Relationship between Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS) total scores in older adults with major depressive disorder: An analysis of the OPTIMUM clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS) are commonly used scales to measure depression severity in older adults. METHODS: We utilized data from the Optimizing Outcomes of Treatment-Resistant Depression in Older Adults (OPTIMUM) clinical trial to produce conversion tables relating PHQ-9 and MADRS total scores. We split the sample into training (N = 555) and validation samples (N = 187). Equipercentile linking was performed on the training sample to produce conversion tables for PHQ-9 and MADRS. We compared the original and estimated scores in the validation sample with Bland-Altman analysis. We compared the depression severity level using the original and estimated scores with Chi-square tests. RESULTS: The Bland-Altman analysis confirmed that differences between the original and estimated scores for at least 95 % of the sample fit within 1.96 standard deviations of the mean difference. Chi-square tests showed a significant difference in the proportion of participants at each depression severity category determined using the original and estimated scores. LIMITATIONS: The conversion tables should be used with caution when comparing depression severity at the individual level. CONCLUSIONS: Our conversion tables relating PHQ-9 and MADRS scores can be used to compare treatment outcomes using aggregate data in studies that only used one of these scales.
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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 | 0,060 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».