Detección de depresión en dispositivos móviles mediante datos del Cuestionario de salud del paciente-9 (PHQ-9)

Propósito

La depresión es un síntoma que se encuentra comúnmente en atención primaria; sin embargo, a menudo los médicos no lo detectan. Recientemente, se han intentado enfoques de diagnóstico y tratamiento de enfermedades utilizando dispositivos inteligentes. En este estudio, la efectividad instrumental se confirmó con el metaanálisis diagnóstico de estudios que demostraron la efectividad diagnóstica del PHQ-9 para la depresión utilizando dispositivos móviles.

Pacientes y métodos

Encontramos todos los estudios publicados y no publicados a través de EMBASE, MEDLINE, MEDLINE In-Process y PsychINFO hasta el 26 de marzo de 2021. Realizamos un metanálisis al incluir 1099 sujetos en cuatro estudios. Realizamos un metaanálisis diagnóstico según la puntuación de corte del PHQ-9 y técnicas de algoritmo de aprendizaje automático. La evaluación de la calidad se realizó utilizando la herramienta QUADAS-2.

Los datos sobre la sensibilidad y la especificidad de los estudios incluidos en el metanálisis se extrajeron en un formato estandarizado. La curva de característica operativa del receptor resumida y bivariada (SROC) se construyó utilizando las funciones metandi, midas, metabias y metareg de las palabras del metanálisis del algoritmo Stata.

Resultado

Utilizando cuatro estudios de los 5476 artículos buscados, se realizó un metanálisis de diagnóstico de las puntuaciones del PHQ-9 de 1099 personas diagnosticadas con depresión. La sensibilidad y la especificidad combinadas fueron 0, 797 (IC del 95% = 0, 642 a 0, 895) y 0, 85 (IC del 95% = 0, 780 a 0, 900), respectivamente. La razón de posibilidades diagnósticas fue de 22, 16 (IC del 95% = 7, 273– 67, 499). En general, se mantuvo un buen equilibrio y no se presentó heterogeneidad ni sesgo de publicación.

Conclusión

A través de varias técnicas de algoritmos de aprendizaje automático, fue posible confirmar que el cribado de depresión PHQ-9 en móviles es una herramienta de diagnóstico eficaz cuando se integra en un metanálisis de diagnóstico.

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