P1‐277: THE ROLE OF THE MILD BEHAVIORAL IMPAIRMENT‐CHECKLIST IN PREDICTING FUNCTIONALITY IN THE CONTINUUM FROM NORMAL AGING TO MILD COGNITIVE IMPAIRMENT
Notice bibliographique
Résumé
Instrumental Activities of Daily Living (IADL) are necessary for independent functioning in society (Sikkes et al., 2009). Neuropsychiatric symptoms (NPS) may produce functional impairments. The Mild Behavioral Impairment checklist (MBI-C) is an instrument to valuate neurobehavioral symptoms on the following domains: decreased motivation, emotional dysregulation, and impulse dyscontrol, social inappropriateness and abnormal perception or thought content (Ismail et al., 2017). Our objective was to explore the role of NPS predicting IADL in the continuum from normal aging to Mild Cognitive Impairment (MCI). Three hundred five participants, recruited from primary care health centers, performed an extensive neuropsychological evaluation. One hundred seventy-five were diagnosed as Cognitively Unimpaired, 23 as Subjective Cognitive Decline, and 107 as MCI. Sociodemographic and morbidity (Charlson Comorbidity Index -CCI-) data were collected. Functionality was measured with the Spanish version of the Amsterdam IADL-Questionnaire (A-IADL-Q), a 70-items informant-based computerized questionnaire that assesses extended IADL (Facal et al., 2018). Cognitive performance was measured with the Cambridge Cognitive Assessment-Revised (CAMCOG-R). NPS were measured with the MBI-C, a case ascertainment instrument operationalizing the MBI criteria (Ismail et al., 2017), and with the Geriatric Depression Scale-15 (GDS-15). Multiple linear regression analyzes were performed to explore the predicting value of these sociodemographic, cognitive and behavioral measures on A-IADL-Q total score. A-IADL-Q total score was significantly predicted by the CAMCOG-R and the MBI-C. CCI and GDS-15 were not significant, and age and years of education did not remain significant when the variables CAMCOG-R (Fig. 1) and, to a lesser extent, MBI-C (Fig. 2) were included in the model. Model 6 (Table 1) showed the higher percentage of explained variance (33%) and an acceptable fit pattern (Fig. 3).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».