Prevalence estimates of major depressive disorder in 27 European countries from the European Health Interview Survey: accounting for imperfect diagnostic accuracy of the PHQ-8
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cut-offs on self-report depression screening tools are designed to identify many more people than those who meet criteria for major depressive disorder. In a recent analysis of the European Health Interview Survey (EHIS), the percentage of participants with Patient Health Questionnaire-8 (PHQ-8) scores ≥10 was reported as major depression prevalence. OBJECTIVE: We used a Bayesian framework to re-analyse EHIS PHQ-8 data, accounting for the imperfect diagnostic accuracy of the PHQ-8. METHODS: The EHIS is a cross-sectional, population-based survey in 27 countries across Europe with 258 888 participants from the general population. We incorporated evidence from a comprehensive individual participant data meta-analysis on the accuracy of the PHQ-8 cut-off of ≥10. We evaluated the joint posterior distribution to estimate the major depression prevalence, prevalence differences between countries and compared with previous EHIS results. FINDINGS: Overall, major depression prevalence was 2.1% (95% credible interval (CrI) 1.0% to 3.8%). Mean posterior prevalence estimates ranged from 0.6% (0.0% to 1.9%) in the Czech Republic to 4.2% (0.2% to 11.3%) in Iceland. Accounting for the imperfect diagnostic accuracy resulted in insufficient power to establish prevalence differences. 76.4% (38.0% to 96.0%) of observed positive tests were estimated to be false positives. Prevalence was lower than the 6.4% (95% CI 6.2% to 6.5%) estimated previously. CONCLUSIONS: Prevalence estimation needs to account for imperfect diagnostic accuracy. CLINICAL IMPLICATIONS: Major depression prevalence in European countries is likely lower than previously reported on the basis of the EHIS survey.
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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 | 0,141 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».