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Enregistrement W2162666828 · doi:10.1016/j.jalz.2009.09.004

Dependence as a unifying construct in defining Alzheimer's disease severity

2010· review· en· W2162666828 sur OpenAlexaff
Trent McLaughlin, Howard Feldman, Howard Fillit, Mary Sano, Frederick A. Schmitt, Paul Aisen, Christopher Leibman, Lisa Mucha, J. Michael Ryan, Sean D. Sullivan, Eldon Spackman, Peter J. Neumann, Joshua T. Cohen, Yaakov Stern

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEisaiSanofiPfizerForest LaboratoriesElanNational Institute on AgingBristol-Myers Squibb
Mots-clésPerspective (graphical)AutonomyConstruct (python library)CognitionPsychologyDiseaseCognitive psychologyFunction (biology)Cognitive scienceMedicineComputer scienceNeuroscienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews measures of Alzheimer's disease (AD) progression in relation to patient dependence and offers a unifying conceptual framework for dependence in AD. Clinicians typically characterize AD by symptomatic impairments in three domains: cognition, function, and behavior. From a patient's perspective, changes in these domains, individually and in concert, ultimately lead to increased dependence and loss of autonomy. Examples of dependence in AD range from a need for reminders (early AD) to requiring safety supervision and assistance with basic functions (late AD). Published literature has focused on the clinical domains as somewhat separate constructs and has given limited attention to the concept of patient dependence as a descriptor of AD progression. This article presents the concept of dependence on others for care needs as a potential method for translating the effect of changes in cognition, function, and behavior into a more holistic, transparent description of AD progression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,316 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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