Assessing Mild Behavioral Impairment with the Mild Behavioral Impairment-Checklist in People with Mild Cognitive Impairment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropsychiatric symptoms (NPS) are non-cognitive, behavioral, or psychiatric symptoms, common in mild cognitive impairment (MCI) and associated with a higher risk of dementia. Mild behavioral impairment (MBI) is a validated diagnostic entity, that describes the emergence of later life NPS in pre-dementia states. The Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) is the first measure developed to assess MBI. OBJECTIVE: To estimate the prevalence of MBI in people with MCI and to study the score distribution, sensitivity, specificity, diagnostic utility of the MBI-C, and its correlations with neuropsychological tests. METHODS: One hundred eleven MCI participants were evaluated with the Questionnaire for Subjective Memory Complaints (QSMC), Mini-Mental State Examination, Cambridge Cognitive Assessment-Revised, Neuropsychiatric Inventory-Questionnaire (NPI-Q), Geriatric Depression Scale-15 items (GDS-15), Lawton and Brody Index, and the MBI-C, which was administered by phone to participants' informants. Descriptive, logistic regression, ROC curve, and bivariate correlations analyses were performed. RESULTS: MBI diagnosis prevalence was 14.2%. The total MBI-C score differentiated people with MBI at a cutoff-point of 6.5, optimizing sensitivity and specificity. MBI-C total score correlated positively with NPI-Q, QSMC, GDS-15, and Lawton and Brody Index. CONCLUSION: The total MBI-C score, obtained by phone administration, is sensitive for detecting MBI in people with MCI. The MBI-C scores indicated that MCI participants had subtle NPS that were correlated to their subjective memory complaints reported by informants, depressive symptoms, and negatively with Instrumental Activities of Daily Living. Further research should be done to clarify the predictive role of NPS in MCI for incident dementia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle