P1‐193: Good days and bad days in dementia: A qualitative analysis of variability in symptom expression
Notice bibliographique
Résumé
People with dementia and their carers often refer to “good days”, when their condition seems better than usual, and “bad days” when it seems worse. Despite the importance of such variability in the lived experience of dementia, there has been little study of this outside Lewy Body dementia, where cognitive fluctuation is a core feature. Here, we anlaysed what characteristics patients/caregivers describe as “good days/bad days”. We reviewed charts of dementia patients by one of us (KR) between January 2007 and December 2008, looking for descriptions of good and bad days. Clinic note texts were transcribed and analysed using a qualitative framework analysis approach. Descriptive statistics were used to describe the sample. We identified 23 community-dwelling people (age 69-91;13 men) with AD (n=15, 65%) and mixed dementia (n=8) who were described as having good and bad days. Most (n=17) lived with their carers (primarily spouses=13). Patients tended to be newly diagnosed (M=0.77 years, sd=1.15), with mild dementia (16 with MMSE>19, mean=20.3, sd=6.2;11 with FAST≤4). Approximately half of the patients (n=12) were already taking with cholinesterase inhibitors. Descriptions of good and bad days fell into three general categories: the single symptom set in which good and bad days were attributed to changes in the same set of symptoms (e.g., less/more verbal repetition), the different symptom set (e.g., more interest on a good day, more agitation on a bad day), and the single extreme set in which only sentinel events that made a day good or bad days were acknowledged. Good days were associated with increased initiation, better mood, improved concentration and improved ability to perform IADLs. Bad days were associated with worse verbal repetition, anger/irritability, forgetfulness, delusions and worsening mood. Several patterns of good days and bad days are recognizable and important to patients and caregivers. Fluctuation in executive function appears prominent. Even so, what makes a “good” day good is not simply more (or less) of what makes a “bad” day bad. Given the importance of caregiver reports in dementia drug trials, a better understanding of this clinically relevant phenomenon is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».