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Enregistrement W7117308555 · doi:10.1002/alz70857_106800

Assessment of the mild behavioral impairment checklist in individuals with subjective cognitive decline and mild cognitive impairment in the BRASCODE cohort

2025· article· en· W7117308555 sur OpenAlexaff
Victória Tizeli Souza, Bárbara Loeblein Uebel, Gabriela Raquel Paz Rivas, Simone Sieben da Mota, Bruno de Oliveira De Marchi, Guilherme Da Silva Carvalho, Haniel Bispo De Souza, Lucas Bastos Beltrami, Rhaná Carolina Santos, Sarah Vitória Bristot Carnevalli, Ana Letícia Amorim de Albuquerque, Leonardo Martins de Paula, Manuella Edler Zandoná Giordani, Wyllians Vendramini Borelli, Giovanna Carello‐Collar, Marcia L. Fagundes Chaves, Eduardo R. Zimmer, Raphael Machado Castilhos

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentCognitive declineAnxietyCohortChecklistCognitionDepression (economics)Depressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mild Behavioral Impairment (MBI) is characterized by neuropsychiatric symptoms that may precede cognitive decline in the early stages of neurodegenerative diseases. In Brazil, the study of MBI in individuals with cognitive complaints remains limited. This study aims to evaluate the MBI-Checklist (MBI-C) in individuals with Subjective Cognitive Decline (SCD) and Mild Cognitive Impairment (MCI) in the Brazilian Subjective Cognitive Decline (BRASCODE) cohort in southern Brazil. METHODS: Cognitively unimpaired adults >65 years old with cognitive complaints, but no severe clinical or neuropsychiatric illness, are enrolled in the BRASCODE cohort. This analysis includes data from participants who completed the 12-month follow-up. The applied scales included: Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) and Memory Complaint Scale (MCS) (participant and informant); Neuropsychiatric Inventory-Questionnaire (NPI-Q) (informant); Geriatric Depression Scale (GDS), Geriatric Anxiety Inventory (GAI), Mini-Mental State Examination (MMSE) (participant); and Clinical Dementia Rating (CDR). We performed a correlation analysis between continuous variables. We considered a p-value < 0.05 as statistically significant. RESULTS: A total of 100 participants completed the 12-month follow-up, of whom 13 were diagnosed with MCI. Table 1 presents demographic and clinical characteristics. MBI-C participant scores correlated positively with depressive (GDS, rho = 0.695, p < 0.0001) and anxiety symptoms (GAI, rho = 0.519, p < 0.0001). MBI-C informant scores showed a strong correlation with NPI-Q (rho = 0.743, p < 0.0001) and the informant's perception of cognitive decline (rho = 0.364, p = 0.0004). A significant correlation was also found between MBI-C informant scores and CDR-SOB (rho = 0.283, p = 0.007). Additionally, MBI-C participant scores were negatively correlated with formal education (rho = -0.387, p = 0.009). No significant correlation was found between MBI-C-participant and MBI-informant scores. CONCLUSION: The MBI-C identified neuropsychiatric symptoms in individuals with SCD and MCI, showing a strong correlation with anxiety and depressive symptoms. Additionally, MBI-C-informant scores were significantly correlated with neuropsychiatric symptoms and cognitive impairment measures. These findings bring attention to the relevance of MBI-C in the behavioral assessment of this population. Research with larger samples is needed to better understand the associations between MBI and cognitive decline in individuals with SCD and MCI.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,335 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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