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Enregistrement W3113011335 · doi:10.1002/alz.038869

Actigraphy as a proxy biomarker for motoric agitation in Alzheimer disease

2020· article· en· W3113011335 sur OpenAlexaffabout
Amer M. Burhan, Amber Knuff, Dallas Seitz

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of CalgaryParkwood InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActigraphyDementiaMedicinePhysical therapyObservational studyComorbidityCohortDiseasePsychiatryInternal medicineInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Agitation is an important symptom of dementia and is commonly assessed using clinician and/or caregiver rated scales. These scales are useful but they rely on a mixture of direct and indirect observations and therefore are subject to limited reliability and validity depending of factors such as staffing. Actigraphy is a tool to assess motoric activity, a core feature of agitation. There is a growing interest in using Actigraphy as a tool to diagnose and monitor agitation of dementia. We previously published a report demonstrating feasibility and a correlation between Actigraphy and informant‐based rating of physical agitation in a sample of hospital and nursing home patients with Alzheimer in moderate level of cognitive impairment from Kingston Ontario, Canada. Method This is an extension to our previous observational, cohort study now involving a sample of older adults with Alzheimer disease and agitation from London Ontario, Canada in hospital and nursing home with severe level of cognitive impairment. Measurements: Baseline characteristics included demographics, severity of cognitive impairment, medical comorbidity, and agitation symptoms assessed using CMAI and NPI. Actigraphy was measured over several continuous days. Results Twenty participants were enrolled (mean age=81.3/years, SD=7.97; Male=12; mean MMSE=6.3, SD=5.7; mean CMAI score=66.83, SD=10.79). Pearson correlation coefficient was explored between agitation and Actigraphy measures. We found that total CMAI scores correlated with 24‐hours Actigraphy data (r(18)= 51, p= .02), further analysis showed that only physical non‐aggressive agitation correlated with 24‐hours actigraphy measures (r(18)= 0.49, p=.03), this was mainly related to day‐time and evening‐time Actigraphy but not overnight. Conclusions Actigraphy was correlated significantly and moderately with informant‐based methods for measuring physical agitation in individuals with dementia and showed a temporal pattern of activity. Further studies are required to understand the application of Actigraphy as a biomarker for motoric agitation in this population.

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)0,003
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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