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Enregistrement W2999836331 · doi:10.1017/cjn.2020.8

Characteristics of Young-Onset and Late-Onset Dementia Patients at a Remote Memory Clinic

2020· article· en· W2999836331 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jennifer F. W. Wong, Andrew Kirk, Landon Perlett, Chandima Karunanayake, Debra Morgan, Megan E. O’Connell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMedicineDementiaDistressMoodDepression (economics)PsychiatryPediatricsClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young-onset dementia (YOD) is defined as the onset of dementia symptoms before the age of 65 years and accounts for 2-8% of dementia. YOD patients and their caregivers face unique challenges in diagnosis and management. We aimed to compare the characteristics of rural YOD and late-onset dementia (LOD) patients at a rural and remote memory clinic in Western Canada. METHODS: A total of 333 consecutive patients (YOD = 61, LOD = 272) at a rural and remote memory clinic between March 2004 and July 2016 were included in this study. Each patient had neuropsychological assessment. Health, mood, function, behaviour and social factors were also measured. Both groups were compared using χ2 tests and independent sample tests. RESULTS: YOD patients were more likely to be married, employed, current smokers and highly educated. They reported fewer cognitive symptoms, but had more depressive symptoms. YOD patients were less likely to live alone and use homecare services. YOD caregivers were also more likely to be a spouse and had higher levels of distress than LOD caregivers. Both YOD and LOD patient groups were equally likely to have a driver's licence. CONCLUSIONS: Our findings indicate YOD and LOD patients have distinct characteristics and services must be modified to better meet YOD patient needs. In particular, the use of homecare services and caregiver support may alleviate the higher levels of distress found in YOD patients and their caregivers. Additional research should be directed to addressing YOD patient depression, caregiver distress and barriers to services.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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