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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle