Notice bibliographique
Résumé
Objectives:LuBAIR™ Paradigm, a novel approach to ascribing meaning for behavioral expression in advanced neurocognitive disorder, was used to identify behavioral categories that are likely to respond to the use of atypical antipsychotics in their management.Design:A retrospective study.Setting:St. Peter’s Hospital (SPH), Hamilton, Ontario, Canada.Participants:Forty patients qualified for the study.Intervention:LuBAIR™ Inventory populated on all recruited patients on two separate occasions. The first time was within two weeks of admission and the second time was after sixty days, if they successfully de-prescribed off the AAP, or sooner, if they failed de-prescribing.Measurements:Chi-Square paired t-test and Cohen d Statistical tests were used to detect the difference in the behavioral categories between the two cohorts.Results:Seventeen patients were successfully de-prescribed, and twenty-three failed de-prescribing. Results on the LuBAIR™ Inventory, filled on the second occasion, in the successful de-prescribed and the failed de-prescribed groups compared using the Chi-Square Statistical test to detect the difference in the behavioral categories the two cohorts. Patients who did not have Mis-Identification Expressions (MiE) and Goal-Directed Expressions (GDE), amongst the cluster of behavioral categories in their clinical presentation, were more likely to successfully de-prescribe of AAP: X2 (1, N = 40) = 29.119 p<.0001 and X2 (1, N = 40) = 32.374, p<.0001, respectively. Alternatively, the same behavioral categories were more likely to be present in patients who failed de-prescribing: paired t-test and Cohen-d (P<0.0001).Conclusion:The MIE and GDE were statistically significant, suggesting that these behaviors were more present in patients who failed de-prescribing. Atypical antipsychotics, in their role as an antipsychotic and mood stabilizer, may be used to manage Mis-Identification and Goal-Directed Expressions, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».