Effect of disease related biases on the subjective assessment of social functioning in Alzheimer's disease and schizophrenia patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Questionnaires are the current hallmark for quantifying social functioning in human clinical research. In this study, we compared self- and proxy-rated (caregiver and researcher) assessments of social functioning in Schizophrenia (SZ) and Alzheimer's disease (AD) patients and evaluated if the discrepancy between the two assessments is mediated by disease-related factors such as symptom severity. METHODS: We selected five items from the WHO Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS) to assess social functioning in 53 AD and 61 SZ patients. Caregiver- and researcher-rated assessments of social functioning were used to calculate the discrepancies between self-rated and proxy-rated assessments. Furthermore, we used the number of communication events via smartphones to compare the questionnaire outcomes with an objective measure of social behaviour. RESULTS: WHODAS results revealed that both AD (p < 0.001) and SZ (p < 0.004) patients significantly overestimate their social functioning relative to the assessment of their caregivers and/or researchers. This overestimation is mediated by the severity of cognitive impairments (MMSE; p = 0.019) in AD, and negative symptoms (PANSS; p = 0.028) in SZ. Subsequently, we showed that the proxy scores correlated more strongly with the smartphone communication events of the patient when compared to the patient-rated questionnaire scores (self; p = 0.076, caregiver; p < 0.001, researcher-rated; p = 0.046). CONCLUSION: Here we show that the observed overestimation of WHODAS social functioning scores in AD and SZ patients is partly driven by disease-related biases such as cognitive impairments and negative symptoms, respectively. Therefore, we postulate the development and implementation of objective measures of social functioning that may be less susceptible to such biases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».