Performance-based Tools for Assessing Functional Performance in Individuals with Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is now recognized that individuals with mild cognitive impairment (MCI) face subtle functional declines that can compromise performance in everyday tasks. However, it is still not clear how to capture these declines in the clinical setting. Thus, the goal of this study was to conduct a scoping review to identify performance-based tools for which the psychometric properties have been evaluated with the MCI population. Methods: A scoping review of the scientific literature was performed with the guidance of a health science librarian in searching the MEDLINE, PsychINFO, CINAHL, and EMBASE databases from their inception until May 2014. Results: Nine performance-based tools assessing functional performance in individuals with MCI have been identified in the literature. While construct and content validity have been extensively reported, only two tools provided data on reliability. Conclusion: Considering that functional decline is part of the normal aging process, it might be challenging to differentiate normal from pathological functional decline in this population. Functional measurement tools might be very sensitive to capture these subtle changes. Although no recommendations can be proposed at this point on a specific tool to assess functional performance in MCI, research in this area is beginning to identify the elements that should be taken into consideration when choosing a tool.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».