Assessing mild behavioral impairment with the mild behavioral impairment checklist in people with subjective cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTObjectives:To estimate the prevalence of Mild Behavioral Impairment (MBI) in people with Subjective Cognitive Decline (SCD), and validate the Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) with respect to score distribution, sensitivity, specificity, and utility for MBI diagnosis, as well as correlation with other neuropsychological tests. DESIGN: Correlational study with a convenience sampling. Descriptive, logistic regression, ROC curve, and bivariate correlations analyses were performed. SETTING: Primary care health centers. PARTICIPANTS: 127 patients with SCD. MEASUREMENTS: An extensive evaluation, including Questionnaire for Subjective Memory Complaints, Mini-Mental State Examination, Cambridge Cognitive Assessment-Revised, Neuropsychiatric Inventory-Questionnaire (NPI-Q), the Geriatric Depression Scale-15 items (GDS-15), the Lawton and Brody Index and the MBI-C, which was administered by phone to participants' informants. RESULTS: MBI prevalence was 5.8% in those with SCD. The total MBI-C scoring was low and differentiated people with MBI at a cut-off point of 8.5 (optimizing sensitivity and specificity). MBI-C total scoring correlated positively with NPI-Q, Questionnaire for Subjective Cognitive Complaints (QSCC) from the informant and GDS-15. CONCLUSIONS: The phone administration of the MBI-C is useful for detecting MBI in people with SCD. The prevalence of MBI in SCD was low. The MBI-C detected subtle Neuropsychiatric symptoms (NPS) that were correlated with scores on the NPI-Q, depressive symptomatology (GDS-15), and memory performance perceived by their relatives (QSCC). Next steps are to determine the predictive utility of MBI in SCD, and its relation to incident cognitive decline over time.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».