Assessment of agitation in elderly patients with dementia: correlations between informant rating and direct observation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of behavior problems in elderly persons with dementia is important for understanding and managing those behaviors. The most common method for assessing agitation is the use of informant ratings; however, these ratings may be affected by staff bias, inaccurate or insufficient memory, or stress. An alternative method is direct observation, which is more objective, but very costly and necessitates time sampling, thereby limiting the period covered by the assessment. To date, little research attention has been given to the degree to which these two methods converge. METHODS: In the present study, 175 elderly persons with dementia who manifested problem behaviors were recruited from 11 nursing home facilities in Maryland. The average age for the participants was 87 years; 78% were female. Two methods were employed for assessing agitation: the Agitated Behaviors Mapping Instrument (ABMI), which is based upon direct observations, and the Cohen-Mansfield Agitation Inventory (CMAI), which is a frequency rating scale completed by a formal caregiver. The ABMI and CMAI contain some identical items for tapping behavior problems. RESULTS: Data analysis revealed significant Pearson correlations between identical items on the two assessment instruments, as well as significant correlations of summary measures based on these different instruments, demonstrating a strong convergence between informant ratings and direct observations. CONCLUSIONS: Informant ratings can achieve moderate agreement with direct observation when valid instruments and informants are used.
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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 | 0,007 | 0,041 |
| 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 | 0,000 | 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 ».