Evidence-Informed Approach to De-Prescribing of Atypical Antipsychotics (AAP) in the Management of Behavioral Expressions (BE) in Advanced Neurocognitive Disorders (NCD): Results of a Retrospective Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The LuBAIR™ Paradigm is a novel approach to ascribe meaning to behavioral expressions in advanced neurocognitive disorders when the reliability of a clinical assessment is limited. The meaning ascribed to each behavioral category was used to identify those which are likely to respond to the use of atypical antipsychotics, in their management. De-prescribing was attempted on patients who qualified to enter this retrospective study. De-prescribing was defined as successful if individuals were completely withdrawn from AAP and remained off them for 60 days, without the re-emergence of behaviors. The LuBAIR™ Inventory was filled on two occasions. The data collected on the second occasion, in the successful and failed de-prescribed groups, were compared in this retrospective study. MANOVA, Chi-Square paired t-test statistical analyses were used to detect the differences in the behavioral categories between the two cohorts. Cohen d was used to measure effect size. Patients who did not have Mis-Identification and Goal-Directed Expressions were more likely to successfully de-prescribe: X2 (1, N = 40) = 29.119 p < 0.0001 and X2 (1, N = 40) = 32.374, p < 0.0001, respectively. Alternatively, the same behavioral categories were more likely to be present in patients who failed de-prescribing: MANOVA and paired t-test (p < 0.0001). Atypical antipsychotics, in their role as an antipsychotic and mood stabilizer, may be used to manage Mis-Identification and Goal-Directed Expressions, respectively.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle