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Enregistrement W2120320356 · doi:10.1097/01.wad.0000157065.43282.bc

Cognition, Function, and Caregiving Time Patterns in Patients With Mild-to-Moderate Alzheimer Disease

2005· article· en· W2120320356 sur OpenAlexaff
Howard Feldman, B. Van Baelen, Shane M. Kavanagh, Koen Torfs

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingDementiaAlzheimer's diseasePlaceboCognitionMedicineGerontologyCognitive declineDiseasePsychologyPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Placebo data were pooled from two 1-year, randomized, double-blind, placebo-controlled trials of sabeluzole in patients with mild-to-moderate Alzheimer disease (AD). Cognition was assessed using the Alzheimer's Disease Assessment Scale-cognitive subscale (ADAS-cog) and activities of daily living (ADL) with the Disability Assessment in Dementia (DAD). Time spent assisting with ADL was estimated according to the caregiver for each DAD domain in the 2 weeks before assessment. Progressive annual decline was seen on ADAS-cog (5.6 +/- 7.3 [mean +/- SD]) and DAD (-12.4 +/- 17.8), with greater decline in moderate patients (Mini-Mental State Examination [MMSE] < or =18) than mild patients (MMSE >18). An MMSE score of 16 appeared to be a key transition point at which most instrumental ADL were lost and major losses of basic ADL began to occur over the next 12 months. Caregivers spent, on average, 14 hours more assisting with ADL over 2 weeks at the end of 1 year. The proportion of care provided by paid caregivers increased relative to the time spent by informal caregivers. Patients with mild-to-moderate AD experience predictable annual decline in cognition and daily functioning, with measurably increased caregiver time. Small changes in ADAS-cog are nevertheless associated with a substantial measurable effect on the daily lives of both patients and caregivers.

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 enseignants0,010
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations106
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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