A comparison of the Lille Apathy Rating Scale-informant, the Apathy Evaluation Scale-Informant, and the Neuropsychiatric Inventory-Apathy Subscale in mild cognitive impairment informants
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare the Lille Apathy Rating Scale-informant (LARS-i), the Apathy Evaluation Scale-Informant (AES-I) and the Neuropsychiatric Inventory-Apathy Subscale (NPI-Apathy) in mild cognitive impairment (MCI) informants. Methods Data were collected from 181 informants of patients with MCI by the LARS-i, AES-I and NPI-Apathy scales. The evaluation results by the three scales were analyzed by correlation analysis and receiver operating characteristic (ROC) curve. Results By the Chinese versions of the LARS-i and AES-I scales, the best ROC curve was at a cutoff score of -16, 33 respectively for a prediction of apathy (with sensitivity of 72.00%, 75.31% respectively, and specificity of 65.38%, 75.76% respectively). The scores of the LARS-i and AES-i scales (r=0.566, P<0.01), and the scores of AES-I and NPI-Apathy scales (r=0.388, P<0.01) were positively correlated. The AES-I and NPI-Apathy scores were positively correlated with the scores of the Geriatric Depression Scale (r=0.250, 0.169, P<0.05), while the score of the LARS-i scale not. The scores of LARS-i, AES-I scales were negatively correlated with the score of MoCA scale (r=-0.232, -0.239, P<0.01), whereas the NPI-Apathy score had no correlation with the MoCA score. The AES-I and LARS-i scales reported greater apathy compared to that reported by the NPI-Apathy scale, with cases of 94, 81, 25 respectively. Conclusions The results of the Chinese versions of LARS-i and AES-I scales are similar, which are better than the NPI-Apathy scale in MCI informants in China. And the LARS-i scale can distinguish between apathy and depression to a certain extent. Key words: Cognition disorders; Apathy; Evaluation studies
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».