Optimal cut-offs of depression screening tools during the COVID-19 pandemic: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Studies have reported an increase in the prevalence of depression during the COVID-19 pandemic. The accuracy of screening tools may change with the prevalence and distribution of a disease in a population or sample: the “Spectrum Effect”. Methods First, we selected commonly used screening tools and developed search strategies for the inclusion of original studies during the pandemic. Second, we searched PsycINFO, EMBASE, and MEDLINE from March 2020 to September 2022 to obtain original studies that investigated the accuracy of depression screening tools during the pandemic. We then searched these databases to identify meta-analyses summarizing the accuracy of these tools conducted before the pandemic and compared the optimal cut-offs for depression screening tools during the pandemic with those before. Result Four original studies evaluating the optimal cut-offs for four screening tools (Beck Depression Inventory [BDI-II], Hospital Anxiety and Depression Scale-Depression [HADS-D], Patient Health Questionnaire-9 [PHQ-9], and Geriatric Depression Scale-4 [GDS-4]) were published during the pandemic. Four meta-analyses summarizing these tools before the pandemic. We found that the optimal cut-off of BDI-II was 14 during the pandemic (23.8% depression prevalence, screening patients with Type 2 diabetes) and 14.5 before the pandemic (17.6% depression prevalence, screening psychiatric, primary care, and healthy populations); HADS-D was 10 during the pandemic (23.8% depression prevalence, screening patients with type 2 diabetes) and 7 before the pandemic (15.0% depression prevalence, screening medically ill patients); PHQ-9 was 11 during the pandemic (14.5% depression prevalence, screening university students) and 8 before the pandemic (10.9% depression prevalence, screening the unrestricted population), and GDS-4 was 1.8 during the pandemic (29.0% depression prevalence, screening adults seen in a memory clinic setting) and 3 before the pandemic (18.5% depression prevalence, screening older adults). Conclusion The optimal cut-off for different screening tools may be sensitive to changes in study populations and reference standards. And potential spectrum effects that should be considered in post-COVID time which aiming to improve diagnostic accuracy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 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 ».