Study Protocol: Quantitative evaluation of The Agitation in Alzheimer’s Screener for Caregivers AASC™, a novel tool for improving recognition of agitation in Alzheimer’s dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Agitation, manifesting as aggressive and non‐aggressive behaviors, is one of the most common neuropsychiatric symptoms in Alzheimer’s dementia, presenting in approximately half of all patients. Despite the high prevalence, recognition of agitation in Alzheimer’s dementia (AAD) remains a challenge that impacts timely diagnosis and treatment. The International Psychogeriatric Association (IPA) established a new standard definition of agitation in cognitive disorders, which provides guidance for advancing recognition and improving patient care. The Agitation in Alzheimer’s Screener for Caregivers (AASC™), an easy‐to‐use and pragmatic tool, was developed based on IPA criteria to support caregivers and healthcare professionals (HCPs) in recognizing AAD, thereby facilitating caregiver‐HCP discussions and supporting timely treatment planning. Method The AASC™ was developed and qualitatively evaluated through a rigorous, iterative process involving clinical experts, patients, and caregivers. For quantitative validation, this prospective, multisite, single‐visit observational study will calculate predictive metrics for the identification of agitation by comparing responses on the AASC™, completed by caregivers, to HCPs judgement based on implementation of the IPA criteria (Figure 1). Community‐dwelling patients must have a recorded diagnosis of Alzheimer’s dementia; caregivers must be aged 18‐85 years, provide patient care ≥10 hours/week, and attend the office visit. Data will be collected and analyzed in 2 parts: an interim analysis (n = 50 dyads) will determine the rate of agreement (yes/no), and a final analysis (n = 150 dyads) will determine sensitivity and specificity of the AASC™. Caregiver‐reported items include caregiver and patient demographics and AASC™ responses. HCPs will complete assessments for the presence of IPA‐defined agitation and the severity of Alzheimer’s dementia. Result Results will include: descriptive statistics, the percentage agreement and Cohen’s kappa coefficient characterizing the interrater reliability between the caregiver‐completed AASC™ and IPA‐based HCP decision (part 1), sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of the AASC™ against the HCP decision, goodness of fit metrics (e.g., concordance), and receiver operating characteristic curves (part 2). Conclusion The AASC™ was developed following a rigorous process established to support its medical credibility and implementation in clinical practice. Results from this study will quantitatively validate the AASC™, leveraging caregiver observations to aid in facilitating earlier identification and treatment of AAD.
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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 | 0,131 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,010 |
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 ».