Determining clinically meaningful change: minimal clinically important difference for common depression scales in older adults with parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Minimal Clinically Important Difference (MCID) is a crucial measure in clinical research, reflecting the smallest change in symptoms that patients perceive as beneficial. While MCID values have been established for various symptoms in Parkinson's disease (PD), they remain underexplored in the context of depression. OBJECTIVE: This study aims to determine MCID values for three commonly used depression scales in PD: The Beck Depression Inventory (BDI-II), the Hospital Anxiety and Depression Scale - Depression subscale (HADS-D), and the 15-item Geriatric Depression Scale (GDS-15). METHODS: A total of 112 individuals with PD and depression (mean age = 70.91 ± 3.12 years) participated in a 10-week cognitive behavioral therapy program. The MCID values were estimated using both distribution-based and anchor-based methods. The Global Rating of Change (GRoC) scale was used as an anchor to assess perceived changes in depressive symptoms. RESULTS: MCID values were refined using the mean difference approach, resulting in the following: -5.79 points for the BDI-II, -3.52 points for the HADS-D, and - 3.05 points for the GDS-15, all with statistical significance (p < 0.001). Using Youden's index, the optimal MCID cut-off values were ≤ -3 points for BDI-II, ≤ -2 points for HADS-D, and ≤ -2 points for GDS-15, with high sensitivity and specificity for each. The MCID values derived from the distribution-based method for the BDI-II, HADS-D, and GDS-15 were 5.57-3.55, 1.11-3.07, and 0.96-2.66 points, respectively. CONCLUSIONS: This study establishes MCID thresholds for commonly used depression scales in PD. These benchmarks are essential for improving clinical decision-making and evaluating the effectiveness of interventions in both clinical and research settings.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».