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Enregistrement W2883974684 · doi:10.1177/0891988718790400

Screening for Instrumental Activities of Daily Living in Sub-Saharan Africa: A Balance Between Task Shifting, Simplicity, Brevity, and Training

2018· article· en· W2883974684 sur OpenAlexfundno aff
Lydia Stone, Jessica Heward, Stella‐Maria Paddick, Catherine Dotchin, Richard Walker, Cecilia Collingwood, Jessica Thornton, Vanessa Yarwood, Judith McCartney, Charlotte Irwin, Sarah Mkenda, John Kissima, Bernadette Swai, William K. Gray

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Psychiatry and Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaNewcastle UniversityNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésBalance (ability)Activities of daily livingTask (project management)SimplicityTraining (meteorology)PsychologyInstrumental variableGerontologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer scienceGeographyPsychiatryEconomicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Task shifting has been suggested as one way to help manage the increasing burden of dementia in sub-Saharan Africa (SSA). However, brief, easy-to-use and valid screening tools are needed to support this approach. Our team has developed an 11-item questionnaire to assess instrumental activities of daily living (IADLs) in SSA, the Identification and Intervention for Dementia in Elderly Africans (IDEA)-IADL questionnaire. We aimed to externally validate the questionnaire and develop a shorter, more efficient version. METHODS: A community-based sample of 329 older adults in 4 rural villages was screened for dementia using the validated IDEA cognitive screen and the 11-item IDEA-IADL questionnaire. A stratified sample was assessed for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (Fourth Edition) dementia by a United Kingdom-based doctor, who was blinded to the results of screening. Area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve analysis was used to assess validity, and factor analysis and regression modeling were used to develop a shorter version of the questionnaire. RESULTS: A 3-item IDEA-IADL questionnaire was developed and externally validated in the study sample. The questionnaire was deemed to be valid and enhanced screening performance in 2 villages (AUROC: 0.857 and 0.895) but detracted from the accuracy of the IDEA cognitive screen in the other 2 villages (AUROC: 0.591 and 0.639). These differences appeared to be due to differences in interpretation of responses to questions by the assessors. CONCLUSIONS: A brief IDEA-IADLs scale was developed and worked well in some villages. However, our study highlights a training need if brief screening tools to assess IADLs are to be effectively used by nonspecialists in low-resource settings.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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