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Enregistrement W2400704278 · doi:10.71781/18288

Caractérisation de la plainte cognitive dans le vieillissement normal et le trouble cognitif léger

2015· dissertation· fr· W2400704278 sur OpenAlexfundno aff
Anne-Sophie Langlois

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2015
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le vieillissement étant un enjeu démographique majeur, il est capital de mieux comprendre les changements qui surviennent durant cette période de la vie. Il est connu que certaines fonctions cognitives sont modifiées avec l’avancée en âge. D’ailleurs, 25 à 50 % des personnes âgées de 65 ans et plus rapportent avoir observé un déclin de leur cognition et de leur mémoire. Les travaux de cette thèse portent sur la caractérisation de la plainte cognitive chez des personnes âgées saines et chez des aînés ayant un trouble cognitif léger (TCL) ainsi que sur son évolution au fil de la progression vers la maladie d’Alzheimer. La première étude (Chapitre II) avait pour objectif d’identifier les différents domaines de plainte mnésique chez des personnes d’âge moyen et des individus plus âgés. Elle visait également à vérifier si les domaines de plainte étaient associés aux performances aux tests neuropsychologiques. L’effet sur la plainte de certaines caractéristiques personnelles (âge, sexe, niveau de scolarité et symptômes dépressifs) a aussi été examiné. Le Questionnaire d’auto-évaluation de la mémoire (QAM; Van der Linden, Wijns, Von Frenkell, Coyette, & Seron, 1989) et plusieurs tests neuropsychologiques ont été complétés par 115 adultes sains âgés de 45 à 87 ans. Une analyse en composantes principales réalisée sur l'ensemble des questions du QAM a permis d’identifier sept grands domaines de plainte. Des analyses subséquentes ont révélé que les plaintes les plus fréquemment rapportées par les participants sont associées à des situations où des facteurs internes et externes interfèrent avec la performance mnésique. Les analyses ont aussi montré que les plaintes relatives à des oublis dont les conséquences menacent l’autonomie et la sécurité témoigneraient de problèmes cognitifs et fonctionnels plus sévères. Enfin, nos résultats ont indiqué que les différents domaines de plainte reflètent globalement les problèmes cognitifs objectifs. Aucune association n’a été trouvée entre la plainte et la plupart des caractéristiques démographiques. La seconde étude (Chapitre III) avait pour but de caractériser la plainte cognitive dans le TCL ainsi que son évolution dans la progression de la démence. L’étude cherchait aussi à déterminer si les changements dans certains domaines de plainte étaient reliés au déclin de ii fonctions cognitives spécifiques chez les individus avec TCL qui ont progressé vers la démence (progresseurs). Des personnes avec TCL et des individus âgés sains ont été évalués annuellement pendant trois ans. Le QAM et le Multifactorial Memory Questionnaire (MMQ; Fort, Holl, Kaddour, & Gana, 2004) ont été utilisés pour mesurer leurs plaintes. Les résultats ont révélé que les progresseurs rapportaient davantage de difficultés associées à la mémorisation de contenus complexes (ex. : textes ou conversations), d’événements récents et d’informations sur leurs proches que les personnes âgées saines et ce, jusqu’à trois ans avec le diagnostic de démence. L’analyse des effets de groupe a indiqué que l’intensité des plaintes des progresseurs semble être demeurée stable durant le suivi. Il est donc possible qu’une proportion des progresseurs présentent une méconnaissance de leurs difficultés cognitives. Cependant, des analyses corrélationnelles ont montré que l’augmentation des plaintes reliées à trois domaines était associée à l’accroissement de certaines atteintes cognitives durant les trois ans. Ainsi, certaines plaintes pourraient permettre de mieux comprendre les difficultés cognitives qui sont vécues par la personne avec TCL. Les implications théoriques et cliniques de ces résultats seront discutées dans le dernier chapitre de la thèse (Chapitre IV).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2015
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