Is There a Relation Between Caregiver Burden and Cognitive Dysfunction in Huntington’s Disease?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Caring for a family member with Huntington’s disease (HD) can be seriously burdensome. Cognitive and neuropsychiatric symptoms that are part of HD can impact the quality of life of caregivers. Therefore, we investigated the relationship between caregiver burden, cognitive impairment and patient characteristics. A retrospective cross-sectional study was performed on 33 adult HD-outpatient-caregiver dyads. We assessed caregiver burden and cognitive functioning of the included patient on the same day with the MCSI and MoCA respectively. For statistical analysis, we performed a network analysis and used descriptive statistics to describe our study sample. Caregivers scored on average 13.5 out of 26 points on the MCSI. The scores on the MoCA of the HD patients varied from 9 to 30 and was on average 22. Our network analysis demonstrated an indirect relationship between cognitive functioning and caregiver burden, in which CAG repeat length and the time since HD has been diagnosed are the primary mediators. We found a negative association between CAG repeat length and cognitive functioning. Furthermore, a relationship was found between higher caregiver burden and psychotropic drug use. We observed an indirect relationship between cognitive functioning and caregiver burden using network analysis. This analysis produces comprehensible results with the variables of interest. This study sheds new light on the components that make up caregiver burden in HD.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».