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Enregistrement W4406224691 · doi:10.1002/alz.092292

Assessment of Weekly Fluctuations in Zarit Burden Interview Scores in Caregivers of Individuals with Cognitive Impairment

2024· article· en· W4406224691 sur OpenAlexaff
Neil Thomas, Bahareh Chimehi, Julien Larivière-Chartier, Laura Ault, Bruce Wallace, Zachary Beattie, Lisa Sheehy, Joel S. Steele, Lyndsey Miller

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentPsychologyCognitionGerontologyClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Current tools to assess caregiver burden in individuals caring for people living with dementia commonly involve the use of questionnaires administered at infrequent intervals. Caregiver burden can vary significantly between individuals and at different time points throughout the progression of the disease. There has been research investigating the determinants of caregiver burden, but less is known about what represents a clinically‐meaningful amount of intra‐individual change in caregiver burden. The objective of this preliminary analysis is to present data showing change in caregiver burden over time in a cohort with frequent collection of burden level. Method Data were derived from longitudinal studies involving the ORCATECH technology platform, consisting of ambient, wearable and other sensors deployed in participants’ homes collecting continuous data on daily activities. Participants were individuals with mild cognitive impairment (MCI) or dementia living with a caregiver (one dyad per home). Caregivers completed the Zarit Burden Interview Short Version (ZBI‐12, range 0‐48) weekly through the duration of their participation. ZBI‐12 scores and their distribution were analyzed. Result Data are presented from 47 dyads. Caregivers completed a total of 2949 weekly ZBI‐12 questionnaires (range 2‐118). Caregivers had a mean age of 71.3 and 68% were female. The mean ZBI‐12 score was 15.5 (SD 9.5, range 0‐44). The modal distribution of ZBI‐12 scores demonstrated peaks at 2‐4, 11‐12, and 22‐24, at low, moderate and high levels of burden. The variability in ZBI‐12 scores (standard deviation) increased with the total mean ZBI‐12 score (r 2 = 0.23) per participant. Conclusion Caregiver burden ranged from very low to high and fluctuated week‐to‐week in the majority of caregivers of individuals with MCI and dementia. Caregivers who had a higher average level of burden also had more variability in their ZBI‐12 scores. More frequent assessments of caregiver burden could help to provide a more complete picture of the dementia care situation. Novel approaches, such as continuous monitoring using home sensors, may provide a method to assess variability in burden level. Future work will evaluate changes in ZBI‐12 scores that represent clinically meaningful differences in caregiver burden and sensor outcome measures that predict higher levels of burden.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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