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Enregistrement W4391480086 · doi:10.1017/s1041610223001874

The assessment of Mild Behavioral Impairment (MBI): Some methodological issues

2023· article· en· W4391480086 sur OpenAlexaff
Sabela C. Mallo, Byron Creese, Eulogio Real‐Deus, Zahinoor Ismail, Arturo X. Pereiro, Onésimo Juncos‐Rabadán

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxy (statistics)ChecklistPsychologyMultidimensional scalingCognitive impairmentClinical psychologyDementiaClinical Dementia RatingCognitionCognitive psychologyMedicinePsychiatryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective:The assessment of MBI involves two important issues: 1) to know the underlying structure of the Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) a questionnaire designed to evaluates Neuropsychiatric Symptoms (NPS) in pre-dementia states; and 2) to consider self and proxy (i.e., study partner) symptom ratings that may not capture comparable samples. Our objective is to give some answer to these questions: first, to analyze the underlying structure of the MBI-C at baseline and follow-up using Multidimensional Scaling (MDS) and two, to determine how self and proxy ratings and the choice of rating type impact in the results of the MBI-C.Methods:To analyze MBI-C structure, 200 Subjective Cognitive Decline and Mild Cognitive Impairment patients from the CompAS longitudinal study completed baseline and follow-up assessments. Two-step bidimensional weighted dichotomous MDS were performed. All items were included in the first step. Items closely associated with each dimension (1 SD above or below the mean) were selected in a second step to obtain the final models solution.We will also present a review of the literature on the importance of self and proxy MBI-C ratings. We will also present new empirical evidence based on data from over 10,000 cognitively normal.Results:Results from baseline and follow-up showed two dimensions: Dimension I (right-left) differentiate high and low emotional activation and Dimension II (top-down) high and low behavioral activation. The combination of both generates 4 quadrants: resistance, restlessness, flattening and desolation. The final models were built considering the most relevant items, with little differences between baseline and follow-up. The good fit of the models, type of two-dimensional solution and group weights were similar in baseline and follow-up.Regarding our second objective, the results suggest that self and proxy ratings may not capture comparable samples and that the choice of rating type can indeed impact the conclusions drawn from analysis.Conclusions:The 4 quadrants identified could be the most useful NPS to determine risk factors for predementia patients. Also, the findings suggest that the way of applying the MBI-C has relevant implications.

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)0,321
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,310
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3210,310
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,390 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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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