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Enregistrement W4390193372 · doi:10.1002/alz.078541

The effect of study partner characteristics on the reporting of neuropsychiatric symptoms in older adults with and without dementia

2023· article· en· W4390193372 sur OpenAlexaff
Dylan X. Guan, Dinithi Mudalige, Catherine E. Munro, Rachel L. Nosheny, Eric E. Smith, Zahinoor Ismail

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpouseDementiaLogistic regressionHazard ratioProportional hazards modelCognitionCohortCohort studyPsychologyMedicineClinical psychologyPsychiatryGerontologyConfidence intervalDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Valid assessments of neuropsychiatric symptoms (NPS) are key in older adults with or without dementia, often relying on study partner (SP) report. NPS are linked to poorer health outcomes, denoting higher risk for incident cognitive decline and dementia, especially when these NPS emerge in later life and persist (i.e., mild behavioral impairment; MBI). We investigated the effect of study partner (SP) characteristics on SP‐reported NPS in older adults with and without dementia (normal cognition or mild cognitive impairment), and compared MBI‐associated rates of incident dementia across different SP characteristics. Method Cross‐sectional (n = 26825) and longitudinal (n = 2526) analyses were conducted on participant‐SP dyads in the National Alzheimer’s Coordinating Center Uniform Data Set. NPS were measured using the SP‐rated Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI‐Q). MBI status in dementia‐free participants was defined by the presence of NPS across two consecutive visits. SP characteristics of interest were age, sex, and relationship to participant (spouse, child, other). Multivariable logistic regressions, adjusted for participant age, sex, education, and dementia status were used to model participant NPS presence/absence as a function of SP characteristics. Cox proportional hazards regression was used to compare the hazard of incident dementia in MBI participants across different SPs. Result Participant and SP characteristics are summarized in Table 1. Across the entire cohort, SPs who were younger, female, or a spouse or child of the participant were more likely to report participant NPS [Table 2]. Furthermore, in dementia‐free participants, female‐spouse SPs reported participant MBI with greater odds than male spouses, but non‐spouse SPs reported participant MBI similarly to one another with lower odds regardless of sex [Figure 1]. This interaction was not observed for NPS in dementia, which were highly prevalent regardless of SP sex and relationship to participant. Finally, participants with MBI reported by SPs who were spouses or children progressed to dementia at a greater rate than other SPs. Conclusion SP characteristics including age, sex, and relationship to participant are linked to greater endorsement of NPS in older participants with and without dementia. In scenarios where accurate assessments of NPS are required, SPs characteristics could be considered in recruitment and analysis.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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