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Enregistrement W2087675933 · doi:10.1097/wad.0b013e318193cbef

Verbal Repetition in People With Mild-to-Moderate Alzheimer Disease

2009· article· en· W2087675933 sur OpenAlexaff
Cheryl Cook, Sherri Fay, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepetition (rhetorical device)DementiaDiseaseAudiologyPsychologyAlzheimer's diseaseMedicineRepeated measures designClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Verbal repetition is a common symptom and target for treatment in Alzheimer disease (AD), yet little is known of its manifestations in the daily lives of patients. Here we characterized the nature of verbal repetition and its correlates. METHODS: This is a qualitative, secondary analysis of video-recorded interviews with 130 community dwelling mild-to-moderate patients with Alzheimer disease and their carers, enrolled in the Video Imaging Synthesis of Treating Alzheimer's disease clinical trial. Narratives about verbal repetition were characterized using a qualitative framework analysis approach. RESULTS: Verbal repetition was reported in 100/130 patients, 57 of whom identified diminished repetition as a desired outcome of treatment. Most patients (76/100) repeated questions (usually about upcoming events); fewer (32/100) patients repeated statements/stories (usually about recent events). Most repetitions occurred within a 2-hour interval (65/100), and for 52/100 patients the problem was consistent (eg, occurred everyday). There were no differences for interval between repetitions by dementia severity, but most patients who repeated statements/stories were mild (27/32). CONCLUSIONS: Verbal repetition is a common problem, and seems especially to be provoked by upcoming events. More frequent repetitions (shorter intervals between each repetition) were associated with goal setting around this problem.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations31
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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