Activities of Daily Living and Categorization Skills of Elderly with Cognitive Deficit: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive dysfunction affects the performance of Activities of Daily Living (ADL) and the quality of life of people with these deficits and their caregivers. To the knowledge of the authors, to date, there are few studies that focus on knowing the relationship between personal autonomy and deductive reasoning and/or categorization skills, which are necessary for the performance of the ADL. The aim of this study was to explore the relationships between ADL and categorization skills in older people. The study included 51 participants: 31 patients with cognitive impairment and 20 without cognitive impairment. Two tests were administered to assess cognitive functions: (1) the Montreal Cognitive Assessment (MoCA); and (2) the digital version of Riska Object Classification test (ROC-d). In addition, the Routine Tasks Inventory-2 (RTI-2) was applied to determine the level of independence in activities of daily living. People with cognitive impairment performed poorly in categorization tasks with unstructured information (p = 0.006). Also, the results found a high correlation between cognitive functioning and the performance of ADLs (Physical ADL: r = 0.798; p < 0.001; Instrumental ADL: r = 0.740; p < 0.001), a moderate correlation between Physical ADLs and categorization skills (unstructured ROC-d: r = 0.547; p < 0.001; structured ROC-d: r = 0.586; p < 0.001) and Instrumental ADLs and categorization skills in older people (unstructured ROC-d: r = 0.510; p < 0.001; structured ROC-d: r = 0.463; p < 0.001). The ROC-d allows the assessment of categorization skills to be quick and easy, facilitating the assessment process by OT, as well as the accuracy of the data obtained.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».