Good days and bad days in dementia: a qualitative chart review of variable symptom expression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite its importance in the lived experience of dementia, symptom fluctuation has been little studied outside Lewy body dementia. We aimed to characterize symptom fluctuation in patients with Alzheimer's disease (AD) and mixed dementia. METHODS: A qualitative analysis of health records that included notations on good days and bad days yielded 52 community-dwelling patients (women, n = 30; aged 39-91 years; mild dementia, n = 26, chiefly AD, n = 36). RESULTS: Good days/bad days were most often described as changes in the same core set of symptoms (e.g. less/more verbal repetition). In other cases, only good or only bad days were described (e.g., no bad days, better sense of humor on good days). Good days were typically associated with improved global cognition, function, interest, and initiation. Bad days were associated with frequent verbal repetition, poor memory, increased agitation and other disruptive behaviors. CONCLUSIONS: Clinically important variability in symptoms appears common in AD and mixed dementia. Even so, what makes a day "good" is not simply more (or less) of what makes a day "bad". Further investigation of the factors that facilitate or encourage good days and mitigate bad days may help improve quality of life for patients and caregivers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».