Cyfleustodau MemTrax a Modelu Dysgu Peiriannau wrth Ddosbarthu Nam Gwybyddol Ysgafn
Erthygl Ymchwil
Awduron: Bergeron, Michael F. | Landset, Sara | Zhou, Xianbo | Ding, Tao | Khoshgoftaar, Taghi M. | Zhao, Feng | Du, Bo | Chen, Xinjie | Wang, Xuan | Zhong, Lianmei | Liu, Xiaolei| Ashford, J. Wesson
DOI: 10.3233/JAD-191340
Cyfnodolyn: Journal of Clefyd Alzheimer, cyf. 77, na. 4, tt. 1545-1558, 2020
Crynodeb
Cefndir:
Mae mynychder a chyffredinolrwydd eang o Clefyd Alzheimer ac mae nam gwybyddol ysgafn (MCI) wedi ysgogi galwad frys am ymchwil i ddilysu sgrinio ac asesu gwybyddol canfod cynnar.
Amcan:
Ein prif nod ymchwil oedd penderfynu a ellir defnyddio metrigau perfformiad MemTrax dethol a nodweddion demograffeg a phroffil iechyd perthnasol yn effeithiol mewn modelau rhagfynegol a ddatblygwyd gyda dysgu peirianyddol i ddosbarthu iechyd gwybyddol (arferol yn erbyn MCI), fel y byddai'r Asesiad Gwybyddol Montreal (MoCA).
Dulliau:
Cynhaliom astudiaeth drawstoriadol ar 259 o gleifion niwroleg, clinig cof, a meddygaeth fewnol sy'n oedolion a recriwtiwyd o ddau. ysbytai yn Tsieina. Rhoddwyd y MoCA iaith Tsieineaidd i bob claf a hunan-weinyddwyd yr episodig cydnabyddiaeth barhaus MemTrax ar-lein prawf cof ar-lein ar yr un diwrnod. Adeiladwyd modelau dosbarthu rhagfynegol gan ddefnyddio dysgu peiriant gyda thraws-ddilysiad 10-plyg, a mesurwyd perfformiad y model gan ddefnyddio Ardal o Dan y Gromlin Nodweddiadol Weithredol Derbynnydd (AUC). Adeiladwyd modelau gan ddefnyddio dau fetrig perfformiad MemTrax (canran cywir, amser ymateb), ynghyd â'r wyth nodwedd ddemograffig a hanes personol cyffredin.
Canlyniadau:
O gymharu’r dysgwyr ar draws cyfuniadau dethol o sgorau a throthwyon MoCA, Naïve Bayes oedd y dysgwr a berfformiodd orau yn gyffredinol gyda pherfformiad dosbarthu cyffredinol o 0.9093. Ymhellach, ymhlith y tri dysgwr gorau, roedd perfformiad dosbarthu ar sail MemTrax yn gyffredinol yn well gan ddefnyddio dim ond y pedair nodwedd o’r radd flaenaf (0.9119) o gymharu â defnyddio pob un o’r 10 nodwedd gyffredin (0.8999).
Casgliad:
Gellir defnyddio perfformiad MemTrax yn effeithiol mewn model rhagfynegi dosbarthiad dysgu peiriant cais sgrinio ar gyfer canfod nam gwybyddol cam cynnar.
CYFLWYNIAD
Yr achosion cydnabyddedig (er nad ydynt wedi’u diagnosio’n ddigonol) a chyffredinolrwydd a mynychder meddygol, cymdeithasol a chyhoeddus cynyddol cyfochrog. iechyd mae costau a baich clefyd Alzheimer (AD) a nam gwybyddol ysgafn (MCI) yn rhoi mwy a mwy o straen ar bob rhanddeiliad [1, 2]. Mae'r senario trallodus a thrallodus hwn wedi ysgogi galwad frys am waith ymchwil i'w ddilysu canfod yn gynnar offerynnau sgrinio ac asesu gwybyddol ar gyfer defnydd ymarferol rheolaidd mewn lleoliadau personol a chlinigol ar gyfer cleifion hŷn ar draws rhanbarthau a phoblogaethau amrywiol [3]. Rhaid i'r offerynnau hyn hefyd ddarparu ar gyfer trosi canlyniadau addysgiadol yn ddi-dor i gofnodion iechyd electronig. Bydd y buddion yn cael eu gwireddu trwy hysbysu cleifion a chynorthwyo meddygon i adnabod newidiadau sylweddol yn gynharach a thrwy hynny eu galluogi i haenu, gweithredu ac olrhain triniaeth a gofal cleifion unigol, mwy cost-effeithiol priodol ar gyfer y rhai sy'n dechrau profi. dirywiad gwybyddol [3, 4].
Yr offeryn MemTrax cyfrifiadurol (https://memtrax.com) yn asesiad cydnabyddiaeth parhaus syml a byr y gellir ei hunan-weinyddu ar-lein i fesur perfformiad cof episodig amser heriol lle mae'r defnyddiwr yn ymateb i ddelweddau ailadroddus ac nid i gyflwyniad cychwynnol [5, 6]. Mae ymchwil ddiweddar a goblygiadau ymarferol canlyniadol yn dechrau dangos yn gynyddol ac ar y cyd effeithiolrwydd clinigol MemTrax mewn sgrinio cynnar AD a MCI [5-7]. Fodd bynnag, cymhariaeth uniongyrchol o ddefnyddioldeb clinigol i'r presennol iechyd gwybyddol mae cyfiawnhad dros asesu a safonau confensiynol i lywio persbectif proffesiynol a chadarnhau defnyddioldeb MemTrax mewn canfod cynnar a chymorth diagnostig. van der Hoek et al. [8] cymharodd metrigau perfformiad MemTrax dethol (cyflymder ymateb a'r cant yn gywir) â statws gwybyddol fel y'i pennwyd gan Montreal Asesiad Gwybyddol (MoCA). Fodd bynnag, roedd yr astudiaeth hon wedi'i chyfyngu i gysylltu'r metrigau perfformiad hyn â nodweddu statws gwybyddol (fel y'i pennwyd gan MoCA) a diffinio'r ystodau cymharol a'r gwerthoedd terfyn. Yn unol â hynny, er mwyn ehangu ar yr ymchwiliad hwn a gwella perfformiad ac effeithiolrwydd dosbarthu, ein cwestiwn ymchwil sylfaenol oedd:
- A all metrigau perfformiad MemTrax a ddewiswyd gan unigolyn a demograffeg ac iechyd perthnasol proffil nodweddion yn cael eu defnyddio'n effeithiol mewn model rhagfynegol a ddatblygwyd gyda pheiriant dysgu i ddosbarthu iechyd gwybyddol yn ddeuol (normal yn erbyn MCI), fel y byddai sgôr MoCA rhywun yn ei ddangos?
Yn ail i hyn, roeddem eisiau gwybod:
- Gan gynnwys yr un nodweddion, a ellir cymhwyso model dysgu peiriant seiliedig ar berfformiad MemTrax yn effeithiol i glaf i ragfynegi difrifoldeb (ysgafn yn erbyn difrifol) o fewn categorïau dethol o nam gwybyddol fel y byddai diagnosis clinigol annibynnol yn ei bennu?
Mae dyfodiad a chymhwysiad ymarferol esblygol deallusrwydd artiffisial a dysgu peirianyddol mewn sgrinio/canfod eisoes wedi dangos manteision ymarferol amlwg, gyda modelu rhagfynegol yn arwain clinigwyr yn effeithiol wrth asesu'n heriol iechyd gwybyddol/ymennydd a rheoli cleifion. Yn ein hastudiaeth, fe wnaethom ddewis dull tebyg mewn modelu dosbarthiad MCI a gwahaniaethu ar sail difrifoldeb nam gwybyddol fel y cadarnhawyd gan ddiagnosis clinigol o dair set ddata yn cynrychioli cleifion mewnol a chleifion allanol gwirfoddol dethol o ddau ysbyty yn Tsieina. Gan ddefnyddio modelu rhagfynegi dysgu peirianyddol, fe wnaethom nodi’r dysgwyr sy’n perfformio orau o’r gwahanol gyfuniadau set ddata/dysgwr a graddio’r nodweddion i’n harwain wrth ddiffinio’r cymwysiadau model mwyaf ymarferol yn glinigol.
Ein damcaniaethau oedd y gellir defnyddio model wedi'i ddilysu yn seiliedig ar MemTrax i ddosbarthu iechyd gwybyddol yn ddeuol (arferol neu MCI) yn seiliedig ar faen prawf trothwy sgôr cyfanredol MoCA, ac y gellir defnyddio model rhagfynegol MemTrax tebyg yn effeithiol i wahaniaethu rhwng difrifoldeb mewn categorïau dethol o diagnosis clinigol nam gwybyddol. Byddai dangos y canlyniadau a ragwelir yn allweddol i gefnogi effeithiolrwydd MemTrax fel sgrin canfod cynnar ar gyfer dirywiad gwybyddol a dosbarthiad nam gwybyddol. Byddai cymhariaeth ffafriol â safon honedig y diwydiant ynghyd â llawer mwy o rwyddineb a chyflymder o ran defnyddioldeb yn ddylanwadol wrth helpu clinigwyr i fabwysiadu'r offeryn syml, dibynadwy a hygyrch hwn fel sgrin gychwynnol i ganfod diffygion gwybyddol cam cynnar (gan gynnwys prodromal). Gallai dull a defnyddioldeb o'r fath felly ysgogi gofal cleifion ac ymyrraeth fwy amserol a mwy haenedig. Gallai'r mewnwelediadau blaengar hyn a metrigau a modelau gwell hefyd fod yn ddefnyddiol wrth liniaru neu atal dilyniant dementia, gan gynnwys dementias sy'n gysylltiedig ag AD ac AD (ADRD).
DEUNYDDIAU A DULLIAU
Astudio poblogaeth
Rhwng Ionawr 2018 ac Awst 2019, cwblhawyd ymchwil trawsdoriadol ar gleifion a recriwtiwyd o ddau ysbyty yn Tsieina. Cafodd y gwaith o weinyddu MemTrax [5] i unigolion 21 oed a throsodd a chasglu a dadansoddi’r data hynny eu hadolygu a’u cymeradwyo a’u gweinyddu yn unol â safonau moesegol y sefydliad. Dynol Pwyllgor Diogelu Pwnc Prifysgol Stanford. Perfformiwyd MemTrax a'r holl brofion eraill ar gyfer yr astudiaeth gyffredinol hon yn unol â datganiad Helsinki ym 1975 ac fe'i cymeradwywyd gan Fwrdd Adolygu Sefydliadol Ysbyty Cysylltiedig Cyntaf Prifysgol Feddygol Kunming yn Kunming, Yunnan, Tsieina. Darparwyd pob defnyddiwr a cydsyniad gwybodus ffurflen i'w darllen/adolygu ac yna cytuno'n wirfoddol i gymryd rhan.
Recriwtiwyd cyfranogwyr o'r gronfa o gleifion allanol yn y clinig niwroleg yn Ysbyty Yanhua (is-set ddata YH) a'r clinig cof yn Ysbyty Cysylltiedig Cyntaf Kunming Medical Prifysgol (is-set data XL) yn Beijing, Tsieina. Recriwtiwyd cyfranogwyr hefyd o gleifion mewnol niwroleg (is-set XL) a meddygaeth fewnol (is-set data KM) yn Ysbyty Cysylltiedig Cyntaf Prifysgol Feddygol Kunming. Roedd meini prawf cynhwysiant yn cynnwys 1) dynion a merched o leiaf 21 oed, 2) y gallu i siarad Tsieinëeg (Mandarin), a 3) y gallu i ddeall cyfarwyddiadau llafar ac ysgrifenedig. Meini prawf gwahardd oedd nam ar y golwg a namau echddygol yn atal cyfranogwyr rhag cwblhau'r Prawf MemTrax, yn ogystal â'r anallu i ddeall y cyfarwyddiadau prawf penodol.
Fersiwn Tsieineaidd o MemTrax
Yr ar-lein Cyfieithwyd llwyfan prawf MemTrax i mewn i Tsieinëeg (URL: https://www.memtrax.com.cn) a'i addasu ymhellach i'w ddefnyddio trwy WeChat (Shenzhen Tencent Computer Systems Co. LTD., Shenzhen, Guangdong, China) ar gyfer hunan-weinyddu. Storiwyd data ar weinydd cwmwl (Ali Cloud) a leolir yn Tsieina a'i drwyddedu gan Alibaba (Alibaba Technology Co. Ltd., Hangzhou, Zhejiang, Tsieina) gan SJN Biomed LTD (Kunming, Yunnan, Tsieina). Disgrifiwyd manylion penodol ar MemTrax a meini prawf dilysrwydd prawf a ddefnyddir yma yn flaenorol [6]. Darparwyd y prawf am ddim i'r cleifion.
Gweithdrefnau astudio
Ar gyfer cleifion mewnol a chleifion allanol, holiadur papur cyffredinol ar gyfer casglu gwybodaeth ddemograffig a phersonol megis oedran, rhyw, blynyddoedd addysg, galwedigaeth, byw ar eich pen eich hun neu gyda theulu, a bod hanes meddygol yn cael ei roi gan aelod o dîm yr astudiaeth. Ar ôl cwblhau'r holiadur, gweinyddwyd y profion MoCA [12] a MemTrax (MoCA yn gyntaf) gyda dim mwy nag 20 munud rhwng profion. Cofnodwyd MemTrax y cant yn gywir (MTx-% C), amser ymateb cymedrig (MTx-RT), a dyddiad ac amser y profion ar bapur gan aelod o dîm yr astudiaeth ar gyfer pob cyfranogwr a brofwyd. Cafodd yr holiadur wedi'i gwblhau a chanlyniadau'r MoCA eu llwytho i fyny i daenlen Excel gan yr ymchwilydd a weinyddodd y profion a'u dilysu gan gydweithiwr cyn i'r ffeiliau Excel gael eu cadw ar gyfer dadansoddiadau.
Prawf MemTrax
Roedd prawf ar-lein MemTrax yn cynnwys 50 o ddelweddau (25 unigryw a 25 o ailadroddiadau; 5 set o 5 delwedd o olygfeydd neu wrthrychau cyffredin) a ddangoswyd mewn trefn ffug-hap penodol. Byddai'r cyfranogwr (yn ôl y cyfarwyddiadau) yn cyffwrdd â'r botwm Start ar y sgrin i gychwyn y prawf a dechrau gwylio'r gyfres ddelwedd ac eto'n cyffwrdd â'r ddelwedd ar y sgrin cyn gynted â phosibl pryd bynnag y byddai llun ailadroddus yn ymddangos. Ymddangosodd pob delwedd am 3 s neu nes bod y ddelwedd ar y sgrin wedi'i chyffwrdd, a ysgogodd gyflwyno'r llun nesaf ar unwaith. Gan ddefnyddio cloc mewnol y ddyfais leol, pennwyd MTx-RT ar gyfer pob delwedd gan yr amser a aeth heibio o gyflwyno'r ddelwedd i'r adeg y cyffyrddwyd â'r sgrin gan y cyfranogwr mewn ymateb i nodi adnabyddiaeth o'r ddelwedd fel un a ddangoswyd eisoes yn ystod y prawf. Recordiwyd MTx-RT ar gyfer pob delwedd, gyda 3 s llawn yn nodi dim ymateb. Cyfrifwyd MTx-% C i nodi canran y delweddau ailadroddus a cychwynnol yr ymatebodd y defnyddiwr yn gywir iddynt (gwir bositif + gwir negyddol wedi'i rannu â 50). Disgrifir manylion ychwanegol gweinyddiaeth a gweithrediad MemTrax, lleihau data, data annilys neu “ddim ymateb”, a dadansoddiadau data cynradd mewn man arall [6].
Eglurwyd prawf MemTrax yn fanwl a darparwyd prawf ymarfer (gyda delweddau unigryw heblaw'r rhai a ddefnyddiwyd yn y prawf ar gyfer cofnodi canlyniadau) i'r cyfranogwyr yn yr ysbyty. Cymerodd cyfranogwyr yn is-setiau data YH a KM y prawf MemTrax ar ffôn clyfar a lwythwyd gyda'r cymhwysiad ar WeChat; tra bod nifer gyfyngedig o'r cleifion is-set data XL yn defnyddio iPad a'r gweddill yn defnyddio ffôn clyfar. Safodd yr holl gyfranogwyr y prawf MemTrax gydag ymchwilydd astudiaeth yn arsylwi'n anymwthiol.
Asesiad gwybyddol Montreal
Gweinyddwyd a sgoriwyd fersiwn Beijing o'r MoCA Tsieineaidd (MoCA-BC) [13] gan ymchwilwyr hyfforddedig yn unol â chyfarwyddiadau swyddogol y prawf. Yn addas, dangoswyd bod y MoCA-BC yn ddibynadwy prawf ar gyfer gwybyddol sgrinio ar draws pob lefel addysg mewn oedolion hŷn Tsieineaidd [14]. Cymerodd pob prawf tua 10 i 30 munud i'w weinyddu yn seiliedig ar alluoedd gwybyddol y cyfranogwr priodol.
Modelu dosbarthiad MoCA
Roedd cyfanswm o 29 o nodweddion defnyddiadwy, gan gynnwys dau MemTrax metrigau perfformiad prawf a 27 o nodweddion yn ymwneud â demograffig ac iechyd gwybodaeth ar gyfer pob cyfranogwr. Defnyddiwyd sgôr prawf cyfanredol MoCA pob claf fel y sgrinio gwybyddol “meincnod” i hyfforddi ein modelau rhagfynegol. Yn unol â hynny, oherwydd bod MoCA wedi'i ddefnyddio i greu label y dosbarth, ni allem ddefnyddio'r sgôr gyfanredol (nac unrhyw un o sgoriau is-setiau MoCA) fel nodwedd annibynnol. Fe wnaethom gynnal arbrofion rhagarweiniol lle buom yn modelu (dosbarthu iechyd gwybyddol a ddiffinnir gan MoCA) y tair is-set data ysbyty/clinig(au) gwreiddiol yn unigol ac yna eu cyfuno gan ddefnyddio'r holl nodweddion. Fodd bynnag, ni chasglwyd yr un elfennau data ym mhob un o'r pedwar clinig sy'n cynrychioli'r tair is-set data; felly, roedd nifer fawr o'n nodweddion yn y set ddata gyfunol (wrth ddefnyddio'r holl nodweddion) yn cynnwys nifer fawr o werthoedd coll. Yna fe wnaethom adeiladu modelau gyda'r set ddata gyfunol gan ddefnyddio nodweddion cyffredin yn unig a arweiniodd at berfformiad dosbarthu gwell. Mae’n debygol bod hyn wedi’i esbonio gan gyfuniad o gael mwy o achosion i weithio gyda nhw drwy gyfuno’r tair is-set data claf a dim nodweddion â chyffredinolrwydd gormodol o werthoedd coll (dim ond un nodwedd yn y set ddata gyfunol, math o waith, oedd ag unrhyw werthoedd coll, gan effeithio dim ond tri achos claf), oherwydd dim ond nodweddion cyffredin a gofnodwyd ar y tri safle a gynhwyswyd. Yn nodedig, nid oedd gennym faen prawf gwrthod penodol ar gyfer pob nodwedd nas cynhwyswyd yn y pen draw yn y set ddata gyfunol. Fodd bynnag, yn ein modelu set ddata cyfun rhagarweiniol, defnyddiwyd yr holl nodweddion o bob un o'r tair is-set data cleifion ar wahân yn gyntaf. Arweiniodd hyn yn eang at berfformiad model a oedd yn fesuradwy yn is na'r modelu rhagarweiniol cychwynnol ar bob is-set ddata unigol. At hynny, er bod perfformiad dosbarthu'r modelau a adeiladwyd gan ddefnyddio'r holl nodweddion yn galonogol, ar draws yr holl ddysgwyr a chynlluniau dosbarthu, gwellodd perfformiad ar gyfer dwywaith cymaint o fodelau wrth ddefnyddio nodweddion cyffredin yn unig. Mewn gwirionedd, ymhlith yr hyn a ddaeth i fod yn ddysgwyr gorau, gwellodd pob model heblaw un ar ddileu nodweddion nad oeddent yn gyffredin.
Roedd y set ddata gyfanredol derfynol (YH, XL, a KM gyda'i gilydd) yn cynnwys 259 o achosion, pob un yn cynrychioli cyfranogwr unigryw a gymerodd y profion MemTrax a'r MoCA. Roedd 10 nodwedd annibynnol a rennir: metrigau perfformiad MemTrax: MTx-% C a MTx-RT cymedrig; gwybodaeth ddemograffig a hanes meddygol: oedran, rhyw, blynyddoedd o addysg, math o waith (coler las/coler wen), cymorth cymdeithasol (boed y sawl sy’n cymryd y prawf yn byw ar ei ben ei hun neu gyda’i deulu), ac atebion ie/na ynghylch a oedd gan y defnyddiwr un hanes diabetes, hyperlipidemia, neu anaf trawmatig i'r ymennydd. Defnyddiwyd dau fetrig ychwanegol, sgôr cyfanredol MoCA a sgôr gyfanred MoCA wedi'i addasu ar gyfer blynyddoedd o addysg [12], ar wahân i ddatblygu labeli dosbarthu dibynnol, gan greu dau gynllun modelu gwahanol i'w cymhwyso i'n set ddata gyfunol. Ar gyfer pob fersiwn (wedi'i addasu a heb ei addasu) o'r sgôr MoCA, cafodd y data eu modelu ar wahân eto ar gyfer dosbarthiad deuaidd gan ddefnyddio dau drothwy maen prawf gwahanol - yr un a argymhellwyd i ddechrau [12] a gwerth arall a ddefnyddir ac a hyrwyddwyd gan eraill [8, 15]. Yn y cynllun dosbarthu trothwy amgen, ystyriwyd bod gan glaf iechyd gwybyddol normal os oedd yn sgorio ≥23 yn y prawf MoCA a chael MCI os oedd y sgôr yn 22 neu'n is; tra, yn y fformat dosbarthu a argymhellir cychwynnol, roedd yn rhaid i'r claf sgorio 26 neu well ar y MoCA i gael ei labelu fel un ag iechyd gwybyddol arferol.
Data wedi'i hidlo ar gyfer modelu dosbarthiad MoCA
Fe wnaethom archwilio dosbarthiad MoCA ymhellach gan ddefnyddio pedair techneg graddio nodwedd a ddefnyddir yn gyffredin: Chi-Sgwâr, Cymhareb Ennill, Ennill Gwybodaeth, ac Ansicrwydd Cymesurol. Ar gyfer persbectif interim, fe wnaethom gymhwyso’r saflewyr i’r set ddata gyfunol gyfan gan ddefnyddio pob un o’n pedwar cynllun modelu. Cytunodd yr holl restrwyr ar yr un prif nodweddion, hy, oedran, nifer y blynyddoedd o addysg, a metrigau perfformiad MemTrax (MTx-% C, cymedrig MTx-RT). Yna fe wnaethom ailadeiladu'r modelau gan ddefnyddio pob techneg dewis nodwedd i hyfforddi'r modelau ar y pedair nodwedd uchaf yn unig (gweler Dewis nodwedd isod).
Cyflwynir yr wyth amrywiad terfynol canlyniadol o gynlluniau modelu dosbarthiad sgôr MoCA yn Nhabl 1.
Tabl 1
Crynodeb o amrywiadau cynllun modelu a ddefnyddiwyd ar gyfer dosbarthiad MoCA (Arferol Iechyd Gwybyddol yn erbyn MCI)
| Cynllun Modelu | Iechyd Gwybyddol Arferol (Dosbarth Negyddol) | MCI (Dosbarth Cadarnhaol) |
| Wedi'i addasu-23 Heb ei hidlo/Hidlo | 101 (39.0%) | 158 (61.0%) |
| Wedi'i addasu-26 Heb ei hidlo/Hidlo | 49 (18.9%) | 210 (81.1%) |
| Heb ei addasu-23 Heb ei hidlo/Hidlo | 92 (35.5%) | 167 (64.5%) |
| Heb ei addasu-26 Heb ei hidlo/Hidlo | 42 (16.2%) | 217 (83.8%) |
Mae nifer a chanran y cleifion ym mhob dosbarth yn cael eu gwahaniaethu gan addasiad sgôr ar gyfer addysg (Wedi'i Addasu neu Heb ei Addasu) a throthwy dosbarthu (23 neu 26), fel y'i cymhwysir i'r ddwy set nodwedd (Heb ei hidlo a'i hidlo).
Modelu gwerthuso clinigol yn seiliedig ar MemTrax
O'n tair is-set data gwreiddiol (YH, XL, KM), dim ond yr is-set ddata XL cleifion a gafodd ddiagnosis clinigol annibynnol ar gyfer nam gwybyddol (hy, ni ddefnyddiwyd eu sgorau MoCA priodol i sefydlu dosbarthiad arferol o'i gymharu â nam). Yn benodol, cafodd y cleifion XL ddiagnosis o'r naill neu'r llall Prawf clefyd Alzheimer (AD) neu ddementia fasgwlaidd (VAD). Ym mhob un o'r categorïau diagnosis sylfaenol hyn, roedd dynodiad pellach ar gyfer MCI. Roedd diagnosis o MCI, dementia, anhwylder niwrowybyddol fasgwlaidd, ac anhwylder niwrowybyddol oherwydd AD yn seiliedig ar feini prawf diagnostig penodol a nodedig a amlinellwyd yn y Llawlyfr Diagnostig ac Ystadegol o Anhwylderau Meddyliol: DSM-5 [16]. O ystyried y diagnosisau mireinio hyn, cymhwyswyd dau gynllun modelu dosbarthiad ar wahân i is-set ddata XL i nodi lefel difrifoldeb (graddfa'r nam) ar gyfer pob categori diagnosis sylfaenol. Roedd y data a ddefnyddiwyd ym mhob un o'r cynlluniau modelu diagnostig hyn (AD a VaD) yn cynnwys gwybodaeth ddemograffig a hanes cleifion, yn ogystal â pherfformiad MemTrax (MTx-% C, MTx-RT cymedrig). Roedd pob diagnosis wedi'i labelu'n ysgafn os oedd wedi'i ddynodi'n MCI; fel arall, ystyriwyd ei fod yn ddifrifol. I ddechrau, gwnaethom ystyried cynnwys y sgôr MoCA yn y modelau diagnosis (ysgafn yn erbyn difrifol); ond fe wnaethom benderfynu y byddai hynny'n trechu pwrpas ein cynllun modelu rhagfynegol eilaidd. Yma byddai'r dysgwyr yn cael eu hyfforddi gan ddefnyddio nodweddion cleifion eraill sydd ar gael yn hawdd i'r darparwr a metrigau perfformiad y prawf MemTrax symlach (yn lle'r MoCA) yn erbyn y cyfeirnod “safon aur”, y diagnosis clinigol annibynnol. Roedd 69 o achosion yn y set ddata diagnosis AD a 76 achos o VaD (Tabl 2). Yn y ddwy set ddata, roedd 12 nodwedd annibynnol. Yn ogystal â'r 10 nodwedd sydd wedi'u cynnwys yn nosbarthiad sgôr MoCA, roedd hanes cleifion hefyd yn cynnwys gwybodaeth am hanes gorbwysedd a strôc.
Tabl 2
Crynodeb o amrywiadau’r cynllun modelu a ddefnyddir ar gyfer dosbarthu diagnosis o ddifrifoldeb (Mil yn erbyn Difrifol)
| Cynllun Modelu | Ysgafn (Dosbarth negyddol) | Difrifol (Dosbarth Cadarnhaol) |
| MCI-AD yn erbyn AD | 12 (17.4%) | 57 (82.6%) |
| MCI-VaD yn erbyn VaD | 38 (50.0%) | 38 (50.0%) |
Mae nifer a chanran y cleifion ym mhob dosbarth yn cael eu gwahaniaethu yn ôl categori diagnosis sylfaenol (AD neu VaD).
Ystadegau
Perfformiwyd cymhariaeth o nodweddion cyfranogwyr a nodweddion rhifiadol eraill rhwng is-setiau data ar gyfer pob strategaeth ddosbarthu model (i ragfynegi iechyd gwybyddol MoCA a difrifoldeb diagnosis) gan ddefnyddio iaith raglennu Python (fersiwn 2.7.1) [17]. Pennwyd gwahaniaethau perfformiad y model i ddechrau gan ddefnyddio ANOVA un ffactor neu ddau (fel y bo'n briodol) gyda chyfwng hyder o 95% a phrawf gwahaniaeth arwyddocaol gonest Tukey (HSD) i gymharu cymedrau perfformiad. Perfformiwyd yr archwiliad hwn o wahaniaethau rhwng perfformiadau model gan ddefnyddio cyfuniad o Python ac R (fersiwn 3.5.1) [18]. Defnyddiwyd y dull hwn (er y gellir dadlau ei fod yn llai na optimaidd) fel cymorth hewristig yn unig. cam cynnar ar gyfer cymariaethau perfformiad model cychwynnol wrth ragweld cymhwysiad clinigol posibl. Yna fe wnaethom ddefnyddio prawf rheng arwydd Bayesaidd gan ddefnyddio dosbarthiad ôl i bennu tebygolrwydd gwahaniaethau perfformiad model [19]. Ar gyfer y dadansoddiadau hyn, gwnaethom ddefnyddio'r cyfwng –0.01, 0.01, sy'n dynodi pe bai gan ddau grŵp wahaniaeth perfformiad o lai na 0.01, roeddent yn cael eu hystyried yr un peth (o fewn rhanbarth cywerthedd ymarferol), neu fel arall eu bod yn wahanol (un yn well na y llall). Er mwyn cyflawni cymhariaeth Bayesaidd o ddosbarthwyr a chyfrifo'r tebygolrwyddau hyn, defnyddiwyd y llyfrgell baycomp (fersiwn 1.0.2) ar gyfer Python 3.6.4.
Modelu rhagfynegol
Fe wnaethom adeiladu modelau rhagfynegol gan ddefnyddio deg amrywiad cyfanswm ein cynlluniau modelu i ragfynegi (dosbarthu) canlyniad prawf MoCA pob claf neu ddifrifoldeb y diagnosis clinigol. Cymhwyswyd pob dysgwr ac adeiladwyd y modelau gan ddefnyddio'r platfform meddalwedd ffynhonnell agored Weka [20]. Ar gyfer ein dadansoddiad rhagarweiniol, fe wnaethom gyflogi 10 algorithm dysgu a ddefnyddir yn gyffredin: 5-Cymdogion Agosaf, dwy fersiwn o goeden penderfyniadau C4.5, Atchweliad Logistaidd, Perceptron Amlhaenog, Naïve Bayes, dwy fersiwn o Random Forest, Radial Basic Function Network, a Support Vector Peiriant. Disgrifiwyd nodweddion allweddol a chyferbyniadau'r algorithmau hyn mewn man arall [21] (gweler yr Atodiad priodol). Dewiswyd y rhain oherwydd eu bod yn cynrychioli amrywiaeth o wahanol fathau o ddysgwyr ac oherwydd ein bod wedi dangos llwyddiant wrth eu defnyddio mewn dadansoddiadau blaenorol ar ddata tebyg. Dewiswyd gosodiadau hyper-paramedr o'n hymchwil flaenorol gan nodi eu bod yn gadarn ar amrywiaeth o wahanol ddata [22]. Yn seiliedig ar ganlyniadau ein dadansoddiad rhagarweiniol gan ddefnyddio’r un set ddata gyfunol â nodweddion cyffredin a ddefnyddiwyd wedyn yn y dadansoddiad llawn, fe wnaethom nodi tri dysgwr a oedd yn darparu perfformiad cryf cyson ar draws yr holl ddosbarthiadau: Atchweliad Logisteg, Naïve Bayes, a Support Vector Machine.
Traws-ddilysu a metrig perfformiad model
Ar gyfer yr holl fodelu rhagfynegol (gan gynnwys y dadansoddiadau rhagarweiniol), cafodd pob model ei adeiladu gan ddefnyddio traws-ddilysiad 10-plyg, a mesurwyd perfformiad y model gan ddefnyddio Ardal o Dan Gromlin Nodwedd Weithredol y Derbynnydd (AUC). Dechreuwyd traws-ddilysu trwy rannu pob un o'r 10 set ddata cynllun modelu ar hap yn 10 segment cyfartal (plygiadau), gan ddefnyddio naw o'r segmentau hyn i hyfforddi'r model a'r segment sy'n weddill i'w brofi. Ailadroddwyd y weithdrefn hon 10 gwaith, gan ddefnyddio segment gwahanol fel y prawf a osodwyd ym mhob iteriad. Yna cyfunwyd y canlyniadau i gyfrifo canlyniad/perfformiad y model terfynol. Ar gyfer pob cyfuniad dysgwr/set ddata, cafodd y broses gyfan hon ei hailadrodd 10 gwaith gyda'r data'n cael ei rannu'n wahanol bob tro. Roedd y cam olaf hwn yn lleihau tuedd, yn sicrhau y gellir ei ailadrodd, ac yn helpu i bennu perfformiad cyffredinol y model. I gyd (ar gyfer sgôr MoCA a chynlluniau dosbarthu difrifoldeb diagnosis gyda'i gilydd), adeiladwyd 6,600 o fodelau. Roedd hyn yn cynnwys 1,800 o fodelau heb eu hidlo (6 chynllun modelu wedi'u cymhwyso i'r set ddata × 3 dysgwr × 10 rhediad × 10 plyg = 1,800 o fodelau) a 4,800 o fodelau wedi'u hidlo (4 cynllun modelu wedi'u cymhwyso i'r set ddata × 3 dysgwr × 4 techneg dewis nodwedd × 10 rhediad × 10 plyg = 4,800 o fodelau).
Dewis nodwedd
Ar gyfer y modelau wedi'u hidlo, dewiswyd nodweddion (gan ddefnyddio'r pedwar dull graddio nodwedd) o fewn y traws-ddilysiad. Ar gyfer pob un o'r 10 plygiad, gan mai 10% gwahanol o'r set ddata oedd y data prawf, dim ond y pedair nodwedd ddethol uchaf ar gyfer pob set ddata hyfforddi (hy, y naw plyg arall, neu'r 90% sy'n weddill o'r set ddata gyfan) a ddefnyddiwyd i adeiladu'r modelau. Nid oeddem yn gallu cadarnhau pa bedair nodwedd a ddefnyddiwyd ym mhob model, gan nad yw'r wybodaeth honno'n cael ei storio nac ar gael o fewn y llwyfan modelu a ddefnyddiwyd gennym (Weka). Fodd bynnag, o ystyried y cysondeb yn ein dewis cychwynnol o brif nodweddion pan gymhwyswyd y graddwyr i'r set ddata gyfunol gyfan a'r tebygrwydd dilynol mewn perfformiadau modelu, yr un nodweddion hyn (oedran, blynyddoedd addysg, MTx-% C, a MTx-RT cymedrig ) mae'n debyg mai dyma'r pedwar uchaf a ddefnyddir ar yr un pryd â'r dewis nodwedd o fewn y broses groes-ddilysu.
CANLYNIADAU
Dangosir nodweddion rhifiadol cyfranogwyr (gan gynnwys sgoriau MoCA a metrigau perfformiad MemTrax) y setiau data priodol ar gyfer pob strategaeth ddosbarthu enghreifftiol i ragfynegi iechyd gwybyddol a nodir gan MoCA (arferol yn erbyn MCI) a difrifoldeb diagnosis (ysgafn yn erbyn difrifol) yn Nhabl 3.
Tabl 3
Nodweddion cyfranogwyr, sgorau MoCA, a pherfformiad MemTrax ar gyfer pob strategaeth ddosbarthu enghreifftiol
| Strategaeth Dosbarthu | Oedran | Addysg | MoCA wedi'i Addasu | MoCA Heb ei Addasu | MTx-%C | MTx-RT |
| Categori MoCA | 61.9 y (13.1) | 9.6 y (4.6) | 19.2 (6.5) | 18.4 (6.7) | 74.8% (15.0) | 1.4 s (0.3) |
| Difrifoldeb Diagnosis | 65.6 y (12.1) | 8.6 y (4.4) | 16.7 (6.2) | 15.8 (6.3) | 68.3% (13.8) | 1.5 s (0.3) |
Mae gwerthoedd a ddangosir (cymedr, DC) wedi'u gwahaniaethu gan strategaethau dosbarthu modelu yn gynrychioliadol o'r set ddata gyfunol a ddefnyddir i ragfynegi iechyd gwybyddol a nodir gan MoCA (MCI yn erbyn normal) a'r is-set data XL a ddefnyddir yn unig i ragfynegi difrifoldeb diagnosis (ysgafn yn erbyn difrifol).
Ar gyfer pob cyfuniad o sgôr MoCA (wedi'i addasu/heb ei addasu) a throthwy (26/23), roedd gwahaniaeth ystadegol (p = 0.000) ym mhob cymhariaeth pairwise (iechyd gwybyddol arferol yn erbyn MCI) ar gyfer oedran, addysg, a pherfformiad MemTrax (MTx-% C a MTx-RT). Roedd pob is-set ddata claf yn y dosbarth MCI priodol ar gyfer pob cyfuniad ar gyfartaledd tua 9 i 15 mlynedd yn hŷn, wedi adrodd tua phum mlynedd yn llai o addysg, ac roedd ganddynt berfformiad MemTrax llai ffafriol ar gyfer y ddau fetrig.
Dangosir canlyniadau perfformiad modelu rhagfynegol ar gyfer y dosbarthiadau sgôr MoCA gan ddefnyddio'r tri dysgwr uchaf, Logistic Atchweliad, Naïve Bayes, a Machine Vector Support, yn Nhabl 4. Dewiswyd y tri hyn yn seiliedig ar berfformiad absoliwt mwyaf cyson uchel y dysgwr ar draws yr holl fodelau amrywiol. yn berthnasol i'r setiau data ar gyfer yr holl gynlluniau modelu. Ar gyfer y set ddata a’r modelu heb eu hidlo, mae pob un o’r gwerthoedd data yn Nhabl 4 yn nodi perfformiad y model yn seiliedig ar y cymedr CDU priodol sy’n deillio o’r 100 model (10 rhediad × 10 plyg) a adeiladwyd ar gyfer pob cyfuniad o ddysgwyr/cynllun modelu, gyda’r un uchaf yn eu tro. dysgwr perfformio wedi'i nodi mewn print trwm. Tra ar gyfer modelu'r set ddata wedi'i hidlo, mae'r canlyniadau a adroddir yn Nhabl 4 yn adlewyrchu perfformiadau model cyfartalog cyffredinol o 400 o fodelau ar gyfer pob dysgwr gan ddefnyddio pob un o'r dulliau graddio nodweddion (4 dull graddio nodwedd × 10 rhediad × 10 plyg).
Tabl 4
Canlyniadau perfformiad dosbarthiad sgôr MoCA ddeuol (AUC; 0.0–1.0) ar gyfer pob un o’r tri dysgwr sy’n perfformio orau ar gyfer pob cynllun modelu priodol
| Set Nodwedd Wedi'i Ddefnyddio | Sgôr MoCA | Trothwy Torri | Atchweliad Logistaidd | Naïf Bayes | Cymorth peiriant fector |
| Heb ei hidlo (10 nodwedd) | Addaswyd | 23 | 0.8862 | 0.8913 | 0.8695 |
| 26 | 0.8971 | 0.9221 | 0.9161 | ||
| Heb ei addasu | 23 | 0.9103 | 0.9085 | 0.8995 | |
| 26 | 0.8834 | 0.9153 | 0.8994 | ||
| Wedi'i hidlo (4 nodwedd) | Addaswyd | 23 | 0.8929 | 0.8954 | 0.8948 |
| 26 | 0.9188 | 0.9247 | 0.9201 | ||
| Heb ei addasu | 23 | 0.9135 | 0.9134 | 0.9122 | |
| 26 | 0.9159 | 0.9236 | 0.9177 |
Gan ddefnyddio amrywiadau o set nodwedd, sgôr MoCA, a throthwy toriad sgôr MoCA, dangosir y perfformiad uchaf ar gyfer pob cynllun modelu yn beiddgar (ddim o reidrwydd yn ystadegol wahanol i'r holl rai eraill nad ydynt yn beiddgar ar gyfer y model priodol).
O gymharu’r dysgwyr ar draws pob cyfuniad o fersiynau sgôr MoCA a throthwyon (wedi’u haddasu/heb eu haddasu a 23/26, yn y drefn honno) yn y set ddata gyfunol heb ei hidlo (h.y., gan ddefnyddio’r 10 nodwedd gyffredin), Naïve Bayes oedd y dysgwr a berfformiodd orau gyda chyfanswm cyffredinol. perfformiad dosbarthiad o 0.9093. O ystyried y tri dysgwr gorau, dangosodd y profion rheng arwydd cydberthynas Bayesaidd fod y tebygolrwydd (Pr) o Naïve Bayes yn perfformio'n well na'r Atchweliad Logisteg oedd 99.9%. Ar ben hynny, rhwng Naïve Bayes a Support Vector Machine, tebygolrwydd o 21.0% o gywerthedd ymarferol ym mherfformiad y dysgwr (felly, tebygolrwydd o 79.0% y bydd Naïve Bayes yn perfformio'n well na'r Peiriant Fector Cymorth), ynghyd â'r tebygolrwydd o 0.0% y bydd y Peiriant Fector Cymorth yn perfformio'n well, yn fesuradwy. yn atgyfnerthu'r fantais perfformiad ar gyfer Naïve Bayes. Roedd cymhariaeth bellach o fersiwn sgôr MoCA ar draws yr holl ddysgwyr/trothwyon yn awgrymu mantais perfformiad bychan gan ddefnyddio sgorau MoCA heb eu haddasu yn erbyn sgorau wedi'u haddasu (0.9027 yn erbyn 0.8971, yn y drefn honno; Pr (heb ei addasu > wedi'i addasu) = 0.988). Yn yr un modd, roedd cymhariaeth o'r trothwy terfyn ar draws yr holl ddysgwyr a fersiynau sgôr MoCA yn dangos mantais perfformiad dosbarthu bach gan ddefnyddio 26 fel y trothwy dosbarthu yn erbyn 23 (0.9056 yn erbyn 0.8942, yn y drefn honno; Pr (26 > 23) = 0.999). Yn olaf, wrth archwilio perfformiad dosbarthu'r modelau gan ddefnyddio'r canlyniadau wedi'u hidlo yn unig (hy, pedair nodwedd o'r radd flaenaf yn unig), Naïve Bayes (0.9143) yn rhifol oedd y dysgwr a berfformiodd orau ar draws holl fersiynau/trothwyon sgôr MoCA. Fodd bynnag, ar draws yr holl dechnegau graddio nodweddion gyda'i gilydd, perfformiodd yr holl ddysgwyr a berfformiodd orau yn debyg. Dangosodd profion rheng wedi'u harwyddo Bayesaidd 100% o debygolrwydd ymarferol o gyfatebiaeth rhwng pob pâr o ddysgwyr wedi'u hidlo. Yn yr un modd â'r data heb ei hidlo (gan ddefnyddio pob un o'r 10 nodwedd gyffredin), roedd yna fantais perfformiad eto ar gyfer fersiwn heb ei haddasu o sgôr MoCA (Pr (heb ei addasu > wedi'i addasu) = 1.000), yn ogystal â mantais amlwg debyg ar gyfer y trothwy dosbarthu o 26 (Pr (26 > 23) = 1.000). Yn nodedig, roedd perfformiad cyfartalog pob un o’r tri dysgwr uchaf ar draws holl fersiynau/trothwyon sgôr MoCA gan ddefnyddio’r pedair nodwedd uchaf yn unig yn rhagori ar berfformiad cyfartalog unrhyw ddysgwr ar y data heb ei hidlo. Nid yw'n syndod bod perfformiad dosbarthu'r modelau wedi'u hidlo (gan ddefnyddio'r pedair nodwedd o'r radd flaenaf) yn gyffredinol yn well (0.9119) na'r modelau heb eu hidlo (0.8999), waeth beth fo'r modelau dull graddio nodweddion a gafodd eu cymharu â'r modelau priodol hynny gan ddefnyddio pob un o'r 10 cyffredin Nodweddion. Ar gyfer pob dull dewis nodwedd, roedd tebygolrwydd o 100% o fantais perfformiad dros y modelau heb eu hidlo.
Gyda'r cleifion yn cael eu hystyried ar gyfer dosbarthiad difrifoldeb diagnosis AD, gwahaniaethau rhwng grŵp (MCI-AD yn erbyn AD) ar gyfer oedran (p = 0.004 ), addysg (p = 0.028), sgôr MoCA wedi'i addasu/heb ei addasu (p = 0.000), a MTx- % C (p = 0.008) yn ystadegol arwyddocaol; ond ar gyfer MTx-RT nid oedd (p = 0.097). Gyda'r cleifion hynny a ystyriwyd ar gyfer dosbarthiad difrifoldeb diagnosis VaD, gwahaniaethau rhwng grŵp (MCI-VaD yn erbyn VaD) ar gyfer sgôr MoCA wedi'i addasu / heb ei addasu (p = 0.007) a MTx- %C (p = 0.026) a MTx-RT (p = 0.001) yn ystadegol arwyddocaol; tra am oedran (p = 0.511) ac addysg (p = 0.157) nid oedd unrhyw wahaniaethau arwyddocaol rhwng grwpiau.
Dangosir canlyniadau perfformiad modelu rhagfynegol ar gyfer y dosbarthiadau difrifoldeb diagnosis gan ddefnyddio'r tri dysgwr a ddewiswyd yn flaenorol, Atchweliad Logisteg, Naïve Bayes, a Machine Vector Support, yn Nhabl 5. Tra dangosodd dysgwyr ychwanegol a archwiliwyd berfformiadau ychydig yn gryfach yn unigol gydag un o'r ddau gategori diagnosis clinigol , y tri dysgwr a nodwyd gennym fel y rhai mwyaf ffafriol yn ein modelu blaenorol a gynigiodd y perfformiad mwyaf cyson gyda’r ddau gynllun modelu newydd. O gymharu’r dysgwyr ar draws pob un o’r categorïau diagnosis sylfaenol (AD a VaD), nid oedd gwahaniaeth perfformiad dosbarthiad cyson rhwng dysgwyr ar gyfer MCI-VaD yn erbyn VaD, er bod Support Vector Machine yn perfformio’n fwy amlwg ar y cyfan. Yn yr un modd, nid oedd unrhyw wahaniaethau arwyddocaol rhwng dysgwyr ar gyfer y dosbarthiad MCI-AD yn erbyn AD, er bod gan Naïve Bayes (DS) ychydig o fantais perfformiad dros Atchweliad Logisteg (LR) a dim ond lluosogrwydd dibwys dros y Peiriant Fector Cymorth, gyda thebygolrwydd o 61.4%. a 41.7% yn y drefn honno. Ar draws y ddwy set ddata, roedd mantais perfformiad cyffredinol ar gyfer Peiriant Fector Cymorth (SVM), gyda Pr (SVM > LR) = 0.819 a Pr (SVM > DS) = 0.934. Roedd ein perfformiad dosbarthu cyffredinol ar draws yr holl ddysgwyr o ran rhagfynegi difrifoldeb diagnosis yn yr is-set ddata XL yn well yn y categori diagnosis VaD yn erbyn AD (Pr (VAD > AD) = 0.998).
Tabl 5
Canlyniadau perfformiad dosbarthiad difrifoldeb diagnosis clinigol deuol (AUC; 0.0–1.0) ar gyfer pob un o’r tri dysgwr sy’n perfformio orau ar gyfer y ddau gynllun modelu priodol
| Cynllun Modelu | Atchweliad Logistaidd | Naïf Bayes | Cymorth peiriant fector |
| MCI-AD yn erbyn AD | 0.7465 | 0.7810 | 0.7443 |
| MCI-VaD yn erbyn VaD | 0.8033 | 0.8044 | 0.8338 |
Dangosir y perfformiad uchaf ar gyfer pob cynllun modelu yn beiddgar (ddim o reidrwydd yn ystadegol wahanol nag eraill nad ydynt yn beiddgar).
TRAFODAETH
Mae canfod newidiadau mewn iechyd gwybyddol yn gynnar yn bwysig defnyddioldeb ymarferol mewn rheoli iechyd personol ac iechyd y cyhoedd fel ei gilydd. Yn wir, mae hefyd yn flaenoriaeth uchel iawn mewn lleoliadau clinigol i gleifion ledled y byd. Y nod a rennir yw rhybuddio cleifion, rhoddwyr gofal a darparwyr ac annog triniaeth a gofal hydredol priodol a chost-effeithiol cynharach i'r rhai sy'n dechrau profi dirywiad gwybyddol. Gan uno ein tri is-set data ysbyty/clinig(au), fe wnaethom nodi tri dysgwr a oedd yn nodedig o well (gydag un safiad nodedig – Naïve Bayes) i adeiladu modelau rhagfynegol gan ddefnyddio Metrigau perfformiad MemTrax a allai ddosbarthu statws iechyd gwybyddol yn ddibynadwy yn ddeuol (iechyd gwybyddol arferol neu MCI) fel y byddai sgôr cyfanredol MoCA yn ei ddangos. Yn nodedig, gwellodd perfformiad dosbarthu cyffredinol ar gyfer y tri dysgwr pan ddefnyddiodd ein modelau dim ond y pedair nodwedd o’r radd flaenaf a oedd yn cwmpasu’r metrigau perfformiad MemTrax hyn yn bennaf. At hynny, fe wnaethom ddatgelu’r potensial a brofwyd ar gyfer defnyddio’r un dysgwyr a metrigau perfformiad MemTrax mewn cynllun modelu dosbarthiad cymorth diagnostig i wahaniaethu rhwng difrifoldeb dau gategori o ddiagnosis dementia: AD a VaD.
Profi cof yn ganolog i ganfod OC yn gynnar [23, 24]. Felly, mae'n amserol bod MemTrax yn ar-lein derbyniol, deniadol a hawdd ei weithredu prawf sgrinio ar gyfer cof episodig yn y boblogaeth gyffredinol [6]. Mae cywirdeb adnabyddiaeth ac amseroedd ymateb o'r dasg perfformiad parhaus hon yn arbennig o ddadlennol wrth nodi dirywiad cynnar ac esblygol a diffygion canlyniadol yn y prosesau niwroplastig sy'n gysylltiedig â dysgu, cof, a gwybyddiaeth. Hynny yw, mae'r modelau yma sy'n seiliedig yn bennaf ar fetrigau perfformiad MemTrax yn sensitif i ac yn fwy tebygol o ddatgelu diffygion niwropatholegol biolegol yn ystod y cam asymptomatig trosiannol ymhell cyn colled swyddogaethol fwy sylweddol [25], ac yn fwy tebygol o wneud hynny'n rhwydd a chyda'r gost fach iawn. Ashford et al. archwilio'n fanwl batrymau ac ymddygiadau cywirdeb cof adnabod ac amser ymateb mewn defnyddwyr ar-lein a gymerodd ran ar eu pen eu hunain gyda MemTrax [6]. Gan barchu bod y dosraniadau hyn yn hollbwysig wrth fodelu gorau posibl a datblygu cymwysiadau gofal cleifion dilys ac effeithiol, mae diffinio proffiliau amser adnabod ac ymateb sy'n gymwys yn glinigol yn hanfodol i sefydlu cyfeiriad sylfaenol gwerthfawr ar gyfer cyfleustodau clinigol ac ymchwil. Yna mae angen edrych yn agosach ar werth ymarferol MemTrax mewn sgrinio AD ar gyfer nam gwybyddol cam cynnar a chymorth diagnostig gwahaniaethol yng nghyd-destun lleoliad clinigol lle gellir ystyried cyd-forbidrwydd a galluoedd gwybyddol, synhwyraidd a modur sy'n effeithio ar berfformiad prawf. Ac i hysbysu persbectif proffesiynol ac annog defnydd clinigol ymarferol, mae'n hanfodol yn gyntaf i ddangos cymhariaeth â phrawf asesu iechyd gwybyddol sefydledig, er y gallai'r olaf gael ei gyfyngu'n amlwg gan logisteg profi feichus, ataliadau addysg ac iaith, a dylanwadau diwylliannol [26] . Yn hyn o beth, mae'r gymhariaeth ffafriol o MemTrax o ran effeithiolrwydd clinigol â MoCA a honnir yn gyffredin fel safon diwydiant yn arwyddocaol, yn enwedig wrth bwyso a mesur pa mor hawdd yw cyfleustodau a derbyniad cleifion o MemTrax.
Mae archwiliad blaenorol sy'n cymharu MemTrax â MoCA yn amlygu'r rhesymeg a'r dystiolaeth ragarweiniol sy'n gwarantu ein hymchwiliad modelu [8]. Fodd bynnag, roedd y gymhariaeth flaenorol hon yn cysylltu'r ddau fetrig perfformiad MemTrax allweddol a archwiliwyd gennym â statws gwybyddol fel y'i pennwyd gan MoCA a diffiniwyd ystodau a gwerthoedd torbwynt priodol. Fe wnaethom ddyfnhau asesiad cyfleustodau clinigol MemTrax trwy archwilio dull rhagfynegol yn seiliedig ar fodelu a fyddai’n rhoi ystyriaeth fwy unigol i baramedrau claf-benodol eraill a allai fod yn berthnasol. Mewn cyferbyniad ag eraill, ni welsom fantais mewn perfformiad model gan ddefnyddio cywiriad addysg (addasiad) i'r sgôr MoCA neu wrth amrywio'r trothwy sgôr cyfun MoCA sy'n gwahaniaethu ym maes iechyd gwybyddol o'r 26 i 23 a argymhellwyd yn wreiddiol [12, 15]. Mewn gwirionedd, roedd y fantais perfformiad dosbarthiad yn ffafrio defnyddio'r sgôr MoCA heb ei addasu a'r trothwy uwch.
Pwyntiau allweddol mewn ymarfer clinigol
Yn aml, gwneir y defnydd gorau o ddysgu â pheiriant ac mae'n fwyaf effeithiol wrth fodelu rhagfynegol pan fo'r data'n helaeth ac yn aml-ddimensiwn, hynny yw, pan fo nifer o arsylwadau ac amrywiaeth eang cydredol o briodoleddau gwerth uchel (cyfrannol). Ac eto, gyda'r data cyfredol hyn, perfformiodd y modelau wedi'u hidlo gyda dim ond pedair nodwedd ddethol yn well na'r rhai sy'n defnyddio pob un o'r 10 nodwedd gyffredin. Mae hyn yn awgrymu nad oedd gan ein set ddata ysbytai gyfanredol y nodweddion clinigol priodol (gwerth uchel) i ddosbarthu’r cleifion yn y ffordd orau bosibl. Serch hynny, mae'r pwyslais graddio nodweddion ar fetrigau perfformiad allweddol MemTrax - MTx-% C a MTx-RT - yn cefnogi'n gryf adeiladu modelau sgrinio diffyg gwybyddol cyfnod cynnar o amgylch y prawf hwn sy'n syml, yn hawdd i'w weinyddu, yn gost isel, ac yn ddadlennol iawn o ran perfformiad cof, o leiaf ar hyn o bryd fel sgrin gychwynnol ar gyfer dosbarthiad deuaidd o statws iechyd gwybyddol. O ystyried y straen cynyddol ar ddarparwyr a systemau gofal iechyd, dylai prosesau sgrinio cleifion a chymwysiadau clinigol gael eu datblygu'n addas gyda phwyslais ar gasglu, olrhain a modelu'r nodweddion cleifion hynny a'r metrigau prawf hynny sydd fwyaf defnyddiol, manteisiol, ac sydd wedi'u profi'n effeithiol mewn diagnostig. a chymorth rheoli cleifion.
Gyda’r ddau fetrig MemTrax allweddol yn ganolog i ddosbarthiad MCI, roedd gan ein dysgwr a berfformiodd orau (Naïve Bayes) berfformiad rhagfynegol uchel iawn yn y rhan fwyaf o fodelau (AUC dros 0.90) gyda chymhareb gwir-gadarnhaol i ffug-bositif yn agos at neu ychydig yn fwy na 4 : 1. Byddai cymhwysiad clinigol trosiadol yn defnyddio'r dysgwr hwn felly'n dal (dosbarthu'n gywir) y rhan fwyaf o lawer o'r rhai sydd â diffyg gwybyddol, tra'n lleihau'r gost sy'n gysylltiedig â dosbarthu ar gam bod rhywun ag iechyd gwybyddol arferol â diffyg gwybyddol (ffug positif) neu colli'r dosbarthiad hwnnw ymhlith y rhai sydd â diffyg gwybyddol (negyddol ffug). Gallai’r naill neu’r llall o’r senarios hyn o gamddosbarthu osod baich seico-gymdeithasol gormodol ar y claf a’r rhai sy’n rhoi gofal.
Tra yn y dadansoddiadau rhagarweiniol a llawn y gwnaethom ddefnyddio pob un o’r deg dysgwr ym mhob cynllun modelu, fe wnaethom ganolbwyntio ein canlyniadau ar y tri dosbarthwr sy’n dangos y perfformiad cryf mwyaf cyson. Roedd hyn hefyd i amlygu, yn seiliedig ar y data hyn, y dysgwyr a fyddai’n perfformio’n ddibynadwy ar lefel uchel mewn cymhwysiad clinigol ymarferol wrth bennu dosbarthiad statws gwybyddol. At hynny, oherwydd bod yr astudiaeth hon wedi'i bwriadu fel ymchwiliad rhagarweiniol i ddefnyddioldeb dysgu peirianyddol ar sgrinio gwybyddol a'r heriau clinigol amserol hyn, gwnaethom y penderfyniad i gadw'r technegau dysgu yn syml ac yn gyffredinol, gydag ychydig iawn o diwnio paramedr. Rydym yn gwerthfawrogi y gallai’r dull hwn fod wedi cyfyngu ar y potensial ar gyfer galluoedd rhagfynegi sy’n fwy penodol i’r claf wedi’u diffinio’n fwy cyfyng. Yn yr un modd, tra bod hyfforddi’r modelau gan ddefnyddio’r prif nodweddion yn unig (dull wedi’i hidlo) yn ein hysbysu ymhellach ynglŷn â’r data hyn (yn benodol i’r diffygion yn y data a gasglwyd ac yn amlygu gwerth optimeiddio amser ac adnoddau clinigol gwerthfawr), rydym yn cydnabod ei bod yn gynamserol culhau dylid ystyried cwmpas y modelau ac, felly, y cyfan (a nodweddion eraill) gydag ymchwil yn y dyfodol nes bod gennym broffil mwy pendant o nodweddion blaenoriaeth a fyddai'n berthnasol i'r boblogaeth eang. Felly, rydym hefyd yn cydnabod yn llawn y byddai angen data mwy cynhwysol a chynrychioliadol yn fras ac optimeiddio’r modelau hyn a modelau eraill cyn eu hintegreiddio i gymhwysiad clinigol effeithiol, yn enwedig i ddarparu ar gyfer cyd-forbidrwydd sy’n effeithio ar berfformiad gwybyddol y byddai angen eu hystyried mewn gwerthusiad clinigol pellach.
Golygwyd cyfleustodau MemTrax ymhellach trwy fodelu difrifoldeb y clefyd yn seiliedig ar ddiagnosis clinigol ar wahân. Nid oedd perfformiad dosbarthu cyffredinol gwell o ran rhagweld difrifoldeb VaD (o'i gymharu ag AD). syndod o ystyried y nodweddion proffil claf yn y modelau sy'n benodol i iechyd fasgwlaidd a risg strôc, hy, gorbwysedd, hyperlipidemia, diabetes, ac (wrth gwrs) hanes strôc. Er y byddai wedi bod yn fwy dymunol a phriodol i gael yr un asesiad clinigol wedi'i gynnal ar gleifion wedi'u paru ag iechyd gwybyddol arferol i hyfforddi'r dysgwyr gyda'r data mwy cynhwysol hyn. Mae hyn yn arbennig o gyfiawn, gan fod MemTrax wedi'i fwriadu i gael ei ddefnyddio'n bennaf ar gyfer canfod diffyg gwybyddol yn y cyfnod cynnar ac olrhain newid unigol wedi hynny. Mae hefyd yn gredadwy bod y dosbarthiad mwy dymunol o ddata yn y set ddata VaD wedi cyfrannu'n rhannol at y perfformiad modelu cymharol well. Roedd y set ddata VaD yn gytbwys rhwng y ddau ddosbarth, ond nid oedd y set ddata AD gyda llawer llai o gleifion MCI yn gytbwys. Yn enwedig mewn setiau data bach, gall hyd yn oed ychydig o achosion ychwanegol wneud gwahaniaeth mesuradwy. Mae'r ddau safbwynt yn ddadleuon rhesymol sy'n sail i'r gwahaniaethau mewn perfformiad modelu difrifoldeb clefydau. Fodd bynnag, mae priodoli perfformiad gwell yn gymesur i nodweddion rhifiadol set ddata neu'r nodweddion cynhenid sy'n benodol i'r cyflwyniad clinigol dan sylw yn gynamserol. Serch hynny, dangosodd y nofel hon ddefnyddioldeb model dosbarthu rhagfynegol MemTrax yn rôl cymorth diagnostig clinigol yn darparu persbectif gwerthfawr ac mae'n cadarnhau'r ymgais i gael archwiliad ychwanegol gyda chleifion ar draws continwwm MCI.
Mae gweithrediad ac arddangosiad MemTrax a'r modelau hyn yn Tsieina, lle mae'r iaith a'r diwylliant yn dra gwahanol i ranbarthau eraill o ddefnyddioldeb sefydledig (ee Ffrainc, yr Iseldiroedd, a'r Unol Daleithiau) [7, 8, 27], yn tanlinellu ymhellach y potensial am dderbyniad byd-eang eang a gwerth clinigol platfform seiliedig ar MemTrax. Mae hon yn enghraifft amlwg wrth ymdrechu i gysoni data a datblygu normau rhyngwladol ymarferol ac adnoddau modelu ar gyfer sgrinio gwybyddol sydd wedi'u safoni ac sy'n hawdd eu haddasu i'w defnyddio ledled y byd.
Y camau nesaf mewn modelu a chymhwyso dirywiad gwybyddol
Mae camweithrediad gwybyddol mewn AD yn wir yn digwydd ar gontinwwm, nid mewn cyfnodau neu gamau arwahanol [28, 29]. Fodd bynnag, yn y cyfnod cynnar hwn, ein nod oedd sefydlu ein gallu yn gyntaf i adeiladu model yn ymgorffori MemTrax a all wahaniaethu'n sylfaenol rhwng “normal” ac “ddim yn normal”. Data empirig mwy cynhwysol (e.e., delweddu ymennydd, nodweddion genetig, biomarcwyr, cyd-forbidrwydd, a marcwyr swyddogaethol cymhleth gweithgareddau sy'n gofyn am wybyddol rheoli) [30] ar draws rhanbarthau byd-eang amrywiol, poblogaethau, a grwpiau oedran i hyfforddi a datblygu modelau dysgu peirianyddol mwy soffistigedig (gan gynnwys ensemble wedi'i bwysoli'n briodol) a fydd yn cefnogi gradd uwch o ddosbarthiad uwch, hynny yw, y gallu i gategoreiddio grwpiau o gleifion â MCI i mewn i is-setiau llai a mwy diffiniol ar hyd y continwwm dirywiad gwybyddol. At hynny, mae diagnosis clinigol cydredol ar gyfer unigolion ar draws poblogaethau cleifion amrywiol yn rhanbarthol yn hanfodol hyfforddi i bob pwrpas y modelau mwy cynhwysol a chadarn hyn y gellir eu rhagweld. Bydd hyn yn hwyluso rheolaeth achosion haenedig mwy penodol ar gyfer y rhai sydd â chefndir tebyg, dylanwadau, a phroffiliau gwybyddol nodweddiadol sydd wedi'u diffinio'n fwy cyfyng ac felly'n gwneud y gorau o gymorth penderfyniadau clinigol a gofal cleifion.
Mae llawer o'r ymchwil glinigol berthnasol hyd yma wedi mynd i'r afael â chleifion â dementia ysgafn o leiaf; ac, yn ymarferol, yn rhy aml dim ond ar gamau datblygedig y ceisir ymyrryd â chleifion. Fodd bynnag, oherwydd bod dirywiad gwybyddol yn dechrau ymhell cyn i feini prawf clinigol ar gyfer dementia gael eu bodloni, gallai sgrin gynnar sy'n seiliedig ar MemTrax a gymhwysir yn effeithiol annog addysg briodol i unigolion am y clefyd a'i ddilyniannau ac ysgogi ymyriadau cynharach a mwy amserol. Felly, gallai canfod yn gynnar gefnogi ymglymiadau addas yn amrywio o ymarfer corff, diet, cefnogaeth emosiynol, a gwell cymdeithasu i ymyrraeth ffarmacolegol ac atgyfnerthu newidiadau sy'n gysylltiedig â chleifion mewn ymddygiad a chanfyddiad a allai, yn unigol neu gyda'i gilydd, liniaru neu o bosibl atal datblygiad dementia [31, 32] . Ar ben hynny, gyda effeithiol sgrinio cynnar, gall unigolion a’u teuluoedd gael eu hannog i ystyried treialon clinigol neu gael cwnsela a chymorth arall gan y gwasanaethau cymdeithasol i helpu i egluro disgwyliadau a bwriadau a rheoli tasgau dyddiol. Gallai dilysu pellach a defnydd ymarferol eang yn y ffyrdd hyn fod yn allweddol i liniaru neu atal dilyniant MCI, AD, ac ADRD i lawer o unigolion.
Yn wir, nid yw pen isel ystod oedran y claf yn ein hastudiaeth yn cynrychioli'r boblogaeth o bryder traddodiadol ag AD. Serch hynny, mae'r oedran cyfartalog ar gyfer pob grŵp a ddefnyddiwyd yn y cynlluniau modelu dosbarthiad yn seiliedig ar sgôr/trothwy MoCA a difrifoldeb diagnosis (Tabl 3) yn tanlinellu bod mwyafrif clir (dros 80%) yn 50 oed o leiaf. Mae'r dosbarthiad hwn felly yn briodol iawn ar gyfer cyffredinoli, gan gefnogi defnyddioldeb y modelau hyn yn y boblogaeth sy'n nodweddu'r rhai yr effeithir arnynt yn nodweddiadol gan cychwyniad cynnar a salwch niwrowybyddol cynyddol oherwydd AD a VaD. Hefyd, mae tystiolaeth a phersbectif diweddar yn pwysleisio'r ffactorau cydnabyddedig hynny (ee, gorbwysedd, gordewdra, diabetes, ac ysmygu) a allai gyfrannu at lefelau cynnar uwch. sgorau risg fasgwlaidd oedolion a chanol oes ac o ganlyniad anaf fasgwlaidd cynnil i'r ymennydd sy'n datblygu'n llechwraidd gydag effeithiau amlwg hyd yn oed mewn pobl ifanc oedolion [33–35]. Yn unol â hynny, y cyfle sgrinio cychwynnol mwyaf optimaidd ar gyfer canfod yn gynnar cam diffygion gwybyddol a chychwyn strategaethau atal ac ymyrryd effeithiol i fynd i'r afael â dementia yn llwyddiannus yn deillio o archwilio ffactorau cyfrannol a dangosyddion rhagflaenol ar draws y sbectrwm oedran, gan gynnwys oedolaeth gynnar ac o bosibl plentyndod hyd yn oed (gan nodi perthnasedd ffactorau genetig fel apolipoprotein E o gyfnod beichiogrwydd cynnar).
Yn ymarferol, nid yw diagnosisau clinigol dilys a gweithdrefnau costus ar gyfer delweddu uwch, proffilio genetig, a mesur biomarcwyr addawol bob amser ar gael yn hawdd neu hyd yn oed yn ymarferol i lawer o ddarparwyr. Felly, mewn llawer o achosion, efallai y bydd yn rhaid i ddosbarthiad statws iechyd gwybyddol cyffredinol cychwynnol ddeillio o fodelau sy'n defnyddio metrigau syml eraill a ddarperir gan y claf (ee, hunan-gofnodedig problemau cof, meddyginiaethau cyfredol, a chyfyngiadau gweithgaredd arferol) a nodweddion demograffig cyffredin [7]. Cofrestrfeydd fel Prifysgol California Brain Health Cofrestrfa (https://www.brainhealthregistry.org/) [27] ac eraill sydd ag ehangder cynhenid fwy o symptomau hunan-gofnodedig, mesurau ansoddol (ee cwsg a gwybyddiaeth bob dydd), meddyginiaethau, statws iechyd, a hanes, a bydd demograffeg manylach yn allweddol i ddatblygu a dilysu cymhwysiad ymarferol y modelau mwy cyntefig hyn yn y clinig. Ymhellach, gall prawf fel MemTrax, sydd wedi dangos defnyddioldeb wrth asesu swyddogaeth cof, mewn gwirionedd ddarparu amcangyfrif llawer gwell o batholeg AD na marcwyr biolegol. O ystyried mai nodwedd graidd patholeg AD yw amhariad ar niwroplastigedd a cholled hynod gymhleth o synapsau, sy'n cael ei amlygu fel episodig. camweithrediad cof, mesur sy'n asesu cof episodig mewn gwirionedd darparu amcangyfrif gwell o faich patholegol AD na marcwyr biolegol yn y claf byw [36].
Gyda'r holl fodelau rhagfynegi - boed wedi'u hategu gan ddata cymhleth a chynhwysol o'r dechnoleg ddiweddaraf a mewnwelediadau clinigol wedi'u mireinio ar draws meysydd lluosog neu'r rhai sydd wedi'u cyfyngu i wybodaeth fwy sylfaenol sydd ar gael yn rhwydd ac sy'n nodweddiadol o broffiliau cleifion presennol - mantais gydnabyddedig deallusrwydd artiffisial a dysgu peirianyddol yw y gall y modelau canlyniadol syntheseiddio a “dysgu” yn anwythol o ddata a phersbectif newydd perthnasol a ddarperir gan ddefnydd parhaus o gymwysiadau. Yn dilyn trosglwyddo technoleg ymarferol, wrth i’r modelau yma (ac i’w datblygu) gael eu cymhwyso a’u cyfoethogi â mwy o achosion a data perthnasol (gan gynnwys cleifion â chyd-forbidrwydd a allai gyflwyno gyda dirywiad gwybyddol dilynol), bydd perfformiad rhagfynegi a dosbarthiad iechyd gwybyddol yn fwy cadarn, gan arwain at ddefnyddioldeb cefnogi penderfyniadau clinigol mwy effeithiol. Bydd yr esblygiad hwn yn cael ei wireddu'n llawnach ac yn ymarferol trwy ymgorffori MemTrax i lwyfannau arfer (wedi'i dargedu i'r galluoedd sydd ar gael) y gallai darparwyr gofal iechyd eu defnyddio mewn amser real yn y clinig.
Mae data hydredol ystyrlon y mae galw mawr amdano yn hanfodol i ddilysu a defnyddioldeb model MemTrax ar gyfer cymorth diagnostig a gofal cleifion. Trwy arsylwi a chofnodi'r newidiadau cydredol (os o gwbl) mewn statws clinigol ar draws ystod ddigonol o normalrwydd trwy MCI cyfnod cynnar, gellir hyfforddi'r modelau ar gyfer asesu a dosbarthu parhaus priodol a'u haddasu wrth i gleifion heneiddio a chael eu trin. Hynny yw, gall cyfleustodau dro ar ôl tro helpu i olrhain newidiadau gwybyddol ysgafn yn hydredol, effeithiolrwydd ymyrraeth, a chynnal gofal haenedig gwybodus. Mae'r dull hwn yn cyd-fynd yn agosach ag arfer clinigol a rheoli cleifion ac achosion.
Cyfyngiadau
Rydym yn gwerthfawrogi’r her a’r gwerth wrth gasglu data clinigol glân mewn clinig/lleoliad ysbyty a reolir. Serch hynny, byddai wedi cryfhau ein modelu pe bai ein setiau data yn cynnwys mwy o gleifion â nodweddion cyffredin. At hynny, yn benodol i’n modelu diagnosis, byddai wedi bod yn fwy dymunol a phriodol i gael yr un asesiad clinigol wedi’i gynnal ar gleifion cyfatebol ag iechyd gwybyddol arferol i hyfforddi’r dysgwyr. Ac fel y tanlinellir gan y perfformiad dosbarthu uwch gan ddefnyddio'r set ddata wedi'i hidlo (dim ond y pedair nodwedd o'r radd flaenaf), mwy cyffredinol a mae'n debygol y byddai mesurau/dangosyddion iechyd gwybyddol wedi gwella perfformiad modelu gyda mwy o nodweddion cyffredin ar draws yr holl gleifion.
Gallai rhai cyfranogwyr fod wedi bod yn profi salwch eraill ar yr un pryd a allai fod wedi ysgogi diffygion gwybyddol dros dro neu gronig. Heblaw am is-set data XL lle y dosbarthwyd cleifion yn ddiagnostig fel rhai oedd ag AD neu VaD, ni chasglwyd/adroddwyd data comorbidrwydd yng nghronfa cleifion YH, a'r cyd-forbidrwydd a adroddwyd yn bennaf o bell ffordd yn yr is-set data KM oedd diabetes. Gellir dadlau, fodd bynnag, y byddai cynnwys cleifion yn ein cynlluniau modelu â chyd-forbidrwydd a allai ysgogi neu waethygu lefel o ddiffyg gwybyddol a pherfformiad MemTrax is o ganlyniad yn fwy cynrychioliadol o boblogaeth cleifion targed y byd go iawn ar gyfer y sgrinio gwybyddol cynnar mwy cyffredinol hwn. a dull modelu. Wrth symud ymlaen, mae diagnosis cywir o gyd-forbidrwydd a allai effeithio ar berfformiad gwybyddol yn gyffredinol fuddiol ar gyfer optimeiddio'r modelau a chymwysiadau gofal cleifion canlyniadol.
Yn olaf, defnyddiodd cleifion is-set ddata YH a KM ffôn clyfar i sefyll y prawf MemTrax, tra bod nifer gyfyngedig o'r cleifion is-set data XL yn defnyddio iPad a'r gweddill yn defnyddio ffôn clyfar. Gallai hyn fod wedi cyflwyno mân wahaniaeth cysylltiedig â dyfeisiau ym mherfformiad MemTrax ar gyfer modelu dosbarthiad MoCA. Fodd bynnag, byddai gwahaniaethau (os o gwbl) yn MTx-RT, er enghraifft, rhwng dyfeisiau yn debygol o fod yn ddibwys, yn enwedig gyda phob cyfranogwr yn cael prawf “arfer” ychydig cyn y perfformiad prawf a gofnodwyd. Serch hynny, mae defnyddioldeb y ddwy ddyfais llaw hyn o bosibl yn peryglu cymhariaeth uniongyrchol a/neu integreiddio â chanlyniadau MemTrax eraill lle ymatebodd defnyddwyr i ailadrodd lluniau trwy gyffwrdd â'r bylchwr ar fysellfwrdd cyfrifiadur.
Pwyntiau allweddol ar ddefnyddioldeb modelu rhagfynegol MemTrax
- • Gallai ein modelau rhagfynegol sy'n perfformio orau sy'n cwmpasu metrigau perfformiad MemTrax dethol ddosbarthu statws iechyd gwybyddol (iechyd gwybyddol arferol neu MCI) yn ddibynadwy fel y byddai'r prawf MoCA a gydnabyddir yn eang yn ei ddangos.
- • Mae'r canlyniadau hyn yn cefnogi integreiddio metrigau perfformiad MemTrax dethol i mewn i raglen sgrinio model rhagfynegol dosbarthiad ar gyfer nam gwybyddol cam cynnar.
- • Datgelodd ein modelu dosbarthiad hefyd y potensial ar gyfer defnyddio perfformiad MemTrax mewn ceisiadau i wahaniaethu rhwng difrifoldeb diagnosis dementia.
Mae'r canfyddiadau newydd hyn yn sefydlu tystiolaeth ddiffiniol sy'n cefnogi defnyddioldeb dysgu peirianyddol wrth adeiladu modelau dosbarthu cadarn sy'n seiliedig ar MemTrax ar gyfer cymorth diagnostig wrth reoli achosion clinigol effeithiol a gofal cleifion ar gyfer unigolion â nam gwybyddol.
Cydnabyddiaeth
Rydym yn cydnabod gwaith J. Wesson Ashford, Curtis B. Ashford, a chydweithwyr am ddatblygu a dilysu’r dasg ac offeryn cydnabyddiaeth barhaus ar-lein (MemTrax) a ddefnyddir yma ac rydym yn ddiolchgar i’r cleifion niferus â dementia a gyfrannodd at yr ymchwil sylfaenol hollbwysig . Diolchwn hefyd i Xianbo Zhou a'i gydweithwyr yn SJN Biomed LTD, ei gydweithwyr a'i gydweithwyr yn yr ysbytai/safleoedd clinig, yn enwedig Drs. M. Luo ac M. Zhong, a helpodd gyda recriwtio cyfranogwyr, amserlennu profion, a chasglu, cofnodi, a rheoli'r data pen blaen, a'r cyfranogwyr gwirfoddol a roddodd eu hamser gwerthfawr ac a ymrwymodd i sefyll y profion a darparu y data gwerthfawr i ni eu gwerthuso yn yr astudiaeth hon. hwn cefnogwyd yr astudiaeth yn rhannol gan y MD Scientific Research Rhaglen Prifysgol Feddygol Kunming (Rhif Grant 2017BS028 i XL) a Rhaglen Ymchwil Adran Gwyddoniaeth a Thechnoleg Yunnan (Rhif Grant 2019FE001 (-222) i XL).
Mae J. Wesson Ashford wedi ffeilio cais am batent ar gyfer defnyddio'r patrwm cydnabyddiaeth barhaus penodol a ddisgrifir yn y papur hwn ar gyfer cyffredinol profi cof.
Mae MemTrax, LLC yn gwmni sy'n eiddo i Curtis Ashford, ac mae'r cwmni hwn yn rheoli'r profi cof system a ddisgrifir yn y papur hwn.
Datgeliadau awduron ar gael ar-lein (https://www.j-alz.com/manuscript-disclosures/19-1340r2).
CYFEIRIADAU
| [1] Cymdeithas Alzheimer (2016) 2016 Ffeithiau clefyd Alzheimer a ffigurau. Dement Alzheimer 12, 459–509. | |
| [2] Gresenz CR , Mitchell JM , Marrone J , Federoff HJ (2019) Effaith y cyfnod cynnar Clefyd Alzheimer ar ganlyniadau ariannol cartrefi. Econ Iechyd 29, 18–29. | |
| [3] | Foster NL , Bondi MW , Das R , Foss M , Hershey LA , Koh S , Logan R , Poole C , Shega JW , Sood A , Thothala N , Wicklund M , Yu M , Bennett A , Wang D (2019) Gwella ansawdd yn niwroleg: Set mesur ansawdd nam gwybyddol ysgafn. Niwroleg 93, 705–713. |
| [4] Tong T , Thokala P , McMillan B , Ghosh R , Brazier J (2017) Cost effeithiolrwydd defnyddio profion sgrinio gwybyddol ar gyfer canfod dementia a nam gwybyddol ysgafn mewn gofal sylfaenol. Seiciatreg Int J Geriatr 32, 1392–1400. | |
| [5] Ashford JW , Gere E , Bayley PJ (2011) Mesur cof mewn lleoliadau grŵp mawr gan ddefnyddio prawf adnabod parhaus. J Alzheimers Dis 27, 885–895. | |
| [6] | Ashford JW , Tarpin-Bernard F , Ashford CB , Ashford MT (2019) Tasg adnabyddiaeth barhaus gyfrifiadurol ar gyfer mesur cof episodig. J Alzheimers Dis 69, 385–399. |
| [7] | Bergeron MF , Landset S , Tarpin-Bernard F , Ashford CB , Khoshgoftaar TM , Ashford JW (2019) Perfformiad cof episodig mewn modelu dysgu peiriannau ar gyfer rhagfynegi dosbarthiad statws iechyd gwybyddol. J Alzheimers Dis 70, 277–286. |
| [8] van der Hoek MD , Nieuwenhuizen A , Keijer J , Ashford JW (2019) The Prawf MemTrax o'i gymharu ag amcangyfrif yr asesiad gwybyddol montreal o nam gwybyddol ysgafn. J Alzheimers Dis 67, 1045–1054. | |
| [9] | Falcone M , Yadav N , Poellabauer C , Flynn P (2013) Defnyddio synau llafariad ynysig ar gyfer dosbarthu anafiadau trawmatig ysgafn i'r ymennydd. Yn 2013 Cynhadledd Ryngwladol IEEE ar Acwsteg, Prosesu Lleferydd a Signalau, Vancouver, BC, tt. 7577–7581. |
| [10] | Dabek F , Caban JJ (2015) Trosoledd data mawr i fodelu'r tebygolrwydd o ddatblygu cyflyrau seicolegol ar ôl cyfergyd. Procedia Comput Sci 53, 265–273. |
| [11] | Climent MT , Pardo J , Munoz-Almaraz FJ , Guerrero MD , Moreno L (2018) Coeden benderfynu ar gyfer canfod nam gwybyddol yn gynnar gan fferyllwyr cymunedol. Ffarmacol blaen 9, 1232. |
| [12] | Nasreddine ZS , Phillips NA , Bedirian V , Charbonneau S , Whitehead V , Collin I , Cummings JL , Chertkow H (2005) The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: Offeryn sgrinio byr ar gyfer nam gwybyddol ysgafn. J Am Giatr Soc 53, 695–699. |
| [13] | Yu J , Li J , Huang X (2012) Fersiwn Beijing o'r asesiad gwybyddol montreal fel arf sgrinio byr ar gyfer nam gwybyddol ysgafn: Astudiaeth yn y gymuned. Seiciatreg BMC 12, 156. |
| [14] | Chen KL , Xu Y , Chu AQ , Ding D , Liang XN , Nasreddine ZS , Dong Q , Hong Z , Zhao QH , Guo QH (2016) Dilysu'r fersiwn Tsieineaidd o asesiad gwybyddol Montreal sylfaenol ar gyfer sgrinio nam gwybyddol ysgafn. J Am Giatr Soc 64, e285–e290. |
| [15] | Carson N , Leach L , Murphy KJ (2018) Ailarchwiliad o sgorau terfyn Asesiad Gwybyddol Montreal (MoCA). Int J Geiatr Seiciatryddol 33, 379–388. |
| [16] | Cymdeithas Seiciatrig America (2013) Tasglu Llawlyfr diagnostig ac ystadegol o anhwylderau meddwl: DSM-5™, American Psychiatric Publishing, Inc., Washington, DC. |
| [17] | Python. Sefydliad Meddalwedd Python, http://www.python.org, Cyrchwyd Tachwedd 15, 2019. |
| [18] | R Grŵp Craidd, R: Iaith ac amgylchedd ar gyfer cyfrifiadura ystadegol R Sylfaen ar gyfer Cyfrifiadura Ystadegol, Fienna, Awstria. https://www.R-project.org/, 2018, Cyrchwyd Tachwedd 15, 2019. |
| [19] | Benavoli A , Corani G , Demšar J , Zaffalon M (2017) Amser ar gyfer newid: Tiwtorial ar gyfer cymharu dosbarthwyr lluosog trwy ddadansoddiad Bayesaidd. J Mach Dysgwch Res 18, 1–36. |
| [20] | Frank E , Hall MA , Witten IH (2016) The WEKA Workbench. Yn Mwyngloddio Data: Offer a Thechnegau Dysgu Peiriannau Ymarferol, Frank E, Hall MA, Witten IH, Pal CJ, gol. Morgan Kaufmann https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/Witten_et_al_2016_appendix.pdf |
| [21] | Bergeron MF , Landset S , Maugans TA , Williams VB , Collins CL , Wasserman EB , Khoshgoftaar TM (2019) Dysgu peirianyddol wrth fodelu datrysiad symptomau cyfergyd chwaraeon ysgol uwchradd. Ymarfer Chwaraeon Med Sci 51, 1362–1371. |
| [22] | Van Hulse J , Khoshgoftaar TM , Napolitano A (2007) Safbwyntiau arbrofol ar ddysgu o ddata anghydbwysedd. Yn Trafodion y 24ain Gynhadledd Ryngwladol ar Ddysgu Peiriannau, Corvalis, Oregon, UDA, tt. 935-942. |
| [23] | Ashford JW , Kolm P , Colliver JA , Bekian C , Hsu LN (1989) Gwerthuso claf Alzheimer a'r cyflwr meddwl bach: Dadansoddiad cromlin nodweddiadol yr eitem.P. J Gerontol 44, 139–146. |
| [24] Ashford JW , Jarvik L (1985) Clefyd Alzheimer: A yw plastigrwydd niwron yn dueddol o ddirywiad niwroffibrilaidd echelinol? N Engl J Med 313, 388–389. | |
| [25] Jack CR Jr , Therneau TM , Weigand SD , Wiste HJ , Knopman DS , Vemuri P , Lowe VJ , Mielke MM , Roberts RO , Machulda MM , Graff-Radford J , Jones DT , Schwarz CG , Gunter JL , Senjem , Senjem . , Rocca WA , Petersen RC (2019) Nifer yr achosion o endidau sbectrwm Alzheimer sy'n fiolegol yn erbyn diffiniad clinigol gan ddefnyddio'r Sefydliad Cenedlaethol ar Heneiddio-Alzheimer's Ymchwil Cymdeithas fframwaith. JAMA Neurol 76, 1174–1183. | |
| [26] Zhou X , Ashford JW (2019) Cynnydd mewn offerynnau sgrinio ar gyfer Clefyd Alzheimer. Heneiddio Med 2, 88–93. | |
| [27] Weiner MW , Nosheny R , Camacho M , Truran-Sacrey D , Mackin RS , Flenniken D , Ulbricht A , Insel P , Finley S , Fockler J , Veitch D (2018) The Brain Health Cofrestrfa: Llwyfan ar y rhyngrwyd ar gyfer recriwtio, asesu a monitro hydredol o gyfranogwyr ar gyfer astudiaethau niwrowyddoniaeth. Dement Alzheimer 14, 1063–1076. | |
| [28] Ashford JW , Schmitt FA (2001) Modelu cwrs amser Alzheimer dementia. Curr Cynrychiolydd Seiciatreg 3, 20–28. | |
| [29] | Li X , Wang X , Su L , Hu X , Han Y (2019) Sino Astudiaeth Hydredol ar Ddirywiad Gwybyddol (SILCODE): Protocol ar gyfer astudiaeth arsylwi hydredol Tsieineaidd i ddatblygu modelau rhagfynegi risg o drawsnewid i nam gwybyddol ysgafn mewn unigolion â gwybyddol goddrychol dirywiad. BMJ Agored 9, e028188. |
| [30] Tarnanas I , Tsolaki A , Wiederhold M , Wiederhold B , Tsolaki M (2015) Amrywioldeb dilyniant biomarcwr pum mlynedd ar gyfer Dementia clefyd Alzheimer rhagfynegiad: A all marciwr gweithgareddau offerynnol cymhleth o fyw bob dydd lenwi'r bylchau? Dement Alzheimer (Amst) 1, 521–532. | |
| [31] McGurran H , Glenn JM , Madero EN , Bott NT (2019) Atal a thrin clefyd Alzheimer: Mecanweithiau biolegol ymarfer corff. J Alzheimers Dis 69, 311–338. | |
| [32] Mendiola-Precoma J , Berumen LC , Padilla K , Garcia-Alcocer G (2016) Therapïau ar gyfer atal a thrin clefyd Alzheimer. Biomed Res Int 2016, 2589276. | |
| [33] | Lane CA , Barnes J , Nicholas JM , Sudre CH , Cash DM , Malone IB , Parker TD , Keshavan A , Buchanan SM , Keuss SE , James SN , Lu K , Murray-Smith H , Wong A , Gordon E , Coath W , Modat M , Thomas D , Richards M , Fox NC , Schott JM (2020) Cymdeithasau rhwng risg fasgwlaidd ar draws oedolaeth a phatholeg ymennydd yn hwyr mewn bywyd: Tystiolaeth gan garfan geni Brydeinig. JAMA Neurol 77, 175–183. |
| [34] | Seshadri S (2020) Atal dementia-meddwl y tu hwnt i'r oedran a blychau amyloid. JAMA Neurol 77, 160–161. |
| [35] | Maillard P , Seshadri S , Beiser A , Himali JJ , Au R , Fletcher E , Carmichael O , Wolf PA , DeCarli C (2012) Effeithiau pwysedd gwaed systolig ar gyfanrwydd deunydd gwyn mewn oedolion ifanc yn Astudiaeth y Galon Framingham: Croes - astudiaeth adrannol. Lancet Neurol 11, 1039–1047. |
| [36] Fink HA , Linskens EJ , Silverman PC , McCarten JR , Hemmy LS , Ouellette JM , Greer NL , Wilt TJ , Butler M (2020) Cywirdeb profion biofarciwr ar gyfer niwropatholegol wedi'i ddiffinio Clefyd Alzheimer mewn oedolion hŷn â dementia. Ann Intern Med 172, 669–677. |
Cysylltiadau: [a] SIVOTEC Analytics, Boca Raton, FL, UDA | [b] Adran Peirianneg Gyfrifiadurol a Thrydanol a Chyfrifiadureg, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, UDA | [c] SJN Biomed LTD, Kunming, Yunnan, Tsieina | [d] Canolfan ar gyfer Ymchwil Alzheimer, Sefydliad Ymchwil Clinigol Washington, Washington, DC, UDA | [e] Adran Meddygaeth Adsefydlu, Ysbyty Cysylltiedig Cyntaf Prifysgol Feddygol Kunming, Kunming, Yunnan, Tsieina | [f] Adran Niwroleg, Ysbyty Pobl Dehong, Dehong, Yunnan, Tsieina | [g] Adran Niwroleg, Ysbyty Cysylltiedig Cyntaf Prifysgol Feddygol Kunming, Ardal Wuhua, Kunming, Talaith Yunnan, Tsieina | [h] Canolfan Astudio Salwch ac Anafiadau sy'n Gysylltiedig â Rhyfel, VA Palo Alto Gofal Iechyd System, Palo Alto, CA, UDA | [i] Adran Seiciatreg a Gwyddorau Ymddygiad, Ysgol Feddygaeth Prifysgol Stanford, Palo Alto, CA, UDA
Gohebiaeth: [*] Gohebiaeth i: Michael F. Bergeron, PhD, FACSM, SIVOTEC Analytics, Campws Arloesedd Boca Raton, 4800 T-Rex Avenue, Suite 315, Boca Raton, FL 33431, UDA. E-bost: mbergeron@sivotecanalytics.com .; Xiaolei Liu, MD, Adran Niwroleg, Ysbyty Cysylltiedig Cyntaf Prifysgol Feddygol Kunming, 295 Xichang Road, Wuhua District, Kunming, Yunnan Province 650032, China. E-bost: ring@vip.163.com.
Geiriau allweddol: Heneiddio, Clefyd Alzheimer, dementia, sgrinio torfol