Functional profiles of older adults from the dementia continuum: Analyzing critical errors that occurred during an IADL ecological evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Older adults with Alzheimer disease (AD) or mild cognitive impairment (MCI) experience challenges that affect their independence. Instrumental activities of daily living (IADLs) are critical in assessing the independence. Single errors can have considerable impact, as they can lead to institutionalization. Thus, optimal recommendations regarding independence depends on an accurate analysis of IADL, including a fine grain analysis of the type of critical errors. Our study aim to describe the errors produced by older adults from the dementia continuum (AD, MCI and older adults living in the community with no dementia) when performing IADL. More specifically, our objectives are to understand: (1) What are the main types of errors occurring during IADL and (2) When are these errors more likely to occur. Method We conducted a performance based IADL assessment with older adults (n = 24), including 7 with AD, 8 with MCI, and 9 without dementia. We used the IADL Profile[1], which is a standardized assessment based on ecological observation of 8 IADL tasks. For each task, observations of performance are grouped into 4 operations: (1) formulate a goal, (2) plan, (3) execute, and (4) achieve the goal. Based on video recordings of the sessions, participants performances were transcribed into verbatim reports of all the errors that occurred. Deductive qualitative analysis and descriptive statistical analysis (standard deviation and correlation) were used to categorize/count the main type of errors for each task. Result Our results highlighted that (1) older adults make several errors while performing IADLs, with a higher occurrence according to the advancement along the dementia continuum and some of which may be crucial to the person’s independence; (2) the most frequent errors for all participants were in formulating a goal and in planning a task and (3) these errors are likely to occur during grocery shopping and meal preparation. Conclusion The fine grain analysis of errors during the performance of IADL allows us to better identify the needs of older adults from the dementia continuum that can service to guide the selection of effective strategies that can optimize their safety and functional independence. [1] Bottari et al. (2009)
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 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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».