The effect of study partner characteristics on the reporting of neuropsychiatric symptoms across the neurocognitive spectrum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We explored the influence of study partner (SP) characteristics on SP-reported neuropsychiatric symptoms (NPS) presence across the neurocognitive spectrum and on the prognostic utility of mild behavioral impairment (MBI). DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: We performed cross-sectional (n = 26,748) and longitudinal (n = 12,794) analyses using participant-SP dyad data from the National Alzheimer's Coordinating Center. Participants were cognitively normal (CN; n = 11,951) or had mild cognitive impairment (MCI; n = 5686) or dementia (n = 9111). MEASUREMENTS: SPs rated NPS using the Neuropsychiatric Inventory Questionnaire. We used multivariable logistic regression to model the association between SP characteristics (age, sex, and relationship to participant [spouse, child, and other]) and NPS status (outcome). Cox regressions assessed SP characteristics as moderators of MBI associations with incident dementia or as predictors of incident dementia in MBI + participants only. RESULTS: Among CN persons, younger, female, and spouse SPs reported NPS more frequently. In MCI, younger SPs and those who were spouses or children of participants reported higher NPS odds. For dementia participants, NPS odds were higher in female and spouse SPs. MBI associations with incident dementia were slightly weaker when SPs were older but did not depend on SP sex or relationship to participant. Among MBI + participants with spouse or child SPs, hazard for dementia was higher when compared to MBI + participants with other SPs. CONCLUSIONS: SP age, sex, and relationship to participant influence NPS reporting across the neurocognitive spectrum, with potential implications for MBI prognosis. Considering SP characteristics may enhance the accuracy of NPS assessments, which may facilitate therapy planning and prognosis.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».