O2‐01‐07: Good days and bad days in dementia: Results of an online survey
Notice bibliographique
Résumé
Caregivers report that people with dementia commonly exhibit notable day to day fluctuation in cognition, functioning and behaviour. Even so, this phenomenon of “good days and bad days” has received comparatively little study. Here, we report the results of an online survey to better understand daily symptom variation (DSV) in people with dementia. Respondents were recruited from the DementiaGuide website (www.dementiaguide.com) that employs the SymptomGuide™ as an online symptom tracking tool. Visitors were offered free use of SymptomGuide™ in exchange for completing a survey about DSV. The recruitment ran from December, 2007 to October, 2009. Of 991 SymptomGuide™ users during the recruitment period, 267 completed the survey, providing 145 profilees (55 men and 90 women) with dementia. The mean age of the people with dementia was 77 years. Two thirds of the profilees with dementia reported DSV. Respondents reported that 46% of the profilees (with both dementia and DSV) have 3-4 good or bad days a week, (range 1-7 days). In general, women exhibited more variability than did men. Of 97 profilees with DSV who could predict whether the day would be a “good day” or a “bad day”, 82% could do so before noon (including 43% shortly after awakening). Of the top 10 symptoms profiled by the respondents, 8 overlapped with the top 10 symptoms profiled by all 991 SymptomGuide™ users. The most common symptoms reported for subjects with DSV were irritability, concentration, memory, conversation, communication, and contentedness and what respondents characterized as overall “sharpness”. Daily symptom variability appears to be important and recognizable in the lived experience of people with dementia. How it impacts on test performance in clinical settings is not clear, but the reports of which symptoms most often show variability suggest that this might be important.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».