Cognitive Change in Donepezil Treated Patients with Vascular or Mixed Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: vascular dementia (VaD) and mixed Alzheimer's disease (AD/VaD) are common. How best to monitor treatment is not clear. Our objective was to compare responsiveness and construct validity of change scores, following donepezil treatment, of the standardized Mini-Mental State Examination (sMMSE) and other measures potentially usable in primary care. METHODS: A six-month, outcome measurement study. The Disability Assessment for Dementia (DAD), CLOX-1 and 2, Phonetic Fluency, a short Neuropsychiatric Inventory, (the NPI-Q), Clinical Global Impression (CGI) and the SymptomGuide™ (SG) were measured. Construct validity was tested by correlating change scores, and responsiveness by calculating standardized response means (SRMs). RESULTS: Of 148 treated patients, 116 completed. The mean sMMSE increased by 0.7 (95% Confidence Interval (CI) = -0.005, 1.41; p=0.06; SRM= 0.15). There was no statistically significant difference in the DAD. The NPI-Q (-1.4; 95% CI = -2.08, -0.72; p<0.01; SRM=0.24), CLOX-1 (0.9; 95% CI = 0.19, 1.61; p<0.01; SRM=0.21), CLOX-2 (0.9; 95% CI = 0.17, 1.63; p=0.03; SRM=0.26), Phonetic Fluency (0.9; 95% CI = 0.19, 1.61; p=0.02; SRM=0.21) and SG (0.35; 95% CI = 0.20,0.51; p<0.01; SRM=0.28) each detected significant improvement. The CGI suggested improvement in 74 completers (64%) - mostly "minimal" (44/116, 38%) - while 21/116 (18%) were worse. Change scores at 24 weeks were at best modestly correlated with each other (range -0.22 to 0.30). DISCUSSION: Different measures showed different responsiveness, in a setting in which the mean treatment effect seems to have been small, but clinically detectable. Patient-centered and executive function measures might be useful in vascular and mixed dementia.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».