Psychiatric screening tools in asthma patients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Psychiatric comorbidities, including anxiety, depression, and posttraumatic stress disorder (PTSD), are 1.5 to 2.4 times more prevalent in individuals with asthma than in the general population. Despite their significant impact on disease outcomes, these conditions remain underdiagnosed due to barriers such as time constraints, lack of routine screening protocols, and limited accessibility of validated tools. As a result, screening remains limited. Objective: This systematic review evaluates the efficacy, feasibility, and cost of psychiatric screening tools used in asthma populations. The aim is to identify practical options for clinical implementation and assess potential barriers to their adoption. Methods: A search was conducted across MEDLINE, EMBASE, SCOPUS, CINAHL, and Web of Science for studies published before July 25, 2024. Costs and copyright/accessibility were assessed through internet searches and direct communication. Original validation studies of the tools were reviewed. Results: A total of 23 studies met the inclusion criteria, identifying eight validated psychiatric screening tools for anxiety, depression, and PTSD in asthma populations. These tools were effective in detecting comorbidities, even in undiagnosed patients. Three tools are freely available, while five require a fee. Conclusion: Given a multipartite set of parameters that includes ease of administration, effectiveness, and cost, we recommend a combination of the PHQ-9, GAD-7, and PCL-5 as optimal screening tools for psychiatric comorbidity in primary care and specialty clinics managing adult asthma. Two of these tools are accessible through Alberta’s Epic-based electronic medical record (EMR) system, Connect Care.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».