Validity and Reliability of the Turkish Version of Mild Behavioral Impairment Checklist in Patients With Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective The Mild Behavioral Impairment-Checklist (MBI-C) was developed to detect and standardize neuropsychiatric symptoms. The objective of this study was to evaluate the Turkish adaptation, validity, and reliability of the MBI-C. Methods The sample of our study consisted of 80 patients with cognitive impairment and a control group with 113 participants whose cognitive impairment was not detected in standard tests. Participants were evaluated with the Standardized Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Geriatric Depression Scale-15 (GDS-15), MBI-C and Neuropsychiatric Inventory (NPI). Results and Conclusion In the reliability analysis, the Cronbach-alpha value for MBI-C was found to be .810. In the ROC analysis performed with the total MBI-C score, the area under the curve (AUC) was calculated as .821 and the cut-off score was determined as 8.5; sensitivity was calculated as .77 and specificity as .83. A strong positive correlation was found between test-retest MBI-C scores (r = .886, P < .0019). A strong positive correlation was found between MBI-C and NPI scores (r = .964, P < .001). MBI-C scores were significantly negatively correlated with MMSE and MoCA scores and positively correlated with GDS-15 scores. The results of our study showed that the Turkish version of the MBI-C is a valid and reliable measurement.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».