Validation of the Child Depression Screening Tool in three African settings: Rwanda, Senegal and South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The unavailability of reliable, easy-to-use depression screening tools adapted for Sub-Saharan African children is a significant barrier to the treatment of childhood depression. We thus adapted the Child Depression Screening Tool (CDST) to the South African (SA), Senegalese (S) and Rwandan (R) contexts, as a tool to screen for depression in children suffering from chronic illnesses, trauma and difficulties related to COVID-19, family and community hardships. A DSM-5-based diagnostic interview and the CDST screening measure were administered to 1,001 participants aged between 7 and 16 years. The prevalence of depression ranged between 9.5 and 16.8%. It was more prevalent in youth with chronic illness and those exposed to adverse life events. Older age (R and SA), female sex (S), dislike of school (R and SA) and cannabis use (SA) were also associated with worse depression. Receiver operating characteristic analysis showed satisfactory performance (79-89%) and that sensitivity and specificity were optimized at a CDST cut-point of 5.0. The CDST is a valid tool to screen for depression in the settings assessed. If found to be suitable in other countries and settings, it may offer a clinically sound, sustainable path towards the identification of child depression in Africa.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».