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Enregistrement W3196361668 · doi:10.21203/rs.3.rs-832449/v1

Neuropsychiatric symptoms and subsyndromes in patients with different stages of dementia in primary care follow-up (NeDEM project): a cross-sectional study.

2021· preprint· en· W3196361668 sur OpenAlexaff
Victoria García-Martín, M Canto de Hoyos-Alonso, Gloria Ariza-Cardiel, Rosalía Delgado-Puebla, Paula García-Domingo, Erika Hernández-Melo, Javier López de Haro-de Torres, Isabel del Cura-González

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensAlberta Health
Organismes subventionnairesRed de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades CrónicasInstituto de Salud Carlos IIIUniversidad Rey Juan Carlos
Mots-clésApathyDementiaIrritabilityMedicineCross-sectional studyInternal medicineMultivariate analysisPopulationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundThe objective was to describe the prevalence and intensity of Neuropsychiatric symptoms (NPSs) isolated and grouped into subsyndromes in patients with dementia in primary care (PC), to analyse their distribution based on stages of dementia and the relationship between them and the intensity of symptoms.Methods Design : Cross-sectional study. Setting and population : Patients with dementia, not institutionalized, in PC follow-up. Variables : Sociodemographic and clinical. Assessment instruments : The frequency and intensity of NPSs were measured with the Neuropsychiatric Inventory (NPI), and the stages of dementia with the Global Deterioration Scale (GDS). Statistical analysis : The number of NPSs per patient, mean NPI value, and prevalence and intensity of NPSs isolated and grouped into subsyndromes were calculated, as were their 95% CIs. The analyses were performed on an overall basis and by GDS. To analyse the association between NPI and GDS, multivariate analysis was performed with a generalized linear model.Results98.4% (95% CI 94.5;99.8) of the patients presented some type of NPS, with an average of five symptoms per patient. The most frequent symptoms were apathy [69.8% (95% CI 61.1;77.5)], agitation [55.8% (95% CI 46.8;64.5)] and irritability [48.8% (95% CI 39.9;57.8)]. The NPSs with greater intensity were apathy [NPI 3.2 (95% CI 2.5;3.8)] and agitation [NPI 3.2 (95% CI 2.5;4.0)]. For subsyndromes, hyperactivity predominated [86.0% (95% CI 78.8;91.5)], followed by apathy [77.5% (95% CI 69.3;84.4]). By phase of dementia, the most common isolated symptom was apathy (60.7%-75.0%). Affective symptoms and irritability predominated in the initial stages, and psychotic symptoms predominated in advanced stages. The mean NPI score was 24.9 (95% CI 21.5;28.4) and increased from 15.6 (95% CI 8.2;23.1) for GDS 3 to 28.9 (95% CI 12.6;45.1) for GDS 7. Patients with in the most advanced stages of dementia presented an NPI score of 7.6 (95% CI 6.8;8.3) points higher than mild dementia, adjusted for the other variables.ConclusionsThere is a high prevalence of NPSs in patients with dementia treated in PC. Symptoms change and increase in intensity as the disease progresses. Scales such as the NPI allow these symptoms to be identified, which could facilitate more stage-appropriate management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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