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Enregistrement W3111829577 · doi:10.1002/alz.045059

Characterising mild behavioural impairment in Asian mild cognitive impairment and cognitively normal individuals

2020· article· en· W3111829577 sur OpenAlexaff
Fennie Wong, Kok Pin Ng, Chathuri Yatawara, Audrey Low, Zahinoor Ismail, Nagaendran Kandiah

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMoodCognitionNeuropsychologyPittsburgh Sleep Quality IndexPsychologyCohortCognitive impairmentClinical psychologyPsychiatryMood disordersNeurologyAudiologyMedicineInternal medicineSleep qualityAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mild Behavioural Impairment (MBI) is a neurobehavioral syndrome characterized by later‐life emergent and sustained neuropsychiatric symptoms that is associated with higher risk of incident cognitive decline and dementia. While MBI is common in both subjective and mild cognitive impairment (MCI), most findings are based on Caucasians and the literature of MBI among Asians remains sparse. Here, we aim to investigate the frequency of MBI and its relationship with cognition, sleep and mood symptoms among cognitively intact (CN) and MCI Asians. Method 162 subjects (80 CN and 82 MCI) with a Clinical Dementia Rating of 0 or 0.5 were recruited from an outpatient neurology clinic (National Neuroscience Institute, Singapore). All subjects were administered a comprehensive neuropsychological assessment, the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and the MBI‐checklist (MBI‐C). The presence of MBI was determined based on published cut‐offs of 6.5 for MCI and 8.5 for CN. Regression models evaluated the relationships between MBI and cognition, sleep and mood. Result 29 out of 162 subjects (17.9%) had MBI (28.0% of MCI and 7.5% of CN). Subjects with MBI had poorer global cognition (p=.029) and attention/working memory (p=.049). Specifically, we found that interest and impulse control subdomains of the MBI‐C were associated with poorer performance on the global cognition tests. In addition, those with MBI had sleep‐related daytime dysfunction (p=.008), poorer GDS and DASS scores (p<.01 or p<.001). Conclusion MBI in common among our Asian cohort and is associated with poorer cognitive performance, sleep and mood symptoms. Our findings further support the utility of MBI in clinical practice to identify individuals with early presentation of neurodegenerative diseases so as to provide a window of opportunity for early interventions to improve clinical outcomes.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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