Joint trajectories of cognitive functioning and challenging behavior for persons living with dementia in long-term care.
Notice bibliographique
Résumé
The current study examines the longitudinal relationship between dementia-related challenging behaviors (e.g., vocal disruption, physical aggression, repetitive behaviors, and restlessness) and cognitive functioning in the long-term care (LTC) context. A multivariate latent growth curve model within the structural equation modeling (SEM) framework was applied to data collected from 16,804 older adults upon admission to LTC and every 3 months for a period of 2.5 years. Increases in challenging behaviors were characterized by a significant positive linear and negative quadratic trend (i.e., a subtle leveling off at later assessment times), whereas increases in cognitive impairment were characterized by a positive linear trend. On average, individuals who were more cognitively impaired upon entry into LTC and who exhibited a steeper increase in cognitive impairment also exhibited more challenging behaviors at entry into LTC and a steeper increase in challenging behaviors, respectively. At the within-person level, individuals demonstrating an increase in cognitive impairment at a specific occasion were also more likely to demonstrate an increase in challenging behaviors at that same occasion; however, the magnitude of these effects was very small, suggesting limited practical implications. This study provides novel empirical evidence about the coevolution of cognitive impairment and challenging behaviors, going beyond prior research that has been either cross-sectional in nature, examined longitudinal change in only 1 variable, or simply looked at linear trends without attempting to explore the possibility of nonlinear change. Most importantly, this longitudinal examination of persons with dementia living in LTC has implications for how challenging behaviors can be better managed and for how new strategies can be implemented to prevent challenging behaviors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».