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Enregistrement W2102378072 · doi:10.1016/j.jalz.2010.08.143

P4‐083: Connectivity Analysis of Dementia Symptoms Using Symptomguide<sup>tm</sup>

2010· article· en· W2102378072 sur OpenAlexaff
Kenneth Rockwood, Arnold Mitnitski

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaComprehensionIndependence (probability theory)Bootstrapping (finance)CognitionPsychologyMedicinePsychiatryComputer scienceDiseaseStatisticsInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SymptomGuide™ is a web based tool for persons with dementia and their caregivers. Since its launch in 2007, 701 users have built symptom profiles and provided diagnostic information. SymptomGuide™ data are analysed to discover knowledge about symptoms and their patterns, to facilitate the understanding of dementia symptoms for knowledge translation. This analysis presents the connectivity between symptoms. Of the 701 symptom profiles, 413 profilees are diagnosed with dementia (Dataset A), and 288 are not diagnosed with dementia (Dataset B). We compare the connectivity among symptoms between the two datasets. Connectivity among symptoms is defined by the level of independence of any two symptoms. We employ a bootstrapping method to repeatedly take part of samples (e.g., 51%) and calculate the level of independence between each symptom pair. If two symptoms show a high choice of being dependent, then there should be a connection between these two symptoms. The most connected symptoms of Dataset A are Household Chores, Misplacing Objects, Meal Preparation, Operating Gadgets/Appliances, Telephone Use and Physical Complaints. In comparison, the most connected symptoms of Dataset B are Physical Complaints, Shopping, Comprehension/ Understanding, Meal Preparation, Independence and Financial Management. Among those symptoms, two (Meal Preparation and Physical Complaints) appear in both Datasets as the most connected symptoms. We also divide the symptoms into five categories: Behaviour, Physical Manifestation, Daily Function, Executive Function, and Cognition. The most connected symptom category in Dataset A and B is Daily Function and Executive Function respectively. The least connected symptom category in both Datasets is Behaviour. The connectivity of individual symptom was different between people diagnosed with dementia, and people not yet diagnosed with dementia. Even so, the connectivity among symptom categories was consistent. Symptoms in people with memory complaints without a dementia diagnosis appear to difer in degree and not in kind from those with a dementia diagnosis. SymptomGuide™ connectivity graph for profiles being diagnosed with dementia (n = 413) (Th = 5; loops = 1000; sample = 51%) SymptomGuide™ connectivity graph for profiles not being diagnosed with dementia (n = 288) (Th = 5; loops = 1000; sample = 70%)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
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