Cognitive impairment in Parkinson's disease: impact on quality of life of carers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality of life (QoL) of informal caregivers of people with Parkinson's disease (PD) (PwP) can be affected by the caring role. Because of cognitive symptoms and diminished activities of daily living, in addition to the management of motor symptoms, carers of PwP and cognitive impairment may experience increased levels of burden and poorer QoL compared with carers of PwP without cognitive impairment. This study aimed to investigate the impact of cognitive impairment in PD upon QoL of carers. METHODS: Approximately 36 months after diagnosis, 66 dyadic couples of PwP and carers completed assessments. PwP completed a schedule of neuropsychological assessments and QoL measures; carers of PwP completed demographic questionnaires and assessments of QoL. Factor scores of attention, memory/executive function and global cognition, as derived by principal component analysis, were used to evaluate cognitive domains. RESULTS: Hierarchical regression analysis found lower Montreal Cognitive Assessment was a significant independent predictor of poorer carer QoL, in addition to number of hours spent caregiving, carer depression and PD motor severity. Attentional deficits accounted for the largest proportion of variance of carer QoL. Carers of PwP and dementia (n = 9) had significantly poorer QoL scores compared with PwP and mild cognitive impairment (n = 18) or normal cognition (n = 39) carers (p < 0.01). CONCLUSIONS: Attentional deficits were the strongest predictor of carer QoL compared with other cognitive predictors. Carers for those with PD dementia reported the poorest QoL. Interventions such as respite or cognitive behavioural therapy to improve mood and self-efficacy in carers may improve carer QoL. © 2016 The Authors. International Journal of Geriatric Psychiatry published by John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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 ».