Data-Driven Cutoff Selection for the Patient Health Questionnaire-9 Depression Screening Tool
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Test accuracy studies often use small datasets to simultaneously select an optimal cutoff score that maximizes test accuracy and generate accuracy estimates. Objective: To evaluate the degree to which using data-driven methods to simultaneously select an optimal Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) cutoff score and estimate accuracy yields (1) optimal cutoff scores that differ from the population-level optimal cutoff score and (2) biased accuracy estimates. Design, Setting, and Participants: This study used cross-sectional data from an existing individual participant data meta-analysis (IPDMA) database on PHQ-9 screening accuracy to represent a hypothetical population. Studies in the IPDMA database compared participant PHQ-9 scores with a major depression classification. From the IPDMA population, 1000 studies of 100, 200, 500, and 1000 participants each were resampled. Main Outcomes and Measures: For the full IPDMA population and each simulated study, an optimal cutoff score was selected by maximizing the Youden index. Accuracy estimates for optimal cutoff scores in simulated studies were compared with accuracy in the full population. Results: The IPDMA database included 100 primary studies with 44 503 participants (4541 [10%] cases of major depression). The population-level optimal cutoff score was 8 or higher. Optimal cutoff scores in simulated studies ranged from 2 or higher to 21 or higher in samples of 100 participants and 5 or higher to 11 or higher in samples of 1000 participants. The percentage of simulated studies that identified the true optimal cutoff score of 8 or higher was 17% for samples of 100 participants and 33% for samples of 1000 participants. Compared with estimates for a cutoff score of 8 or higher in the population, sensitivity was overestimated by 6.4 (95% CI, 5.7-7.1) percentage points in samples of 100 participants, 4.9 (95% CI, 4.3-5.5) percentage points in samples of 200 participants, 2.2 (95% CI, 1.8-2.6) percentage points in samples of 500 participants, and 1.8 (95% CI, 1.5-2.1) percentage points in samples of 1000 participants. Specificity was within 1 percentage point across sample sizes. Conclusions and Relevance: This study of cross-sectional data found that optimal cutoff scores and accuracy estimates differed substantially from population values when data-driven methods were used to simultaneously identify an optimal cutoff score and estimate accuracy. Users of diagnostic accuracy evidence should evaluate studies of accuracy with caution and ensure that cutoff score recommendations are based on adequately powered research or well-conducted meta-analyses.
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 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 | 0,103 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».