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Enregistrement W2064091449 · doi:10.1159/000101908

Behavioural Measures in Frontotemporal Lobar Dementia and Other Dementias: The Utility of the Frontal Behavioural Inventory and the Neuropsychiatric Inventory in a National Cohort Study

2007· article· en· W2064091449 sur OpenAlexaffabout
Mervin Blair, Andrew Kertesz, Nicole Davis-Faroque, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Sandra E. Black, Rémi W. Bouchard, Serge Gauthier, Danilo Guzman, David B. Hogan, Kenneth Rockwood, Howard Feldman

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaDalhousie UniversitySt Joseph's Health CareUniversity of TorontoUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal dementiaCohortFrontotemporal lobar degenerationDementiaPsychologyPsychiatryPsychopathologyCohort studyConstruct validityAlzheimer's diseaseClinical psychologyPsychometricsDiseaseMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Distinguishing between patients with frontotemporal lobar dementia (FTLD) and other dementing illnesses remains a difficult task for many clinicians. In this study, we aimed to provide further evidence for the construct validity of the frontal behavioural inventory (FBI) and assess its utility in differentiating FTLD patients from other groups using data from the Canadian Collaborative Cohort of Related Dementias (ACCORD) study. METHOD: Baseline scores on the FBI and neuropsychiatric inventory (NPI) were compared among several clinical groups (n = 177). RESULTS: The FBI discriminated a higher percentage of FTLD patients (>75% correct classification) from Alzheimer's disease and other groups compared to the NPI (54.2%). CONCLUSION: This study provides good evidence for convergent validity between the FBI and NPI (r = 0.72), indicating that both measures capture similar psychopathology in this nationwide cohort.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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