近日，一項發表於《普通精神病學文獻》[Arch Gen Psychiatry. 2012 Nov 1;69(11):1104-12]的研究中，研究者就一種新的抑鬱症狀評估量表（CAT）展開探討，對其敏感性、特異性及與其它評估量表的相關性進行檢測，結果發現：與目前用於臨床的其它抑鬱症狀評估量表相比較，CAT所需要的評估項目顯著減少，而精確度明顯增加。
與其他醫學領域不同，精神疾病幾乎完全依賴於患者的病史陳述來評估其是否患病及疾病的嚴重程度，因此，尋找獲取這種報告的更為準確有效的方法顯得尤為關鍵。
本研究旨在開發一種新的抑鬱症評估工具--計算機化適應性檢測，稱為計算機化適應性檢測-抑鬱問卷（CAT-DI），以提高檢測的準確性，減輕患者和醫生的負擔。
研究共招募了1614名受試者，分為抑鬱症組與健康對照組兩組。這項研究的重點是CAT-DI的開發。運用24項漢密爾頓抑鬱評定量表、患者健康問卷9和流行病學研究中心抑鬱量表來研究這種新方法的聚合效度， 用DSM-IV結構化臨床訪談來獲取輕度和重性抑鬱障礙的診斷分類。
要求每名受試者接受12項量表項目的評估來獲取抑鬱嚴重程度估算值0.3SE和維持與總的389項檢測評分的相關性r=0.95。我們使用基於常態分配混合的經驗性閾值，發現在由抑鬱患者和健康對照者組成的樣本中，重性抑鬱障礙分類的敏感性為0.92，特異性為0.88，與臨床中其他自評量表的相關性約為0.8。CAT-DI 可很好地識別抑鬱症的整體嚴重程度（輕度和重性抑鬱），而傳統的抑鬱評估量表主要識別極端的抑鬱（例如重性抑鬱）。
傳統的評估工具所需項目的條數固定，而檢測的不確定性各異。相反，CAT固定了檢測的不確定性，所需的量表項目靈活可變。結果表明：用CAT來評估抑鬱所需的量表項目顯著減少，而檢測的精確度增加。
