Maternal major depression disorder misclassification errors: Remedies for valid individual- and population-level inference.
Maternal major depression disorder misclassification errors: Remedies for valid individual- and population-level inference.
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母体严重的抑郁症错误分类错误：有效的个体和人口水平推断的补救措施。
DOI：
10.1002/brb3.2614
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发表时间：
2022-06
影响因子：
3.1
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
关于MDD风险和负担的个体和群体水平推断，特别是母体MDD，通常使用不完善且易于发生错误分类错误（即假阳性和假阴性）的病例发现工具进行。这些错误或偏差很少被考虑，并导致不适当的临床决策，稀缺资源的低效分配，以及孕产妇MDD预防和治疗干预措施的规划不良。使用现有的孕产妇MDD病例发现工具导致错误分类错误的论点并不新鲜;事实上，它已经争论了几十年，但总的来说，它的影响，特别是如何纠正这些错误以进行有效的推理尚未探讨。对母体MDD患病率、病例发现工具敏感性和特异性的估计值进行校正是可能的，并且应该进行校正，以提供有效的个体和人群水平推断。
Individual and population level inference about risk and burden of MDD, particularly maternal MDD, is often made using case‐finding tools that are imperfect and prone to misclassification error (i.e. false positives and negatives). These errors or biases are rarely accounted for and lead to inappropriate clinical decisions, inefficient allocation of scarce resources, and poor planning of maternal MDD prevention and treatment interventions. The argument that the use of existing maternal MDD case‐finding instruments results in misclassification errors is not new; in fact, it has been argued for decades, but by and large its implications and particularly how to correct for these errors for valid inference is unexplored. Correction of the estimates of maternal MDD prevalence, case‐finding tool sensitivity and specificity is possible and should be done to inform valid individual and population‐level inferences.
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