O3‐01‐03: Caring for Patients with Young Onset Dementia: What Factors Need Close Attention?
Notice bibliographique
Résumé
Caring for persons with dementia often contribute to high levels of caregiver burden (CB). Demographic, cognitive and clinical characteristics and age of onset may have an impact on CB. Thus, it is important to recognize clinical variables at baseline that will aid in predicting future levels of CB. 150 patients were studied, 54 were classified as young onset dementia (YOD) and 96 as late onset dementia (LOD). Zarit Burden Inventory (ZBI) was used to measure the Level of CB and Neuro-Psychiatry Inventory – Questionnaire (NPI-Q) was used to measure caregivers’ distress level in response to participants’ neuro-psychiatry presentation. Cognitive function was measured using Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Characteristics of caregivers with high and low ZBI were analysed. The mean age of patients with YOD and LOD were 61.9 years and 77.2 years respectively. The mean MMSE scores (17.32 vs. 19.08; p=0.236) and MOCA scores (16.65 vs. 16.99; p=0.995) were not statistically different between the two groups. A logistic regression was performed to ascertain the factors that are associated with a higher caregiver burden. Family history of dementia (22.2%), presence of BPSD (21.2%), severity of disease, MMSE, ADCS-ADL and NPI-Q scores were factors associated with the likelihood that caregivers would report a high level of caregiver burden. The model explained 50% of the variance in the high Zarit scores and correctly classified 83% of cases. In particular, caregivers for individuals with YOD were almost 3 times more likely to experience high levels of caregiver burden. Intervention programs with strategies that provide comprehensive support for caregivers of YOD should be a priority in the holistic management of dementia.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».