Latent Variables in Cognitive Decline: Caregiver Burden and Behavioral and Psychological Symptoms of Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Latent variable modeling has been used to model dementia by examining the covariance between cognitive decline (g) and daily function (f – decline in ability to perform instrumental activities of daily living) as a common factor (gf). The current study uses confirmatory factor analyses (CFA) to replicate this model and expand it to include behavioral and psychological symptoms (p) and family caregiver burden (b) as a second common factor (pb). Participant data (N = 915; older adults without cognitive impairment, with mild cognitive impairment, or with Alzheimer’s disease) was obtained from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) wave 4. To replicate the gf factor, scores from the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), logical memory, delayed recall, and Functional Activities Questionnaire (FAQ) were fit in the first model. CFA results supported a 4-variable structure of the neurological factor with acceptable global fit. The second model included the pb factor comprised of Neuropsychiatric Inventory (NPI) subscales (caregiver burden/distress, behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD) frequency, and BPSD severity) and Geriatric Depression Scale scores. The global fit of this second model was excellent (CFI = .998, RMSEA = 0.054). The two-factor model had better fit than a single factor model (CFI = .609, RMSEA = .368), suggesting gf and pb are distinct factors reflecting two aspects of dementia: cognitive/functional decline and behavior change/caregiver burden. These results replicate prior literature and highlight a latent interpersonal and distress variable, which may be experienced by individuals and families impacted by dementia.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».