P1‐060: Social impact in the measurement of clinically meaningful change: Findings from the cross‐sectional validation of the Clinical Meaningfulness in Alzheimer Disease Treatment (CLIMAT) scale
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for novel assessment methods in the determination of clinically meaningful change in Alzheimer Disease (AD). The Clinical Meaningfulness in Alzheimer Disease Treatment (CLIMAT) scale is a newly developed instrument that targets two constructs: severity, defined as the magnitude of AD symptoms, and social impact, defined as the importance patients and caregivers attribute to AD symptoms. If social impact can be established as a construct distinct from disease severity, it could aid in weighting treatment benefit in AD. This cross-sectional study investigated the relationship between CLIMAT severity and social impact ratings. The CLIMAT covers social, functional, cognitive and behavioral items in separate patient and informant interviews. In the patient interview, items were rated for severity and impact on self (I-Pat-self). In the informant interview items were rated for severity, impact on patient reported by informant (I-Inf-Pat) and impact on self reported by informant (I-Inf-self). Domain and total scores were computed for all ratings. Pearson correlation coefficients were used to assess the relation between severity and impact ratings. Collinearity was defined as r>.70. Participants were n=23 community-dwelling ‘probable’ AD subjects (MMSE M=19.9, SD=7.3, range 11-28), with spousal informants. For patient ratings, the correlation between total severity and total I-Pat-self ratings was r=.54. Correlations between domain severity and domain I-Pat-self ratings were r<.50 for the social, functional and cognitive, r=.74 for the behavioral domain. For informant ratings, the correlation between total severity and total I-Inf-Pat was r=.50, and correlations between domain ratings r<.50 for social, functional and cognitive, r=.72 for the behavioral domain. The correlation between total severity and I-Inf-self was r=.78, with all correlations between domain ratings r>.70. Disease severity and social impact were hypothesized as two distinct constructs in AD symptom assessment. CLIMAT data largely support this hypothesis. The determination of the social impact on patients appears to add a valid dimension in the assessment of social, functional and cognitive symptoms, and in turn hold promise in the measurement of clinically meaningful response to treatment. The overlap between severity and social impact in the behavioral domain warrants further study.
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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 | 0,025 | 0,046 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».