Relationship between Loneliness and Mild Behavioral Impairment: Validation of the Japanese Version of the MBI Checklist and a Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mild behavioral impairment (MBI) and loneliness are associated with cognitive decline and an increased risk of dementia. Objective: Our aim was to examine the validity of the Japanese version of the MBI checklist (MBI-C) and investigate the relationship between loneliness and MBI. Methods: The participants in this cross-sectional study included 5 cognitively normal persons and 75 persons with mild cognitive impairment. MBI-C and the revised University of California at Los Angeles loneliness scale (LS) were used to assess MBI and loneliness, respectively. Diagnostic performance of MBI-C was examined using receiver operating characteristic analysis. The relationship between MBI-C and LS was examined using multiple linear regression in 67 subjects who were assessed with both scales, with MBI-C total or domain score as the dependent variable and LS as the independent variable, adjusted for age, gender, living situation, presence of visual and hearing impairment, and Mini-Mental State Examination score. Results: Per the Youden index, in this mostly MCI sample, the optimal MBI-C cut-off score was 5.5 with sensitivity 0.917 and specificity 0.949. In multiple linear regression analysis, LS score was detected as a significant predictor of MBI-C total scores, and MBI-C decreased motivation, affective dysregulation, and abnormal thought and perception scores. Conclusions: The caregiver-rated Japanese MBI-C has excellent diagnostic performance. Loneliness is associated with a greater MBI burden, especially in the decreased motivation, affective dysregulation, and abnormal thought and perception domains. Interventions for loneliness in older people may have the potential to improve MBI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».