Hoʻohana o MemTrax a me ka Mīkini Aʻo Hoʻohālike i ka hoʻokaʻawale ʻana i ka hōʻino naʻau haʻahaʻa
ʻ Articlelelo ʻ Researchlelo
Nā mea kākau: 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
Nupepa: Journal of ʻO ka maʻi o Alzheimer, vol. 77, no. 4, pp. 1545-1558, 2020
Hōʻuluʻulu Manaʻo
Ka Ike:
ʻO ka laha nui a me ka laha ʻana o Alzheimer ka maʻi a me ka ha'aha'a ha'aha'a no'ono'o impairment (MCI) ua ho'oikaika 'ia ke kahea wikiwiki no ka noi'i e hō'oia i ka 'ike mua 'ana i ka nānā 'ana a me ka loiloi.
Pahuhopu:
ʻO kā mākou pahuhopu noiʻi mua ʻo ia ka hoʻoholo inā hiki ke hoʻohana pono ʻia nā metric hana MemTrax i koho ʻia a me nā demographics pili a me nā hiʻohiʻona olakino olakino i nā hiʻohiʻona wānana i hoʻomohala ʻia me ka aʻo mīkini e hoʻokaʻawale i ke olakino cognitive (maʻamau versus MCI), e like me ka mea i hōʻike ʻia e ka Ka ʻIlikia Kognitive Montreal (MoCA).
Pākuhi:
Ua alakaʻi mākou i kahi noiʻi cross-sectional ma 259 neurology, hale hoʻomanaʻo hoʻomanaʻo, a me nā lāʻau lapaʻau kūloko i loaʻa i nā maʻi makua mai ʻelua. halemai ma Kina. Ua hāʻawi ʻia kēlā me kēia mea maʻi i ka MoCA ʻōlelo Kina a mālama pono iā ia iho i ka hoʻomaopopo mau ʻana i ka MemTrax online episodic. hoʻāʻo hoʻomanaʻo ma ka pūnaewele ma ka la hookahi. Ua kūkulu ʻia nā kumu hoʻohālike wānana me ka hoʻohana ʻana i ka mīkini me ka hōʻoia kea he 10-fold, a ua ana ʻia ka hana hoʻohālike me ka hoʻohana ʻana i ka Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC). Ua kūkulu ʻia nā hiʻohiʻona me ka hoʻohana ʻana i ʻelua metric hana MemTrax (pakeneka pololei, manawa pane), me nā hiʻohiʻona ʻewalu maʻamau a me ka mōʻaukala pilikino.
Results:
I ka hoʻohālikelike ʻana i nā haumāna ma waena o nā hui pū ʻana o nā helu MoCA a me nā paepae, ʻo Naïve Bayes ka mea maʻamau ka mea aʻo ʻoi loa me ka hana hoʻohālikelike holoʻokoʻa o 0.9093. Eia kekahi, ma waena o nā mea aʻo ʻekolu, ʻoi aku ka maikaʻi o ka hoʻokō ʻana o MemTrax me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona ʻehā kiʻekiʻe (0.9119) i hoʻohālikelike ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona maʻamau 10 (0.8999).
Ka Hopena:
Hiki ke hoʻohana maikaʻi ʻia ka hana MemTrax i loko o kahi kumu hoʻohālikelike hoʻohālikelike hoʻonaʻauao mīkini palapala noi no ka ʻike ʻana i ka hemahema o ka naʻau.
Introduction
ʻO ka mea i ʻike ʻia (ʻaʻole naʻe i ʻike ʻole ʻia) ka laha nui a me ka laha a me ka piʻi ʻana o ka lāʻau lapaʻau, ka pilikanaka, a me ka lehulehu. ola ʻO nā kumukūʻai a me ke kaumaha o ka maʻi o Alzheimer (AD) a me ka haʻahaʻa haʻahaʻa haʻahaʻa (MCI) ke piʻi nui nei i nā mea kuleana āpau [1, 2]. ʻO kēia hiʻohiʻona pilikia a me ka bourgeoning ua hoʻoikaika i kahi kāhea wikiwiki no ka noiʻi e hōʻoia. ʻike wawe ka nānā ʻana i ka cognitive a me nā mea loiloi no ka pono hana maʻamau i nā hoʻonohonoho pilikino a me nā maʻi maʻi no nā poʻe maʻi kahiko ma nā wahi like ʻole a me nā heluna [3]. Pono kēia mau mea hana no ka unuhi maʻemaʻe o nā hopena ʻike i loko o nā moʻolelo olakino uila. E loaʻa nā pōmaikaʻi ma ka hoʻomaopopo ʻana i nā maʻi a me ke kōkua ʻana i nā kauka i ka ʻike ʻana i nā loli koʻikoʻi ma mua a no laila e hiki ai i ka stratification wikiwiki a me ka manawa kūpono, ka hoʻokō, a me ka nānā ʻana i nā lāʻau lapaʻau ponoʻī a ʻoi aku ka maikaʻi o ka mālama maʻi no ka poʻe e hoʻomaka ana e ʻike. ka puʻe hoʻomohala [3, 4].
ʻO ka mea hana MemTrax kamepiula (https://memtrax.com) he loiloi hoʻomaopopo hoʻomau maʻalahi a pōkole e hiki ke hoʻokele ponoʻia ma ka pūnaewele e ana i ka hana hoʻomanaʻo episodic manawa paʻakikī kahi e pane ai ka mea hoʻohana i nā kiʻi hou a ʻaʻole i kahi hōʻike mua [5, 6]. Ke hoʻomaka nei nā noiʻi hou a me nā hopena kūpono e hōʻike i ka maikaʻi o ka lāʻau lapaʻau o MemTrax i ka hoʻomaka ʻana o AD a me MCI screening [5-7]. Eia nō naʻe, hoʻohālikelike pololei i ka pono lapaʻau i kēia manawa ola kino noʻonoʻo ʻO ka loiloi a me nā kūlana maʻamau e hoʻomaopopo i ka manaʻo ʻoihana a kākoʻo i ka pono MemTrax i ka ʻike mua a me ke kākoʻo diagnostic. van der Hoek et al. [8] hoʻohālikelike i nā metric hana MemTrax i koho ʻia (ka wikiwiki o ka pane a me ka hapa pololei) i ke kūlana cognitive e like me ka hoʻoholo ʻana e ka Montreal. Loiloi naauao (MoCA). Eia naʻe, ua kaupalena ʻia kēia haʻawina i ka hoʻopili ʻana i kēia mau ana hana me ke ʻano o ke kūlana cognitive (e like me ka mea i hoʻoholo ʻia e MoCA) a me ka wehewehe ʻana i nā pae pili a me nā koina oki. No laila, no ka hoʻonui ʻana i kēia noiʻi a hoʻomaikaʻi i ka hana hoʻohālikelike a me ka pono, ʻo kā mākou nīnau noiʻi mua:
- Hiki i ke kanaka ke koho ʻia nā ana hana hoʻokō MemTrax a me nā helu kanaka a me ke olakino Profile E hoʻohana pono ʻia nā hiʻohiʻona i loko o kahi ʻano wānana i hoʻomohala ʻia me ka mīkini aʻo e hoʻokaʻawale i ke olakino cognitive dichotomously (maʻamau versus MCI), e like me ka mea i hōʻike ʻia e ka helu MoCA?
ʻO ka lua o kēia, makemake mākou e ʻike:
- Me nā hiʻohiʻona like, hiki ke hoʻohana pono ʻia kahi hoʻohālike hoʻonaʻauao mīkini hoʻokō MemTrax i ka mea maʻi e wānana i ke koʻikoʻi (maʻalahi a me ke koʻikoʻi) i loko o nā ʻāpana i koho ʻia o ka impairment cognitive e like me ka mea i hoʻoholo ʻia e kahi maʻi maʻi kūʻokoʻa?
ʻO ka hiki ʻana mai a me ka hoʻomohala ʻana o ka hoʻohana pono ʻana o ka naʻauao akamai a me ke aʻo ʻana i ka mīkini i ka nānā ʻana / ʻike ua hōʻike mua i nā pono kūpono kūpono, me ka hoʻohālike wānana e alakaʻi pono ana i nā kauka i ka loiloi paʻakikī o ke olakino cognitive/lolo a me ka hoʻokele hoʻomanawanui. Ma kā mākou noiʻi ʻana, ua koho mākou i kahi ala like i ka MCI classification modeling a me ka cognitive impairment severity discrimination e like me ka mea i hōʻoia ʻia e ka maʻi maʻi mai ʻekolu mau ʻikepili e hōʻike ana i nā maʻi maʻi i koho ʻia a me nā maʻi maʻi mai ʻelua mau haukapila ma Kina. Me ka hoʻohana ʻana i ka mīkini hoʻohālike wānana, ʻike mākou i nā mea aʻo maikaʻi loa mai ka hui pū ʻana a me nā mea aʻo a koho i nā hiʻohiʻona e alakaʻi iā mākou i ka wehewehe ʻana i nā noi hoʻohālike maʻi.
ʻO kā mākou mau kuhiakau, hiki ke hoʻohana ʻia kahi kumu hoʻohālike MemTrax i hoʻopaʻa ʻia e hoʻokaʻawale i ke olakino cognitive dichotomously (maʻamau a MCI paha) e pili ana i ka pae helu pae helu MoCA aggregate, a hiki ke hoʻohana pono ʻia kahi ʻano wānana MemTrax like i ka hoʻokaʻawale ʻana i ka paʻakikī i nā ʻāpana i koho ʻia. ʻike ʻia ma ke kino cognitive impairment. ʻO ka hōʻike ʻana i nā hopena i manaʻo ʻia he mea kōkua ia i ke kākoʻo ʻana i ka pono o MemTrax ma ke ʻano he pale ʻike mua no ka emi ʻana o ka naʻau a me ka hoʻokaʻawale ʻana i ka cognitive impairment classification. ʻO ka hoʻohālikelike maikaʻi ʻana i kahi ʻoihana i manaʻo ʻia e hoʻokō ʻia e ka maʻalahi a me ka wikiwiki o ka pono e kōkua i nā kauka e hoʻohana i kēia hāmeʻa maʻalahi, hilinaʻi, a hiki ke loaʻa ma ke ʻano he pale mua i ka ʻike ʻana i nā hemahema cognitive pae mua (me ka prodromal). ʻO ia ala a me ka pono e hiki ke hoʻoikaika i ka mālama maʻi i ka manawa kūpono a maikaʻi hoʻi. Hiki ke kōkua kēia mau ʻike noʻonoʻo mua a me nā ana a me nā hiʻohiʻona i ka hoʻēmi ʻana a i ʻole ka hoʻōki ʻana i ka piʻi ʻana o ka dementia, me ka AD a me AD-related dementias (ADRD).
NĀ MEI A ME NĀ MANAʻO
Ka poʻe heluhelu
Ma waena o Ianuali 2018 a me ʻAukake 2019, ua hoʻopau ʻia ka noiʻi cross-sectional i nā mea maʻi i kiʻi ʻia mai nā halemai ʻelua ma Kina. ʻO ka lawelawe ʻana o MemTrax [5] i nā poʻe nona nā makahiki he 21 a ʻoi aʻe a me ka hōʻiliʻili ʻana a me ka nānā ʻana o ia mau ʻikepili i loiloi ʻia a ʻae ʻia e a lawelawe ʻia e like me nā kūlana etika o ka kanaka Komite Palekana kumuhana o ke Kulanui o Stanford. ʻO MemTrax a me nā hoʻokolohua ʻē aʻe a pau no kēia haʻawina holoʻokoʻa i hana ʻia e like me ka ʻōlelo Helsinki o 1975 a ʻae ʻia e ka Institutional Review Board o ka Halemai Hoʻohui Mua o Kunming Medical University ma Kunming, Yunnan, Kina. Hāʻawi ʻia kēlā me kēia mea hoʻohana i kahi ʻae ʻae i ka ʻae palapala e heluhelu/nānā a laila ʻae ʻoluʻolu e komo.
Ua kiʻi ʻia nā mea komo mai ka loko o nā maʻi maʻi ma ke keʻena neurology ma ka Halemai Yanhua (YH sub-dataset) a me ka hale mālama hoʻomanaʻo ma ka Halemai Hoʻohui Mua o Kunming Medical Ke Kulanui (XL sub-dataset) ma Beijing, Kina. Ua kiʻi pū ʻia nā mea komo mai ka neurology (XL sub-dataset) a me ka lāʻau lapaʻau kūloko (KM sub-dataset) inpatient ma ka Halemai Hoʻohui Mua o Kunming Medical University. Loaʻa nā pae hoʻokomo i ka 1) nā kāne a me nā wahine ma lalo o 21 mau makahiki, 2) hiki ke ʻōlelo Pākē (Mandarin), a me 3) hiki ke hoʻomaopopo i nā kuhikuhi waha a kākau. ʻO nā pae hoʻokae ʻia ʻo ia ka ʻike a me ka pōʻino kaʻa e pale ana i nā mea komo mai ka hoʻokō ʻana i ka ʻO ka hoʻāʻo MemTrax, a me ka hiki ʻole ke hoʻomaopopo i nā ʻōlelo kuhikuhi hoʻokolohua kikoʻī.
Manao Kina o MemTrax
ʻO ka pūnaewele Ua unuhi ʻia ke kahua hoʻāʻo MemTrax i loko o ka Pākē (URL: https://www.memtrax.com.cn) a hoʻololi hou ʻia e hoʻohana ʻia ma o WeChat (Shenzhen Tencent Computer Systems Co. LTD., Shenzhen, Guangdong, Kina) no ka hoʻokele ponoʻī. Ua mālama ʻia nā ʻikepili ma kahi kikowaena kapua (Ali Cloud) aia ma Kina a ua laikini ʻia mai Alibaba (Alibaba Technology Co. Ltd., Hangzhou, Zhejiang, Kina) e SJN Biomed LTD (Kunming, Yunnan, Kina). Ua wehewehe mua ʻia nā kikoʻī kikoʻī e pili ana i ka MemTrax a me nā koina hōʻoia i hoʻohana ʻia ma aneʻi [6]. Hāʻawi ʻia ka hoʻāʻo me ka uku ʻole i nā maʻi.
Nā kaʻina loea
No ka poʻe maʻi maʻi a me nā maʻi ma waho, he nīnau pepa nui no ka hōʻiliʻili ʻana i ka ʻike demographic a me ka ʻike pilikino e like me ka makahiki, ke kāne, nā makahiki o ka hoʻonaʻauao, ʻoihana, noho wale no a i ʻole me ka ʻohana, a ua lawelawe ʻia ka mōʻaukala olakino e kekahi lālā o ka hui noiʻi. Ma hope o ka pau ʻana o ka nīnau nīnau, ua lawelawe ʻia nā hoʻokolohua MoCA [12] a me MemTrax (MoCA mua) me ka ʻole o 20 mau minuke ma waena o nā hoʻokolohua. Pono ka pākēneka MemTrax (MTx-% C), ka manawa pane mean (MTx-RT), a me ka lā a me ka manawa o ka hoʻāʻo ʻana ua kākau ʻia ma ka pepa e kekahi lālā o ka hui noiʻi no kēlā me kēia mea i hoʻāʻo ʻia. Ua hoʻouka ʻia ka nīnau nīnau i hoʻopau ʻia a me nā hopena o ka MoCA i loko o kahi pālahalaha Excel e ka mea noiʻi nāna i lawelawe i nā hoʻokolohua a hōʻoia ʻia e kekahi hoa hana ma mua o ka mālama ʻia ʻana o nā faila Excel no ka nānā ʻana.
ʻO ka hoʻāʻo MemTrax
ʻO ka hoʻāʻo pūnaewele MemTrax he 50 mau kiʻi (25 kūʻokoʻa a me 25 hou; 5 pūʻulu o 5 kiʻi o nā hiʻohiʻona maʻamau a i ʻole nā mea) i hōʻike ʻia ma kahi kauoha pseudo-random kikoʻī. E hoʻopaʻa ka mea komo (ma kēlā me kēia ʻōlelo kuhikuhi) i ke pihi hoʻomaka ma ka pale e hoʻomaka i ka hoʻāʻo a hoʻomaka e nānā i ke kaʻina kiʻi a hoʻopaʻa hou i ke kiʻi ma ka pale i ka hiki ke hiki ke ʻike hou ʻia ke kiʻi. Hōʻike ʻia kēlā me kēia kiʻi no 3 mau kekona a i ʻole a hoʻopā ʻia ke kiʻi ma ka pale, kahi i hōʻike koke ʻia ai ke kiʻi aʻe. Ma ka hoʻohana ʻana i ka uaki kūloko o ka hāmeʻa kūloko, ua hoʻoholo ʻia ʻo MTx-RT no kēlā me kēia kiʻi e ka manawa i hala mai ka hōʻike ʻana o ke kiʻi a i ka wā i hoʻopā ʻia ai ka pale e ka mea komo ma ka pane ʻana i ka hōʻike ʻana i ke kiʻi i hōʻike mua ʻia. ma ka hoao ana. Ua hoʻopaʻa ʻia ʻo MTx-RT no kēlā me kēia kiʻi, me kahi 3 s piha i hoʻopaʻa ʻia e hōʻike ana ʻaʻohe pane. Ua helu ʻia ʻo MTx-% C e hōʻike i ka pākēneka o nā kiʻi hou a me nā kiʻi mua i pane pololei ʻia e ka mea hoʻohana (ʻoiaʻiʻo maikaʻi + ʻole ʻoiaʻiʻo i puʻunaue ʻia e 50). ʻO nā kikoʻī hou aʻe o ka hoʻokele MemTrax a me ka hoʻokō ʻana, ka hōʻemi ʻana i ka ʻikepili, ka ʻike ʻole a i ʻole "ʻaʻohe pane", a me nā ʻikepili ʻikepili mua i wehewehe ʻia ma kahi ʻē aʻe [6].
Ua wehewehe ʻia ka hoʻāʻo ʻo MemTrax a hāʻawi ʻia kahi hoʻomaʻamaʻa hoʻomaʻamaʻa (me nā kiʻi ʻokoʻa ʻē aʻe i hoʻohana ʻia i ka hoʻāʻo no ka hoʻopaʻa ʻana i nā hopena) i hāʻawi ʻia i ka poʻe i komo i ka hoʻonohonoho haukapila. Ua lawe ka poʻe i komo i nā sub-datasets YH a me KM i ka hoʻāʻo MemTrax ma kahi kelepona i hoʻouka ʻia me ka noi ma WeChat; ʻoiai ua hoʻohana ʻia kahi helu liʻiliʻi o nā mea maʻi sub-dataset XL i kahi iPad a ʻo ke koena i hoʻohana i kahi kelepona. Ua lawe nā poʻe a pau i ka ho'āʻo MemTrax me kahi mea noiʻi noiʻi e nānā pono ʻole ana.
ʻO ka loiloi cognitive ʻo Montreal
Ua lawelawe ʻia ka mana o Beijing o ka MoCA (MoCA-BC) [13] e nā mea noiʻi i aʻo ʻia e like me nā ʻōlelo aʻoaʻo hoʻokolohua. Ma ke kūpono, ua hōʻike ʻia ka MoCA-BC he mea hilinaʻi hoao no ka noonoo ka nānā ʻana ma nā pae hoʻonaʻauao āpau i nā poʻe ʻelemakule Kina [14]. Lawe ʻia kēlā me kēia hoʻokolohua ma kahi o 10 a 30 mau minuke no ka lawelawe ʻana ma muli o ka hiki ke noʻonoʻo o kēlā me kēia mea.
Hoʻohālike hoʻohālike MoCA
Aia he 29 mau hiʻohiʻona hoʻohana, me ʻelua MemTrax hoʻāʻo i nā ana hana a me nā hiʻohiʻona 27 e pili ana i ka demographic a me ke olakino ʻike no kēlā me kēia mea komo. Ua hoʻohana ʻia ka helu hōʻike hōʻuluʻulu MoCA o kēlā me kēia maʻi e like me ka kānana noʻonoʻo "benchmark" e hoʻomaʻamaʻa i kā mākou mau hiʻohiʻona wānana. No laila, no ka mea, ua hoʻohana ʻia ʻo MoCA e hana i ka lepili papa, ʻaʻole hiki iā mākou ke hoʻohana i ka helu hōʻuluʻulu (a i ʻole kekahi o nā helu ʻāpana MoCA) ma ke ʻano he hiʻohiʻona kūʻokoʻa. Hana mākou i nā hoʻokolohua mua a mākou i hoʻohālike ai (ka hoʻohālikelike ʻana i ke olakino cognitive i wehewehe ʻia e MoCA) i nā sub-datasets mua ʻekolu halemai/clinic a laila hui pū me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona āpau. Eia naʻe, ʻaʻole i hōʻiliʻili ʻia nā mea ʻikepili like i kēlā me kēia o nā keʻena ʻehā e hōʻike ana i nā sub-datasets ʻekolu; no laila, nui ka nui o kā mākou mau hiʻohiʻona i ka ʻikepili i hui ʻia (i ka wā e hoʻohana ai i nā hiʻohiʻona a pau) i kahi kiʻekiʻe o nā waiwai i nalowale. A laila, kūkulu mākou i nā hiʻohiʻona me ka ʻikepili hui pū me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona maʻamau i hopena i ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka hana hoʻohālikelike. Ua wehewehe ʻia paha kēia e ka hui pū ʻana o ka loaʻa ʻana o nā manawa hou aku e hana pū me ka hui ʻana i nā sub-datasets maʻi ʻekolu a ʻaʻohe hiʻohiʻona me ka laha pono ʻole o nā waiwai nalowale (hoʻokahi wale nō hiʻohiʻona i ka hui pū ʻana, ʻano hana, loaʻa nā waiwai i nalowale, e pili ana. ʻekolu mau manawa maʻi wale nō), no ka mea, ua hoʻokomo ʻia nā hiʻohiʻona maʻamau i hoʻopaʻa ʻia ma nā pūnaewele ʻekolu. ʻO ka mea nui, ʻaʻole i loaʻa iā mākou kahi ʻōlelo hōʻole kikoʻī no kēlā me kēia hiʻohiʻona i hoʻokomo ʻole ʻia i loko o ka ʻikepili hui. Eia nō naʻe, i kā mākou hoʻohālike mua ʻana i hui pū ʻia, ua hoʻohana mua mākou i nā hiʻohiʻona āpau mai kēlā me kēia o nā sub-datasets maʻi ʻekolu. ʻO kēia ka hopena nui i ka hana hoʻohālike i ana haʻahaʻa ma mua o ka hoʻohālikelike mua ʻana i kēlā me kēia sub-dataset. Eia kekahi, ʻoiai ʻo ka hoʻohālikelike ʻana o nā hiʻohiʻona i kūkulu ʻia me nā hiʻohiʻona āpau he mea paipai, ma waena o nā haumāna āpau a me nā papa hana hoʻohālikelike, ua hoʻomaikaʻi ʻia ka hana no ʻelua mau hiʻohiʻona i ka wā e hoʻohana ai i nā hiʻohiʻona maʻamau. ʻO ka ʻoiaʻiʻo, ma waena o nā mea i lilo i poʻe aʻo maikaʻi loa, ua hoʻomaikaʻi ʻia nā kumu hoʻohālike āpau i ka hoʻopau ʻana i nā hiʻohiʻona maʻamau.
ʻO ka hōʻuluʻulu ʻikepili hope loa (YH, XL, a me KM i hui pū ʻia) he 259 mau manawa, kēlā me kēia mea e hōʻike ana i kahi hui kūʻokoʻa i lawe i nā hoʻokolohua MemTrax a me MoCA. Aia he 10 mau hiʻohiʻona kūʻokoʻa like: MemTrax performance metrics: MTx-% C and mean MTx-RT; ka ʻike kanaka a me ka mōʻaukala olakino: makahiki, ke kāne, nā makahiki o ka hoʻonaʻauao ʻana, ke ʻano hana (kola polū/koi keʻokeʻo), kākoʻo kaiaulu (inā paha e noho hoʻokahi ana ka mea hoʻāʻo a i ʻole me ka ʻohana), a me nā pane ʻae/ʻaʻole inā loaʻa ka mea hoʻohana. ka moʻolelo o ka maʻi diabetes, hyperlipidemia, a i ʻole ka ʻeha lolo. ʻElua mau metric hou, MoCA aggregate score a me MoCA aggregate score i hoʻoponopono ʻia no nā makahiki o ka hoʻonaʻauao [12], ua hoʻohana ʻokoʻa ʻia no ka hoʻomohala ʻana i nā lepili hoʻohālikelike hilinaʻi, no laila e hana ana i ʻelua mau kumu hoʻohālike ʻokoʻa e hoʻopili ʻia i kā mākou ʻikepili hui. No kēlā me kēia mana (hoʻololi a hoʻololi ʻole ʻia) o ka helu MoCA, ua hoʻohālikelike hou ʻia ka ʻikepili no ka hoʻohālikelike binary me ka hoʻohana ʻana i ʻelua mau paepae criterion ʻokoʻa-ʻo ka mea i manaʻo mua ʻia [12] a me kahi waiwai ʻē aʻe i hoʻohana ʻia a hoʻolaha ʻia e nā poʻe ʻē aʻe [8, 15]. Ma ka papahana hoʻokaʻawale paepae ʻē aʻe, ua manaʻo ʻia ka mea maʻi i ke olakino noʻonoʻo maʻamau inā loaʻa iā ia ka ≥23 ma ka hoʻāʻo MoCA a loaʻa iā ia ka MCI inā he 22 a haʻahaʻa paha ka helu; akā, i ka papa helu hoʻohālikelike mua, pono ka mea maʻi e helu i ka 26 a ʻoi aku ka maikaʻi ma ka MoCA e kapa ʻia ʻo ia he olakino noʻonoʻo maʻamau.
ʻIke i kānana no ka hoʻohālike hoʻohālike MoCA
Ua noʻonoʻo hou mākou i ka hoʻohālikelike ʻana o MoCA me ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana hoʻonohonoho hiʻohiʻona ʻehā: Chi-Squared, Gain Ratio, Information Gain, a me Symmetrical Uncertainty. No ka hiʻohiʻona manawa, ua hoʻohana mākou i nā rankers i ka ʻikepili i hui pū ʻia me ka hoʻohana ʻana i kēlā me kēia o kā mākou papa hoʻohālike ʻehā. Ua ʻae nā mea kūlana a pau i nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe like, ʻo ia hoʻi, ka makahiki, ka helu o nā makahiki o ka hoʻonaʻauao ʻana, a me nā ana hoʻokō MemTrax (MTx-% C, mean MTx-RT). A laila kūkulu hou mākou i nā hiʻohiʻona me ka hoʻohana ʻana i kēlā me kēia ʻenehana koho hiʻohiʻona e hoʻomaʻamaʻa i nā hiʻohiʻona ma nā hiʻohiʻona ʻehā wale nō (e ʻike He koho koho ma lalo).
Hōʻike ʻia nā ʻano hoʻololi ʻewalu hope loa o nā papa hoʻohālike helu MoCA ma ka Papa 1.
Papa 1
Hōʻuluʻulu manaʻo o nā ʻano hoʻohālike hoʻohālike i hoʻohana ʻia no ka hoʻohālikelike ʻana o MoCA (Normal Ola noʻonoʻo kū'ē iā MCI)
| Papahana hoʻohālike | Ola noʻonoʻo maʻamau (Papa Negative) | MCI (Papa maikaʻi) |
| Hoʻoponopono ʻia-23 ʻAʻole kānana / kānana | 101 (39.0%) | 158 (61.0%) |
| Hoʻoponopono ʻia-26 ʻAʻole kānana / kānana | 49 (18.9%) | 210 (81.1%) |
| Hoʻololi ʻole ʻia-23 ʻAʻole kānana/Kāna | 92 (35.5%) | 167 (64.5%) |
| Hoʻololi ʻole ʻia-26 ʻAʻole kānana/Kāna | 42 (16.2%) | 217 (83.8%) |
Hoʻokaʻawale ʻia ka helu a me ka pākēneka o ka nui o nā maʻi i kēlā me kēia papa ma muli o ka hoʻoponopono ʻana i ka helu no ka hoʻonaʻauao (Hoʻoponopono a Hoʻoponopono ʻole ʻia) a me ka paepae helu (23 a i ʻole 26), e like me ka pili ʻana i nā pūʻulu hiʻohiʻona ʻelua (Unfiltered and Filtered).
ʻO ka hoʻohālike hoʻohālikelike hoʻokolohua hoʻokolohua ma muli o MemTrax
ʻO kā mākou mau sub-datasets mua ʻekolu (YH, XL, KM), ʻo nā maʻi maʻi sub-dataset XL wale nō i hōʻike kūʻokoʻa ʻia no ka hōʻino o ka naʻau (ʻo ia hoʻi, ʻaʻole i hoʻohana ʻia kā lākou mau helu MoCA i ka hoʻokumu ʻana i ka hoʻokaʻawale ʻana o ka maʻamau me ka impaired). ʻO ke kikoʻī, ua ʻike ʻia nā mea maʻi XL me kekahi ʻO ka hoʻāʻo ʻana i ka maʻi o Alzheimer (AD) a i ʻole dementia vascular (VaD). I loko o kēlā me kēia o kēia mau ʻano maʻi maʻi mua, aia kahi inoa hou no MCI. ʻO nā maʻi o ka MCI, dementia, vascular neurocognitive disorder, a me ka maʻi neurocognitive ma muli o AD ua hoʻokumu ʻia ma nā pae hoʻohālikelike kikoʻī a ʻokoʻa i hōʻike ʻia ma ka Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM-5 [16]. Ma ka noʻonoʻo ʻana i kēia mau maʻi hoʻomaʻemaʻe, ua hoʻopili kaʻawale ʻia nā papa hoʻohālike hoʻohālikelike ʻelua i ka sub-dataset XL e ʻike ai i ke kiʻekiʻe o ke koʻikoʻi (degree of impairment) no kēlā me kēia māhele maʻi mua. ʻO ka ʻikepili i hoʻohana ʻia i kēlā me kēia o kēia mau papa hana hoʻohālike diagnostic (AD a me VaD) i loaʻa i ka ʻike demographic a me ka mōʻaukala maʻi, a me ka hana MemTrax (MTx-% C, mean MTx-RT). Ua kapa ʻia kēlā me kēia hōʻailona maʻalahi inā koho ʻia ʻo MCI; a i ʻole, ua manaʻo ʻia he koʻikoʻi. Ua noʻonoʻo mua mākou e hoʻokomo i ka helu MoCA i nā hiʻohiʻona maʻi (maʻalahi a koʻikoʻi); akā ua hoʻoholo mākou e lanakila ana i ke kumu o kā mākou papa hana hoʻohālike wānana lua. Ma ʻaneʻi e aʻo ʻia nā haumāna me ka hoʻohana ʻana i nā ʻano maʻi ʻē aʻe i hiki ke loaʻa i ka mea hāʻawi a me nā ana hana o ka hoʻāʻo MemTrax maʻalahi (ma kahi o ka MoCA) e kūʻē i ka kuhikuhi "gold standard", ka maʻi lapaʻau kūʻokoʻa. Aia he 69 mau manawa i loko o ka hōʻike hōʻike hōʻike AD a me 76 mau manawa o VaD (Table 2). Ma nā waihona ʻelua, aia he 12 mau hiʻohiʻona kūʻokoʻa. Ma waho aʻe o nā hiʻohiʻona 10 i hoʻokomo ʻia i ka helu helu MoCA, ua komo pū ka mōʻaukala maʻi i ka ʻike e pili ana i ka mōʻaukala o ka hypertension a me ka hahau.
Papa 2
Hōʻuluʻulu manaʻo o nā ʻano hoʻohālike hoʻohālike i hoʻohana ʻia no ka hoʻokaʻawale ʻana i ke kaumaha o ka maʻi (Mild versus Severe)
| Papahana hoʻohālike | Māmā (Papa ʻino) | Koʻikoʻi (Papa maikaʻi) |
| MCI-AD kūʻē iā AD | 12 (17.4%) | 57 (82.6%) |
| MCI-VaD me VaD | 38 (50.0%) | 38 (50.0%) |
Hoʻokaʻawale ʻia ka helu a me ka pākēneka o ka nui o nā maʻi i kēlā me kēia papa e ka ʻano maʻi maʻi mua (AD a i ʻole VaD).
LIKE
ʻO ka hoʻohālikelike ʻana i nā hiʻohiʻona o nā mea komo a me nā hiʻohiʻona helu ʻē aʻe ma waena o nā sub-datasets no kēlā me kēia hoʻolālā hoʻohālikelike hoʻohālike (e wānana i ke olakino cognitive MoCA a me ka maʻi maʻi maʻi) ua hana ʻia me ka hoʻohana ʻana i ka ʻōlelo papahana Python (version 2.7.1) [17]. Ua hoʻoholo mua ʻia nā ʻokoʻa hana hoʻohālike me ka hoʻohana ʻana i kahi ANOVA hoʻokahi a i ʻole ʻelua-factor (e like me ke kūpono) me kahi manawa hilinaʻi 95% a me ka hōʻike ʻo Tukey honest significant difference (HSD) e hoʻohālikelike i ke ʻano hana. Ua hana ʻia kēia nānā ʻana i nā ʻokoʻa ma waena o nā hana hoʻohālike me ka hoʻohana ʻana i ka Python a me R (version 3.5.1) [18]. Ua hoʻohana mākou i kēia (ʻoiai, ʻoi aku ka liʻiliʻi ma mua o ka maikaʻi) ala wale nō ma ke kōkua heuristic i kēia pae anuu no ka hoʻohālikelike hana hoʻohālike mua i ka manaʻo ʻana i ka hoʻohana lapaʻau hiki. A laila ua hoʻohana mākou i ka hōʻike hōʻailona hōʻailona Bayesian me ka hoʻohana ʻana i ka mahele hope e hoʻoholo ai i ka likelika o nā ʻokoʻa hana hoʻohālike [19]. No kēia mau loiloi, ua hoʻohana mākou i ka wā -0.01, 0.01, e hōʻike ana inā he ʻokoʻa ka hana ʻelua o nā pūʻulu ma lalo o 0.01, ua manaʻo ʻia he like lākou (i loko o ka ʻāpana o ka hoʻohālikelike kūpono), a i ʻole he ʻokoʻa lākou (ʻoi aku ka maikaʻi ma mua o kekahi. ʻo kekahi). No ka hana ʻana i ka hoʻohālikelike Bayesian o nā classifiers a helu i kēia mau probabilities, ua hoʻohana mākou i ka waihona baycomp (version 1.0.2) no Python 3.6.4.
Hoʻohālike wānana
Ua kūkulu mākou i nā hiʻohiʻona wānana me ka hoʻohana ʻana i nā ʻano ʻokoʻa he ʻumi o kā mākou papa hana hoʻohālike e wānana (hoʻokaʻawale) i ka hopena o ka hoʻāʻo MoCA o kēlā me kēia maʻi a i ʻole ke koʻikoʻi o ka maʻi maʻi. Ua hoʻohana ʻia nā mea aʻo a pau a ua kūkulu ʻia nā kumu hoʻohālike me ka hoʻohana ʻana i ka punaewele punaewele Weka [20]. No kā mākou loiloi mua, ua hoʻohana mākou i 10 mau algorithm aʻo maʻamau: 5-Nearest Neighbors, ʻelua mana o ka lāʻau hoʻoholo C4.5, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, Naïve Bayes, ʻelua mana o Random Forest, Radial Basis Function Network, a me Support Vector Mīkini. Ua wehewehe ʻia nā ʻano koʻikoʻi a me nā ʻokoʻa o kēia mau algorithm ma kahi ʻē aʻe [21] (e ʻike i kēlā me kēia Hoʻohui). Ua koho ʻia kēia no ka mea ua hōʻike lākou i nā ʻano haumāna like ʻole a no ka mea ua hōʻike mākou i ka kūleʻa i ka hoʻohana ʻana iā lākou ma nā loiloi mua ma nā ʻikepili like. Ua koho ʻia nā hoʻonohonoho Hyper-parameter mai kā mākou noiʻi mua e hōʻike ana iā lākou e paʻa i nā ʻikepili like ʻole [22]. Ma muli o nā hopena o kā mākou loiloi mua me ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili i hui pū ʻia me nā hiʻohiʻona maʻamau i hoʻohana ʻia ma hope o ka nānā ʻana piha, ua ʻike mākou i ʻekolu mau haumāna i hāʻawi i ka hana ikaika mau ma nā papa āpau: Logistic Regression, Naïve Bayes, a me Support Vector Machine.
ʻO ka hōʻoia kea a me ke ana hoʻohālike hana
No nā hoʻohālike wānana a pau (me nā loiloi mua), ua kūkulu ʻia kēlā me kēia kükohu me ka hoʻohana ʻana i 10-fold cross validation, a ua ana ʻia ka hana hoʻohālike me ka Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC). Hoʻomaka ka hoʻopaʻa ʻana me ka puʻunaue wale ʻana i kēlā me kēia 10 mau ʻāpana kumu hoʻohālike i 10 mau ʻāpana like (paʻi), me ka hoʻohana ʻana i ʻeiwa o kēia mau ʻāpana e hoʻomaʻamaʻa i ke kumu hoʻohālike a me ke koena ʻāpana no ka hoʻāʻo ʻana. Ua hana hou ʻia kēia kaʻina hana he 10 mau manawa, me ka hoʻohana ʻana i kahi ʻāpana ʻokoʻa e like me ka hoʻāʻo i hoʻonohonoho ʻia i kēlā me kēia hoʻololi. A laila ua hui ʻia nā hualoaʻa e helu i ka hopena/hana o ke kumu hoʻohālike hope. No kēlā me kēia hui aʻoaʻo/dataset, ua hana hou ʻia kēia kaʻina hana holoʻokoʻa he 10 mau manawa me ka hoʻokaʻawale ʻana o ka ʻikepili i kēlā me kēia manawa. ʻO kēia kaʻina hope i hōʻemi i ka bias, hōʻoia i ka replicability, a kōkua i ka hoʻoholo ʻana i ka hana hoʻohālike holoʻokoʻa. I ka huina (no ka helu MoCA a me nā papa hana hoʻohālikelike koʻikoʻi maʻi i hui pū ʻia), 6,600 mau hiʻohiʻona i kūkulu ʻia. Loaʻa kēia i 1,800 mau hiʻohiʻona i kānana ʻole ʻia (6 mau ʻano hoʻohālike i hoʻopili ʻia i ka papa helu helu ×3 haumāna ×10 holo × 10 ʻāpana = 1,800 mau hiʻohiʻona) a me 4,800 mau hiʻohiʻona kānana (4 mau ʻano hoʻohālike i hoʻopili ʻia i ka dataset ×3 haumāna × 4 mau ʻano koho koho ×10 holo × 10 paʻi = 4,800 mau hiʻohiʻona).
He koho koho
No nā hiʻohiʻona kānana, ua hana ʻia ke koho hiʻohiʻona (me ka hoʻohana ʻana i nā ʻano hana hoʻonohonoho hiʻohiʻona ʻehā) i loko o ka hōʻoia cross-validation. No kēlā me kēia o nā ʻāpana 10, ʻoiai he 10% ʻokoʻa ka ʻikepili hoʻāʻo, ʻo nā hiʻohiʻona ʻehā wale nō i koho ʻia no kēlā me kēia waihona hoʻomaʻamaʻa (ʻo ia hoʻi, nā ʻeiwa ʻeiwa, a i ʻole ke koena 90% o ka ʻikepili holoʻokoʻa) i hoʻohana ʻia. e kūkulu i nā kumu hoʻohālike. ʻAʻole hiki iā mākou ke hōʻoia i nā hiʻohiʻona ʻehā i hoʻohana ʻia i kēlā me kēia kumu hoʻohālike, no ka mea, ʻaʻole mālama ʻia kēlā ʻike a i ʻole i loaʻa i loko o ka paepae hoʻohālike a mākou i hoʻohana ai (Weka). Eia naʻe, hāʻawi ʻia i ka kūlike i kā mākou koho mua ʻana i nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe i ka wā i hoʻopili ʻia ai nā rankers i ka ʻikepili hui pū ʻia a me ke ʻano like ma hope o nā hana hoʻohālike, kēia mau hiʻohiʻona like (makahiki, makahiki o ka hoʻonaʻauao, MTx-% C, a me ka MTx-RT. ) ʻo ia paha ka mea i hoʻohana nui ʻia me ka koho hiʻohiʻona i loko o ke kaʻina hana hōʻoia kea.
Nā Hua
Hōʻike ʻia nā hiʻohiʻona helu o nā mea komo (me nā helu MoCA a me MemTrax performance metrics) o kēlā me kēia ʻikepili no kēlā me kēia hoʻolālā hoʻohālike e wānana i ke olakino cognitive i hōʻike ʻia e MoCA (maʻamau versus MCI) a me ka hōʻike ʻana i ke koʻikoʻi (haʻahaʻa versus koʻikoʻi) i hōʻike ʻia ma ka Papa 3.
Papa 3
Nā hiʻohiʻona o nā mea komo, nā helu MoCA, a me ka hana MemTrax no kēlā me kēia hoʻolālā hoʻohālike
| Hoʻolālā Hoʻohālikelike | makahiki | Nā Kumuhana Hoʻonaʻauao | Hoʻoponopono ʻia ʻo MoCA | MoCA Hoʻololi ʻole ʻia | MTx-% C | MTx-RT |
| Māhele 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) |
| ʻO ka hōʻailona hōʻeha | 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) |
ʻO nā waiwai i hōʻike ʻia (mean, SD) i hoʻokaʻawale ʻia e nā hoʻolālā hoʻohālikelike hoʻohālike e hōʻike ana i ka ʻikepili hui i hoʻohana ʻia e wānana i ke olakino cognitive i hōʻike ʻia e MoCA (MCI versus maʻamau) a ʻo ka sub-dataset XL i hoʻohana wale ʻia no ka wānana ʻana i ka paʻakikī o ka maʻi (maʻalahi a paʻakikī).
No kēlā me kēia hui pū ʻana o ka helu MoCA (hoʻoponopono ʻole ʻia) a me ka paepae (26/23), aia kahi ʻokoʻa helu (p = 0.000) i kēlā me kēia hoʻohālikelike pālua (ke olakino cognitive maʻamau versus MCI) no ka makahiki, hoʻonaʻauao, a me ka hana MemTrax (MTx-% C a me MTx-RT). ʻO kēlā me kēia sub-dataset maʻi ma ka papa MCI no kēlā me kēia hui ʻana ma ka awelika ma kahi o 9 a 15 mau makahiki keu, hōʻike ʻia ma kahi o ʻelima mau makahiki liʻiliʻi o ka hoʻonaʻauao ʻana, a ʻoi aku ka maikaʻi o ka hana MemTrax no nā ana ʻelua.
Hōʻike ʻia nā hualoaʻa hana hoʻohālike wanana no nā helu MoCA me ka hoʻohana ʻana i nā haumāna kiʻekiʻe ʻekolu, Logistic Regression, Naïve Bayes, a me Support Vector Machine, i hōʻike ʻia ma ka Papa 4. Ua koho ʻia kēia mau mea ʻekolu ma muli o ka hana aʻo kumu kiʻekiʻe loa ma nā ʻano like ʻole. i hoʻohana ʻia i nā ʻikepili no nā papa hoʻohālike a pau. No ka hōkeo a me ka hoʻolikelike ʻole ʻana, hōʻike kēlā me kēia helu ʻikepili i ka Papa 4 i ka hana hoʻohālike e pili ana i ka AUC o kēlā me kēia mean i loaʻa mai nā kumu hoʻohālike 100 (10 holo × 10 paʻi) i kūkulu ʻia no kēlā me kēia hui aʻo / hoʻohālike, me ka mea kiʻekiʻe loa. e hōʻike ana i ka haumāna i hōʻike ʻia me ka wiwo ʻole. ʻOiai no ka hoʻohālikelike ʻikepili kānana, hōʻike ʻia nā hopena i hōʻike ʻia ma ka Papa 4 i ka hōʻike awelika holoʻokoʻa mai nā kumu hoʻohālike 400 no kēlā me kēia haumāna me ka hoʻohana ʻana i kēlā me kēia ʻano hoʻonohonoho hiʻohiʻona (4 ʻano hoʻonohonoho hiʻohiʻona × 10 holo × 10 ʻāpana).
Papa 4
ʻO nā hualoaʻa hoʻohālike helu MoCA Dichotomous (AUC; 0.0–1.0) no kēlā me kēia o nā haumāna kiʻekiʻe loa ʻekolu no nā papahana hoʻohālike āpau.
| Hoʻohana ʻia nā hiʻohiʻona | Helu MoCA | Paepae ʻoki ʻoki | ʻO ke kaumaha huhū | Naïve Bayes | Kākoʻo Vector Machine |
| ʻAʻole kānana (10 mau hiʻohiʻona) | Hoʻoponopono | 23 | 0.8862 | 0.8913 | 0.8695 |
| 26 | 0.8971 | 0.9221 | 0.9161 | ||
| Hoʻonohonoho pono ʻole ʻia | 23 | 0.9103 | 0.9085 | 0.8995 | |
| 26 | 0.8834 | 0.9153 | 0.8994 | ||
| Kānana ʻia (4 hiʻohiʻona) | Hoʻoponopono | 23 | 0.8929 | 0.8954 | 0.8948 |
| 26 | 0.9188 | 0.9247 | 0.9201 | ||
| Hoʻonohonoho pono ʻole ʻia | 23 | 0.9135 | 0.9134 | 0.9122 | |
| 26 | 0.9159 | 0.9236 | 0.9177 |
Ke hoʻohana nei i nā ʻano like ʻole o ka hoʻonohonoho hiʻohiʻona, ka helu MoCA, a me ka paepae ʻoki ʻoki helu MoCA, hōʻike ʻia ka hana kiʻekiʻe loa no kēlā me kēia kumu hoʻohālike. wiwo ole (ʻaʻole ʻokoʻa ka helu helu ma mua o nā mea ʻē aʻe ʻaʻole i loko wiwo ole no ke kumu hoʻohālike).
Ke hoʻohālikelike ʻana i nā haumāna ma nā hui like ʻole o nā mana helu MoCA a me nā paepae (hoʻoponopono ʻia / hoʻoponopono ʻole ʻia a me 23/26, kēlā me kēia) i ka ʻikepili hui ʻole i kānana ʻia (ʻo ia hoʻi, me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona maʻamau 10), ʻo Naïve Bayes maʻamau ka mea aʻo maikaʻi loa me ka holoʻokoʻa. hana hoʻohālikelike o 0.9093. Ma ka noʻonoʻo ʻana i nā mea aʻo ʻekolu kiʻekiʻe, ua hōʻike nā hōʻike hoʻopaʻa inoa i hoʻopaʻa ʻia ʻo Bayesian-correlated i ka hiki (Pr) o Naïve Bayes ma mua o ka Logistic Regression he 99.9%. Eia kekahi, ma waena o Naïve Bayes a me Support Vector Machine, he 21.0% ka likelika o ka hoʻokō pono i ka hana aʻo (pēlā, he 79.0% paha o ka Naïve Bayes ma mua o ka Support Vector Machine), i hui pū ʻia me ka 0.0% paha o ka Support Vector Machine e hana ʻoi aku ka maikaʻi, me ke ana. hoʻoikaika i ka pono hana no Naïve Bayes. ʻO ka hoʻohālikelike hou ʻana o ka mana helu MoCA ma waena o nā haumāna a pau a me nā paepae i manaʻo ʻia he pōmaikaʻi hana liʻiliʻi me ka hoʻohana ʻana i nā helu MoCA i hoʻoponopono ʻole ʻia me ka hoʻoponopono ʻia (0.9027 versus 0.8971, kēlā me kēia; Pr (hoʻoponopono ʻole > hoʻoponopono ʻia) = 0.988). Pēlā nō, ʻo ka hoʻohālikelike ʻana i ka paepae ʻoki ʻoki ma waena o nā haumāna āpau a me nā mana helu MoCA i hōʻike ʻia i kahi pōmaikaʻi hana hoʻohālikelike liʻiliʻi me ka hoʻohana ʻana i ka 26 ma ke ʻano he paepae hoʻohālikelike me 23 (0.9056 versus 0.8942, kēlā me kēia; Pr (26 > 23) = 0.999). ʻO ka mea hope loa, ke nānā ʻana i ka hana hoʻokaʻawale ʻana no nā kumu hoʻohālike e hoʻohana wale ana i nā hopena kānana (ʻo ia hoʻi, nā hiʻohiʻona ʻehā wale nō), ʻo Naïve Bayes (0.9143) ʻo ia ka mea aʻo maikaʻi loa ma waena o nā mana helu/paepae MoCA āpau. Eia nō naʻe, ma waena o nā ʻenehana hoʻonohonoho hiʻohiʻona i hui pū ʻia, hana like nā mea aʻo maikaʻi loa. Ua hōʻike ʻia nā hōʻike hoʻopaʻa inoa ʻo Bayesian i 100% o ke kūlike kūpono ma waena o kēlā me kēia mau haumāna i kānana. E like me ka ʻikepili i kānana ʻole ʻia (e hoʻohana ana i nā hiʻohiʻona maʻamau 10 āpau), ua loaʻa hou kahi pōmaikaʻi hana no ka mana hoʻololi ʻole o ka helu MoCA (Pr (ʻaʻole i hoʻoponopono ʻia > hoʻoponopono ʻia) = 1.000), a me kahi pōmaikaʻi like ʻole no ka paepae helu o 26 (Pr (26 > 23) = 1.000). ʻO ka ʻike, ʻo ka hana awelika o kēlā me kēia o nā haumāna kiʻekiʻe ʻekolu ma nā ʻano helu helu MoCA āpau/paepae me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona ʻehā kiʻekiʻe ma mua o ka hana awelika o kēlā me kēia haumāna ma ka ʻikepili i kānana ʻole ʻia. ʻAʻole ia he mea kupanaha, ʻoi aku ka maikaʻi o ka hoʻohālikelike ʻana o nā hiʻohiʻona kānana (e hoʻohana ana i nā hiʻohiʻona ʻehā kiʻekiʻe) ma mua o nā hiʻohiʻona i kānana ʻole ʻia (0.9119), me ka nānā ʻole i nā hiʻohiʻona hiʻohiʻona i hoʻohālikelike ʻia i kēlā mau hiʻohiʻona me ka hoʻohana ʻana i nā mea maʻamau 0.8999 āpau. hiʻona. No kēlā me kēia ʻano koho hiʻohiʻona, aia he 10% kūpono o ka pono hana ma mua o nā kumu hoʻohālike ʻole.
Me ka poʻe maʻi i noʻonoʻo ʻia no ka hoʻokaʻawale ʻana o ka maʻi maʻi AD, ma waena o ka hui (MCI-AD versus AD) ʻokoʻa no ka makahiki (p = 0.004), hoʻonaʻauao (p = 0.028), hoʻoponopono ʻia ka helu MoCA / hoʻololi ʻole ʻia (p = 0.000), a me MTx-% C (p = 0.008) he koʻikoʻi koʻikoʻi; akā no MTx-RT ʻaʻole ia (p = 0.097). Me kēlā mau maʻi i noʻonoʻo ʻia no ka hoʻokaʻawale ʻana o ka maʻi maʻi VaD, ʻokoʻa ma waena o ka hui (MCI-VaD versus VaD) no ka helu MoCA i hoʻoponopono ʻia/i hoʻoponopono ʻole ʻia (p = 0.007) a me MTx-% C (p = 0.026) a me MTx-RT (p = 0.001) he koʻikoʻi koʻikoʻi; ʻoiai no ka makahiki (p = 0.511) a me ka hoʻonaʻauao (p = 0.157) ʻaʻohe mea nui ma waena o ka hui.
Hōʻike ʻia nā hualoaʻa hana hoʻohālike wanana no ka hoʻohālikelike ʻana i ke kaumaha o ka maʻi me ka hoʻohana ʻana i nā haumāna i koho mua ʻia, Logistic Regression, Naïve Bayes, a me Support Vector Machine, ma ka Papa 5. , ʻo nā haumāna ʻekolu a mākou i ʻike ai ʻo ia ka mea maikaʻi loa i kā mākou hoʻohālike mua i hāʻawi i ka hana kūlike loa me nā papa hoʻohālike hou ʻelua. I ka hoʻohālikelike ʻana i nā haumāna ma kēlā me kēia o nā waeʻano maʻi maʻi mua (AD a me VaD), ʻaʻohe ʻokoʻa hana hoʻokaʻawale ʻokoʻa ma waena o nā haumāna no MCI-VaD versus VaD, ʻoiai ʻo ka Support Vector Machine i hana maʻamau. Pēlā nō, ʻaʻohe ʻokoʻa koʻikoʻi ma waena o nā mea aʻo no ka MCI-AD versus AD classification, ʻoiai ʻo Naïve Bayes (NB) i loaʻa ka pōmaikaʻi o ka hana ma luna o Logistic Regression (LR) a he plurality wale nō ma luna o Support Vector Machine, me nā manaʻo o 61.4% a me 41.7% pakahi. Ma nā ʻaoʻao ʻelua, aia kahi pono hana holoʻokoʻa no Support Vector Machine (SVM), me Pr (SVM > LR) = 0.819 a Pr (SVM > NB) = 0.934. ʻO kā mākou papa helu holoʻokoʻa ma waena o nā haumāna āpau i ka wānana ʻana i ke koʻikoʻi o ka maʻi ma ka sub-dataset XL i ʻoi aku ka maikaʻi ma ka ʻāpana VaD diagnosis versus AD (Pr (VAD > AD) = 0.998).
Papa 5
ʻO nā hualoaʻa o ka hana hoʻohālikelike ʻana o ka maʻi maʻi maʻi dichotomous (AUC; 0.0–1.0) no kēlā me kēia o nā mea aʻo maikaʻi loa ʻekolu no nā papa hoʻohālike ʻelua.
| Papahana hoʻohālike | ʻO ke kaumaha huhū | Naïve Bayes | Kākoʻo Vector Machine |
| MCI-AD kūʻē iā AD | 0.7465 | 0.7810 | 0.7443 |
| MCI-VaD me VaD | 0.8033 | 0.8044 | 0.8338 |
Hōʻike ʻia ka hana kiʻekiʻe loa no kēlā me kēia ʻano hoʻohālike ma wiwo ole (ʻaʻole ʻokoʻa ka helu helu ma mua o nā mea ʻē aʻe ʻaʻole i loko wiwo ole).
KA HOOHOLO
He mea koʻikoʻi ka ʻike mua ʻana i nā loli i ke olakino cognitive pono kūpono i ka hoʻokele olakino pilikino a me ke olakino lehulehu. ʻOiaʻiʻo, he mea koʻikoʻi loa ia i nā hoʻonohonoho lapaʻau no nā maʻi ma ka honua holoʻokoʻa. ʻO ka pahuhopu kaʻana like, ʻo ia ka hoʻomaopopo ʻana i nā maʻi, nā mea mālama, a me nā mea hoʻolako a hoʻolalelale mua i ka mālama kūpono a me ka mālama lōʻihi no ka poʻe e hoʻomaka ana e ʻike i ka emi ʻana o ka cognitive. I ka hoʻohui ʻana i kā mākou mau waihona ʻikepili ʻekolu o ka haukapila/clinic, ua ʻike mākou i ʻekolu mau mea aʻo maikaʻi loa (me hoʻokahi kūlana kaulana -Naïve Bayes) e kūkulu i nā hiʻohiʻona wānana e hoʻohana ana. ʻO nā ana hoʻokō MemTrax hiki ke hoʻonohonoho pono i ke kūlana olakino cognitive dichotomously (maʻamau noʻonoʻo olakino a i ʻole MCI) e like me ka mea i hōʻike ʻia e kahi helu aggregate MoCA. ʻO ka mea nui, ua hoʻomaikaʻi ʻia ka hana hoʻohālikelike holoʻokoʻa no nā haumāna āpau ʻekolu i ka wā i hoʻohana wale ai kā mākou mau hiʻohiʻona i nā hiʻohiʻona ʻehā kiʻekiʻe loa i hoʻopili ʻia i kēia mau ana hana MemTrax. Eia kekahi, ua hōʻike mākou i ka mana kūpono no ka hoʻohana ʻana i nā haumāna like a me nā metric hana MemTrax i kahi papa hoʻohālike hoʻohālike kākoʻo diagnostic e hoʻokaʻawale i ka paʻakikī o nā ʻano ʻelua o ka maʻi dementia: AD a me VaD.
Hoʻāʻo hoʻomanaʻo he kikowaena i ka ʻike mua ʻana o AD [23, 24]. No laila, he mea kūpono ia ʻo MemTrax he mea ʻae, hoʻopili, a maʻalahi hoʻi e hoʻokō ma ka pūnaewele. hōʻike hōʻike no ka hoʻomanaʻo episodic i ka heluna lehulehu [6]. ʻO ka pololei o ka ʻike a me nā manawa pane mai kēia hana hoʻomau mau e hōʻike nui ʻia i ka ʻike ʻana i ka wā mua a me ka ulu ʻana o ka deterioration a me nā hemahema i nā kaʻina neuroplastic e pili ana i ke aʻo ʻana, ka hoʻomanaʻo, a me ka cognition. ʻO ia hoʻi, ʻo nā hiʻohiʻona ma aneʻi i hoʻokumu nui ʻia ma MemTrax performance metrics a ʻoi aku ka maʻalahi a me ka uku liʻiliʻi e hōʻike i nā deficits neuropathologic biological i ka wā asymptomatic transition ma mua o ka nui o ka nalowale hana [25]. ʻO Ashford et al. ua nānā pono i nā hiʻohiʻona a me nā ʻano o ka pololei o ka hoʻomanaʻo ʻana a me ka manawa pane i nā mea hoʻohana pūnaewele i komo pū me MemTrax [6]. Ma muli o ke koʻikoʻi o kēia mau māhele i ka hoʻohālike maikaʻi ʻana a me ka hoʻomohala ʻana i nā noi mālama maʻi kūpono a maikaʻi hoʻi, ʻo ka wehewehe ʻana i ka ʻike pili pono a me nā profile manawa pane he mea nui i ka hoʻokumu ʻana i kahi kuhikuhi kumu waiwai no ka pono lapaʻau a me ka noiʻi. Pono e nānā pono ʻia ka waiwai kūpono o MemTrax i ka AD screening no ka hoʻomaka ʻana o ka cognitive impairment a me ke kākoʻo diagnostic differential i loko o ka pōʻaiapili o kahi kahua lapaʻau kahi e noʻonoʻo ʻia ai nā comorbidities a me ka cognitive, sensory, a me nā mana kaʻa e pili ana i ka hana hoʻokolohua. A no ka hoʻomaopopo ʻana i ka hiʻohiʻona ʻoihana a hoʻoikaika i ka pono lapaʻau pono, pono mua e hōʻike i ka hoʻohālikelike ʻana i kahi hoʻokolohua loiloi olakino cognitive i hoʻokumu ʻia, ʻoiai hiki ke ʻike ʻia ka mea hope e nā loiloi hoʻāʻo paʻakikī, ka hoʻonaʻauao a me ka ʻōlelo, a me nā ʻano moʻomeheu [26] . Ma kēia mea, he mea nui ka hoʻohālikelike maikaʻi ʻana o MemTrax i ka pono lapaʻau i ka MoCA i manaʻo pinepine ʻia ma ke ʻano he kūlana ʻoihana, ʻoi aku ka nui o ke kaupaona ʻana i ka maʻalahi o ka pono a me ka hoʻomanawanui ʻana o MemTrax.
ʻO ka ʻimi mua ʻana i ka hoʻohālikelike ʻana iā MemTrax me MoCA e hōʻike ana i ke kumu a me nā hōʻike mua e hōʻoiaʻiʻo ana i kā mākou noiʻi hoʻohālike [8]. Eia naʻe, pili wale kēia hoʻohālikelike mua i nā metric hana MemTrax nui ʻelua a mākou i nānā ai me ke kūlana cognitive e like me ka mea i hoʻoholo ʻia e MoCA a wehewehe i nā pae āpau a me nā waiwai ʻoki. Ua hoʻonui mākou i ka loiloi pono lapaʻau o MemTrax ma o ka ʻimi ʻana i kahi ala hoʻohālike wānana e hāʻawi i kahi noʻonoʻo pilikino ʻē aʻe o nā ʻāpana kikoʻī pili i ka maʻi. Ma ka hoʻohālikelike ʻana i nā mea ʻē aʻe, ʻaʻole i loaʻa iā mākou kahi pōmaikaʻi i ka hana hoʻohālike me ka hoʻohana ʻana i ka hoʻoponopono hoʻonaʻauao (hoʻoponopono) i ka helu MoCA a i ʻole ka hoʻololi ʻana i ke olakino cognitive e hoʻokaʻawale ana i ka paepae helu aggregate MoCA mai ka 26 a hiki i ka 23 [12]. ʻO ka ʻoiaʻiʻo, ʻoi aku ka maikaʻi o ka hoʻohālikelike ʻana me ka hoʻohana ʻana i ka helu MoCA i hoʻoponopono ʻole ʻia a me ka paepae kiʻekiʻe.
Nā mea nui i ka hana lapaʻau
Hoʻohana maikaʻi ʻia ke aʻo ʻana i ka mīkini a ʻoi aku ka maikaʻi i ka hoʻohālike wānana inā he nui a nui ka ʻikepili, ʻo ia hoʻi, inā nui nā nānā ʻana a me ka hui pū ʻana o nā ʻano waiwai kiʻekiʻe (hāʻawi). Eia naʻe, me kēia mau ʻikepili o kēia manawa, ʻoi aku ka maikaʻi o nā hiʻohiʻona kānana me ʻehā mau hiʻohiʻona i koho ʻia ma mua o nā mea e hoʻohana ana i nā hiʻohiʻona maʻamau 10. Hōʻike kēia ʻaʻole i loaʻa i kā mākou ʻikepili hōʻuluʻulu hōʻuluʻulu nā hiʻohiʻona kūpono loa (waiwai kiʻekiʻe) e hoʻokaʻawale maikaʻi i nā maʻi ma kēia ʻano. Eia nō naʻe, kākoʻo ikaika ka hiʻohiʻona hiʻohiʻona i nā metric hana MemTrax kiʻekiʻe—MTx-% C a me MTx-RT—ke kākoʻo ikaika i ke kūkulu ʻana i nā hiʻohiʻona screening deficit cognitive mua e pili ana i kēia hoʻokolohua maʻalahi, maʻalahi e lawelawe, haʻahaʻa haʻahaʻa, a hōʻike pololei e pili ana. hana hoʻomanaʻo, ma ka liʻiliʻi loa i kēia manawa ma ke ʻano he pale mua no ka hoʻohālikelike binary o ke kūlana olakino cognitive. Hāʻawi ʻia i ke koʻikoʻi mau loa i nā mea hoʻolako a me nā ʻōnaehana olakino, pono e hoʻomohala ʻia nā kaʻina hoʻomaʻamaʻa maʻi a me nā noi lapaʻau me ka manaʻo nui i ka hōʻiliʻili ʻana, ka nānā ʻana, a me ka hoʻohālike ʻana i kēlā mau ʻano maʻi a me nā ana hoʻāʻo i ʻoi aku ka maikaʻi, maikaʻi, a hōʻoia ʻia i ka hana diagnostic. a me ke kākoʻo hoʻomalu hoʻomanawanui.
Me nā kiʻi ʻelua MemTrax me ke kikowaena o ka MCI classification, ʻo kā mākou mea aʻo kiʻekiʻe loa (Naïve Bayes) he hana wānana kiʻekiʻe loa i ka hapa nui o nā hiʻohiʻona (AUC ma luna o 0.90) me kahi ratio pololei-maikaʻi i ka false-positive kokoke a ʻoi aku paha ma mua o 4. : 1. No laila, 'o ka ho'ohana 'ana i ka unuhi 'ana i kēia mea a'o e hopu (ho'oka'awale pololei) i ka hapa nui o ka po'e me ka deficit cognitive, me ka ho'emi 'ana i ke kumu kū'ai e pili ana i ka ho'oka'awale hewa 'ana i ke kanaka me ke ola no'ono'o ma'amau i loa'a ka deficit cognitive (false positive) a i 'ole. nele i kēlā hoʻokaʻawale ʻana i ka poʻe i loaʻa ka deficit cognitive (false negative). Hiki i kekahi o kēia mau hiʻohiʻona o ka misclassification ke kau i kahi kaumaha psycho-social pono ʻole i ka mea maʻi a me nā mea mālama.
ʻOiai ma ka loiloi mua a me ka piha piha, ua hoʻohana mākou i nā haumāna he ʻumi i kēlā me kēia papahana hoʻohālike, ua kālele mākou i kā mākou hopena i nā papa helu ʻekolu e hōʻike ana i ka hana ikaika loa. ʻO kēia hoʻi ka mea e hōʻike ai, ma muli o kēia mau ʻikepili, nā haumāna e manaʻo e hana hilinaʻi ma kahi pae kiʻekiʻe i kahi noi lapaʻau kūpono i ka hoʻoholo ʻana i ke kūlana cognitive status. Eia kekahi, no ka mea, ua manaʻo ʻia kēia haʻawina ma ke ʻano he noiʻi hoʻomaka i ka pono o ka mīkini aʻo ʻana i ka cognitive screening a me kēia mau pilikia lapaʻau i ka manawa, ua hoʻoholo mākou e mālama i nā ʻenehana aʻo i maʻalahi a maʻalahi, me ka liʻiliʻi o ke kani ʻana. Mahalo mākou i hiki i kēia ala ke kaupalena i ka hiki ke ho'ākāka haiki i nā mana wānana kikoʻī kikoʻī. Pēlā nō, ʻoiai ʻo ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i nā hiʻohiʻona me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe (hoʻopili kānana) e hōʻike hou aku iā mākou e pili ana i kēia mau ʻikepili (pili i nā hemahema o ka ʻikepili i hōʻiliʻili ʻia a hōʻike i ka waiwai i ka hoʻonui ʻana i ka manawa lapaʻau koʻikoʻi a me nā kumuwaiwai), ʻike mākou he hiki wawe ka haiki. pono e noʻonoʻo ʻia ke ʻano o nā hiʻohiʻona a no laila, pono e noʻonoʻo ʻia nā mea āpau (a me nā hiʻohiʻona ʻē aʻe) me ka noiʻi e hiki mai ana a hiki i ka loaʻa ʻana o ka ʻike kikoʻī o nā hiʻohiʻona mua e pili ana i ka lehulehu ākea. No laila, ʻike pono mākou i ka ʻike a me ka ʻike ākea a me ka hoʻonui ʻana i kēia mau hiʻohiʻona a me nā hiʻohiʻona ʻē aʻe e pono ai ma mua o ka hoʻohui ʻana iā lākou i kahi noi lapaʻau kūpono, ʻoi aku ka nui o ka hoʻokipa ʻana i nā comorbidities e pili ana i ka hana cognitive e pono e noʻonoʻo ʻia i ka loiloi hou.
Ua hoʻomaikaʻi hou ʻia ka pono o MemTrax e ka hoʻohālikelike ʻana i ka nui o ka maʻi ma muli o ka maʻi maʻi maʻi ʻokoʻa. ʻAʻole ʻoi aku ka maikaʻi o ka hoʻohālikelike ʻana i ka nui o ka VaD (hoʻohālikelike ʻia me AD). kahaha ka hāʻawi ʻia ʻana o nā hiʻohiʻona o ka maʻi i nā hiʻohiʻona kikoʻī i ke olakino vascular a me ka pilikia o ka hahau ʻana, ʻo ia hoʻi, ke kiʻekiʻe kiʻekiʻe, hyperlipidemia, diabetes, a (ʻoiaʻiʻo) ka mōʻaukala hahau. ʻOiai ʻoi aku ka maikaʻi a kūpono hoʻi ka loaʻa ʻana o ka loiloi lapaʻau like ma luna o nā mea maʻi like me ke olakino cognitive maʻamau e hoʻomaʻamaʻa i nā haumāna me kēia mau ʻikepili komo. Pono pono kēia, no ka mea, ua manaʻo ʻia ʻo MemTrax e hoʻohana mua ʻia no ka ʻike mua ʻana i kahi deficit cognitive a me ka nānā ʻana i ka loli o kēlā me kēia kanaka. He mea kūpono hoʻi ʻo ka hāʻawi ʻana i ka ʻikepili i makemake nui ʻia i ka ʻikepili VaD i hāʻawi ʻia i kahi ʻāpana i ka hana hoʻohālike ʻoi aku ka maikaʻi. Ua kaulike maikaʻi ka ʻikepili VaD ma waena o nā papa ʻelua, ʻoiai ʻaʻole i loaʻa ka ʻikepili AD me ka liʻiliʻi loa o nā maʻi MCI. ʻOi aku ma nā ʻikepili liʻiliʻi, hiki i kekahi mau manawa hou ke hana i kahi ʻokoʻa hiki ke ana. ʻO nā manaʻo ʻelua he mau manaʻo hoʻopaʻapaʻa kūpono e pili ana i nā ʻokoʻa o ka hana hoʻohālike o ka maʻi. Eia nō naʻe, ʻo ka hoʻohālikelike ʻana i ka hana i hoʻomaikaʻi ʻia i nā hiʻohiʻona helu helu a i ʻole nā hiʻohiʻona kūlohelohe i ka hōʻike lapaʻau e noʻonoʻo ʻia nei. Eia nō naʻe, ua hōʻike kēia moʻolelo i ka pono o kahi hoʻohālike hoʻohālikelike MemTrax i ke kuleana o ke kākoʻo diagnostic clinical e hāʻawi i ka hiʻohiʻona waiwai a hōʻoia i ka ʻimi no ka hoʻokolokolo hou me nā maʻi ma waena o ka continuum o MCI.
ʻO ka hoʻokō a hōʻike ʻana i ka pono o MemTrax a me kēia mau hiʻohiʻona ma Kina, kahi i ʻokoʻa loa ai ka ʻōlelo a me ka moʻomeheu mai nā wahi ʻē aʻe o ka pono i hoʻokumu ʻia (e laʻa, Farani, Netherlands, a me ʻAmelika Hui Pū ʻIa) [7, 8, 27], hōʻike hou i ka hiki. no ka ʻae ākea ākea a me ka waiwai lapaʻau o kahi kahua MemTrax. He laʻana hōʻike ʻia kēia i ka hoʻoikaika ʻana i ka hoʻohui ʻana i ka ʻikepili a me ka hoʻomohala ʻana i nā kuʻuna honua kūpono a me nā kumu hoʻohālike no ka nānā ʻana i ka cognitive i hoʻohālikelike ʻia a maʻalahi hoʻi no ka hoʻohana ʻana i ka honua.
ʻO nā ʻanuʻu aʻe i ka hoʻohālikelike ʻana a me ka hoʻohana ʻana
ʻO ka maʻi maʻi maʻi i AD e kū maoli ana ma kahi continuum, ʻaʻole ma nā pae ʻokoʻa a i ʻole nā pae [28, 29]. Eia naʻe, i kēia wā mua, ʻo kā mākou pahuhopu e hoʻokumu mua i kā mākou hiki ke kūkulu i kahi kumu hoʻohālike e hoʻopili ana i ka MemTrax hiki ke hoʻokaʻawale i ka "maʻamau" mai ka "ʻaʻole maʻamau". ʻOi aku ka nui o ka ʻikepili empirical (e laʻa, ke kiʻi lolo, nā hiʻohiʻona genetic, biomarkers, comorbidities, a me nā māka hana o ka paʻakikī. nā hana e pono ai ka noʻonoʻo control) [30] ma nā ʻāpana like ʻole o ka honua, nā heluna, a me nā pūʻulu makahiki e hoʻomaʻamaʻa a hoʻomohala i nā hiʻohiʻona aʻoaʻo mīkini ʻoi aku ka maʻalahi (me ka hui pū ʻana kūpono) e kākoʻo i kahi pae o ka hoʻonui ʻia ʻana, ʻo ia hoʻi, ka hiki ke hoʻokaʻawale i nā pūʻulu o nā maʻi me MCI i loko o nā ʻāpana liʻiliʻi liʻiliʻi a ʻoi aku ka maikaʻi ma ka continuum emi ʻana o ka cognitive. Eia kekahi, pono nā maʻi maʻi concomitant no nā poʻe ma waena o nā heluna maʻi like ʻole hoʻomaʻamaʻa pono ʻO kēia mau hiʻohiʻona ʻoi aku ka paʻa a wānana. E hoʻomaʻamaʻa kēia i ka hoʻokele hihia stratified kikoʻī no ka poʻe me nā ʻano like ʻole, nā manaʻo, a me nā kikoʻī o ka cognitive hiʻohiʻona i wehewehe ʻia a no laila e koho i ke kākoʻo hoʻoholo lāʻau lapaʻau a me ka mālama maʻi.
ʻO ka hapa nui o nā noiʻi lapaʻau kūpono i kēia lā ua kamaʻilio i nā poʻe maʻi me ka liʻiliʻi o ka dementia haʻahaʻa; a, ma ka hoʻomaʻamaʻa, hoʻāʻo pinepine ʻia ka hana hoʻomanawanui ma nā pae kiʻekiʻe. Eia nō naʻe, no ka hoʻomaka ʻana o ka emi ʻana o ka naʻau ma mua o ka hoʻokō ʻia ʻana o nā pae hoʻomaʻamaʻa no ka dementia, hiki i kahi pale mua i hoʻohana pono ʻia i ka MemTrax e hoʻoikaika i ka hoʻonaʻauao kūpono o nā poʻe e pili ana i ka maʻi a me kona holomua ʻana a me ka wikiwiki a me ka manawa kūpono. No laila, hiki i ka ʻike mua ke kākoʻo i nā hana kūpono mai ka hoʻomaʻamaʻa, ka meaʻai, ke kākoʻo ʻana i ka naʻau, a me ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka pilikanaka i ka hana lāʻau lapaʻau a me ka hoʻoikaika ʻana i nā loli pili i ka mea maʻi i ka ʻano a me ka ʻike e hiki ke hoʻohaʻahaʻa a i ʻole ka hōʻemi ʻana i ka piʻi ʻana o ka dementia [31, 32] . Eia kekahi, me ka pono ka nānā mua ʻana, hiki i nā kānaka a me ko lākou mau ʻohana ke hoʻoikaika ʻia e noʻonoʻo i nā hoʻokolohua lapaʻau a i ʻole e loaʻa i ka ʻōlelo aʻoaʻo a me nā kākoʻo lawelawe kaiaulu ʻē aʻe e kōkua i ka wehewehe ʻana i nā manaʻolana a me nā manaʻo a mālama i nā hana o kēlā me kēia lā. ʻO ka hōʻoia hou a me ka hoʻohana nui ʻana i kēia mau ala hiki ke lilo i mea kōkua i ka hoʻēmi ʻana a i ʻole ka hoʻōki ʻana i ka holomua o MCI, AD, a me ADRD no nā poʻe he nui.
ʻOiaʻiʻo, ʻo ka haʻahaʻa haʻahaʻa o nā makahiki maʻi i kā mākou haʻawina ʻaʻole ia e hōʻike i ka heluna o ka hopohopo kuʻuna me AD. Eia nō naʻe, ʻo ka awelika o nā makahiki no kēlā me kēia hui i hoʻohana ʻia i nā papa hoʻohālike hoʻohālikelike e pili ana i ka helu MoCA / paepae a me ka hōʻeha ʻana o ka maʻi (Papa 3) e hōʻike ana i ka hapa nui (ma luna o 80%) ma kahi o 50 mau makahiki. No laila, kūpono loa kēia māhele no ka hoʻonui ʻana, e kākoʻo ana i ka pono o kēia mau hiʻohiʻona i ka heluna kanaka e hōʻike ana i nā mea maʻamau i hoʻopilikia ʻia e. hoʻomaka mua a me ka ulu ʻana o ka maʻi neurocognitive ma muli o AD a me VaD. Eia kekahi, ʻo nā hōʻike hou a me nā hiʻohiʻona e hoʻokūpaʻa i nā mea i ʻike ʻia (e laʻa, ke koko kiʻekiʻe, ka momona, ka maʻi maʻi, a me ka puhi paka) hiki ke hāpai i ke kiʻekiʻe o ke kakahiaka. ʻO nā helu pilikia o ka maʻi maʻi makua a me ka midlife a me ka hopena o ka ʻeha lolo maʻalahi e ulu maʻalahi me nā hopena ʻike ʻia i ka wā ʻōpio. kanaka makua [33–35]. No laila, ʻo ka manawa kūpono loa no ka nānā mua ʻana no ka ʻike mua ʻana ʻO nā hemahema o ka naʻau a me ka hoʻomaka ʻana i ka pale ʻana a me nā hoʻolālā hana i ka hoʻoponopono maikaʻi ʻana i ka dementia e puka mai ana mai ka nana ana i na mea kokua a me na mea i hoike mua mai ma ke ano o ka makahiki, e like me ke kanaka makua mua a hiki i ka wa kamalii (e ike ana i ka pili ana o na mea genetic e like me ka apolipoprotein E mai ka hapai mua ana).
I ka hoʻomaʻamaʻa ʻana, ʻaʻole i maʻalahi ka loaʻa ʻana o nā maʻi maʻi lapaʻau kūpono a me nā kaʻina hana kumu kūʻai no ka kiʻi kiʻi kiʻi kiʻi, genetic profiling, a me ke ana ʻana i nā biomarkers hoʻohiki i nā manawa a pau a hiki paha i nā mea lawelawe. No laila, i nā manawa he nui, pono ke kiʻi ʻia mai nā kumu hoʻohālike e hoʻohana ana i nā ana maʻalahi i hāʻawi ʻia e ka mea maʻi (e laʻa, hōʻike pilikino. pilikia hoʻomanaʻo, nā lāʻau lapaʻau o kēia manawa, a me nā palena hana maʻamau) a me nā hiʻohiʻona demographic maʻamau [7]. Nā papa inoa e like me ke Kulanui o Kaleponi ʻO ke ola olakino Registry (https://www.brainhealthregistry.org/) [27] a me nā mea ʻē aʻe me ka laulā nui o nā hōʻailona hōʻike pilikino, nā ana qualitative (e laʻa, hiamoe a me nā lā cognition), nā lāʻau lapaʻau, ke kūlana olakino, a me ka mōʻaukala, a ʻO ka nui o nā kikoʻī kikoʻī e lilo i mea kōkua i ka hoʻomohala ʻana a me ka hōʻoia ʻana i ka hoʻohana pono ʻana o kēia mau hiʻohiʻona mua loa i loko o ke keʻena. Eia kekahi, ʻo kahi hoʻāʻo e like me MemTrax, ka mea i hōʻike i ka pono i ka loiloi ʻana i ka hana hoʻomanaʻo, ʻoiaʻiʻo paha e hāʻawi i kahi kuhi ʻoi aku ka maikaʻi o ka maʻi maʻi AD ma mua o nā hōʻailona biological. Hāʻawi ʻia ʻo ka hiʻohiʻona nui o ka pathology AD ʻo ka hoʻopau ʻana i ka neuroplasticity a me ka nalowale paʻakikī o nā synapses, i hōʻike ʻia he episodic. hoʻomaʻamaʻa hoʻomanaʻo, kahi ana e loiloi ai i ka hoʻomanaʻo episodic hāʻawi i kahi koho maikaʻi aʻe o ke kaumaha pathological AD ma mua o nā hōʻailona olaola i ka mea maʻi ola [36].
Me nā hiʻohiʻona wānana āpau - inā i hoʻopili ʻia e ka ʻikepili paʻakikī a me ka hoʻopili ʻana mai ka ʻenehana hou a me nā ʻike lapaʻau i hoʻomaʻemaʻe ʻia ma waena o nā kikowaena lehulehu a i ʻole nā mea i kaupalena ʻia i ka ʻike maʻamau a maʻalahi hoʻi i loaʻa i ka ʻike o nā kiʻi maʻi e kū nei - ka pono i ʻike ʻia o ka ʻike akamai. a ʻo ke aʻo ʻana i ka mīkini ʻo ia ka mea e hiki ai i nā kumu hoʻohālike ke hoʻohui a "aʻo" mai nā ʻikepili hou kūpono a me nā hiʻohiʻona i hāʻawi ʻia e ka hoʻohana mau ʻana i ka noi. Ma hope o ka hoʻololi ʻana i ka ʻenehana kūpono, ʻoiai ua hoʻohana ʻia nā hiʻohiʻona ma aneʻi (a e hoʻomohala ʻia) me nā hihia hou aʻe a me nā ʻikepili pili (me nā maʻi me nā comorbidities e hiki ke hōʻike me ka emi ʻana o ka cognitive), ʻoi aku ka ikaika o ka hana wānana a me ka hoʻohālikelike olakino cognitive. ka hopena i ʻoi aku ka maikaʻi o ka hoʻoholo hoʻoholo lāʻau lapaʻau. E hoʻokō ʻia kēia hoʻololi ʻana me ka hoʻokomo ʻana iā MemTrax i loko o nā paepae maʻamau (i hoʻopaʻa ʻia i nā mea hiki ke loaʻa) i hiki i nā mea mālama ola ke hoʻohana i ka manawa maoli i loko o ke keʻena.
Pono i ka hōʻoia a me ka pono o ka hoʻohālike MemTrax no ke kākoʻo diagnostic a me ka mālama maʻi e ʻimi nui ʻia i ka ʻikepili longitudinal koʻikoʻi. Ma ka nānā ʻana a me ka hoʻopaʻa ʻana i nā loli like (inā loaʻa) i ke kūlana lapaʻau ma kahi kūpono o ka maʻamau ma o ka MCI mua, hiki ke hoʻomaʻamaʻa a hoʻololi ʻia nā kumu hoʻohālike no ka loiloi hoʻomau kūpono a me ka hoʻohālikelike ʻana e like me nā makahiki o nā maʻi a mālama ʻia. ʻO ia hoʻi, hiki ke kōkua i ka hoʻohana pinepine ʻana me ka nānā lōʻihi o nā loli cognitive haʻahaʻa, ka hoʻokō pono ʻana, a me ka mālama ʻana i ka mālama stratified ʻike. Hoʻopili pili kēia ala me ka hoʻomaʻamaʻa lapaʻau a me ka hoʻomanawanui a me ka hoʻokele hihia.
hoʻokau
Mahalo mākou i ka paʻakikī a me ka waiwai o ka hōʻiliʻili ʻana i nā ʻikepili lapaʻau maʻemaʻe i kahi keʻena haukaʻi / halemai. Eia nō naʻe, ua hoʻoikaika ia i kā mākou hoʻohālike inā loaʻa i kā mākou mau ʻikepili nā mea maʻi me nā hiʻohiʻona maʻamau. Eia kekahi, kiko'ī i kā mākou hoʻohālike hoʻohālike, ʻoi aku ka makemake a kūpono hoʻi e hana ʻia ka loiloi lapaʻau like i nā maʻi i kūlike me ke olakino cognitive maʻamau e hoʻomaʻamaʻa i nā haumāna. A e like me ka mea i hōʻike ʻia e ka hana hoʻohālikelike kiʻekiʻe me ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili kānana (ʻo nā hiʻohiʻona ʻehā wale nō ma luna), ʻoi aku ka laulā a Ua ʻoi aku ka maikaʻi o nā ana no ke ola kino hana hoʻohālike me ka nui o nā hiʻohiʻona maʻamau ma waena o nā maʻi āpau.
Ua ʻike pū kekahi poʻe komo i nā maʻi ʻē aʻe i hiki ke alakaʻi i nā hemahema o ka naʻau. Ma waho aʻe o ka XL sub-dataset kahi i hoʻokaʻawale ʻia ai nā maʻi ma ke ʻano he AD a i ʻole VaD, ʻaʻole i hōʻiliʻili ʻia nā ʻikepili comorbidity / hōʻike ʻia i loko o ka wai maʻi YH, a ʻo ka mea nui i hōʻike ʻia i ka comorbidity ma kahi mamao o ka sub-dataset KM he diabetes. Hiki ke hoʻopaʻapaʻa ʻia, akā naʻe, ʻo ka hoʻokomo ʻana i nā mea maʻi i kā mākou papa hoʻohālike me nā comorbidities e hiki ke hoʻoulu a hoʻonui paha i kahi pae o ka deficiency cognitive a me ka haʻahaʻa haʻahaʻa haʻahaʻa haʻahaʻa e lilo i mea hōʻailona o ka poʻe maʻi i manaʻo ʻia i ka honua maoli no kēia ʻike ʻike ʻike mua. a me ke ʻano hoʻohālike. Ke neʻe nei i mua, ʻo ka hōʻoia pololei ʻana o nā comorbidities hiki ke hoʻopilikia i ka hana cognitive he mea maikaʻi loa ia no ka hoʻomaikaʻi ʻana i nā kumu hoʻohālike a me ka hopena o nā noi mālama maʻi.
ʻO ka mea hope loa, ua hoʻohana nā mea maʻi sub-dataset YH a me KM i kahi kelepona e lawe i ka hoʻāʻo MemTrax, ʻoiai ua hoʻohana ʻia kahi helu palena o nā mea maʻi sub-dataset XL i ka iPad a ua hoʻohana ke koena i kahi kelepona. Hiki paha i kēia ke hoʻokomo i kahi ʻokoʻa pili pili i nā mea hana ma ka hana MemTrax no ka hoʻohālikelike hoʻohālikelike MoCA. Eia nō naʻe, ʻokoʻa (inā loaʻa) ma MTx-RT, no ka laʻana, ma waena o nā hāmeʻa he mea ʻole paha, ʻoi aku ka hāʻawi ʻia ʻana o kēlā me kēia mea i kahi hoʻokolohua "hoʻomaʻamaʻa" ma mua o ka hana hoʻokolohua i hoʻopaʻa ʻia. Eia nō naʻe, hiki i ka hoʻohana ʻana o kēia mau mea paʻa lima ʻelua ke hoʻohālikelike pololei i ka hoʻohālikelike a/a i ʻole ka hoʻohui pū ʻana me nā hopena MemTrax ʻē aʻe kahi i pane ai nā mea hoʻohana e hana hou i nā kiʻi ma o ka hoʻopā ʻana i ka spacebar ma kahi kīpē kamepiula.
Nā mea koʻikoʻi ma ka pono hoʻohālike wānana MemTrax
- • ʻO kā mākou mau hiʻohiʻona wānana maikaʻi loa e hoʻopuni ana i nā ana hoʻokō MemTrax i koho ʻia e hiki ke hoʻopaʻa pono i ke kūlana olakino noʻonoʻo (ola noʻonoʻo maʻamau a i ʻole MCI) e like me ka mea i hōʻike ʻia e ka hōʻike MoCA i ʻike nui ʻia.
- • Kākoʻo kēia mau hopena i ka hoʻohui ʻia ʻana o nā ana hoʻokō MemTrax i koho ʻia i loko o kahi palapala hoʻohālikelike hoʻohālikelike hoʻohālikelike no ka hōʻino ʻana o ka naʻau.
- • Ua hōʻike pū kā mākou hoʻohālike hoʻohālikelike i ka hiki ke hoʻohana i ka hana MemTrax i nā noi no ka ʻike ʻana i ka paʻakikī o ka maʻi dementia.
Hoʻokumu kēia mau ʻike hou i nā hōʻike paʻa e kākoʻo ana i ka pono o ke aʻo ʻana i ka mīkini i ke kūkulu ʻana i nā hiʻohiʻona hoʻohālikelike i hoʻokumu ʻia e MemTrax ikaika no ke kākoʻo diagnostic i ka mālama ʻana i nā hihia lapaʻau maikaʻi a me ka mālama maʻi no nā poʻe e loaʻa ana i ka pōʻino cognitive.
ACKNOWLEDGMENTS
Hoʻomaopopo mākou i ka hana a J. Wesson Ashford, Curtis B. Ashford, a me nā hoa hana no ka hoʻomohala ʻana a me ka hōʻoia ʻana i ka hana a me ka mea paahana hoʻomau pūnaewele (MemTrax) i hoʻohana ʻia ma ʻaneʻi a mahalo mākou i nā poʻe maʻi me ka dementia i kōkua i ka noiʻi kumu koʻikoʻi. . Mahalo pū mākou iā Xianbo Zhou a me kāna mau hoa hana ma SJN Biomed LTD, kāna mau hoa hana a me kāna mau hoa hana ma nā kahua o nā haukapila / clinics, ʻo ia hoʻi ʻo Dr. ʻO M. Luo lāua ʻo M. Zhong, nāna i kōkua i ka hoʻopaʻa ʻana i nā poʻe komo, ka hoʻonohonoho ʻana i nā hoʻokolohua, a me ka hōʻiliʻili ʻana, ka hoʻopaʻa ʻana, a me ka hoʻokele mua ʻana i ka ʻikepili, a me nā mea manawaleʻa i hāʻawi i ko lākou manawa koʻikoʻi a hana i ka hoʻokō i ka lawe ʻana i nā hoʻokolohua a me ka hāʻawi ʻana. nā ʻikepili waiwai na mākou e loiloi i kēia haʻawina. ʻO kēia Ua kākoʻo ʻia ka haʻawina e ka MD Scientific Research Papahana o Kunming Medical University (Grant no. 2017BS028 to XL) a me ka Research Program of Yunnan Science and Technology Department (Grant no. 2019FE001 (-222) to XL).
Ua waiho ʻo J. Wesson Ashford i kahi palapala patent no ka hoʻohana ʻana i ka paradigm hoʻomaopopo mau i wehewehe ʻia ma kēia pepa no ka laulā. hoao ana i ka hoomanao ana.
He hui ʻo MemTrax, LLC na Curtis Ashford, a ke hoʻokele nei kēia hui i ka hoʻāʻo hoʻomanaʻo ʻōnaehana i wehewehe ʻia ma kēia pepa.
Loaʻa nā hōʻike a nā mea kākau ma ka pūnaewele (https://www.j-alz.com/manuscript-disclosures/19-1340r2).
E hoʻomaopopo '
| [1] ʻO ka Alzheimer's Association (2016) 2016 Alzheimer's disease facts a me na huahelu. Alzheimers Dement 12, 459–509. | |
| [2] Gresenz CR , Mitchell JM , Marrone J , Federoff HJ (2019) Ka hopena o ka pae mua. Alzheimer ka maʻi i nā hopena kālā o ka home. Ola Ola 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) neurology: hoʻonohonoho ana ʻana i ka maikaʻi o ke kino naʻau. Neurology 93, 705-713. |
| [4] Tong T , Thokala P , McMillan B , Ghosh R , Brazier J (2017) Ke kumu kūʻai o ka hoʻohana ʻana. nā ho'āʻo hōʻike noʻonoʻo no ka ʻike ʻana i ka dementia a me ka hōʻino ʻana i ka naʻau ma ka mālama mua. Int J Geriatr Psychiatry 32, 1392–1400. | |
| [5] Ashford JW , Gere E , Bayley PJ (2011) Ana hoʻomanaʻo i nā hoʻonohonoho hui nui me ka hoʻohana ʻana i kahi hoʻāʻo ʻike mau. J Alzheimers Dis 27, 885–895. | |
| [6] | Ashford JW , Tarpin-Bernard F , Ashford CB , Ashford MT (2019) He hana hoʻomaopopo mau no ke ana ʻana o ka hoʻomanaʻo episodic. J Alzheimers Dis 69, 385–399. |
| [7] | Bergeron MF, Landset S, Tarpin-Bernard F, Ashford CB, Khoshgoftaar TM, Ashford JW (2019) Episodic-memory hana i ka mīkini aʻo hoʻohālike no ka wānana ʻana i ke kūlana olakino cognitive. J Alzheimers Dis 70, 277–286. |
| [8] van der Hoek MD , Nieuwenhuizen A , Keijer J , Ashford JW (2019) The ʻO ka hoʻāʻo MemTrax i hoʻohālikelike ʻia me ka montreal cognitive assessment estimation of mild cognitive impairment. J Alzheimers Dis 67, 1045–1054. | |
| [9] | Falcone M, Yadav N, Poellabauer C, Flynn P (2013) Ke hoʻohana nei i nā leo vowel i hoʻokaʻawale ʻia no ka hoʻokaʻawale ʻana i ka ʻeha lolo traumatic haʻahaʻa. I ka makahiki 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vancouver, BC, pp. 7577–7581. |
| [10] | ʻO Dabek F , Caban JJ (2015) Ke hoʻohana nei i ka ʻikepili nui e hoʻohālike i ka hiki ke hoʻomohala i nā kūlana psychological ma hope o ka concussion. Procedia Comput Sci 53, 265–273. |
| [11] | Climent MT, Pardo J, Munoz-Almaraz FJ, Guerrero MD, Moreno L (2018) Ka lāʻau hoʻoholo no ka ʻike mua ʻana i ka pōʻino cognitive e nā lāʻau lapaʻau kaiaulu. Lapaʻau mua 9, 1232. |
| [12] | Nasreddine ZS , Phillips NA , Bedirian V , Charbonneau S , Whitehead V , Collin I , Cummings JL , Chertkow H (2005) ʻO ka Montreal Cognitive Assessment, MoCA: He mea hana hōʻike pōkole no ka hōʻino o ka naʻau. J Am Geriatr Soc 53, 695–699. |
| [13] | Yu J , Li J , Huang X (2012) ʻO ka Beijing version of the montreal cognitive assessment as a short screening tool for mild cognitive impairment: A community-based study. 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) Validation of the Chinese version of Montreal cognitive assessment basic for screening mild cognitive impairment. J Am Geriatr Soc 64, e285–e290. |
| [15] | ʻO Carson N, Leach L, Murphy KJ (2018) He hōʻike hou i nā helu ʻoki ʻia ʻo Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Int J Geriatr Psychiatry 33, 379–388. |
| [16] | American Psychiatric Association (2013) Task Force Diagnostic and statistical manual of mental disorders: DSM-5™, American Psychiatric Publishing, Inc., Washington, DC. |
| [17] | Python. Python Software Foundation, http://www.python.org, Loaʻa iā Nowemapa 15, 2019. |
| [18] | R Core Group, R: He 'ōlelo a me ke kaiapuni no ka helu helu helu R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/, 2018, Loaʻa iā Nowemapa 15, 2019. |
| [19] | Benavoli A , Corani G , Demšar J , Zaffalon M (2017) Ka manawa no ka hoʻololi: He kumu aʻoaʻo no ka hoʻohālikelike ʻana i nā papa helu lehulehu ma o ka loiloi Bayesian. J Mach Learn Res 18, 1–36. |
| [20] | Frank E , Hall MA , Witten IH (2016) The WEKA Workbench. In ʻIke ʻIke: Mea Hana a me nā ʻenehana aʻo Mīkini maʻamau, Frank E, Hall MA, Witten IH, Pal CJ, eds. 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) Mīkini aʻo i ka hoʻohālike kiʻekiʻe haʻuki haʻuki symptom hoʻoholo. ʻO Med Sci Sports Exerc 51, 1362–1371. |
| [22] | Van Hulse J, Khoshgoftaar TM, Napolitano A (2007) Nā manaʻo hoʻokolohua e pili ana i ke aʻo ʻana mai ka ʻikepili imbalanced. In Nā hana o ka 24th International Conference on Machine Learning, Corvalis, Oregon, USA, pp. 935-942. |
| [23] | ʻO Ashford JW, Kolm P, Colliver JA, Bekian C, Hsu LN (1989) ʻO ka loiloi maʻi Alzheimer a me ke kūlana mini-mental: Item characteristic curve analysis.P. J Gerontol 44, 139–146. |
| [24] Ashford JW , Jarvik L (1985) ʻO ka maʻi o Alzheimer: Hiki ke hoʻohālikelike ʻia ka palaka neuron i ka degeneration neurofibrillary axonal? N Engl J Med 313, 388–389. | |
| [25] ʻO 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) Prevalence of biologically vs clinically definition Alzheimer spectrum entities using the National Institute on Aging-Alzheimer's. ʻImi ʻAhahui papa hana. JAMA Neurol 76, 1174–1183. | |
| [26] Zhou X , Ashford JW (2019) Nā holomua i nā mea kani no ka Alzheimer ka maʻi. Aging 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 ʻO ke ola olakino Registry: He kahua hoʻokumu pūnaewele no ka hoʻopaʻa ʻana, loiloi, a me ka nānā lōʻihi o nā poʻe komo no nā noiʻi neuroscience. Alzheimers Dement 14, 1063-1076. | |
| [28] ʻO Ashford JW , Schmitt FA (2001) Ke hoʻohālike i ka manawa-papa o Alzheimer dementia. Curr Psychiatry Rep 3, 20–28. | |
| [29] | Li X , Wang X , Su L , Hu X , Han Y (2019) Sino Longitudinal Study on Cognitive Decline (SILCODE): Protocol for a Chinese longitudinal observational study to develop risk prediction models of conversion to mild cognitive impairment in individuals with subjective cognitive. emi iho. BMJ Wehe 9, e028188. |
| [30] Tarnanas I , Tsolaki A , Wiederhold M , Wiederhold B , Tsolaki M (2015) Five-year biomarker progression variability for ʻO ka maʻi dementia o Alzheimer wānana: Hiki i nā hana mea hana paʻakikī o ka hōʻailona ola i kēlā me kēia lā ke hoʻopiha i nā āpau? Alzheimers Dement (Amst) 1, 521–532. | |
| [31] McGurran H , Glenn JM , Madero EN , Bott NT (2019) Ka pale ʻana a me ka mālama ʻana i ka maʻi o Alzheimer: Nā hana hoʻoikaika kino. J Alzheimers Dis 69, 311–338. | |
| [32] Mendiola-Precoma J , Berumen LC , Padilla K , Garcia-Alcocer G (2016) Therapies for ka pale ʻana a me ka mālama ʻana i ka maʻi o 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) Nā hui ma waena o ka pilikia vascular ma waena o ke kanaka makua a me ka pathology lolo i ka hopena o ke ola: Hōʻike mai kahi hui hānau Pelekane. JAMA Neurol 77, 175–183. |
| [34] | Seshadri S (2020) Ka pale ʻana i ka dementia-noʻonoʻo ma mua o ka makahiki a me nā pahu 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) Nā hopena o ke koko systolic i ka pono o nā mea keʻokeʻo i nā'ōpio ma ka Framingham Heart Study: He kea. -haʻawina ʻāpana. 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) Ka pololei o ka ho'āʻo biomarker no neuropathologically wehewehe ʻO ka maʻi Alzheimer i nā poʻe ʻelemakule me ka dementia. Ann Intern Med 172, 669–677. |
Nā Pili: [a] SIVOTEC Analytics, Boca Raton, FL, USA | [b] Keʻena ʻenehana a me ka ʻenekini uila a me ka ʻepekema kamepiula, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, USA | [c] SJN Biomed LTD, Kunming, Yunnan, Kina | [d] Ke kikowaena no Noi'i o Alzheimer, Washington Institute of Clinical Research, Wakinekona, DC, USA | [e] Keʻena o ka Lapaʻau Hoʻoponopono, ʻO ka Halemai Hoʻohui Mua o Kunming Medical University, Kunming, Yunnan, Kina | [f] Keʻena o Neurology, Dehong People's Hospital, Dehong, Yunnan, Kina | [g] Keʻena o Neurology, ka Halemai Hoʻohui Mua o Kunming Medical University, Wuhua District, Kunming, Yunnan Province, Kina | [h] Ke Keena Hoʻonaʻauao ʻO nā maʻi a me nā pōʻino pili i ke kaua, VA Palo Alto Health Care Pūnaehana, Palo Alto, CA, USA | [i] Keʻena o ka Psychiatry & Behavioral Science, Stanford University School of Medicine, Palo Alto, CA, USA
Ka leka uila: [*] Ka leka uila iā: Michael F. Bergeron, PhD, FACSM, SIVOTEC Analytics, Boca Raton Innovation Campus, 4800 T-Rex Avenue, Suite 315, Boca Raton, FL 33431, USA. E-leka uila: mbergeron@sivotecanalytics.com.; Xiaolei Liu, MD, Keʻena o Neurology, Halemai Hoʻohui mua o ke Kulanui Lapaʻau Kunming, 295 Xichang Road, Wuhua District, Kunming, Yunnan Province 650032, Kina. E-leka uila: ring@vip.163.com.
Hua'ōlelo: Kaʻelemakule, Alzheimer ka maʻi, dementia, hōʻike nui