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Die diagnostische Genauigkeit des HADS-A-Fragebogens zur Erkennung von Angststörungen bei Erwachsenen – ein systematischer Review mit Metaanalyse
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Autoren
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Alexey Fomenko
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland
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Daniel Dümmler
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland
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Zekeriya Aktürk
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland; Universitätsklinikum Augsburg, Institut für Allgemeinmedizin, Augsburg, Deutschland
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Stefanie Eck
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland
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Victoria von Schrottenberg
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland
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Clara Teusen
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland
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Sarah Dawson
- University of Bristol, Bristol Medical School, Bristol, Großbritannien
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Gerta Rücker
- Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Freiburg, Deutschland
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Alexander Hapfelmeier
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland; Technische Universität München, Institut für KI und Informatik in der Medizin, München, Deutschland
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Klaus Linde
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland
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Antonius Schneider
- Technische Universität München, Institut für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, München, Deutschland
| Veröffentlicht: | 27. September 2023 |
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Gliederung
Text
Hintergrund: Angststörungen bleiben häufig unterdiagnostiziert, können jedoch eine erhebliche Belastung für die Betroffenen darstellen.
Fragestellung: Das Hauptziel dieser systematischen Übersichtsarbeit ist die Bestimmung der diagnostischen Testgenauigkeit (diagnostic test accuracy, DTA) des Hospital-Anxiety-and-Depression-Scale– Anxiety-Subscale-(HADS-A)Fragebogens. Außerdem erfolgten ein Vergleich der Testgenauigkeiten des HADS-A zur Feststellung von Generalized Anxiety Disorder (GAD) und Any Anxiety Disorder (AAD), sowie die Ermittlung der optimalen Schwellenwerte.
Methoden: Die Datenbanksuchen erfolgten in Embase, MEDLINE und PsychInfo. Eingeschlossen wurden Studien, die sowohl den HADS-A als auch standardisierte oder strukturierte klinische Interviews bei Erwachsenen durchgeführt haben und die Erstellung von Kontingenztabellen je Schwellenwert für GAD und/oder AAD ermöglichten. Das bivariate Modell wurde verwendet, um gepoolte Testschätzer (95% Konfidenzintervall) zu erhalten, basierend auf Schwellenwerten, die nahe den empfohlenen Werten lagen. Zusätzlich wurde das Multiple-Thresholds Modell-(MTM) verwendet, welches im Gegensatz zum bivariaten Modell eine Meta-Analyse über alle Schwellenwerte hinweg ermöglicht, sowie die Bestimmung der optimalen Schwellenwerte.
Ergebnisse: Die vorläufigen Ergebnisse basieren auf 73 Studien (75 Studiensets), die in klinischer, methodischer und statistischer Hinsicht heterogen sind. Bei der Diagnose von AAD zeigt der HADS-A eine gepoolte Sensitivität von 0,76 (95%KI 0,71–0,80) und eine Spezifität von 0,74 (0,69–0,79). Diese Schätzer variieren mit dem medizinischen Setting. Beispielsweise ist die Sensitivität des HADS-A zur Erkennung von AAD bei Patient:innen mit diversen internistischen Leiden 0,72 (0,64–0,79) und die Spezifität 0,82 (0,77–0,87), während unter onkologischen Patient:innen die Sensitivität bei 0,73 (0,61–0,83) und die Spezifität bei 0,73 (0,65–0,81) liegt. Die MTM-Analysen deuten darauf hin, dass die DTA des HADS-A mit einem höheren Schwellenwert etwas höher ist. Vergleichende Analysen zeigen eine ähnliche DTA für GAD und AAD.
Diskussion: Der HADS-A zeigt eine moderate bis gute DTA, jedoch ist ein sinnvoller Einsatz zum routinemäßigen Screening derzeit zweifelhaft.
Take Home Message für die Praxis: Der HADS-A kann die Diagnose von GAD oder AAD unterstützen, insbesondere unter Berücksichtigung des Settings.
