Agitation – a case study highlighting the importance of the IPA criteria
Notice bibliographique
Résumé
Agitation in Alzheimer disease and related dementias (ADRD) is associated with poorer function, loss of independence, risk of hospitalization and/or transfer to higher levels of care, use of pharmacotherapy, accelerated progression to severe dementia and death, higher health care costs, poorer quality of life, and substantial caregiver burden. Despite presenting in up to 60% of persons with AD, agitation-related behavioural changes are not detected reliably, and often not early enough. This poor and inconsistent detection of agitation has been based, historically, on a symptomatic view of agitation. The literature describes myriad symptoms as agitation, without consistently used standards, providing challenges to meaningful measurement, and consequently meaningful assessment of treatment response. To address this foundational issue in clinical care and research, the International Psychogeriatric Association (IPA) developed and recently validated criteria for Agitation in Cognitive Disorders. The IPA definition describes distressing behaviours in the domains of verbal aggression, physical aggression, and excessive motor activity. This syndromic approach to agitation is an improvement over previous symptomatic descriptors of agitation and helps standardize communication about these dementia-related behaviours. We present a clinical case incorporating the IPA agitation criteria to demonstrate the clinical benefit of using IPA nosology and nomenclature in assessing and measuring agitation, discussing these behaviours with family and caregivers, and making clinical decisions.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».