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Enregistrement W4210895309 · doi:10.3233/jad-215261

The Rationale and Design of Behavioral Interventions for Management of Agitation in Dementia in a Multi-Site Clinical Trial

2022· article· en· W4210895309 sur OpenAlexaff
Shadi Zarei, Sarah Colman, Aviva Rostas, Amer M. Burhan, Li Chu, Simon Davies, Peter Derkach, Sarah Elmi, Maria Hussain, Philip Gerretsen, Ariel Graff‐Guerrero, Zahinoor Ismail, Donna Kim, Linda Krisman, Rola Moghabghab, Benoit H. Mulsant, Vasavan Nair, Bruce G. Pollock, Soham Rej, Jyll Simmons, Lisa Van Bussel, Tarek K. Rajji, Sanjeev Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteMcGill UniversityUniversity of CalgaryQueen's UniversityToronto Dementia Research AllianceUniversity of TorontoCARE CanadaOntario Shores Centre for Mental Health SciencesWestern UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionDementiaMedicineRandomized controlled trialContext (archaeology)PsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Agitation and aggression are common in patients with Alzheimer's disease and related dementias and pose a significant burden on patients, caregivers, and the healthcare systems. Guidelines recommend personalized behavioral interventions as the first-line treatment; however, these interventions are often underutilized. The Standardizing Care for Neuropsychiatric Symptoms and Quality of Life in Dementia (StaN) study (ClinicalTrials.gov Identifier # NCT0367220) is a multisite randomized controlled trial comparing an Integrated Care Pathway, that includes a sequential pharmacological algorithm and structured behavioral interventions, with treatment-as-usual to treat agitation in dementia in long-term care and inpatient settings. OBJECTIVE: To describe the rationale and design of structured behavioral interventions in the StaN study. METHODS: Structured behavioral interventions are designed and implemented based on the following considerations: 1) personalization, 2) evidence base, 3) dose and duration, 4) measurement-based care, and 5) environmental factors and feasibility. RESULTS: The process to design behavioral interventions for each individual starts with a comprehensive assessment, followed by personalized, evidence-based interventions delivered in a standardized manner with ongoing monitoring of global clinical status. Measurement-based care is used to tailor the interventions and integrate them with pharmacotherapy. CONCLUSION: Individualized behavioral interventions in patients with dementia may be challenging to design and implement. Here we describe a process to design and implement individualized and structured behavioral interventions in the context of a multisite trial in long-term care and inpatient settings. This process can inform the design of behavioral interventions in future trials and in clinical settings for the treatment of agitation in dementia.

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)0,332
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,302
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3320,302
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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