Profile of mild behavioral impairment and factor structure of the Mild Behavioral Impairment Checklist in cognitively normal older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this large population study, we set out to examine the profile of mild behavioral impairment (MBI) by using the Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) and to explore its factor structure when employed as a self-reported and informant-rated tool. DESIGN: This was a population-based cohort study. SETTING: Participants were recruited from the Platform for Research Online to Investigate Genetics and Cognition in Aging study (https://www.protect-exeter.org.uk). PARTICIPANTS: A total of 5,742 participant-informant dyads participated in the study. MEASUREMENTS: Both participants and informants completed the MBI-C. The factor structure of the MBI-C was evaluated by exploratory factor analysis. RESULTS: The most common MBI-C items, as rated by self-reported and informants, related to affective dysregulation (mood/anxiety symptoms), being present in 34% and 38% of the sample, respectively. The least common items were those relating to abnormal thoughts and perception (psychotic symptoms) (present in 3% and 6% of the sample, respectively). Only weak correlations were observed between self-reported and informant-reported MBI-C responses. Exploratory factor analysis for both sets of respondent answers indicated that a five-factor solution for the MBI-C was appropriate, reflecting the hypothesized structure of the MBI-C. CONCLUSION: This is the largest and most detailed report on the frequency of MBI symptoms in a nondementia sample. The full spectrum of MBI symptoms was present in our sample, whether rated by self-reported or informant report. However, we show that the MBI-C performs differently in self-reported versus informant-reported situations, which may have important implications for the use of the questionnaire in clinic and research.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».