Detection of anxiety symptoms and disorders in older adults: a diagnostic accuracy systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anxiety symptoms and disorders are common in older adults and often go undetected. A systematic review was completed to identify tools that can be used to detect anxiety symptoms and disorders in community-dwelling older adults. METHODS: MEDLINE, Embase and PsycINFO were searched using the search concepts anxiety, older adults and diagnostic accuracy in March 2023. Included articles assessed anxiety in community-dwelling older adults using an index anxiety tool and a gold standard form of anxiety assessment and reported resulting diagnostic accuracy outcomes. Estimates of pooled diagnostic accuracy outcomes were completed. RESULTS: Twenty-three anxiety tools were identified from the 32 included articles. Pooled diagnostic accuracy outcomes were estimated for the Geriatric Anxiety Inventory (GAI)-20 [n = 3, sensitivity = 0.89, 95% confidence interval (CI) = 0.70-0.97, specificity = 0.80, 95% CI = 0.67-0.89] to detect generalized anxiety disorder (GAD) and for the GAI-20 (n = 3, cut off ≥ 9, sensitivity = 0.74, 95% CI = 0.62-0.83, specificity = 0.96, 95% CI = 0.74-1.00), Beck Anxiety Inventory (n = 3, sensitivity = 0.70, 95% CI = 0.58-0.79, specificity = 0.60, 95% CI = 0.51-0.68) and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS-A) (n = 3, sensitivity = 0.78, 95% CI = 0.60-0.89, specificity = 0.76, 95% CI = 0.60-0.87) to detect anxiety disorders in clinical samples. CONCLUSION: The GAI-20 was the most studied tool and had adequate sensitivity while maintaining acceptable specificity when identifying GAD and anxiety disorders. The GAI-20, GAI-Short Form and HADS-A tools are supported for use in detecting anxiety in community-dwelling older adults. Brief, self-rated and easy-to-use tools may be the best options for anxiety detection in community-dwelling older adults given resource limitations. Clinicians may consider factors including patient comorbidities and anxiety prevalence when selecting a tool and cut off.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».