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Enregistrement W4406051224 · doi:10.1002/alz.088099

Functional impairment in a dementia‐free sample associated with a higher risk of Mild Behavioral Impairment

2024· article· en· W4406051224 sur OpenAlexaff
Moyra E. Mortby, Zahinoor Ismail, Kaarin J. Anstey

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychologyLogistic regressionActivities of daily livingCognitive impairmentCognitionClinical Dementia RatingPopulationClinical psychologyAudiologyPsychiatryMedicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mild Behavioral Impairment (MBI) and functional ability are two non-cognitive markers of dementia. To date, little is known about the impact of functional ability on the clinical manifestation of MBI. Using data from the Australian population-based PATH Through Life Study we examined the impact of functional ability on MBI. We hypothesized that poorer functional ability in a dementia-free sample (with at most Mild Cognitive Impairment; MCI) would be associated with a higher likelihood of MBI. METHOD: 1377 dementia-free participants (52% male; aged 72-79; 847 cognitively healthy, 397 cognitively normal, but-at-risk (i.e., subjective cognitive decline), 133 MCI) were included. Functional ability was assessed using the Bayer Activities of Daily Living scale (B-ADL), which comprises 25 items assessed by an informant. Items are scored 1-10 with higher scores indicating poorer functional ability. Presence and absence of MBI and its five domains (decreased motivation, affect dysregulation, impulse dyscontrol, social inappropriateness, abnormal perception/thought content) were approximated using a previously published transformation algorithm, which utilizes items from the Neuropsychiatric Inventory assessed at a single study visit. Binomial logistic regression analyses were conducted to examine risk of MBI associated with functional impairment. Models controlled for Mini Mental State Exam scores (MMSE) and self-reported gender (male/female). RESULT: Adjusted logistic regression (MMSE and gender) showed that a one-unit increase on the B-ADL was associated with a 2.27-fold greater risk of MBI (95% CI 1.962-2.624; p<.001). Similarly, for all 5 MBI domains, a one-unit increase of B-ADL was associated with greater risk of all domains: decreased motivation (B = 2.26; 95% CI 1.898-2.684; p<.001), affect dysregulation (B = 2.02; 95% CI 1.763-2.306; p<.001), impulse dyscontrol (B = 2.01; 95% CI 1.756-2.301; p<.001), social inappropriateness (B = 2.01; 95% CI 1.707-2.378; p<.001), and abnormal perception/thought content (B = 1.82; 95% CI 1.417-2.335; p<.001). CONCLUSION: This study is amongst the first to identify a higher risk of MBI associated with functional ability in dementia-free older adults. These findings highlight the importance of early monitoring of changes in functional ability and behaviour, even prior to the onset of cognitive symptomatology. They also provide further evidence of the clinical utility of functional ability and MBI as early markers of dementia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,273 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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