Goireas MemTrax agus Modaladh Ionnsachadh Inneal ann an Seòrsachadh Lag Cognatach Tlàth
Artaigil Rannsachaidh
Ùghdaran: Bergeron, Michael F. | Landset, Sara | Zhou, Xianbo | Ding, Tao | Khoshgoftaar, Taghi M. | Zhao, Feng | Du, Bo | Chean, Xinjie | Wang, Xuan | Zhong, Lianmei | Liu, Xiaolei | Ashford, J. Wesson
DOI: 10.3233/JAD-191340
Iris: Journal of Galar Alzheimer, vol. 77, no. 4, pp. 1545-1558, 2020
Abstract
Cùl-fhiosrachadh:
An tricead agus an tricead de Alzheimer tinneas agus lagachadh inntinneil tlàth (MCI) air gairm èiginneach a bhrosnachadh airson rannsachadh gus sgrìonadh agus measadh inntinneil lorg tràth a dhearbhadh.
amas:
B’ e ar prìomh amas rannsachaidh faighinn a-mach an gabh tomhasan dèanadais MemTrax taghte agus deamografaigs iomchaidh agus feartan ìomhaigh slàinte a chleachdadh gu h-èifeachdach ann am modalan ro-innse air an leasachadh le ionnsachadh innealan gus slàinte inntinneil (àbhaisteach an aghaidh MCI) a sheòrsachadh, mar a bhiodh air a chomharrachadh leis an Measadh Cognitive Montreal (MoCA).
Dòighean:
Rinn sinn sgrùdadh tar-roinneil air 259 neurology, clionaig cuimhne, agus euslaintich inbheach leigheas a-staigh air am fastadh bho dhà ospadalan ann an Sìona. Fhuair gach euslainteach an MoCA ann an cànan Sìonach agus rinn iad fèin-rianachd an aithne leantainneach air-loidhne MemTrax episodic deuchainn cuimhne air-loidhne air an aon latha. Chaidh modalan seòrsachaidh ro-innseach a thogail a’ cleachdadh ionnsachadh inneal le dearbhadh crois 10-fhillte, agus chaidh coileanadh modail a thomhas a’ cleachdadh Raon Fo an Curve Caractar Obrachaidh Glacadair (AUC). Chaidh modalan a thogail a’ cleachdadh dà mheatrach dèanadais MemTrax (sa cheud ceart, ùine freagairt), còmhla ris na h-ochd feartan cumanta deamografach agus eachdraidh pearsanta.
toraidhean:
A’ dèanamh coimeas eadar an luchd-ionnsachaidh thairis air measgachadh taghte de sgòran is stairsnich MoCA, b’ e Naïve Bayes an neach-ionnsachaidh a b’ fheàrr sa chumantas le coileanadh seòrsachaidh iomlan de 0.9093. Nas fhaide, am measg nan trì prìomh luchd-ionnsachaidh, bha coileanadh seòrsachaidh stèidhichte air MemTrax gu h-iomlan nas fheàrr a’ cleachdadh dìreach na ceithir feartan as àirde inbhe (0.9119) an coimeas ri bhith a’ cleachdadh na 10 feartan cumanta (0.8999).
Co-dhùnadh:
Faodar coileanadh MemTrax a chleachdadh gu h-èifeachdach ann am modal ro-innse seòrsachadh ionnsachadh inneal tagradh sgrìonaidh airson a bhith a’ lorg lagachadh inntinneil aig ìre thràth.
RO-RÀDH
Tha an tachartas farsaing agus tricead aithnichte (ged nach deach a dhearbhadh gu leòr) agus àrdachadh co-shìnte meidigeach, sòisealta agus poblach. slàinte tha cosgaisean agus eallach galar Alzheimer (AD) agus lagachadh inntinneil tlàth (MCI) a’ sìor fhàs teann airson luchd-ùidh air fad [1, 2]. Tha an suidheachadh draghail is bourgeonach seo air gairm èiginneach a bhrosnachadh airson rannsachadh a dhearbhadh lorg tràth ionnstramaidean sgrìonaidh inntinneil agus measaidh airson goireasan practaigeach cunbhalach ann an suidheachaidhean pearsanta agus clionaigeach airson euslaintich nas sine thar roinnean agus àireamhan eadar-dhealaichte [3]. Feumaidh na h-ionnstramaidean sin ullachadh cuideachd airson eadar-theangachadh gun fhiosta de thoraidhean fiosrachail gu clàran slàinte dealanach. Thèid na buannachdan a thoirt gu buil le bhith a’ toirt fiosrachadh do dh’ euslaintich agus a’ cuideachadh lighichean ann a bhith ag aithneachadh atharrachaidhean mòra nas tràithe agus mar sin a’ comasachadh srathachadh, buileachadh, agus tracadh air làimhseachadh iomchaidh fa leth agus nas èifeachdaiche a thaobh cosgais agus cùram euslaintich dhaibhsan a tha a’ tòiseachadh a’ faighinn eòlas. crìonadh inntinneil [3, 4].
An inneal coimpiutair MemTrax (https://memtrax.com) na mheasadh aithneachaidh leantainneach sìmplidh agus goirid a dh’ fhaodar fèin-rianachd air-loidhne gus coileanadh cuimhne episodic le ùine dùbhlanach a thomhas far am bi an neach-cleachdaidh a’ freagairt ri ìomhaighean a-rithist agus chan ann ri taisbeanadh tùsail [5, 6]. Tha rannsachadh o chionn ghoirid agus na buaidhean practaigeach a thig às a’ tòiseachadh a’ nochdadh mean air mhean agus còmhla air èifeachd clionaigeach MemTrax ann an sgrìonadh tràth AD agus MCI [5-7]. Ach, coimeas dìreach de ghoireas clionaigeach ris a tha ann mar-thà slàinte inntinn tha feum air measadh agus inbhean gnàthach gus fiosrachadh proifeasanta a fhiosrachadh agus taic a thoirt do ghoireas MemTrax ann an lorg tràth agus taic sgrùdaidh. van der Hoek et al. [8] rinn e coimeas eadar tomhasan coileanaidh MemTrax taghte (astar freagairt agus ceudad ceart) ri inbhe inntinneil mar a chaidh a dhearbhadh le Montreal Measadh Cognatach (MoCA). Ach, bha an sgrùdadh seo cuingealaichte ri bhith a’ ceangal nan tomhasan coileanaidh sin le comharrachadh inbhe inntinneil (mar a chaidh a dhearbhadh le MoCA) agus a’ mìneachadh nan raointean coimeasach agus luachan gearraidh. Mar sin, gus leudachadh air an rannsachadh seo agus coileanadh seòrsachaidh agus èifeachdas a leasachadh, b’ e a’ phrìomh cheist rannsachaidh againn:
- An urrainn do mheatairean coileanaidh MemTrax taghte neach fa leth agus deamografaigs agus slàinte iomchaidh profile feartan a bhith air an cleachdadh gu h-èifeachdach ann am modail ro-innse air a leasachadh le ionnsachadh innealan gus slàinte inntinneil a sheòrsachadh gu dà-thaobhach (àbhaisteach an aghaidh MCI), mar a bhiodh air a chomharrachadh le sgòr MoCA neach?
San dàrna àite, bha sinn airson faighinn a-mach:
- A’ gabhail a-steach na h-aon fheartan, an urrainnear modal ionnsachaidh inneal stèidhichte air coileanadh MemTrax a chuir an sàs gu h-èifeachdach ri euslainteach gus ro-innse dè cho dona ‘s a tha (meadhanach an aghaidh dona) taobh a-staigh roinnean taghte de lagachadh inntinneil mar a bhiodh air a dhearbhadh le breithneachadh clionaigeach neo-eisimeileach?
Tha teachd agus cleachdadh practaigeach de dh’fhiosrachadh fuadain agus ionnsachadh innealan ann an sgrìonadh / lorg air buannachdan practaigeach sònraichte a nochdadh mar-thà, le modaladh ro-innseach a’ stiùireadh luchd-clionaigeach gu h-èifeachdach ann am measadh dùbhlanach air slàinte inntinneil/eanchainn agus riaghladh euslaintich. Anns an sgrùdadh againn, thagh sinn dòigh-obrach coltach ris ann am modaladh seòrsachaidh MCI agus leth-bhreith trom-inntinn mar a chaidh a dhearbhadh le breithneachadh clionaigeach bho thrì seataichean dàta a tha a’ riochdachadh euslaintich saor-thoileach taghte agus euslaintich a-muigh bho dhà ospadal ann an Sìona. A’ cleachdadh modaladh ro-innse ionnsachadh inneal, chomharraich sinn an luchd-ionnsachaidh a bha a’ coileanadh as fheàrr bho na diofar choimeasgaidhean dàta/luchd-ionnsachaidh agus chomharraich sinn na feartan gus ar stiùireadh ann a bhith a’ mìneachadh nan tagraidhean modail as practaigeach gu clinigeach.
B’ e ar beachd-smuaintean gum faodar modal dearbhte stèidhichte air MemTrax a chleachdadh gus slàinte inntinneil a sheòrsachadh gu dichotom (àbhaisteach no MCI) stèidhichte air slat-tomhais stairsnich sgòr iomlan MoCA, agus gum faodar modal ro-innse MemTrax coltach ris a chleachdadh gu h-èifeachdach ann a bhith a’ dèanamh leth-bhreith air doimhneachd ann an roinnean taghte de air a dhearbhadh gu clinigeach inntinneil lùghdaichte. Bhiodh a bhith a’ nochdadh nam builean ris am biodh dùil na mheadhan air taic a thoirt do èifeachd MemTrax mar scrion lorg tràth airson crìonadh inntinneil agus seòrsachadh lagachadh inntinneil. Bhiodh buaidh aig coimeas fàbharach ri inbhe a tha air a dhearbhadh leis a’ ghnìomhachas le taic-airgid fada nas fhasa agus nas luaithe ann a bhith a’ cuideachadh luchd-clionaigeach an inneal sìmplidh, earbsach agus ruigsinneach seo a ghabhail mar chiad scrion ann a bhith a’ lorg easbhaidhean inntinneil aig ìre thràth (a’ toirt a-steach prodromal). Mar sin dh’ fhaodadh dòigh-obrach agus goireas leithid seo cùram is eadar-theachd euslainteach nas àmaile agus nas sreathaichte a bhrosnachadh. Dh’ fhaodadh na seallaidhean adhartach sin agus meatrach agus modailean leasaichte a bhith cuideachail cuideachd ann a bhith a’ lughdachadh no a’ stad air adhartas trom-inntinn, a’ toirt a-steach dementias ceangailte ri AD agus AD (ADRD).
MATHANAN AGUS MODHAN
Thoir sùil air àireamh-sluaigh
Eadar Faoilleach 2018 agus Lùnastal 2019, chaidh rannsachadh tar-roinneil a chrìochnachadh air euslaintich a chaidh fhastadh bho dhà ospadal ann an Sìona. Chaidh rianachd MemTrax [5] do dhaoine fa leth aois 21 bliadhna agus nas sine agus cruinneachadh agus mion-sgrùdadh an dàta sin ath-sgrùdadh agus aontachadh le agus air a rianachd a rèir inbhean beusanta an Daonna Comataidh Dìon Cuspair Oilthigh Stanford. Chaidh MemTrax agus a h-uile deuchainn eile airson an sgrùdaidh iomlan seo a dhèanamh a rèir foillseachadh Helsinki ann an 1975 agus chaidh aontachadh le Bòrd Lèirmheas Institiud a’ Chiad Ospadal Co-cheangailte aig Oilthigh Meidigeach Kunming ann an Kunming, Yunnan, Sìona. Chaidh a thoirt do gach neach-cleachdaidh cead fiosraichte foirm airson leughadh/lèirmheas agus an uairsin aontachadh gu saor-thoileach pàirt a ghabhail.
Chaidh com-pàirtichean fhastadh bhon amar de dh ’euslaintich a-muigh anns a’ chlinic neurology aig Ospadal Yanhua (fo-sheata dàta YH) agus an clionaig cuimhne aig a’ Chiad Ospadal Co-cheangailte Kunming Medical Oilthigh (fo-dàta XL) ann am Beijing, Sìona. Chaidh com-pàirtichean fhastadh cuideachd bho euslaintich neo-eòlais (fo-dàta XL) agus leigheas a-staigh (fo-dataset KM) aig a’ Chiad Ospadal Co-cheangailte aig Oilthigh Meidigeach Kunming. Bha slatan-tomhais in-ghabhail a’ toirt a-steach 1) fir is boireannaich co-dhiù 21 bliadhna a dh’aois, 2) comas air Sìonais (Mandarin) a bhruidhinn, agus 3) comas air stiùireadh beòil is sgrìobhte a thuigsinn. B’ e slatan-tomhais às-dùnadh lèirsinn agus easbhaidhean motair a’ cur casg air com-pàirtichean an MemTrax deuchainn, a bharrachd air an neo-chomas an stiùireadh deuchainn sònraichte a thuigsinn.
Tionndadh Sìneach de MemTrax
An air-loidhne Chaidh àrd-ùrlar deuchainn MemTrax eadar-theangachadh a-steach gu Sìonais (URL: https://www.memtrax.com.cn) agus air atharrachadh a bharrachd airson a chleachdadh tro WeChat (Shenzhen Tencent Computer Systems Co. LTD., Shenzhen, Guangdong, Sìona) airson fèin-rianachd. Chaidh dàta a stòradh air frithealaiche sgòthan (Ali Cloud) ann an Sìona agus air a cheadachadh bho Alibaba (Alibaba Technology Co. Ltd., Hangzhou, Zhejiang, Sìona) le SJN Biomed LTD (Kunming, Yunnan, Sìona). Chaidh mion-fhiosrachadh sònraichte mu MemTrax agus slatan-tomhais dligheachd deuchainn a chaidh a chleachdadh an seo a mhìneachadh roimhe seo [6]. Chaidh an deuchainn a thoirt seachad gun chosgais dha na h-euslaintich.
Modhan sgrùdaidh
Airson euslaintich a-staigh agus euslaintich a-muigh, ceisteachan pàipeir coitcheann airson a bhith a’ tional fiosrachadh deamografach is pearsanta leithid aois, gnè, bliadhnaichean foghlaim, dreuchd, fuireach na aonar no le teaghlach, agus chaidh eachdraidh mheidigeach a thoirt seachad le ball den sgioba sgrùdaidh. Às deidh an ceisteachan a chrìochnachadh, chaidh na deuchainnean MoCA [12] agus MemTrax a thoirt seachad (MoCA an toiseach) gun a bhith nas fhaide na 20 mionaidean eadar deuchainnean. Chaidh MemTrax sa cheud ceart (MTx-% C), ùine freagairt cuibheasach (MTx-RT), agus ceann-latha agus àm an deuchainn a chlàradh air pàipear le ball den sgioba sgrùdaidh airson gach com-pàirtiche a chaidh a dhearbhadh. Chaidh an ceisteachan crìochnaichte agus toraidhean an MoCA a luchdachadh suas gu cliath-dhuilleag Excel leis an neach-rannsachaidh a thug seachad na deuchainnean agus air a dhearbhadh le co-obraiche mus deach na faidhlichean Excel a shàbhaladh airson mion-sgrùdadh.
MemTrax deuchainn
Ann an deuchainn air-loidhne MemTrax bha 50 ìomhaigh (25 gun samhail agus 25 ath-aithris; 5 seata de 5 ìomhaighean de sheallaidhean no nithean cumanta) air an sealltainn ann an òrdugh meallta sònraichte. Bheireadh an com-pàirtiche (a rèir an stiùiridh) suathadh air a’ phutan Tòisich air an sgrion gus an deuchainn a thòiseachadh agus tòiseachadh a’ coimhead air an t-sreath ìomhaigh agus a-rithist suathadh air an ìomhaigh air an sgrion cho luath ‘s a ghabhas nuair a nochdas dealbh a-rithist. Nochd gach ìomhaigh airson 3 diog no gus an deach suathadh ris an ìomhaigh air an sgrion, a bhrosnaich taisbeanadh sa bhad den ath dhealbh. A’ cleachdadh gleoc a-staigh an uidheim ionadail, chaidh MTx-RT airson gach ìomhaigh a dhearbhadh leis an ùine a chaidh seachad bho thaisbeanadh na h-ìomhaigh gu nuair a bha an com-pàirtiche a’ suathadh ris an sgrion mar fhreagairt air aithne a thoirt don ìomhaigh mar fhear a chaidh a shealltainn mar-thà. rè na deuchainn. Chaidh MTx-RT a chlàradh airson a h-uile dealbh, le làn 3 s air a chlàradh a’ comharrachadh nach robh freagairt ann. Chaidh MTx-% C a thomhas gus an àireamh sa cheud de ath-aithris agus ìomhaighean tùsail a chomharrachadh ris an do fhreagair an neach-cleachdaidh gu ceart (fìor adhartach + fìor àicheil air a roinn le 50). Tha mion-fhiosrachadh a bharrachd mu rianachd agus buileachadh MemTrax, lughdachadh dàta, dàta neo-dhligheach no “gun fhreagairt”, agus mion-sgrùdaidhean dàta bun-sgoile air am mìneachadh ann an àiteachan eile [6].
Chaidh an deuchainn MemTrax a mhìneachadh gu mionaideach agus chaidh deuchainn cleachdaidh (le ìomhaighean gun samhail a bharrachd air an fheadhainn a chaidh a chleachdadh san deuchainn airson toraidhean a chlàradh) a thoirt dha na com-pàirtichean ann an suidheachadh an ospadail. Ghabh com-pàirtichean ann am fo-sets dàta YH agus KM an deuchainn MemTrax air fòn cliste a chaidh a luchdachadh leis an tagradh air WeChat; ach chleachd àireamh chuingealaichte de na h-euslaintich fo-thac-dàta XL iPad agus chleachd an còrr fòn cliste. Ghabh a h-uile com-pàirtiche an deuchainn MemTrax le neach-sgrùdaidh sgrùdaidh a ’coimhead gun fhiosta.
Measadh inntinneil Montreal
Chaidh dreach Beijing den MoCA Sìneach (MoCA-BC) [13] a rianachd agus a sgòradh le luchd-rannsachaidh air an trèanadh a rèir an stiùireadh deuchainn oifigeil. Gu h-iomchaidh, thathas air sealltainn gu bheil am MoCA-BC earbsach deuchainn airson eòlas-inntinn sgrìonadh thar gach ìre foghlaim ann an seann daoine Sìonach [14]. Thug gach deuchainn timcheall air 10 gu 30 mionaidean airson rianachd stèidhichte air comasan inntinneil a’ chom-pàirtiche fa-leth.
Modail seòrsachadh MoCA
Bha 29 feartan cleachdaidh gu h-iomlan ann, a’ toirt a-steach dà MemTrax metrics dèanadais deuchainn agus 27 feartan co-cheangailte ri deamografach agus slàinte fiosrachadh airson gach com-pàirtiche. Chaidh sgòr deuchainn iomlan MoCA gach euslainteach a chleachdadh mar an sgrìonadh cognitive “slat-tomhais” gus na modalan ro-innse againn a thrèanadh. A rèir sin, leis gun deach MoCA a chleachdadh gus leubail a’ chlas a chruthachadh, cha b’ urrainn dhuinn an sgòr iomlan (no gin de na sgòran fo-sheata MoCA) a chleachdadh mar fheart neo-eisimeileach. Rinn sinn deuchainnean tòiseachaidh anns an do mhodail sinn (a’ seòrsachadh slàinte inntinneil air a mhìneachadh le MoCA) na trì fo-sheataichean-dàta tùsail ospadail / clionaig leotha fhèin agus an uairsin còmhla a’ cleachdadh a h-uile feart. Ach, cha deach na h-aon eileamaidean dàta a chruinneachadh anns gach aon de na ceithir clionaigean a bha a’ riochdachadh nan trì fo-sets-dàta; mar sin, bha mòran de na feartan againn anns an t-seata dàta còmhla (nuair a bha sinn a’ cleachdadh a h-uile feart) le tricead àrd de luachan a bha a dhìth. Thog sinn an uairsin modalan leis an t-seata dàta còmhla a’ cleachdadh dìreach feartan cumanta a lean gu coileanadh seòrsachaidh nas fheàrr. Tha e coltach gun robh seo air a mhìneachadh le measgachadh de bhith ag obair còmhla ri barrachd shuidheachaidhean le bhith a’ cothlamadh nan trì fo-sheataichean euslaintich agus gun fheartan le tricead neo-iomchaidh de luachan a tha a dhìth (cha robh ach aon fheart anns an t-seata dàta còmhla, seòrsa obrach, aig an robh luachan a dhìth, a’ toirt buaidh air. dìreach trì suidheachaidhean euslainteach), oir cha robh ach feartan cumanta a chaidh a chlàradh aig na trì làraich air an gabhail a-steach. Gu sònraichte, cha robh slat-tomhais diùltadh sònraichte againn airson gach feart nach robh aig a’ cheann thall air a ghabhail a-steach don t-seata dàta aonaichte. Ach, nar modaladh dàta aonaichte tòiseachaidh, chleachd sinn an-toiseach a h-uile feart bho gach aon de na trì fo-stòran euslaintich fa leth. Mar thoradh farsaing bha seo gu coileanadh modail a bha gu ìre nas ìsle na a’ chiad mhodaladh tòiseachaidh air gach fo-sheata dàta fa leth. A bharrachd air an sin, ged a bha coileanadh seòrsachaidh nam modalan a chaidh a thogail a’ cleachdadh nam feartan gu lèir brosnachail, thar gach neach-ionnsachaidh agus sgeamaichean seòrsachaidh, thàinig piseach air coileanadh airson a dhà uimhir de mhodalan nuair nach robh iad a’ cleachdadh ach feartan cumanta. Gu dearbh, am measg na thàinig gu crìch mar ar prìomh luchd-ionnsachaidh, thàinig piseach air a h-uile modal ach aon air cur às do fheartan neo-chumanta.
Bha an seata dàta iomlan mu dheireadh (YH, XL, agus KM còmhla) a’ toirt a-steach 259 eisimpleir, gach fear a’ riochdachadh com-pàirtiche sònraichte a rinn an dà chuid na deuchainnean MemTrax agus MoCA. Bha 10 feartan neo-eisimeileach co-roinnte: MemTrax dèanadais MemTrax: MTx-% C agus mean MTx-RT; fiosrachadh deamografach agus eachdraidh mheidigeach: aois, gnè, bliadhnaichean foghlaim, seòrsa obrach (collar gorm/collar geal), taic shòisealta (co-dhiù a tha an neach-deuchainn a’ fuireach leis fhèin no còmhla ri teaghlach), agus tha/chan eil freagairtean a thaobh an robh eachdraidh tinneas an t-siùcair, hyperlipidemia, no leòn eanchainn traumatach. Chaidh dà mheatrach a bharrachd, sgòr iomlan MoCA agus sgòr iomlan MoCA air an atharrachadh airson bliadhnaichean foghlaim [12], a chleachdadh air leth gus bileagan seòrsachaidh eisimeil a leasachadh, agus mar sin a’ cruthachadh dà sgeama modaladh sònraichte airson a chuir an sàs anns an t-seata dàta aonaichte againn. Airson gach dreach (atharraichte agus neo-atharraichte) den sgòr MoCA, chaidh an dàta a mhodail fa leth a-rithist airson seòrsachadh binary a’ cleachdadh dà stairsnich tomhais eadar-dhealaichte - am fear a chaidh a mholadh an toiseach [12] agus luach eile air a chleachdadh agus air a bhrosnachadh le feadhainn eile [8, 15]. Anns an sgeama seòrsachaidh stairsneach eile, bhathas den bheachd gu robh slàinte inntinn àbhaisteach aig euslainteach ma fhuair e / e / e sgòr ≥23 air an deuchainn MoCA agus le MCI ma bha an sgòr 22 no nas ìsle; ach, anns a 'chiad chruth seòrsachaidh a chaidh a mholadh, bha aig an euslainteach ri sgòr 26 no nas fheàrr air an MoCA gus a bhith air a chomharrachadh le slàinte inntinn àbhaisteach.
Dàta sìolaichte airson modaladh seòrsachaidh MoCA
Rinn sinn tuilleadh sgrùdadh air seòrsachadh MoCA a’ cleachdadh ceithir dòighean rangachadh feart a thathas a’ cleachdadh gu cumanta: Chi-Squared, Co-mheas Gain, Buannachd Fiosrachaidh, agus Neo-chinnteachd Co-chothromach. Airson sealladh eadar-amail, chuir sinn na h-inbhean an sàs anns an t-sreath dàta iomlan a’ cleachdadh gach aon de na ceithir sgeamaichean modaladh againn. Dh’ aontaich a h-uile neach-rang air na h-aon phrìomh fheartan, ie, aois, an àireamh de bhliadhnaichean de fhoghlam, agus an dà chuid meatrach coileanaidh MemTrax (MTx-% C, a’ ciallachadh MTx-RT). An uairsin rinn sinn ath-thogail air na modalan a’ cleachdadh gach dòigh taghaidh feart gus na modalan a thrèanadh air dìreach na ceithir feartan as àirde (faic Taghadh feart gu h-ìosal).
Tha na h-ochd atharrachaidhean mu dheireadh de sgeamaichean modaladh seòrsachadh sgòr MoCA air an taisbeanadh ann an Clàr 1.
Clàr 1
Geàrr-chunntas air caochlaidhean sgeama modaladh a chaidh a chleachdadh airson seòrsachadh MoCA (àbhaisteach Slàinte Cognitive an aghaidh MCI)
| Sgeama Modail | Slàinte Inntinn àbhaisteach (Clas àicheil) | MCI (clas dearbhach) |
| Atharraichte-23 Gun sìoladh / sìoladh | 101 (39.0%) | 158 (61.0%) |
| Atharraichte-26 Gun sìoladh / sìoladh | 49 (18.9%) | 210 (81.1%) |
| Gun atharrachadh-23 Gun sìoladh/air a shìoladh | 92 (35.5%) | 167 (64.5%) |
| Gun atharrachadh-26 Gun sìoladh/air a shìoladh | 42 (16.2%) | 217 (83.8%) |
Tha an àireamh agus an àireamh sa cheud fa leth de dh’ euslaintich iomlan anns gach clas air an eadar-dhealachadh le bhith ag atharrachadh sgòr airson foghlam (Atharraichte no Neo-atharraichte) agus stairsneach seòrsachaidh (23 no 26), mar a thathar a’ buntainn ris an dà sheata feart (Gun sìoladh agus gun sìoladh).
Modaladh measaidh clionaigeach stèidhichte air MemTrax
De na trì fo-sheataichean-dàta tùsail againn (YH, XL, KM), cha deach ach na h-euslaintich fo-data XL a dhearbhadh gu clinigeach gu neo-eisimeileach airson lagachadh inntinneil (ie, cha deach na sgòran MoCA aca fhèin a chleachdadh ann a bhith a’ stèidheachadh seòrsachadh àbhaisteach an aghaidh lag). Gu sònraichte, chaidh na h-euslaintich XL a dhearbhadh le aon seach aon Deuchainn galar Alzheimer (AD) no dementia fasglach (VaD). Taobh a-staigh gach aon de na prìomh roinnean breithneachaidh sin, bha sònrachadh eile ann airson MCI. Bha breithneachadh air MCI, trom-inntinn, eas-òrdugh neurocognitive vascùrach, agus eas-òrdugh neurocognitive mar thoradh air AD stèidhichte air slatan-tomhais breithneachaidh sònraichte agus sònraichte a chaidh a mhìneachadh anns an Leabhar-làimhe Dearbhaidh is Staitistigeil de Thrioblaidean Inntinn: DSM-5 [16]. A’ beachdachadh air na dearbhaidhean ath-leasaichte sin, chaidh dà sgeama modaladh seòrsachaidh a chuir an sàs air leth ann am fo-sheata dàta XL gus eadar-dhealachadh a dhèanamh air ìre doimhneachd (ìre lagachaidh) airson gach prìomh roinn breithneachaidh. Bha dàta a chaidh a chleachdadh anns gach aon de na sgeamaichean modaladh breithneachaidh sin (AD agus VaD) a’ toirt a-steach fiosrachadh deamografach agus eachdraidh euslaintich, a bharrachd air coileanadh MemTrax (MTx-% C, mean MTx-RT). Bha gach breithneachadh air a chomharrachadh le tlàth ma chaidh ainmeachadh mar MCI; air dhòigh eile, bhathas den bheachd gu robh e trom. An toiseach bheachdaich sinn air an sgòr MoCA a thoirt a-steach anns na modalan breithneachaidh (meadhanach an aghaidh dona); ach cho-dhùin sinn gun dèanadh sin a’ chùis air adhbhar ar sgeama modaladh ro-innse àrd-sgoile. An seo bhiodh an luchd-ionnsachaidh air an trèanadh le bhith a’ cleachdadh feartan euslainteach eile a tha rim faighinn gu furasta leis an t-solaraiche agus tomhasan coileanaidh an deuchainn MemTrax nas sìmplidh (an àite an MoCA) an aghaidh an iomradh “inbhe òir”, am breithneachadh clionaigeach neo-eisimeileach. Bha cùisean 69 anns an t-seata breithneachaidh AD agus 76 eisimpleirean de VaD (Clàr 2). Anns an dà stòr-dàta, bha 12 feartan neo-eisimeileach. A bharrachd air na 10 feartan a tha air an gabhail a-steach ann an seòrsachadh sgòr MoCA, bha eachdraidh euslaintich cuideachd a’ toirt a-steach fiosrachadh mu eachdraidh hip-fhulangas agus stròc.
Clàr 2
Geàrr-chunntas air caochlaidhean sgeama modaladh a thathar a’ cleachdadh airson seòrsachadh doimhneachd breithneachadh (Mild versus Severe)
| Sgeama Modail | tlàth (clas àicheil) | cruaidh (clas dearbhach) |
| MCI-AD an aghaidh AD | 12 (17.4%) | 57 (82.6%) |
| MCI-VaD an aghaidh VaD | 38 (50.0%) | 38 (50.0%) |
Tha an àireamh agus an àireamh sa cheud de dh’ euslaintich iomlan anns gach clas air an eadar-dhealachadh a rèir prìomh roinn breithneachaidh (AD no VaD).
staitistig
Chaidh coimeas a dhèanamh eadar feartan com-pàirtiche agus feartan àireamhach eile eadar fo-sheataichean-dàta airson gach ro-innleachd seòrsachaidh modail (gus ro-innse slàinte inntinn MoCA agus doimhneachd breithneachaidh) a’ cleachdadh cànan prògramadh Python (dreach 2.7.1) [17]. Chaidh na h-eadar-dhealachaidhean coileanaidh modail a dhearbhadh an toiseach le bhith a’ cleachdadh ANOVA aon-no dà-fhactaraidh (mar a bhios iomchaidh) le eadar-dhealachadh misneachd 95% agus deuchainn eadar-dhealachadh mòr onarach Tukey (HSD) gus coimeas a dhèanamh eadar dòighean coileanaidh. Chaidh an sgrùdadh seo air eadar-dhealachaidhean eadar coileanadh modail a dhèanamh a’ cleachdadh measgachadh de Python agus R (dreach 3.5.1) [18]. Chleachd sinn an dòigh-obrach seo (ged is dòcha nas lugha na an ìre as fheàrr) a-mhàin mar thaic heuristic aig an àm seo. tràth ìre airson coimeasan coileanaidh modail tùsail ann a bhith a’ sùileachadh cleachdadh clionaigeach a dh’fhaodadh a bhith ann. Chleachd sinn an uairsin deuchainn ìre soidhnichte Bayesian a’ cleachdadh cuairteachadh posterior gus faighinn a-mach dè cho coltach ‘s a tha eadar-dhealachaidhean coileanaidh modail [19]. Airson na mion-sgrùdaidhean sin, chleachd sinn an eadar-ama –0.01, 0.01, a’ comharrachadh nam biodh eadar-dhealachadh coileanaidh aig dà bhuidheann nas lugha na 0.01, bhathas den bheachd gu robh iad mar an ceudna (taobh a-staigh roinn co-ionannachd phractaigeach), no eile bha iad eadar-dhealaichte (aon nas fheàrr na am fear eile). Gus coimeas Bayesian de luchd-seòrsachaidh a dhèanamh agus na coltachd sin obrachadh a-mach, chleachd sinn an leabharlann baycomp (dreach 1.0.2) airson Python 3.6.4.
Modaileadh ro-innseach
Thog sinn modalan ro-innseach a’ cleachdadh na deich atharrachaidhean iomlan de na sgeamaichean modaladh againn gus ro-innse (seòrsachadh) toradh deuchainn MoCA gach euslainteach no cho dona sa tha am breithneachadh clionaigeach. Chaidh a h-uile neach-ionnsachaidh a chuir an sàs agus chaidh na modalan a thogail a’ cleachdadh an àrd-ùrlar bathar-bog stòr fosgailte Weka [20]. Airson ar mion-sgrùdadh tòiseachaidh, chleachd sinn 10 algorithms ionnsachaidh a chleachdar gu cumanta: 5-Nearest Neighbours, dà dhreach de chraobh co-dhùnaidh C4.5, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, Naïve Bayes, dà dhreach de Random Forest, Radial Basis Function Network, agus Support Vector. Inneal. Chaidh prìomh fheartan agus eadar-dhealachaidhean nan algorithms sin a mhìneachadh ann an àite eile [21] (faic Pàipear-taice fa leth). Chaidh iad sin a thaghadh leis gu bheil iad a’ riochdachadh measgachadh de dhiofar sheòrsaichean luchd-ionnsachaidh agus leis gu bheil sinn air soirbheachadh a nochdadh gan cleachdadh ann an mion-sgrùdaidhean roimhe seo air dàta coltach ris. Chaidh suidheachaidhean hyper-parameter a thaghadh bhon rannsachadh a rinn sinn roimhe a 'sealltainn gu robh iad làidir air measgachadh de dhàta eadar-dhealaichte [22]. Stèidhichte air toraidhean ar mion-sgrùdadh tòiseachaidh a’ cleachdadh an aon dàta aonaichte le feartan cumanta a chaidh a chleachdadh às deidh sin san làn anailis, chomharraich sinn triùir luchd-ionnsachaidh a thug seachad coileanadh làidir gu cunbhalach thar gach seòrsachadh: Logistic Regression, Naïve Bayes, agus Support Vector Machine.
Tar-dhearbhadh agus meatrach coileanaidh modail
Airson a h-uile modaladh ro-innseach (a’ gabhail a-steach na mion-sgrùdaidhean), chaidh gach modail a thogail a’ cleachdadh dearbhadh crois 10-fhillte, agus chaidh coileanadh modail a thomhas a’ cleachdadh an Raon Fo an Lùb Caractar Obrachaidh Glacadair (AUC). Thòisich tar-dhearbhadh le bhith a’ roinneadh air thuaiream gach aon de na 10 seataichean dàta sgeama modaileadh ann an 10 earrannan co-ionann (filleadh), a’ cleachdadh naoi de na roinnean sin gus am modail a thrèanadh agus an earrann eile airson deuchainn. Chaidh am modh-obrach seo ath-aithris 10 tursan, a’ cleachdadh earrann eadar-dhealaichte mar an deuchainn a chaidh a shuidheachadh anns gach tionndadh. Chaidh na toraidhean an uairsin a chur còmhla gus toradh / coileanadh a’ mhodail dheireannaich obrachadh a-mach. Airson gach cothlamadh neach-ionnsachaidh/set-dàta, chaidh am pròiseas slàn seo ath-aithris 10 tursan leis an dàta air a roinn ann an dòigh eadar-dhealaichte gach turas. Lùghdaich an ceum mu dheireadh seo claonadh, rinn e cinnteach gum biodh ath-riochdachadh, agus chuidich e ann a bhith a’ dearbhadh coileanadh iomlan a’ mhodail. Gu h-iomlan (airson sgeamaichean seòrsachaidh sgòr MoCA agus breithneachadh còmhla), chaidh 6,600 modal a thogail. Bha seo a’ toirt a-steach 1,800 modalan gun sìol (6 sgeamaichean modaladh air an cur an sàs san t-seata-dàta × 3 luchd-ionnsachaidh × 10 a’ ruith × 10 pasgadh = modalan 1,800) agus modalan sìoltachaidh 4,800 (sgeama modaladh 4 air an cur an sàs san t-seata dàta × 3 luchd-ionnsachaidh × 4 dòighean taghaidh feart × 10 ruith × 10 pasgadh = 4,800 modailean).
Taghadh feart
Airson na modalan sìoltachaidh, chaidh taghadh feart (a’ cleachdadh na ceithir dòighean rangachadh feart) a dhèanamh taobh a-staigh an tar-dhearbhadh. Airson gach aon de na 10 pasgain, leis gur e dàta deuchainn a bh’ ann an 10% eadar-dhealaichte den t-seata-dàta, cha deach ach na ceithir prìomh fheartan taghte airson gach dàta trèanaidh (ie, na naoi fillte eile, no an 90% eile den t-seata dàta gu lèir) a chleachdadh. gus na modailean a thogail. Cha b’ urrainn dhuinn dearbhadh dè na ceithir feartan a chaidh a chleachdadh anns gach modail, leis nach eil am fiosrachadh sin air a stòradh no ri fhaighinn taobh a-staigh an àrd-ùrlar modaladh a chleachd sinn (Weka). Ach, leis cho cunbhalach ‘s a tha ar taghadh tùsail de phrìomh fheartan nuair a chaidh na h-ìrean a chuir an sàs anns an t-seata dàta iomlan agus an coltas ann an coileanadh modaladh, bha na h-aon fheartan sin (aois, bliadhnaichean foghlaim, MTx-% C, agus MTx-RT a’ ciallachadh. ) tha e coltach gur e na ceithir as cumanta a chleachdar co-chosmhail ris an taghadh feart taobh a-staigh a’ phròiseas tar-dhearbhaidh.
TORAIDHEAN
Tha feartan àireamhach com-pàirtichean (a’ toirt a-steach sgòran MoCA agus meatrach coileanaidh MemTrax) de na stòran-dàta fa leth airson gach ro-innleachd seòrsachaidh modail gus ro-innse slàinte inntinneil comharraichte MoCA (àbhaisteach an aghaidh MCI) agus doimhneachd breithneachaidh (meadhanach an aghaidh dona) air an sealltainn ann an Clàr 3.
Clàr 3
Feartan com-pàirtiche, sgòran MoCA, agus coileanadh MemTrax airson gach ro-innleachd seòrsachaidh modail
| Ro-innleachd seòrsachaidh | Age | foghlam | MoCA air atharrachadh | MoCA Gun atharrachadh | MTx- %C | MTx-RT |
| Roinn-seòrsa 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 diog (0.3) |
| Diagnosis Severity | 65.6 y (12.1) | 8.6 y (4.4) | 16.7 (6.2) | 15.8 (6.3) | 68.3% (13.8) | 1.5 diog (0.3) |
Tha luachan air an sealltainn (cudromach, SD) air an eadar-dhealachadh le ro-innleachdan seòrsachaidh modaladh a’ riochdachadh an t-seata dàta aonaichte a thathar a’ cleachdadh gus ro-innse a dhèanamh air slàinte inntinneil comharraichte MoCA (MCI an aghaidh àbhaisteach) agus am fo-sheata-dàta XL a-mhàin air a chleachdadh gus ro-innse dè cho dona sa tha breithneachadh (meadhanach an aghaidh dona).
Airson gach cothlamadh de sgòr MoCA (atharraichte / neo-atharraichte) agus stairsneach (26/23), bha eadar-dhealachadh staitistigeil ann (p = 0.000) anns gach coimeas pairwise (slàinte inntinneil àbhaisteach an aghaidh MCI) airson aois, foghlam, agus coileanadh MemTrax (MTx-% C agus MTx-RT). Bha gach fo-dàta euslainteach anns a 'chlas MCI fa leth airson gach cothlamadh gu cuibheasach mu 9 gu 15 bliadhna nas sine, air aithris mu chòig bliadhna nas lugha de dh'fhoghlam, agus bha coileanadh MemTrax nach robh cho fàbharach airson an dà mheatrach.
Tha toraidhean coileanaidh modaladh ro-innseach airson seòrsachadh sgòr MoCA a’ cleachdadh na trì prìomh luchd-ionnsachaidh, Logistic Regression, Naïve Bayes, agus Support Vector Machine, air an sealltainn ann an Clàr 4. Chaidh na trì sin a thaghadh stèidhichte air coileanadh iomlan àrd luchd-ionnsachaidh thar nan diofar mhodalan. air a chur an sàs anns na stòran-dàta airson a h-uile sgeama modaladh. Airson an dàta neo-shìoladh agus modaladh, tha gach aon de na luachan dàta ann an Clàr 4 a’ nochdadh coileanadh a’ mhodail stèidhichte air a’ mheadhan AUC fa leth a thàinig bho na modalan 100 (10 ruith × 10 pasgadh) a chaidh a thogail airson gach cothlamadh sgeama neach-ionnsachaidh/modail, leis an ìre as àirde fa leth. neach-ionnsachaidh coileanaidh air a chomharrachadh ann an clò trom. Ach airson modaladh an dàta sìoltachaidh, tha na toraidhean a chaidh aithris ann an Clàr 4 a’ nochdadh coileanadh modail cuibheasach iomlan bho mhodalan 400 airson gach neach-ionnsachaidh a’ cleachdadh gach aon de na dòighean rangachadh feart (4 modhan rangachadh feart × 10 ruith × 10 fillte).
Clàr 4
Coileanadh seòrsachadh sgòr Dichotomous MoCA (AUC; 0.0–1.0) airson gach aon de na trì luchd-ionnsachaidh as fheàrr airson gach sgeama modaladh fa leth
| Seata Feart air a chleachdadh | Sgòr MoCA | Trast-thomhas gearraidh | Rèiteachadh logistic | Naive Bayes | Taic Vector Machine |
| Gun fhileadh (10 feartan) | Atharrachadh | 23 | 0.8862 | 0.8913 | 0.8695 |
| 26 | 0.8971 | 0.9221 | 0.9161 | ||
| Gun atharrachadh | 23 | 0.9103 | 0.9085 | 0.8995 | |
| 26 | 0.8834 | 0.9153 | 0.8994 | ||
| Air a chriathradh (4 feartan) | Atharrachadh | 23 | 0.8929 | 0.8954 | 0.8948 |
| 26 | 0.9188 | 0.9247 | 0.9201 | ||
| Gun atharrachadh | 23 | 0.9135 | 0.9134 | 0.9122 | |
| 26 | 0.9159 | 0.9236 | 0.9177 |
A’ cleachdadh atharrachaidhean de sheata feart, sgòr MoCA, agus stairsneach gearraidh sgòr MoCA, tha an coileanadh as àirde airson gach sgeama modaladh ri fhaicinn ann an dàna (chan eil sin gu riatanach eadar-dhealaichte gu staitistigeil seach a h-uile càil eile nach eil ann dàna airson a’ mhodail fa leth).
A’ dèanamh coimeas eadar an luchd-ionnsachaidh thar gach cothlamadh de dhreachan sgòr MoCA agus stairsnich (atharraichte/neo-atharraichte agus 23/26, fa leth) anns an t-seata dàta neo-shìoltaichte (ie, a’ cleachdadh nan 10 feartan cumanta), b’ e Naïve Bayes an neach-ionnsachaidh a b’ fheàrr sa chumantas le àireamh iomlan. coileanadh seòrsachaidh de 0.9093. A’ beachdachadh air na trì prìomh luchd-ionnsachaidh, sheall na deuchainnean ìre soidhnichte co-cheangailte ri Bayesian gu robh an coltachd (Pr) de Naïve Bayes a’ coileanadh nas fheàrr na Logistic Regression aig 99.9%. A bharrachd air an sin, eadar Naïve Bayes agus Support Vector Machine, coltachd 21.0% de cho-ionannachd phractaigeach ann an coileanadh luchd-ionnsachaidh (mar sin, coltachd 79.0% gum bi Naïve Bayes a’ coileanadh nas fheàrr na Inneal Vector Taic), còmhla ris an coltachd 0.0% gum bi Inneal Vector Taic a’ coileanadh nas fheàrr, a ghabhas tomhas. a’ daingneachadh a’ bhuannachd coileanaidh airson Naïve Bayes. Mhol coimeas a bharrachd de dhreach sgòr MoCA thairis air a h-uile neach-ionnsachaidh / stairsnich buannachd coileanaidh beag a’ cleachdadh sgòran MoCA nach deach atharrachadh an coimeas ri atharraichean (0.9027 an aghaidh 0.8971, fa leth; Pr (gun atharrachadh> atharraichte) = 0.988). San aon dòigh, chomharraich coimeas eadar stairsneach gearraidh thar gach neach-ionnsachaidh agus dreachan sgòr MoCA buannachd coileanaidh seòrsachaidh beag a’ cleachdadh 26 mar an ìre seòrsachaidh an aghaidh 23 (0.9056 an aghaidh 0.8942, fa leth; Pr (26 > 23) = 0.999 ). Mu dheireadh, a’ sgrùdadh coileanadh seòrsachaidh nam modalan a’ cleachdadh dìreach na toraidhean sìoltachaidh (ie, ceithir feartan aig an ìre as àirde a-mhàin), b’ e Naïve Bayes (0.9143) gu h-àireamhach an neach-ionnsachaidh a b’ fheàrr a choileanadh thar gach dreach / stairsneach sgòr MoCA. Ach, thairis air a h-uile modh rangachadh feart còmhla, rinn a h-uile neach-ionnsachaidh a b’ fheàrr a choileanadh san aon dòigh. Sheall deuchainnean ìre soidhnichte Bayesian coltachd 100% de cho-ionannachd phractaigeach eadar gach paidhir de luchd-ionnsachaidh sìolaidh. Coltach ris an dàta gun fhileadh (a’ cleachdadh na 10 feartan cumanta gu lèir), bha buannachd coileanaidh ann a-rithist airson an dreach neo-atharraichte de sgòr MoCA (Pr (gun atharrachadh> atharraichte) = 1.000), a bharrachd air buannachd a tha coltach ri chèile airson stairsneach seòrsachaidh 26 (Pr (26 > 23) = 1.000). Gu sònraichte, bha coileanadh cuibheasach gach aon de na trì luchd-ionnsachaidh as fheàrr thar gach dreach / stairsneach sgòr MoCA a’ cleachdadh dìreach na ceithir feartan aig an ìre as àirde nas àirde na coileanadh cuibheasach neach-ionnsachaidh sam bith air an dàta gun fhileadh. Chan eil e na iongnadh, bha coileanadh seòrsachaidh nam modalan sìoltachaidh (a’ cleachdadh na ceithir feartan aig an ìre as àirde) gu h-iomlan nas fheàrr (0.9119) na modalan neo-shìolta (0.8999), ge bith dè na modalan modh rangachadh feart a chaidh an coimeas ris na modalan sin a bha a’ cleachdadh na 10 cumanta gu lèir. feartan. Airson gach dòigh taghaidh feart, bha coltachd 100% ann gum biodh buannachd coileanaidh ann thairis air na modalan gun fhileadh.
Leis na h-euslaintich air am beachdachadh airson seòrsachadh doimhneachd breithneachadh AD, eadar-dhealachaidhean eadar-buidhne (MCI-AD versus AD) airson aois (p = 0.004), foghlam (p = 0.028), sgòr MoCA air atharrachadh / gun atharrachadh (p = 0.000), agus MTx-% C (p = 0.008) cudromach gu staitistigeil; ach airson MTx-RT cha robh (p = 0.097). Leis na h-euslaintich sin air am beachdachadh airson seòrsachadh doimhneachd breithneachaidh VaD, eadar-dhealachaidhean eadar-buidhne (MCI-VaD versus VaD) airson sgòr MoCA air atharrachadh / gun atharrachadh (p = 0.007) agus MTx- %C (p = 0.026) agus MTx-RT (p = 0.001) cudromach gu staitistigeil; ach airson aois (p = 0.511) agus foghlam (p = 0.157) cha robh eadar-dhealachaidhean cudromach eadar buidhnean.
Tha toraidhean dèanadais modaladh ro-innseach airson seòrsachadh doimhneachd breithneachaidh a’ cleachdadh na trì luchd-ionnsachaidh a chaidh a thaghadh roimhe, Logistic Regression, Naïve Bayes, agus Support Vector Machine, air an sealltainn ann an Clàr 5. Ged a sheall luchd-ionnsachaidh a bharrachd air an sgrùdadh coileanaidhean beagan nas làidire leotha fhèin le aon den dà roinn breithneachadh clionaigeach , b’ e an triùir luchd-ionnsachaidh a bha sinn air a chomharrachadh mar an fheadhainn a b’ fheàrr nar modaladh roimhe seo a’ tabhann an coileanadh as cunbhalaiche leis an dà sgeama modaladh ùr. A’ dèanamh coimeas eadar an luchd-ionnsachaidh thar gach aon de na prìomh roinnean breithneachaidh (AD agus VaD), cha robh eadar-dhealachadh coileanaidh seòrsachaidh cunbhalach eadar luchd-ionnsachaidh airson MCI-VaD an aghaidh VaD, ged a rinn Support Vector Machine sa chumantas nas follaisiche. San aon dòigh, cha robh eadar-dhealachaidhean mòra sam bith eadar luchd-ionnsachaidh airson an seòrsachadh MCI-AD an aghaidh AD, ged a bha buannachd coileanaidh beag aig Naïve Bayes (NB) thairis air Logistic Regression (LR) agus dìreach iomadachd beag thairis air Inneal Vector Taic, le coltachd de 61.4% agus 41.7% fa leth. Thar an dà stòr-dàta, bha buannachd coileanaidh iomlan ann airson Inneal Vector Taic (SVM), le Pr (SVM > LR) = 0.819 agus Pr (SVM > NB) = 0.934. Bha ar coileanadh seòrsachaidh iomlan thar luchd-ionnsachaidh air fad ann a bhith a’ ro-innse cho dona sa bha breithneachadh ann am fo-sheata-dàta XL na b’ fheàrr anns an roinn breithneachaidh VaD an coimeas ri AD (Pr (VAD > AD) = 0.998 ).
Clàr 5
Coileanadh seòrsachadh doimhneachd breithneachadh clionaigeach dichotomous (AUC; 0.0–1.0) toraidhean airson gach aon de na trì luchd-ionnsachaidh as fheàrr airson an dà sgeama modaladh fa leth
| Sgeama Modail | Rèiteachadh logistic | Naive Bayes | Taic Vector Machine |
| MCI-AD an aghaidh AD | 0.7465 | 0.7810 | 0.7443 |
| MCI-VaD an aghaidh VaD | 0.8033 | 0.8044 | 0.8338 |
Tha an coileanadh as àirde airson gach sgeama modaladh air a shealltainn ann an dàna (chan eil sin gu riatanach eadar-dhealaichte gu staitistigeil na feadhainn eile nach eil ann dàna).
SGEULACHDAN
Tha e cudromach a bhith a’ lorg atharrachaidhean ann an slàinte inntinn tràth goireas practaigeach ann an riaghladh slàinte pearsanta agus slàinte a’ phobaill le chèile. Gu dearbh, tha e cuideachd gu mòr na phrìomhachas ann an suidheachaidhean clionaigeach dha euslaintich air feadh an t-saoghail. Is e an t-amas co-roinnte rabhadh a thoirt dha euslaintich, luchd-cùraim, agus solaraichean agus làimhseachadh iomchaidh agus cosg-èifeachdach agus cùram fad-ùine nas tràithe a bhrosnachadh dhaibhsan a tha a’ tòiseachadh a’ faighinn crìonadh inntinneil. Le bhith a’ toirt còmhla na trì fo-bhuidhnean dàta ospadail/clionaig againn, chomharraich sinn triùir luchd-ionnsachaidh a b’ fheàrr leotha (le aon seasamh sònraichte – Naïve Bayes) gus modalan ro-innseach a thogail a’ cleachdadh Meatairean coileanaidh MemTrax a dh’ fhaodadh inbhe slàinte inntinneil a sheòrsachadh dichotomously (slàinte inntinneil àbhaisteach no MCI) mar a bhiodh air a chomharrachadh le sgòr iomlan MoCA. Gu sònraichte, thàinig piseach air coileanadh seòrsachaidh airson na trì luchd-ionnsachaidh nuair nach do chleachd na modailean againn ach na ceithir feartan àrd-inbhe a bha gu sònraichte a’ toirt a-steach na meatrach coileanaidh MemTrax sin. A bharrachd air an sin, nochd sinn an comas dearbhte airson a bhith a’ cleachdadh na h-aon luchd-ionnsachaidh agus measaidhean coileanaidh MemTrax ann an sgeama modaladh seòrsachadh taic breithneachaidh gus eadar-dhealachadh a dhèanamh air cho dona sa tha dà roinn de dh’ eòlas-inntinn: AD agus VaD.
Deuchainn cuimhne aig cridhe lorg tràth air AD [23, 24]. Mar sin, tha e iomchaidh gu bheil MemTrax air-loidhne iomchaidh, tarraingeach agus furasta a chuir an gnìomh deuchainn sgrìonaidh airson cuimhne episodic anns an t-sluagh san fharsaingeachd [6] . Tha cruinneas aithneachaidh agus amannan freagairt bhon obair coileanaidh leantainneach seo gu sònraichte follaiseach ann a bhith a’ comharrachadh crìonadh tràth agus mean-fhàs agus easbhaidhean mar thoradh air sin anns na pròiseasan neuroplastic co-cheangailte ri ionnsachadh, cuimhne, agus eòlas-inntinn. Is e sin, tha na modailean an seo a tha stèidhichte gu ìre mhòr air meatrach dèanadais MemTrax mothachail air agus tha iad nas dualtaiche gu furasta agus le glè bheag de chosgais nochdadh easbhaidhean neuropathologic bith-eòlasach rè na h-ìre asymptomatic eadar-amail fada ro chall gnìomh nas motha [25]. Ashford et al. rinn iad sgrùdadh dlùth air pàtrain agus giùlan cruinneas cuimhne aithneachaidh agus ùine freagairt ann an luchd-cleachdaidh air-loidhne a ghabh pàirt leotha fhèin le MemTrax [6]. Le bhith a’ toirt urram dha gu bheil na sgaoilidhean sin deatamach ann am modaladh as fheàrr agus ann a bhith a’ leasachadh thagraidhean cùram euslaintich dligheach agus èifeachdach, tha e riatanach a bhith a’ mìneachadh pròifilean aithneachaidh agus ùine freagairt a tha iomchaidh gu clinigeach ann a bhith a’ stèidheachadh iomradh bunaiteach luachmhor airson goireas clionaigeach agus rannsachaidh. Feumar sgrùdadh nas mionaidiche a dhèanamh air luach practaigeach MemTrax ann an sgrìonadh AD airson lagachadh inntinneil ìre thràth agus taic sgrùdaidh eadar-dhealaichte ann an co-theacsa suidheachadh clionaigeach far am faodar beachdachadh air comorbidities agus comasan inntinneil, mothachaidh agus motair a bheir buaidh air coileanadh deuchainn. Agus gus fiosrachadh proifeasanta a fhiosrachadh agus goireas clionaigeach practaigeach a bhrosnachadh, tha e deatamach an-toiseach coimeas a dhèanamh ri deuchainn measaidh slàinte inntinn stèidhichte, eadhon ged a dh’ fhaodadh an fheadhainn mu dheireadh a bhith air am bacadh le logistics deuchainn trom, bacaidhean foghlaim is cànain, agus buadhan cultarach [26] . A thaobh seo, tha an coimeas fàbharach eadar MemTrax ann an èifeachd clionaigeach ri MoCA a thathar ag ràdh gu cumanta mar inbhe gnìomhachais cudromach, gu sònraichte nuair a thathar a’ tomhas cho furasta ‘s a tha e goireasachd agus gabhail ri euslaintich MemTrax.
Tha sgrùdadh roimhe a’ dèanamh coimeas eadar MemTrax agus MoCA a’ soilleireachadh an fheallsanachd agus an fhianais tòiseachaidh a tha airidh air ar sgrùdadh modaladh [8]. Ach, cha robh an coimeas roimhe seo ach co-cheangailte ris an dà phrìomh mheatrach dèanadais MemTrax a rinn sinn sgrùdadh le inbhe inntinneil mar a chaidh a dhearbhadh le MoCA agus a’ mìneachadh raointean agus luachan gearraidh fa leth. Rinn sinn doimhneachadh air measadh goireas clionaigeach air MemTrax le bhith a’ sgrùdadh dòigh-obrach stèidhichte air modaladh ro-innseach a bheireadh beachdachadh nas pearsanta air paramadairean eile a dh’ fhaodadh a bhith iomchaidh airson euslaintich. An coimeas ri feadhainn eile, cha do lorg sinn buannachd ann an coileanadh modail a’ cleachdadh ceartachadh foghlaim (atharrachadh) gu sgòr MoCA no ann a bhith ag atharrachadh stairsneach sgòr iomlan MoCA a’ dèanamh leth-bhreith air slàinte inntinneil bhon 26 gu 23 a chaidh a mholadh an toiseach [12, 15]. Gu dearbh, b’ fheàrr leis a’ bhuannachd coileanaidh seòrsachaidh a bhith a’ cleachdadh an sgòr MoCA nach deach atharrachadh agus an stairsneach nas àirde.
Prìomh phuingean ann an cleachdadh clionaigeach
Tha ionnsachadh innealan gu tric air a chleachdadh as fheàrr agus as èifeachdaiche ann am modaladh ro-innse nuair a tha an dàta farsaing agus ioma-thaobhach, is e sin, nuair a tha grunn bheachdan ann agus raon farsaing co-chosmhail de bhuadhan àrd-luach (cur-ris). Ach, leis an dàta làithreach seo, rinn na modalan sìoltachaidh le dìreach ceithir feartan taghte nas fheàrr na an fheadhainn a bha a’ cleachdadh na 10 feartan cumanta. Tha seo a’ nochdadh nach robh na feartan clionaigeach (luach àrd) as freagarraiche gu clinigeach aig an t-seata dàta ospadal iomlan againn gus na h-euslaintich a sheòrsachadh san dòigh seo. Ach a dh’ aindeoin sin, tha an cuideam rangachaidh feart air prìomh mheatrics coileanaidh MemTrax - MTx-% C agus MTx-RT - a’ toirt taic làidir do bhith a’ togail mhodalan sgrìonaidh easbhaidh inntinneil aig ìre thràth timcheall air an deuchainn seo a tha sìmplidh, furasta a rianachd, aig prìs ìosal, agus a’ nochdadh gu h-iomchaidh a thaobh coileanadh cuimhne, co-dhiù an-dràsta mar chiad scrion airson seòrsachadh binary de inbhe slàinte inntinneil. Leis an cuideam a tha a’ sìor fhàs air solaraichean agus siostaman cùram slàinte, bu chòir pròiseasan sgrìonaidh euslaintich agus tagraidhean clionaigeach a leasachadh gu h-iomchaidh le cuideam air a bhith a’ tional, a’ tracadh, agus a’ modaladh na feartan euslaintich sin agus na meatrach deuchainn a tha nas fheumaile, buannachdail agus air a dhearbhadh gu h-èifeachdach ann an breithneachaidh. agus taic rianachd euslainteach.
Leis an dà phrìomh mheatrach MemTrax aig cridhe seòrsachadh MCI, bha coileanadh ro-innse fìor àrd aig an neach-ionnsachaidh as fheàrr againn (Naïve Bayes) anns a’ mhòr-chuid de mhodalan (AUC thairis air 0.90) le co-mheas fìor-dheimhinneach gu meallta-dearbhach faisg air no beagan nas àirde na 4. : 1. Bhiodh tagradh clionaigeach eadar-theangachaidh a’ cleachdadh an neach-ionnsachaidh seo mar sin a’ glacadh (seòrsachadh gu ceart) a’ mhòr-chuid den fheadhainn le easbhaidh inntleachdail, agus aig an aon àm a’ lughdachadh na cosgais co-cheangailte ri bhith a’ seòrsachadh cuideigin le slàinte inntinn àbhaisteach mar easbhaidh inntinneil (meallta dearbhach) no an seòrsachadh sin a dhìth anns an fheadhainn aig a bheil easbhaidh inntinneil (àicheil ceàrr). Dh’ fhaodadh aon seach aon de na suidheachaidhean mì-sheòrsachaidh sin eallach inntinn-shòisealta neo-iomchaidh a chuir air an euslainteach agus an luchd-cùraim.
Ged a chleachd sinn an deichnear luchd-ionnsachaidh anns gach sgeama modaladh anns na mion-sgrùdaidhean tòiseachaidh agus iomlan, chuir sinn fòcas air ar toraidhean air na trì seòrsachadh a sheall an coileanadh làidir as cunbhalaiche. Bha seo cuideachd airson cuideam a chuir air, stèidhichte air an dàta seo, an luchd-ionnsachaidh a bhiodh an dùil coileanadh gu h-earbsach aig ìre àrd ann an cleachdadh clionaigeach practaigeach ann a bhith a’ dearbhadh seòrsachadh inbhe inntinneil. A bharrachd air an sin, leis gu robh an sgrùdadh seo an dùil mar sgrùdadh tòiseachaidh air goireasachd ionnsachadh innealan air sgrìonadh inntinneil agus na dùbhlain clionaigeach ùineail sin, rinn sinn co-dhùnadh na dòighean ionnsachaidh a chumail sìmplidh agus coitcheann, le glè bheag de ghleusadh paramadair. Tha sinn a’ tuigsinn gur dòcha gu robh an dòigh-obrach seo air cuingealachadh a dhèanamh air a’ chomas airson comasan ro-innse nas cumhainge a tha sònraichte do dh’ euslaintich. Mar an ceudna, ged a tha trèanadh nam modalan a’ cleachdadh dìreach na prìomh fheartan (dòigh-obrach sìoltaichte) a’ toirt tuilleadh fiosrachaidh dhuinn a thaobh an dàta seo (sònraichte do na h-uireasbhaidhean san dàta a chaidh a chruinneachadh agus a’ soilleireachadh an luach ann a bhith a’ dèanamh an fheum as fheàrr de ùine clionaigeach agus goireasan), tha sinn ag aithneachadh gu bheil e ro-luath a bhith caolachadh. bu chòir beachdachadh air farsaingeachd nam modailean agus, mar sin, a h-uile càil (agus feartan eile) le rannsachadh san àm ri teachd gus am bi ìomhaigh nas cinntiche againn air feartan prìomhachais a bhiodh iomchaidh don t-sluagh fharsaing. Mar sin, tha sinn cuideachd ag aithneachadh gu h-iomlan gum biodh feum air dàta nas in-ghabhaltach agus nas riochdachail agus optimization dhiubh sin agus modalan eile mus tèid am filleadh a-steach do thagradh clionaigeach èifeachdach, gu sònraichte gus gabhail ri comorbidities a bheir buaidh air coileanadh inntinneil a dh’ fheumar beachdachadh ann an tuilleadh measadh clionaigeach.
Chaidh goireas MemTrax a dheasachadh tuilleadh le bhith a’ modaladh doimhneachd galair stèidhichte air breithneachadh clionaigeach air leth. Cha robh coileanadh seòrsachaidh iomlan nas fheàrr ann a bhith a’ ro-innse cho dona sa bha VaD (an taca ri AD). iongantach leis na feartan ìomhaigh euslainteach anns na modalan a tha sònraichte do shlàinte falamh agus cunnart stròc, ie, mòr-fhulangas, hyperlipidemia, tinneas an t-siùcair, agus (gu dearbh) eachdraidh stròc. Ged a bhiodh e air a bhith na b’ fheàrr agus na b’ iomchaidh an aon mheasadh clionaigeach a dhèanamh air euslaintich le slàinte inntinn àbhaisteach gus an luchd-ionnsachaidh a thrèanadh leis an dàta nas in-ghabhalach sin. Tha seo gu sònraichte barrantaichte, leis gu bheil MemTrax an dùil a bhith air a chleachdadh gu sònraichte airson a bhith a’ lorg easbhaidh inntinneil aig ìre thràth agus airson sùil a chumail air atharrachadh fa leth às deidh sin. Tha e so-chreidsinneach cuideachd gun do chuir an sgaoileadh dàta na bu ion-mhiannaichte anns an t-seata dàta VaD gu ìre ri coileanadh modaladh a bha an ìre mhath nas fheàrr. Bha an stòr-dàta VaD air a dheagh chothromachadh eadar an dà chlas, ach cha robh an dàta AD le mòran nas lugha de dh’ euslaintich MCI. Gu sònraichte ann an stòran-dàta beaga, faodaidh eadhon beagan shuidheachaidhean a bharrachd eadar-dhealachadh a ghabhas tomhas a dhèanamh. Tha an dà shealladh nan argamaidean reusanta a tha mar bhunait air na h-eadar-dhealachaidhean ann an coileanadh modaladh cho dona sa tha galair. Ach, tha e ro-luath a bhith a’ comharrachadh coileanadh nas fheàrr gu feartan àireamhach dàta no na feartan gnèitheach a tha sònraichte don taisbeanadh clionaigeach air a bheilear a’ beachdachadh. A dh’ aindeoin sin, sheall an nobhail seo gu robh feum air modal seòrsachaidh ro-innse MemTrax ann an àite taic sgrùdaidh clionaigeach a’ toirt seachad sealladh luachmhor agus a’ daingneachadh tòir airson sgrùdadh a bharrachd le euslaintich thairis air leantainneachd MCI.
Tha buileachadh agus taisbeanadh goireasachd MemTrax agus na modailean sin ann an Sìona, far a bheil an cànan agus an cultar gu math eadar-dhealaichte bho roinnean eile de ghoireas stèidhichte (me, an Fhraing, an Òlaind, agus na Stàitean Aonaichte) [7, 8, 27], a’ daingneachadh a’ chomais. airson gabhail cruinneil farsaing agus luach clionaigeach de àrd-ùrlar stèidhichte air MemTrax. Tha seo na eisimpleir follaiseach ann a bhith a’ strì ri co-sheirm dàta agus a’ leasachadh gnàthasan practaigeach eadar-nàiseanta agus a’ modaladh ghoireasan airson sgrìonadh inntleachdail a tha àbhaisteach agus furasta an atharrachadh airson an cleachdadh air feadh an t-saoghail.
Na h-ath cheumannan ann am modaladh agus cleachdadh crìonadh inntinneil
Tha dìth-inntinn inntinneil ann an AD gu dearbh a’ tachairt air leantainneachd, chan ann ann an ìrean no ceumannan air leth [28, 29]. Ach, aig an ìre thràth seo, b’ e ar n-amas ar comas a stèidheachadh an-toiseach air modal a thogail a’ toirt a-steach MemTrax a dh’ aithnicheas gu bunaiteach “àbhaisteach” bho “chan àbhaist”. Dàta empirigeach nas in-ghabhaltach (me, ìomhaighean eanchainn, feartan ginteil, bith-chomharran, comorbidities, agus comharran gnìomh toinnte gnìomhan a dh’ fheumas eòlas-inntinn smachd) [30] thar diofar roinnean cruinne, àireamhan, agus buidhnean aoise gus trèanadh agus leasachadh nas ionnsaichte (a’ toirt a-steach ensemble le cuideam iomchaidh) bheir modalan ionnsachaidh inneal taic do ìre nas motha de sheòrsachadh leasaichte, is e sin, an comas buidhnean de dh’ euslaintich a sheòrsachadh le MCI gu fo-bhuidhnean nas lugha agus nas cinntiche air feadh leantainneachd crìonadh inntinneil. A bharrachd air an sin, tha breithneachadh clionaigeach concomitant airson daoine fa leth thar àireamhan euslaintich eadar-mheasgte gu roinneil riatanach trèanadh gu h-èifeachdach na modalan sin nas in-ghabhaltach agus nas seasmhaiche. Cuidichidh seo le bhith a’ stiùireadh chùisean le sreath nas sònraichte dhaibhsan aig a bheil cùl-fhiosrachadh, buaidhean, agus pròifilean inntinneil caractar nas cumhainge agus mar sin a’ toirt taic do cho-dhùnaidhean clionaigeach agus cùram euslaintich.
Tha mòran den rannsachadh clionaigeach iomchaidh gu ruige seo air dèiligeadh ri euslaintich le trom-inntinn co-dhiù; agus, ann an cleachdadh, ro thric chan eilear a’ feuchainn ri eadar-theachd euslainteach a dhèanamh ach aig ìrean adhartach. Ach, leis gu bheil crìonadh inntinneil a’ tòiseachadh fada mus tèid slatan-tomhais clionaigeach airson trom-inntinn a choileanadh, dh’ fhaodadh sgrìon tràth stèidhichte air MemTrax a tha air a chuir an sàs gu h-èifeachdach foghlam iomchaidh a bhrosnachadh do dhaoine fa-leth mun ghalar agus mar a tha e air adhart agus eadar-theachdan nas tràithe agus nas ùineail a bhrosnachadh. Mar sin, dh’ fhaodadh lorg tràth taic a thoirt do chom-pàirtean iomchaidh bho eacarsaich, daithead, taic tòcail, agus sòisealachadh nas fheàrr gu eadar-theachd cungaidh-leigheis agus daingneachadh atharrachaidhean co-cheangailte ri euslaintich ann an giùlan agus beachd a dh’ fhaodadh leotha fhèin no gu h-iomlan a bhith a’ lughdachadh no a dh’ fhaodadh stad a chuir air adhartas dementia [31, 32] . A bharrachd air an sin, le èifeachd sgrìonadh tràth, faodar daoine fa leth agus an teaghlaichean a bhrosnachadh gus beachdachadh air deuchainnean clionaigeach no comhairleachadh agus taic seirbheisean sòisealta eile fhaighinn gus cuideachadh le bhith a’ soilleireachadh dùilean agus rùintean agus a’ riaghladh gnìomhan làitheil. Dh’ fhaodadh tuilleadh dearbhaidh agus cleachdadh practaigeach farsaing anns na dòighean sin a bhith mar mheadhan air lasachadh no stad a chuir air adhartas MCI, AD, agus ADRD airson mòran dhaoine.
Gu dearbha, chan eil ceann ìosal raon aoise an euslaintich san sgrùdadh againn a’ riochdachadh an t-sluaigh le dragh traidiseanta le AD. Ach a dh’ aindeoin sin, tha an aois chuibheasach airson gach buidheann a chaidh a chleachdadh anns na sgeamaichean modaladh seòrsachaidh stèidhichte air sgòr / stairsneach MoCA agus doimhneachd breithneachaidh (Clàr 3) a’ daingneachadh mòr-chuid soilleir (còrr air 80%) a bhith co-dhiù 50 bliadhna a dh’aois. Tha an cuairteachadh seo mar sin gu math iomchaidh airson coitcheannachadh, a’ toirt taic do ghoireas nam modalan sin anns an t-sluagh a tha a’ comharrachadh an fheadhainn a bhios mar as trice a’ toirt buaidh toiseachadh tràth agus tinneas neurocognitive a tha a’ sìor fhàs mar thoradh air AD agus VaD. Cuideachd, tha fianais agus sealladh o chionn ghoirid a’ cur cuideam air na factaran aithnichte sin (me, mòr-fhulangas, reamhrachd, tinneas an t-siùcair agus smocadh) a dh’ fhaodadh a bhith a’ cur ri ìre thràth nas àirde. sgòran cunnairt fasglach inbheach is meadhan-beatha agus leòn eanchainn falamh mar thoradh air sin a dh’ fhàsas gu brònach le buaidhean follaiseach eadhon ann an òige inbhich [33–35]. Mar sin, an cothrom sgrìonaidh tùsail as fheàrr airson lorg tràth easbhaidhean inntinneil ìre agus a’ tòiseachadh ro-innleachdan casg is eadar-theachd èifeachdach gus dèiligeadh gu soirbheachail ri trom-inntinn thig am bàrr bho bhith a’ sgrùdadh nithean a chuir ris agus comharran ro-làimh thar an speactram aoise, a’ gabhail a-steach aois thràth agus is dòcha eadhon leanabachd (a’ toirt fa-near iomchaidheachd factaran ginteil leithid apolipoprotein E bho ghluasad tràth).
Ann an cleachdadh, chan eil breithneachadh clionaigeach dligheach agus modhan cosgail airson ìomhaighean adhartach, pròifil ginteil, agus tomhas bith-chomharran gealltanach an-còmhnaidh rim faighinn gu furasta no eadhon comasach dha mòran sholaraichean. Mar sin, ann an iomadh suidheachadh, is dòcha gum feum seòrsachadh inbhe slàinte inntinneil tùsail a thighinn bho mhodalan a’ cleachdadh meatrach sìmplidh eile a thug an t-euslainteach seachad (me, fèin-aithris. duilgheadasan cuimhne, cungaidhean-leigheis gnàthach, agus crìochan gnìomhachd àbhaisteach) agus feartan deamografach cumanta [7]. Clàraidhean leithid Oilthigh California Brain Health Clàradh (https://www.brainhealthregistry.org/) [27] agus feadhainn eile le farsaingeachd nas motha de chomharran fèin-aithris, ceumannan càileachdail (me, cadal agus eòlas làitheil), cungaidhean-leigheis, inbhe slàinte, agus eachdraidh, agus bidh deamografaigs nas mionaidiche mar mheadhan air leasachadh agus dearbhadh cleachdadh practaigeach nam modalan prìomhadail sin anns a’ chlinic. A bharrachd air an sin, faodaidh deuchainn leithid MemTrax, a tha air goireas a nochdadh ann a bhith a’ measadh gnìomh cuimhne, tuairmse gu math nas fheàrr a thoirt seachad air pathology AD na comharran bith-eòlasach. Leis gur e prìomh fheart pathology AD briseadh air neuroplasticity agus call mòr de synapses, a tha follaiseach mar episodic. eas-òrdugh cuimhne, tomhas a bhios a’ measadh cuimhne episodic gu dearbh thoir seachad tuairmse nas fheàrr air eallach pathological AD na comharran bith-eòlasach anns an euslainteach beò [36].
Leis a h-uile modal ro-innse - ge bith an ann air a neartachadh le dàta iom-fhillte agus in-ghabhalach bho theicneòlas ùr-nodha agus lèirsinn clionaigeach ath-leasaichte thairis air grunn raointean no an fheadhainn a tha cuibhrichte gu fiosrachadh nas bunaitiche agus a tha ri fhaighinn gu furasta a tha àbhaisteach do phròifil euslaintich a th’ ann - a ’bhuannachd aithnichte a tha aig inntleachd fuadain. agus is e ionnsachadh innealan gum faod na modailean a thig às a sin co-chur agus “ionnsachadh” gu h-inntinneach bho dhàta agus sealladh ùr buntainneach air a thoirt seachad le bhith a’ cleachdadh cleachdadh leantainneach. Às deidh gluasad teicneòlais practaigeach, leis gu bheil na modalan an seo (agus ri leasachadh) air an cur an sàs agus air am beairteachadh le barrachd chùisean agus dàta iomchaidh (a ’toirt a-steach euslaintich le comorbidities a dh’ fhaodadh nochdadh le crìonadh inntinneil às deidh sin), bidh coileanadh ro-innse agus seòrsachadh slàinte inntinneil nas làidire, mar thoradh air goireas taic co-dhùnadh clionaigeach nas èifeachdaiche. Thèid an mean-fhàs seo a thoirt gu buil ann an dòigh nas coileanta agus nas practaigeach le bhith a’ fighe MemTrax a-steach do àrd-ùrlaran àbhaisteach (cuimsichte air na comasan a tha rim faighinn) a dh’ fhaodadh solaraichean cùram slàinte a chleachdadh ann an àm fìor sa chlinic.
Tha iarrtas mòr air dàta fad-ùine brìoghmhor air a bheil iarrtas mòr airson dearbhadh agus cleachdadh modal MemTrax airson taic breithneachaidh agus cùram euslaintich. Le bhith a’ cumail sùil air agus a’ clàradh nan atharrachaidhean concomitant (ma tha sin ann) ann an inbhe clionaigeach thar raon iomchaidh de àbhaisteach tro MCI aig ìre thràth, faodar na modailean airson measadh leantainneach iomchaidh agus seòrsachadh a thrèanadh agus atharrachadh a rèir aois euslaintich agus thèid an làimhseachadh. Is e sin, faodaidh goireasan ath-aithris cuideachadh le bhith a’ cumail sùil fad-ùine air atharrachaidhean inntinneil tlàth, èifeachdas eadar-theachd, agus cumail suas cùram sreathach fiosraichte. Tha an dòigh-obrach seo a’ co-thaobhadh nas dlùithe ri cleachdadh clionaigeach agus riaghladh euslaintich is cùise.
Crìochan
Tha sinn a’ cur luach air an dùbhlan agus an luach ann a bhith a’ cruinneachadh dàta clionaigeach glan ann an clionaig fo smachd / suidheachadh ospadail. A dh’ aindeoin sin, bhiodh e air ar modaladh a neartachadh nam biodh na stòran-dàta againn a’ toirt a-steach barrachd euslaintich le feartan cumanta. A bharrachd air an sin, gu sònraichte don mhodaladh breithneachaidh againn, bhiodh e air a bhith na bu ion-mhiannaichte agus iomchaidh an aon mheasadh clionaigeach a dhèanamh air euslaintich le slàinte inntinn àbhaisteach gus an luchd-ionnsachaidh a thrèanadh. Agus mar a tha e air a chomharrachadh le coileanadh seòrsachaidh nas àirde a’ cleachdadh an t-seata dàta sìoltachaidh (dìreach na ceithir feartan aig an ìre as àirde), nas fharsainge agus tha e coltach gum biodh ceumannan / comharran slàinte inntinn air a thighinn air adhart coileanadh modail le àireamh nas motha de fheartan cumanta thar gach euslainteach.
Is dòcha gu robh cuid de chom-pàirtichean aig an aon àm a’ faighinn eòlas air tinneasan eile a dh’ fhaodadh a bhith air adhbhrachadh easbhaidhean inntinneil sealach no leantainneach. A bharrachd air fo-sheata-dàta XL far an deach na h-euslaintich a chomharrachadh gu breithneachail mar AD no VaD, cha deach dàta comorbidity a chruinneachadh / aithris ann an amar euslaintich YH, agus b’ e tinneas an t-siùcair am prìomh chomorbidity a chaidh aithris gu ìre mhòr ann am fo-dàta KM. Faodar argamaid a dhèanamh, ge-tà, gum biodh a bhith a’ toirt a-steach euslaintich nar sgeamaichean modaladh le comorbidities a dh’ fhaodadh ìre de dh’ easbhaidh inntleachdail a bhrosnachadh no a dhèanamh nas miosa agus coileanadh MemTrax nas ìsle mar thoradh air sin nas riochdaiche air sluagh euslaintich cuimsichte san t-saoghal airson an sgrìonadh inntinneil tràth seo nas fharsainge. agus dòigh-obrach mhodail. A’ gluasad air adhart, tha breithneachadh ceart air comorbidities a dh’ fhaodadh buaidh a thoirt air coileanadh inntinneil gu ìre mhòr buannachdail airson a bhith a’ dèanamh an fheum as fheàrr de na modailean agus na tagraidhean cùram euslaintich a thig às.
Mu dheireadh, chleachd na h-euslaintich fo-data YH agus KM fòn cliste gus an deuchainn MemTrax a ghabhail, ach chleachd àireamh chuingealaichte de na h-euslaintich fo-dàta XL iPad agus chleachd an còrr fòn cliste. Dh’ fhaodadh seo a bhith air eadar-dhealachadh beag co-cheangailte ri inneal a thoirt a-steach ann an coileanadh MemTrax airson modaladh seòrsachaidh MoCA. Ach, tha e coltach gum biodh eadar-dhealachaidhean (ma tha gin ann) ann am MTx-RT, mar eisimpleir, eadar innealan glè bheag, gu sònraichte leis a h-uile com-pàirtiche a’ faighinn deuchainn “cleachdaidhean” dìreach ron choileanadh deuchainn clàraichte. Ach a dh’ aindeoin sin, dh’ fhaodadh cleachdadh an dà inneal-làimhe seo coimeas dìreach a dhèanamh ri agus/no amalachadh le toraidhean MemTrax eile far an do fhreagair luchd-cleachdaidh dealbhan a-rithist le bhith a’ suathadh air a’ bhàr-fànais air meur-chlàr coimpiutair.
Prìomh phuingean air goireas modaladh ro-innse MemTrax
- • Dh'fhaodadh na modailean ro-innseach againn a' gabhail a-steach slatan-tomhais coileanaidh MemTrax taghte inbhe slàinte inntinneil (slàinte inntinn àbhaisteach no MCI) a sheòrsachadh gu h-earbsach mar a bhiodh air a chomharrachadh leis an deuchainn MoCA a tha aithnichte fad is farsaing.
- • Tha na toraidhean sin a’ toirt taic do bhith ag amalachadh mheatairean dèanadais MemTrax taghte a-steach do thagradh sgrìonaidh modail ro-innse seòrsachaidh airson lagachadh inntinneil aig ìre thràth.
- • Nochd ar modaladh seòrsachaidh cuideachd an comas a bhith a' cleachdadh coileanadh MemTrax ann an tagraidhean airson comharrachadh dè cho dona 'sa tha breithneachadh trom-inntinn.
Bidh na co-dhùnaidhean ùr-nodha seo a’ stèidheachadh fianais deimhinnte a tha a’ toirt taic do ghoireas ionnsachadh innealan ann a bhith a’ togail mhodalan seòrsachaidh làidir stèidhichte air MemTrax airson taic breithneachaidh ann an riaghladh chùisean clionaigeach èifeachdach agus cùram euslaintich do dhaoine fa leth le lagachadh inntinneil.
BUIDHEACHADH
Tha sinn ag aithneachadh obair J. Wesson Ashford, Curtis B. Ashford, agus co-obraichean airson a bhith a’ leasachadh agus a’ dearbhadh a’ ghnìomh agus an t-inneal aithneachaidh leantainneach air-loidhne (MemTrax) a thathar a’ cleachdadh an seo agus tha sinn taingeil dha na h-iomadh euslaintich le trom-inntinn a chuir ris an rannsachadh bunaiteach riatanach. . Tha sinn cuideachd a’ toirt taing do Xianbo Zhou agus a cho-obraichean aig SJN Biomed LTD, a cho-obraichean agus a cho-obraichean aig na h-ospadalan / làraich clionaigean, gu sònraichte Drs. M. Luo agus M. Zhong, a chuidich le bhith a’ trusadh chom-pàirtichean, a’ clàradh dheuchainnean, agus a’ cruinneachadh, a’ clàradh, agus a’ stiùireadh an dàta, agus na com-pàirtichean saor-thoileach a thug seachad an ùine luachmhor agus a rinn dealas airson na deuchainnean a ghabhail agus a thoirt seachad. an dàta luachmhor dhuinn airson measadh san sgrùdadh seo. Seo fhuair an sgrùdadh taic gu ìre bhon MD Scientific Research Prògram Oilthigh Meidigeach Kunming (Grant àireamh. 2017BS028 gu XL) agus Prògram Rannsachaidh Roinn Saidheans agus Teicneòlais Yunnan (Grant àireamh. 2019FE001 (-222) gu XL).
Tha J. Wesson Ashford air tagradh peutant a chuir a-steach airson cleachdadh na paradigm aithne leantainneach sònraichte a tha air a mhìneachadh sa phàipear seo airson coitcheann deuchainn cuimhne.
Tha MemTrax, LLC na chompanaidh le Curtis Ashford, agus tha a’ chompanaidh seo a’ riaghladh an deuchainn cuimhne siostam a tha air a mhìneachadh sa phàipear seo.
Foillseachaidhean ùghdaran rim faighinn air-loidhne (https://www.j-alz.com/manuscript-disclosures/19-1340r2).
IOMRAIDHEAN
| [1] Comann Alzheimer (2016) 2016 Fiosrachadh mu ghalar Alzheimer agus figearan. Alzheimers Dement 12, 459–509. | |
| [2] Gresenz CR , Mitchell JM , Marrone J , Federoff HJ (2019) Buaidh ìre thràth Alzheimer tinneas air toraidhean ionmhais taighe. Eaconamaidh na Slàinte 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) Leasachadh càileachd ann an neurology: Seata tomhais càileachd lag inntinneil. Neurology 93, 705–713. |
| [4] Tong T , Thokala P , McMillan B , Ghosh R , Brazier J (2017) Èifeachdas cosgais cleachdadh deuchainnean sgrìonaidh inntinneil airson trom-inntinn agus lagachadh inntinneil tlàth a lorg ann an cùram bun-sgoile. Int J Geriatr Psychiatry 32, 1392-1400. | |
| [5] Ashford JW , Gere E , Bayley PJ (2011) A 'tomhas cuimhne ann an suidheachaidhean buidhne mòr a’ cleachdadh deuchainn aithneachaidh leantainneach. J Alzheimers Dis 27, 885–895. | |
| [6] | Ashford JW , Tarpin-Bernard F , Ashford CB , Ashford MT (2019) Gnìomh aithneachaidh leantainneach coimpiutair airson cuimhne episodic a thomhas. J Alzheimers Dis 69, 385–399. |
| [7] | Bergeron MF, Landset S, Tarpin-Bernard F, Ashford CB, Khoshgoftaar TM, Ashford JW (2019) Coileanadh cuimhne episodic ann am modaladh ionnsachadh innealan airson a bhith a’ ro-innse seòrsachadh inbhe slàinte inntinneil. J Alzheimers Dis 70, 277–286. |
| [8] van der Hoek MD , Nieuwenhuizen A , Keijer J , Ashford JW (2019) The MemTrax deuchainn an coimeas ris a’ mheasadh measadh inntinneil montreal air lagachadh inntinneil tlàth. J Alzheimers Dis 67, 1045–1054. | |
| [9] | Falcone M , Yadav N , Poellabauer C , Flynn P (2013) A’ cleachdadh fuaimean fuaimreag iomallach airson seòrsachadh de dhroch leòn eanchainn traumatach. Ann an 2013 Co-labhairt Eadar-nàiseanta IEEE air Acoustics, Òraid agus Giullachd Chomharran, Vancouver, BC, td. 7577–7581. |
| [10] | Dabek F , Caban JJ (2015) A’ cleachdadh dàta mòr gus modal a dhèanamh air an coltas gun tèid suidheachaidhean inntinn a leasachadh às deidh concussion. Procedia Comput Sci 53, 265–273. |
| [11] | Climent MT , Pardo J , Munoz-Almaraz FJ , Guerrero MD , Moreno L (2018) Craobh co-dhùnaidh airson lorg tràth air lagachadh inntinneil le cungadairean coimhearsnachd. Aghaidh Pharmacol 9, 1232. |
| [12] | Nasreddine ZS , Phillips NA , Bedirian V , Charbonneau S , Whitehead V , Collin I , Cummings JL , Chertkow H (2005) Measadh Cognitive Montreal, MoCA: Inneal sgrìonaidh goirid airson lagachadh inntinneil tlàth. J Am Geriatr Soc 53, 695–699. |
| [13] | Yu J, Li J, Huang X (2012) An dreach Beijing den mheasadh inntinneil montreal mar inneal sgrìonaidh goirid airson lagachadh inntinneil tlàth: sgrùdadh stèidhichte sa choimhearsnachd. BMC Psychiatry 12, 156. |
| [14] | Chen KL , Xu Y , Chu AQ , Ding D , Liang XN , Nasreddine ZS , Dong Q , Hong Z , Zhao QH , Guo QH (2016) Dearbhadh an dreach Sìneach de mheasadh inntinneil Montreal bunaiteach airson sgrìonadh lagachadh inntinneil tlàth. J Am Geriatr Soc 64, e285–e290. |
| [15] | Carson N , Leach L , Murphy KJ (2018) Ath-sgrùdadh air sgòran gearraidh Measadh Cognitive Montreal (MoCA). Int J Geriatr Psychiatry 33, 379–388. |
| [16] | Buidheann Gnìomha Comann Eòlas-inntinn Ameireagaidh (2013) Leabhar-làimhe dearbhaidh is staitistigeil de dhuilgheadasan inntinn: DSM-5 ™, American Psychiatric Publishing, Inc., Washington, DC. |
| [17] | Python. Python Software Foundation, http://www.python.org, Ruigear 15 Samhain, 2019. |
| [18] | R Core Group, R: Cànan agus àrainneachd airson coimpiutaireachd staitistigeil Stèidheachd R airson Coimpiutaireachd Staitistigeil, Vienna, an Ostair. https://www.R-project.org/, 2018, Ruigear 15 Samhain, 2019. |
| [19] | Benavoli A , Corani G , Demšar J , Zaffalon M (2017) Ùine airson atharrachadh: Oideachadh airson coimeas a dhèanamh eadar ioma seòrsachadh tro mhion-sgrùdadh Bayesian. J Mach Learn Res 18, 1–36. |
| [20] | Frank E , Hall MA , Witten IH (2016) The WEKA Workbench. Anns Mèinneadh Dàta: Innealan Ionnsachaidh Innealan practaigeach agus Teicneòlasan, Frank E, Hall MA, Witten IH, Pal CJ, deas. 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) Ionnsachadh inneal ann a bhith a’ modaladh fuasgladh comharran concussion spòrs àrd-sgoile. Eacarsaich Spòrs Med Sci 51, 1362–1371. |
| [22] | Van Hulse J , Khoshgoftaar TM , Napolitano A (2007) Seallaidhean deuchainneach air ionnsachadh bho dhàta neo-chothromach. Anns Gnìomhan an 24mh Co-labhairt Eadar-nàiseanta air Ionnsachadh Innealan, Corvalis, Oregon, Na Stàitean Aonaichte, td. 935-942. |
| [23] | Ashford JW , Kolm P , Colliver JA , Bekian C , Hsu LN (1989) Measadh euslainteach Alzheimer agus an staid mhion-inntinn: Mion-sgrùdadh lùb feart nì.P. J Gerontol 44, 139–146. |
| [24] Ashford JW , Jarvik L (1985) Galar Alzheimer: A bheil plastachd neuron a ’toirt buaidh air crìonadh neurofibrillary axonal? 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 , Rocca WA , Petersen RC (2019) Freagarrachd de bhuidhnean speactram Alzheimer a tha air am mìneachadh gu bith-eòlasach agus gu clinigeach a’ cleachdadh an Institiud Nàiseanta air Aosda-Alzheimer's Rannsachadh Comann frèam. JAMA Neurol 76, 1174–1183. | |
| [26] Zhou X , Ashford JW (2019) Adhartasan ann an ionnstramaidean sgrìonaidh airson Alzheimer tinneas. Ag aois 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 Clàradh: Àrd-ùrlar stèidhichte air an eadar-lìn airson fastadh, measadh, agus sgrùdadh fad-ùine air com-pàirtichean airson sgrùdaidhean neur-saidheans. Alzheimers Dement 14, 1063–1076. | |
| [28] Ashford JW , Schmitt FA (2001) A’ modaladh cùrsa-tìm Alzheimer dementia. Curr Psychiatry Rep 3, 20–28. | |
| [29] | Li X , Wang X , Su L , Hu X , Han Y (2019) Sino Sgrùdadh Fad-ùine air Crìonadh Cognitive (SILCODE): Pròtacal airson sgrùdadh amharc fad-ùine Sìneach gus modalan ro-innse cunnairt a leasachadh airson atharrachadh gu lagachadh inntinneil ann an daoine fa leth le eòlas inntinneil cuspaireil crìonadh. BMJ Fosgailte 9, e028188. |
| [30] Tarnanas I , Tsolaki A , Wiederhold M , Wiederhold B , Tsolaki M (2015) Caochlaideachd adhartais bith-chomharran còig-bliadhna airson Dementia galar Alzheimer ro-innse: An urrainn do ghnìomhachd ionnsramaid iom-fhillte de chomharradh beatha làitheil na beàrnan a lìonadh? Alzheimers Dement (Amst) 1, 521–532. | |
| [31] McGurran H , Glenn JM , Madero EN , Bott NT (2019) A 'bacadh agus a' làimhseachadh galar Alzheimer: Innealan bith-eòlasach eacarsaich. J Alzheimers Dis 69, 311–338. | |
| [32] Mendiola-Precoma J , Berumen LC , Padilla K , Garcia-Alcocer G (2016) Terapies airson casg agus làimhseachadh galar Alzheimer. Biomed Res Int 2016, 2589276. | |
| [33] | Lane CA, Barnes J, Nicholas JM, Sudre CH, Cash DM, Malone IB, Parker TD, Keshavan A, Bochanan SM, Keuss SE, Seumas SN, Lu K, Murray-Smith H, Wong A, Gordon E, Coath W, Modat M, Tòmas D, Richards M, Fox NC, Schott JM (2020) Comainn eadar cunnart falamh thar inbhich agus pathology eanchainn aig deireadh beatha: Fianais bho bhuidheann breith Breatannach. JAMA Neurol 77, 175–183. |
| [34] | Seshadri S (2020) Casg air trom-inntinn - smaoineachadh nas fhaide na aois agus bogsaichean amyloid. JAMA Neurol 77, 160–161. |
| [35] | Maillard P , Seshadri S , Beiser A , Himali JJ , Au R , Fletcher E , MacIlleMhìcheil O , Wolf PA , DeCarli C (2012) Buaidh bruthadh-fala systolic air ionracas stuth geal ann an inbhich òga ann an Sgrùdadh Cridhe Framingham: Crois - sgrùdadh roinneil. 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) Cruinneas deuchainn bith-chomharran airson mìneachadh neuropathologically Galar Alzheimer ann an inbhich nas sine le dementia. Ann Intern Med 172, 669–677. |
Ceanglaichean: [a] SIVOTEC Analytics, Boca Raton, FL, USA | [b] Roinn Innleadaireachd Coimpiutaireachd is Dealain agus Saidheans Coimpiutaireachd, Oilthigh Florida Atlantic, Boca Raton, FL, USA | [c] SJN Biomed LTD, Kunming, Yunnan, Sìona | [d] Ionad airson Rannsachadh Alzheimer, Institiud Sgrùdaidh Clionaigeach Washington, Washington, DC, na SA | [e] Roinn Leigheas Ath-ghnàthachaidh, A 'Chiad Ospadal Co-cheangailte aig Oilthigh Leigheil Kunming, Kunming, Yunnan, Sìona | [f] Roinn Neurology, Ospadal Daoine Dehong, Dehong, Yunnan, Sìona | [g] Roinn Neurology, a’ Chiad Ospadal Ceangailte aig Oilthigh Meidigeach Kunming, Sgìre Wuhua, Kunming, Roinn Yunnan, Sìona | [h] Ionad Sgrùdaidh Tinneas is Leòn Cogaidh, VA Palo Alto Cùram slàinte Siostam, Palo Alto, CA, Na Stàitean Aonaichte | [i] Roinn Eòlas-inntinn & Saidheansan Giùlan, Sgoil Leigheas Oilthigh Stanford, Palo Alto, CA, USA
Litrichean: [*] Litrichean gu: Michael F. Bergeron, PhD, FACSM, SIVOTEC Analytics, Boca Raton Innovation Campus, 4800 T-Rex Avenue, Suite 315, Boca Raton, FL 33431, USA. Post-d: mbergeron@sivotecanalytics.com .; Xiaolei Liu, MD, Roinn Neurology, Ciad Ospadal Co-cheangailte Oilthigh Meidigeach Kunming, 295 Rathad Xichang, Sgìre Wuhua, Kunming, Roinn Yunnan 650032, Sìona. Post-d: ring@vip.163.com.
Faclan-luirg: Aosda, Alzheimer tinneas, trom-inntinn, sgrìonadh mòr