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Enregistrement W3017733454 · doi:10.1111/jgs.16454

Functional Competence and Cognition in Individuals With Amnestic Mild Cognitive Impairment

2020· article· en· W3017733454 sur OpenAlexafffundabout
Pallavi Dham, Kathleen Bingham, Christopher R. Bowie, Meryl A. Butters, Corinne E. Fischer, Alastair J. Flint, Nathan Herrmann, Sanjeev Kumar, Linda Mah, Benoit H. Mulsant, Bruce G. Pollock, Tarek K. Rajji

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health NetworkUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationFondation Brain Canada
Mots-clésNeurocognitiveMedicineCompetence (human resources)Activities of daily livingCognitionOutpatient clinicAudiologyClinical psychologyPsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study is to characterize functional competence (measure of assistance needed for independence) on Performance Assessment of Self-Care Skills (PASS) Cognitively Mediated Instrumental Activities of Daily Living (C-IADL), in individuals with amnestic mild cognitive impairment (aMCI). It aims to determine: (1) the association of functional competence on PASS C-IADL tasks with neurocognitive test performance in aMCI, (2) its ability to discriminate individuals with aMCI from healthy control (HC) individuals, and (3) its added value in discriminating aMCI from HC individuals when combined with neurocognitive test performance. DESIGN: Cross-sectional secondary analysis of baseline data from a cohort of individuals enrolled in a clinical trial (NCT02386670). SETTING: Five university-affiliated outpatient clinics in Toronto, Canada. PARTICIPANTS: aMCI (N = 137) and HC (N = 51) participants, all aged 60 years or older. METHODS: We assessed the relationship between functional competence on three C-IADL PASS tasks (shopping, bill paying, and checkbook balancing) and neurocognitive tests in 137 participants with aMCI using multiple linear regressions. Additionally, we constructed receiver operating characteristic curves to assess the role of PASS functional competence in discriminating between 137 aMCI and 51 HC participants. RESULTS: Functional competence on PASS was significantly associated with tests of verbal memory, information processing speed, and executive function. It demonstrated 79% accuracy in discriminating aMCI from HC participants. Combining functional competence on PASS with individual neurocognitive tests significantly increased the discriminant accuracy of individual tests, and neurocognitive test scores combined with functional competence on PASS had the highest discriminant accuracy (94%). CONCLUSION: Functional competence on PASS is predicted by the underlying cognitive deficits and possibly captures additional element of effort that could improve the diagnostic accuracy of aMCI when combined with neurocognitive tests. Thus, PASS appears to be a promising tool for assessment of functional competence in aMCI in clinical or research settings. J Am Geriatr Soc 68:1787-1795, 2020.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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