Reliability and Validity of the Traditional Chinese Version of the Mild Behavioral Impairment – Checklist Among Persons With Mild Cognitive Impairment – A Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the reliability and validity of the traditional Chinese version of the Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) among Hong Kong Chinese with mild cognitive impairment (MCI). METHODS: A total of 172 participants were recruited from 2 community facilities. Cronbach's alpha (α) was calculated to evaluate internal consistency. Intra-class correlation coefficient (ICC) was used to measure 2-week test-retest reliability. Construct validity was evaluated by conducting exploratory factor analysis to identify the internal structure of MBI-C, and assessing the correlation between theoretically related constructs, including objective and subjective cognitive impairment, neurotic personality, social supports, and maladaptive coping. Concurrent validity was assessed by its correlation with Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI-Q). RESULTS: The results revealed good internal consistency and test-retest reliability of the MBI-C. Item analysis identified 4 items with low item-to-total correlations. The EFA identified a seven-factor structure. Hypothesis testing identified its significant correlations with subjective cognitive impairment, neurotic personality, social supports, and maladaptive coping. Concurrent validity was supported by its significant correlation with the NPI-Q. CONCLUSIONS: The traditional Chinese version of MBI-C is a valid and reliable outcome measure to assess the severity of neuropsychiatric symptoms of the MCI population.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».