The association between late-life cognitive test scores and retrospective informant interview data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive assessment of older persons, particularly those with impairment, is hampered by measurement error and the ethical issues of testing people with dementia. A potential source of valuable information about end-of-life cognitive status can be gained from those who knew the respondent well - mostly relatives or friends. This study tested the association between last cognitive assessment before death and a retrospective informant assessment of cognition. METHODS: Data were analyzed from 248 participants from the Medical Research Council Cognitive Function and Ageing Study who were aged 71 to 102 years at death. Late-life cognition was assessed 0 to 8 years before death using the Mini-mental State Examination (MMSE) and the informant measure was taken 0 to 7 years after death using a Retrospective Informant Interview (RInI). RESULTS: Zero-inflated Poisson regression showed a strong association between MMSE scores and RInI scores - those scoring 29-30 on the MMSE had a RInI score four times lower than those who scored <18 (p < 0.001). The time between MMSE and death was also a significant predictor with each additional year increasing RInI scores by 12.4% (p < 0.001). The time between death and RInI was only a significant predictor when including measures that were taken four years or more after death. CONCLUSIONS: Cognitive scores from retrospective informant interviews are strongly associated with late-life MMSE scores taken close to death. This suggests that the RInI can be used as a proxy measure of cognition in the period leading up to death.
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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 | 0,017 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».