Prevalence and Cumulative Incidence of Caregiver-Reported Aggression in Advanced Parkinson Disease and Related Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the point prevalence and cumulative incidence of caregiver-reported aggressive behaviors among people living with advanced Parkinson disease and related disorders (PDRDs) and secondarily examine variables associated with aggression. METHODS: Caregivers from a clinical trial of outpatient palliative care for PDRD were surveyed about patient aggression at baseline and every 3 months over 12 months. Baseline responses were used for point prevalence. Cumulative incidence was calculated using responses from caregivers with no reported baseline aggression and available data at all other time points. Measures of disease severity, quality of life, mood, and caregiver burden were included in correlation and relative risk models, adjusting for age, sex, and diagnosis. RESULTS: = 0.20). Age, sex, cognitive impairment, and dementia were not associated with aggression. No variables were associated with cumulative sexual aggression. CONCLUSION: There was a high prevalence and incidence of aggression in our PDRD cohort. This is an understudied issue in PDRD, and our findings highlight the need for increased awareness among neurologists. Providers should consider assessing for aggression when discussing neuropsychiatric symptoms or screening for caregiver burden. Future research should examine the relationship between aggression and patient and caregiver health outcomes. TRIAL REGISTRATION INFORMATION: Clinical trial registration number: NCT02533921.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».