Mapping of validated apathy scales onto the apathy diagnostic criteria for neurocognitive disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnostic criteria for apathy in neurocognitive disorders (DCA-NCD) have recently been updated. OBJECTIVES: We investigated whether validated scales measuring apathy severity capture the three dimensions of the DCA-NCD (diminished initiative, diminished interest, diminished emotional expression). MEASUREMENTS: Degree of mapping ("not at all", "weakly", or "strongly") between items on two commonly used apathy scales, the Neuropsychiatric Inventory-Clinician (NPI-C) apathy and Apathy Evaluation Scale (AES), with the DCA-NCD overall and its 3 dimensions was evaluated by survey. DESIGN: Survey participants, either experts (n = 12, DCA-NCD authors) or scientific community members (n = 19), rated mapping for each item and mean scores were calculated. Interrater reliability between expert and scientific community members was assessed using Cohen's kappa. RESULTS: According to experts, 9 of 11 (81.8%) NPI-C apathy items and 6 of 18 (33.3%) AES items mapped strongly onto the DCA-NCD overall. For the scientific community group, 10 of 11 (90.9%) NPI-C apathy items and 7 of 18 (38.8%) AES items mapped strongly onto the DCA-NCD overall. The overall mean mapping scores were higher for the NPI-C apathy compared to the AES for both expert (t (11) = 3.13, p = .01) and scientific community (t (17) = 3.77, p = .002) groups. There was moderate agreement between the two groups on overall mapping for the NPI-C apathy (kappa= 0.74 (0.57, 1.00)) and AES (kappa= 0.63 (0.35, 1.00)). CONCLUSIONS: More NPI-C apathy than AES items mapped strongly and uniquely onto the DCA-NCD and its dimensions. The NPI-C apathy may better capture the DCA-NCD and its dimensions compared with the AES.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».