Kettunen, Jane Kohlhoff, Zoltán Kozinszky, Angeliki Leonardou, Michaël Maes, Pablo Martínez, Sandra Nakić Radoš, Daisuke Nishi, Susan Pawlby, Tamsen Rochat, Heather Rowe, Alkistis Skalkidou, Johanne Smith‐Nielsen, Alan Stein, Kuan‐Pin Su, Inger Sundström Poromaa, Meri Tadinac, S. Darius Tandon, Iva Tendais, Annamária Töreki, Thach Tran, Kylee Trevillion, Katherine Turner, Mette Skovgaard Væver, Thandi van Heyningen, Johann M. Vega‐Dienstmaier, Karen Wynter, Kimberly A. Yonkers

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of AlbertaConcordia UniversityMcGill University Health CentreUniversity of CalgaryMcGill UniversityWomen's College HospitalUniversity of TorontoJewish General Hospital
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchDuke Global Health Institute, Duke UniversityWerner Otto StiftungNational Center of Neurology and PsychiatryTrygFondenChina Medical UniversityMinistério da SaúdeChina Scholarship CouncilHarry Crossley FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDepartment of Families, Housing, Community Services and Indigenous AffairsJapan Society for the Promotion of ScienceCanada Research ChairsConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of ConnecticutChulalongkorn UniversityPatrick and Catherine Weldon Donaghue Medical Research FoundationNational Research FoundationMyer FoundationUniversity of OxfordMedical Research CouncilDepartment of Health and Social CareFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisWellcome TrustUniversity of SouthamptonVetenskapsrådetAustralian GovernmentNational Health and Medical Research CouncilFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloForskningsrådet för Arbetsliv och SocialvetenskapDivision of Materials ResearchNational Institute for Health and Care ResearchSvenska LäkaresällskapetAmerican Psychological AssociationNational Science Foundation
Mots-clésMeta-analysisHarmDepression (economics)Computer scienceMedicineData miningStatisticsPsychologyInternal medicineMathematicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Item 10 of the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) is intended to assess thoughts of intentional self-harm but may also elicit concerns about accidental self-harm. It does not specifically address suicide ideation but, nonetheless, is sometimes used as an indicator of suicidality. The 9-item version of the EPDS (EPDS-9), which omits item 10, is sometimes used in research due to concern about positive endorsements of item 10 and necessary follow-up. We assessed the equivalence of total score correlations and screening accuracy to detect major depression using the EPDS-9 versus full EPDS among pregnant and postpartum women. We searched Medline, Medline In-Process and Other Non-Indexed Citations, PsycINFO, and Web of Science from database inception to October 3, 2018 for studies that administered the EPDS and conducted diagnostic classification for major depression based on a validated semi-structured or fully structured interview among women aged 18 or older during pregnancy or within 12 months of giving birth. We conducted an individual participant data meta-analysis. We calculated Pearson correlations with 95% prediction interval (PI) between EPDS-9 and full EPDS total scores using a random effects model. Bivariate random-effects models were fitted to assess screening accuracy. Equivalence tests were done by comparing the confidence intervals (CIs) around the pooled sensitivity and specificity differences to the equivalence margin of δ = 0.05. Individual participant data were obtained from 41 eligible studies (10,906 participants, 1407 major depression cases). The correlation between EPDS-9 and full EPDS scores was 0.998 (95% PI 0.991, 0.999). For sensitivity, the EPDS-9 and full EPDS were equivalent for cut-offs 7-12 (difference range - 0.02, 0.01) and the equivalence was indeterminate for cut-offs 13-15 (all differences - 0.04). For specificity, the EPDS-9 and full EPDS were equivalent for all cut-offs (difference range 0.00, 0.01). The EPDS-9 performs similarly to the full EPDS and can be used when there are concerns about the implications of administering EPDS item 10.Trial registration: The original IPDMA was registered in PROSPERO (CRD42015024785).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,057
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,359
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,098 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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