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Enregistrement W2539145575 · doi:10.1016/j.jalz.2016.06.960

P1‐212: Application of Actigraphy to Measuring Agitation in Older Adults with Dementia

2016· article· en· W2539145575 sur OpenAlexaffabout
Dallas Seitz

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActigraphyDementiaPhysical therapyComorbidityPsychomotor agitationMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryDiseaseInternal medicineInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agitation is among the most common behavioral symptoms in dementia. At the present time agitation is commonly assessed using questionnaires which can have limited reliability and validity. Actigraphy, or electronic motion analysis actigraphy may be well suited to assessment of agitation although there have been few studies evaluating actigraphy for the measurement of agitation. We selected individuals aged 65 and older admitted to a geriatric psychiatry dementia inpatient units and one long-term care facility in Ontario. We included individuals with diagnosis of Alzheimer’s disease who could mobilize independently. Baseline measures will included demographics, measures of cognitive impairment, dementia severity, medical comorbidity and medications. Following collection of baseline data, actigraphs (Actigraph wGT3x+) were worn by participants for seven continuous days. The Cohen-Mansfield Agitation Inventory (CMAI) and other behavioral symptom measures were completed by nursing staff for the same time period during which actigraphy was recorded. The study sample was then categorized into two groups: low agitation (CMAI < 50) or high agitation (CMAI ≥ 50). The differences in mean motor activity (MMA) and other actigraphy measures of actigraphy were compared between these groups. A total 20 participants were included in the study sample. The average age of sample was 74.3 years (SD: 8.69), 80% of particants were male, and the mean MMSE score for the study sampl was 11.63 (SD: 9.62). Overall, baseline CMAI scores were 46.7 (SD: 13.25) with 13 participants categorized as having low agitation and 7 as having high agitation. The average duration of time that actigraphs were worn by participants was 6.27 (SD: 1.32) days out of 7 days. The MMA in the high agitation group was significantly higher than the low agitation group (180.23 vs 81.51, P=<0.0001). Overall MMA was strongly correlated with CMAI total scores (r=0.74, P<0.001) as well as verbal agitation and non-aggressive physical agitation scores on the CMAI. Motor activity as measured by actigraphy is highly correlated with standard questionnaire based methods for measuring agitation in individuals with dementia. Additional studies are required to further understand how actigraphy may be used to better characterize and treat agitation in this population.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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