Two-Step Screening for Depression and Anxiety in Patients with Cancer: A Retrospective Validation Study Using Real-World Data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although screening for distress is recommended by many cancer care guidelines, the uptake of such screening in cancer centers remains limited. Improving the acceptability of screening programs in cancer centers requires a reduction in clinical burden and an improved detection of distress. The purpose of this study was to validate the performance of the two-step screening algorithm used in the Distress Assessment and Response Tool (DART) for identifying cases of anxiety and depression. Methods: This retrospective validation study consisted of patients at the Princess Margaret Cancer Centre (PM) who completed the DART, which includes the Edmonton Symptom Assessment System depression (ESAS-D) and anxiety (ESAS-A) items, the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), and the Generalized Anxiety Disorder (GAD-7). We evaluated the performance of a two-step screening approach, which modeled the ESAS-D, followed by the PHQ-9 and ESAS-A, then the GAD-7 for predicting a diagnosis of depression and anxiety disorders, respectively. A clinical psychiatric assessment was used as the gold standard reference. Results: A total of 172 patients with cancer were included in this study. A total of 59/172 (34%) and 39/172 (23%) were diagnosed with a depression or anxiety disorder, respectively. The sequential administration of the PHQ-9 ≥15 following the ESAS-D (>2) significantly increased the post-test probability of depression from 37% to 60% and improved the performance of predicting depression compared to both the ESAS-D or the PHQ-9 as standalone tests. The sequential administration of the GAD-7 after the ESAS-A did not improve the predictability of an anxiety diagnosis beyond the performance of the ESAS-A or the GAD-7 as standalone tests. Conclusions: The present study is among the first to demonstrate that a two-step screening algorithm for depression may improve depression screening in cancer using real-world data. Further research on optimal screening approaches for anxiety in cancer is warranted.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».