MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400224684 · doi:10.1093/ageing/afae122

Detection of anxiety symptoms and disorders in older adults: a diagnostic accuracy systematic review

2024· article· en· W4400224684 sur OpenAlexaff
Kayla Atchison, Pauline Wu, Leyla Samii, Michael Walsh, Zahinoor Ismail, Andrea Iaboni, Zahra Goodarzi

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMedicineBeck Anxiety InventoryConfidence intervalGeneralized anxiety disorderPsycINFOAnxiety sensitivityPsychiatryMEDLINEDepression (economics)Internal medicineBeck Depression Inventory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAge and AgeingMême sujetAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive ProcessesTravaux en français237 207