Assessing functional impairment in individuals with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
To date, there is no consensus on how to assess functional impairment in individuals with mild cognitive impairment (MCI), and this lack of consensus is reflected in the clinical practice. Since the criterion used in the literature is very vague, clinicians are still left without much guidance in this area. Thus, the main goal of this study was to examine how functional impairment in individuals with MCI has been assessed in the literature. An electronic database search strategy was developed in consultation with an experienced librarian. Four databases (CINAHL, PsycINFO, PubMed, and MEDLINE) were searched from 2000 to May 2014 to provide a comprehensive coverage of the literature. The literature search yielded 14 tools that assessed functional impairment in MCI. Among those, nine tools were performance-based measures in which participants were observed while executing a task in a simulated environment using real life material. In terms of questionnaires (either informant- or self-reports), five tools were found. Different functional domains have been assessed in each tool. According to this review, the characteristics of the instruments used in the literature to assess functional impairment in individuals with MCI vary greatly. Nonetheless, results of this study allow clinicians to make better-informed decisions when choosing a functional assessment for this population.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».