Trajectories of Personality Traits Preceding Dementia Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several retrospective studies using informant report have shown that individuals with dementia demonstrate considerable personality change. Two prospective studies, also using informant report, have shown that individuals who develop dementia show some personality changes prior to diagnosis. The current study is the first to assess personality trait change prior to dementia diagnosis using self-report measures from longitudinal data. METHOD: This study used data from the Swedish OCTO-Twin Study, a longitudinal panel of 702 twins aged 80 and older. Analysis was restricted to 86 individuals who completed the Eysenck Personality Inventory and received a dementia diagnosis during follow-up occasions. Latent growth curve analyses were used to examine trajectories of extraversion and neuroticism preceding dementia diagnosis. RESULTS: Controlling for sex, age, education, depressive symptoms, and the interaction between age and education, growth curve analyses revealed a linear increase in neuroticism and stability in extraversion. Individuals who were eventually diagnosed with dementia showed a significant increase in neuroticism preceding diagnosis of dementia. DISCUSSION: Personality change, specifically an increase in neuroticism, may be an early indicator of dementia. Identification of early indicators of dementia may facilitate development of screening assessments and aid in early care strategies and planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».