The association between cognitive fluctuations and activities of daily living and quality of life among institutionalized patients with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Objective Cognitive fluctuations (CFs) occur commonly in dementia of all types. While it is generally accepted that CFs can affect the clinical rating of dementia severity and neuropsychological performance, little is known about their impact on patients' activities of daily living (ADLs) and quality of life (QOL). Our study aims to explore the impact of CFs on ADLs and QOL among institutionalized patients with dementia. Methods The present study examined the nature and frequency of CFs in 55 institutionalized dementia patients. We used the Dementia Cognitive Fluctuation Scale (DCFS) to assess the presence and severity of CFs. The Alzheimer's Disease Functional Assessment of Change Scale (ADFACS) was used to assess patients' ADLs, and the Quality of Life in Late Stage Dementia scale (QUALID) was used to assess QOL. Linear regression models were used to assess the relationships between CFs, ADLs, and QOL. Results The mean age of the patients was 90.41 years (SD = 2.84). Their mean Aggressive Behavior Scale score was 1.13 (SD = 1.59), mean Severe Impairment Battery total score was 86.65 (SD = 13.77), and mean DCFS score was 10.07 (SD = 3.04). The mean ADFACS‐ADL score was 10.88 (SD = 6.37), mean ADFACS‐IADL score was 16.61 (SD = 9.54), and mean QUALID total score was 18.25 (SD = 5.70). DCFS significantly predicted ADFACS‐ADL score (R2 = 0.39, β = 0.30, P = .011) although the relationship between ADFACS‐IADL score and DCFS score was not significant (R2 = 0.16, P = .111). DCFS significantly predicted QUALID score (R2 = 0.08, β = 0.29, P = .033). Conclusion More severe CFs in patients with dementia were significantly associated with impaired ability to engage in ADLs and poorer QOL.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».