P1‐516: THE SCREENING FEASIBILITY OF A MILD BEHAVIORAL IMPAIRMENT CHECKLIST IN CHINESE PATIENTS WITH ALZHEIMER'S DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
The mild behavioral impairment checklist (MBI-C) is a screening scale tailored to evaluate neuropsychiatric symptoms of patients with pre-dementia. Meanwhile, Alzheimer's disease (AD) as the most common type of dementia, is also often marked by neuropsychiatric symptoms, making it possible to use MBI-C for screening. However, the screening feasibility of MBI-C in AD population still need to be verified. To calculated the reliability and validity of MBI-C, as well as compared its sensitivity and specificity with NPI-Q to develop a new AD screening scale suitable for Chinese. MBI-C was translated into Chinese and back translated with the consent of the original author. Forty six patients with Alzheimer's disease (AD) in the memory clinic of Xuanwu hospital and 50 gender and education matched controls were selected from community. All subjects were evaluated by the MBI-C, the neuropsychiatric inventory questionnaire (NPI-Q), the mini-mental state examination (MMSE), the Montreal cognitive assessment (MoCA), the activity of daily life scale (ADL) and the clinical dementia rating scale (CDR). Among them, fifteen patients with AD were evaluated repeatedly after the interval of more than 24h, and eight patients with AD were evaluated simultaneously by 2 evaluators. The Chinese version of the MBI-C demonstrated great internal consistency reliability (Cronbach’α = 0.936), test-retest reliability (Linear correlation coefficient=0.841), and inter-evaluator reliability (Linear correlation coefficient=0.991). The optimal cutoff point of the MBI-C is 6/7 for identifying AD dementia against controls, with a good sensitivity (86.96%) and specificity (86.00%) better than NPI-Q (sensitivity76.09% and specificity76.00%). The Pearson correlation coefficients ranged from 0.702 to 0.831 showing a good content validity. Moreover, the Pearson correlation coefficients is 0.758 to reflect the criterion validity. Meanwhile, MBI-C can also distinguish the severity of AD dementia. Moreover, MBI-C scores were significantly negatively correlated with MMSE and MoCA scores (r=−0.641, P < 0.05;r=−0.623, P < 0.05), positively correlated with ADL (r=0.742, P < 0.05). This study shows that the Chinese version of MBI-C has a high reliability and validity, as well as be more sensitive and specific for screening AD patients compared with NPI-Q. MBI-C is expected to be an effective tool for screening AD in Chinese.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».