A MemTrax teszt az enyhe kognitív károsodás montreali kognitív értékelésének becsléséhez képest

Cikk típusa: MemTrax Kutatás Cikk

Szerzők: van der Hoek, Marjanne D. | Nieuwenhuizen, Arie | Keijer, Jaap | Ashford, J. Wesson

hovatartozás:  Stanford Egyetem, Stanford, CA, USA - Pszichiátriai és Viselkedéstudományi Tanszék, Élelmiszer- és Tejipari Alkalmazott Kutatóközpont, Van Hall Larenstein Alkalmazott Tudományok Egyeteme, Leeuwarden, Hollandia | Humán- és állatélettan, Wageningeni Egyetem, Wageningen, Hollandia | Háborús betegségek és sérülések tanulmányi központja, VA Palo Alto HCS, Palo Alto, CA, USA

DOI: 10.3233/JAD-181003

folyóirat: Journal of Alzheimer kór, vol. 67, nem. 3, 1045-1054, 2019

Absztrakt

A kognitív károsodás az idősek diszfunkciójának vezető oka. Mikor enyhe kognitív károsodás (MCI) időseknél fordul elő, gyakran a demencia prodromális állapota. A Montreal Cognitive Assessment (MoCA) egy gyakran használt eszköz az MCI szűrésére. Ez a teszt azonban személyes adminisztrációt igényel, és olyan kérdésekből áll, amelyek válaszait az értékelő összeadja, így olyan pontszámot kap, amelynek pontos jelentése ellentmondásos. Ezt a tanulmányt a számítógép teljesítményének értékelésére tervezték memória teszt (MemTrax), amely egy folyamatos felismerési feladat adaptációja, tekintettel a MoCA-ra. Két eredménymutatót generálnak a MemTrax teszt: MemTraxspeed és MemTraxcorrect. Az alanyok a MoCA-t és a MemTrax teszt. A MoCA eredményei alapján az alanyokat két kognitív státuszú csoportra osztották: normál kognitív (n = 45) és MCI (n = 37). Az átlagos MemTrax pontszámok szignifikánsan alacsonyabbak voltak az MCI-ben, mint a normál kognitív csoportban. Minden MemTrax kimeneti változó pozitívan kapcsolódott a MoCA-hoz. Két módszer, az átlag kiszámítása MemTrax pontszámot és lineáris regressziót használtunk a MemTrax teszt határértékeinek becslésére az MCI kimutatására. Ezek a módszerek azt mutatták, hogy az eredmény MemTrax_sebesség a pontszám a 0.87-91 s tartomány alatt van^-1 az MCI és az eredmény MemTrax jelzése_{kijavítására} a 85-90% alatti pontszám az MCI indikációja.

BEVEZETÉS

A világ népessége, élén Európa, Észak-Amerika és Észak-Ázsia, elöreged, ami az idősek arányának rohamos növekedését okozza. Az életkor előrehaladtával a kognitív károsodás, a demencia, ill. Alzheimer kór (AD), ami az ilyen betegségekben szenvedők számának hatalmas növekedéséhez vezet. Korai észlelés és a kognitív zavarok azonosítása javíthatja a betegellátást, csökkentheti az egészségügyi ellátás költségeit, és segíthet késleltetni a súlyosabb tünetek megjelenését, ezáltal potenciálisan hozzájárulhat a demencia és az AD rohamosan fejlődő terheinek enyhítéséhez. Ezért jobb eszközökre van szükség az idősek kognitív funkcióinak nyomon követéséhez.

Az idősek kognitív és viselkedési funkcióinak klinikai értékelésére a klinikusok és a kutatók több száz szűrő- és rövid értékelő eszközt fejlesztettek ki, és számos tesztet általánosan elterjedt. Az enyhe kognitív károsodás (MCI) klinikai értékelésének egyik leggyakrabban használt eszköze tudományos környezetben a Montreali kognitív értékelés (MoCA).

A MoCA hét kognitív funkciót értékel: végrehajtó, névadás, figyelem, nyelv, absztrakció, memória/késleltetett felidézés és tájékozódás. Korábban a memória/késleltetett felidézés és a MoCA orientációja volt a legérzékenyebb elem a korai Alzheimer-típusú kognitív károsodásokkal szemben, ami ahhoz az elképzeléshez vezetett, hogy a memóriakódolás az AD neuropatológiai folyamatának alapvető tényezője. Ezért az AD-vel összefüggő kognitív károsodások felmérésére szolgáló klinikai eszközben a memória a központi kognitív tényező, amelyet figyelembe kell venni, míg más károsodások, beleértve az afáziát, az apraxiát, az agnóziát és a végrehajtói diszfunkciókat, összefügghetnek, bár az AD általában megzavarja őket. a neuroplasztikus memória feldolgozó mechanizmusok működési zavaraihoz a támogató neokortikális régiókban.

Bár a MoCA-t széles körben használják az MCI értékelésére, a MoCA beadása szemtől szembe történik, ami időigényes és klinikai találkozást igényel, következésképpen minden egyes beadás esetén jelentős költséggel jár. Az értékelés során a teszt lebonyolításának időigénye növeli az értékelés pontosságát, ezért a jövőbeni fejlesztéseknél ezt az összefüggést figyelembe kell venni a hatékonyabb tesztek kialakítása érdekében.

Ezen a területen kritikus kérdés az idő múlásával történő kognitív értékelés követelménye. Az időbeli változások értékelése a felismeréséhez fontos valamint a károsodás progressziójának meghatározása, a kezelés hatékonysága és a terápiás kutatási beavatkozások értékelése. A legtöbb ilyen rendelkezésre álló eszköz nem alkalmas, és nem is nagy pontosságúra tervezték, és nem is könnyen kezelhetők rendszeresen. A kognitív értékelés javításának megoldását a számítógépesítést javasolták, de a legtöbb ilyen erőfeszítés nem hozott többet, mint az általánosan használt neuropszichológiai tesztek számítógépesítését, és nem fejlesztették ki kifejezetten a kognitív értékelés kritikus kérdéseinek kezelésére, amelyek a korai megértéshez szükségesek. demencia és annak progressziója. Ezért az új kognitív értékelési eszközöket számítógépessé kell tenni, és olyan összehasonlítható tesztek korlátlan forrásán kell alapulniuk, amelyeket nem korlátoz a nyelv vagy a kultúra, és amelyek fokozatosan javítható pontosságot, precizitást és megbízhatóságot biztosítanak. Ezenkívül az ilyen teszteknek szórakoztatónak és lebilincselőnek kell lenniük, hogy az ismételt tesztelést inkább pozitívnak, mint megterhelőnek tekintsék. Különösen az on-line tesztelés kínál lehetőséget ennek az igénynek a kielégítésére, miközben gyors adatgyűjtést és elemzést tesz lehetővé, valamint azonnali visszajelzést ad a résztvevő egyéneknek, klinikusoknak és kutatóknak.

A jelen tanulmány célja a folyamatos felismerési feladat (CRT) paradigma on-line adaptációjának hasznosságának felmérése a kognitív funkciók felmérésére olyan közösségben élő egyének populációjában, akiknél nem azonosították demenciában szenvedőként. A CRT-paradigmát széles körben használják az akadémiában memória tanulmányozása mechanizmusok. A CRT-megközelítést először közönség-demonstrációs eszközként alkalmazták, amely adatokat szolgáltatott az érdeklődőkről memóriaproblémák. Ezt a tesztet ezt követően egy francia cég (HAPPYneuron, Inc.) online valósította meg; egy amerikai székhelyű vállalat, a MemTrax, LLC (http://www.memtrax.com); az Agy által Egészség Dr. Michael Weiner, UCSF és csapata által kifejlesztett regiszter a kognitív károsodások tanulmányozására való toborzás támogatására; és egy kínai cég, az SJN Biomed, LTD). Ez a teszt 2018 júniusában több mint 200,000 XNUMX felhasználótól kapott adatokat, és több országban tesztelik.

A jelen tanulmányban a MemTrax (MTX) CRT-alapú tesztet a MoCA-val együtt alkalmazták egy önállóan élő idős populációban Észak-Hollandiában. A tanulmány célja az volt, hogy meghatározza a kapcsolatot a CRT ezen megvalósítása és a MoCA között. A kérdés az volt, hogy az MTX hasznos lenne-e a MoCA által értékelt kognitív funkciók becslésére, ami utalhat a lehetséges klinikai alkalmazhatóságra.

ANYAGOK ÉS METÓDUSOK

Tanulmányi populáció

2015 októbere és 2016 májusa között keresztmetszeti vizsgálatot végeztek a közösségben élő idősek körében Észak-Hollandiában. Az alanyokat (≥75 év) szórólapok terjesztésével és időseknek szervezett csoporttalálkozókon toborozták. A potenciális alanyokat otthon meglátogatták, hogy kiszűrjék a felvételi és kizárási kritériumokat, mielőtt bevonták őket ebbe a vizsgálatba. Azok az alanyok, akik (saját bevallásuk szerint) demenciában szenvedtek, vagy akiknek súlyos látás- vagy halláskárosodásuk volt, ami befolyásolná a kognitív tesztek elvégzését, nem vehettek részt ebben a vizsgálatban. Ezenkívül a tantárgyaknak tudniuk kellett beszélni és megérteni a holland nyelvet, és nem voltak írástudatlanok. A vizsgálatot az 1975-ös helsinki nyilatkozatnak megfelelően végezték, és minden résztvevő aláírta a tájékozott beleegyezés űrlapot, miután megkapta a tanulmány részletes magyarázatát.

Tanulmányi eljárás

A vizsgálatba való beiratkozás után egy általános kérdőívet adtunk ki, amely a demográfiai tényezőkre vonatkozó kérdéseket tartalmazott, mint például az életkor és az iskolai végzettség (általános iskolától kezdve), a kórtörténet és az alkoholfogyasztás. A kérdőív kitöltését követően a MoCA és MTX teszteket véletlenszerű sorrendben adtuk be.

MemTrax - Kutató Orvosi Központ

A MemTrax, LLC (Redwood City, CA, USA) jóvoltából az MTX teszt ingyenes teljes verzióját biztosítottuk. Ebben a tesztben egy 50 képből álló sorozat látható egyenként legfeljebb három másodpercig. Amikor egy pontosan ismétlődő kép jelent meg (25/50), az alanyokat arra utasították, hogy a szóköz lenyomásával a lehető leggyorsabban reagáljanak az ismétlődő képre (amit piros színű szalag jelez). Amikor az alany reagált egy képre, azonnal megjelenik a következő kép. A teszt befejezése után a program megmutatja a helyes válaszok százalékos arányát (MTX_{kijavítására}) és az ismétlődő képek átlagos reakcióideje másodpercben, amely az ismétlődő kép felismerésekor a szóköz billentyű lenyomásához szükséges időt tükrözi. A két mérték méretének megfeleltetése érdekében a reakcióidőt reakciósebességre (MTX_sebesség) elosztva 1-et a reakcióidővel (azaz 1/MTX_{reakció idő}). Az összes egyedi MemTrax pontszám tesztelőzménye és érvényessége automatikusan online mentésre került a tesztfiókba. Minden elvégzett teszt érvényességét ellenőriztük, 5 vagy kevesebb hamis pozitív választ, 10 vagy több helyes felismerést, valamint 0.4 és 2 másodperc közötti átlagos felismerési időt igényelt, és csak az érvényes teszteket vettük figyelembe az elemzésben.

A tényleges MTX teszt beadása előtt részletesen elmagyarázták a tesztet, és egy gyakorló tesztet biztosítottak az alanyoknak. Ez nemcsak magát a tesztet foglalta magában, hanem az utasításokat és a visszaszámláló oldalakat is, hogy a résztvevő megszokhassa a webhely elrendezését és a szükséges kezdeti műveleteket a teszt megkezdése előtt. A tényleges teszt során a képek ismétlődésének elkerülése érdekében a gyakorlati teszthez a MemTrax adatbázisban nem szereplő képeket használtuk.

Montreali kognitív értékelés szerszám

A MoCA Institute & Clinique (Quebec, Kanada) engedélyt kapott a MoCA használatára ehhez a kutatáshoz. A holland MoCA három változatban érhető el, amelyeket véletlenszerűen adtak be az alanyoknak. A MoCA pontszám az egyes értékelt kognitív tartományok teljesítményének összege, és maximális pontszáma 30 pont. A hivatalos ajánlásnak megfelelően további pont jár, ha a résztvevő ≤12 éves iskolai végzettséggel rendelkezik (ha <30 pont). A tesztek lebonyolítása során iránymutatóul a hivatalos vizsgálati utasítások szolgáltak. A teszteket három képzett kutató végezte, és egy teszt elvégzése körülbelül 10-15 percig tartott.

MemTrax Adatelemzés

Az iskolai végzettségre korrigált MoCA eredményei alapján az alanyokat két kognitív státuszú csoportra osztották: normál kognitív (NC) versus enyhe kognitív károsodás (MCI). A 23-as MoCA-pontszámot használták az MCI küszöbértékeként (a 22-es és az alatti pontszámokat MCI-nek tekintették), mivel kimutatták, hogy ez a pontszám összességében a „legjobb diagnosztikai pontosságot mutatta számos paraméter között” az eredetileg ajánlott pontszámhoz képest. Valamennyi elemzéshez a korrigált MoCA pontszámot használták, mivel ezt a pontszámot használják a klinikai körülmények között.

Az MTX teszt két eredményt ad, nevezetesen az MTX-et_{reakció idő}, amelyet MTX-re alakítottak át_sebesség 1/MTX_{reakció idő}és MTX_{kijavítására}.

A statisztikai elemzéseket R segítségével végeztük (1.0.143-as verzió, Rstudio Team, 2016). A normalitást minden változó esetében a Shapiro-Wilk teszttel ellenőriztük. A teljes vizsgálati populáció, valamint az NC és MCI csoportok változóit átlag ± standard deviáció (SD), medián és interkvartilis tartomány (IQR) vagy szám és százalék formájában jelentették. Független mintás T-próbákat és Wilcoxon Sum Rank teszteket folytonos változókra és Chi-négyzet tesztet kategorikus változókra végeztünk az NC és MCI csoport jellemzőinek összehasonlítására. A nem paraméteres Kruskal-Wallis tesztet használták annak meghatározására, hogy a MoCA három verziója és a három rendszergazda befolyásolta-e a MoCA eredményeit. Ezenkívül független T-tesztet vagy Wilcoxon Sum Rank tesztet végeztek annak megállapítására, hogy a MoCA és az MTX beadásának sorrendje befolyásolta-e a teszteredményeket (pl. MoCA pontszám, MTX_{kijavítására}és MTX_sebesség). Ezt úgy végezték el, hogy meghatározták, hogy az átlagos pontszámok különböztek-e azoknál az alanyoknál, akik először MoCA-t, majd MemTrax-ot kaptak, vagy akik először MTX-et, majd MoCA-t kaptak.

Pearson korreláció teszteket számítottunk ki az MTX és a MoCA, valamint a MemTrax közötti kapcsolat értékelésére teszteredmények, pl. MTXspeed és MTXcorrect. Egy korábban végrehajtott mintanagyság-számítás azt mutatta, hogy egy egyoldalú Pearson korrelációs teszt esetén (teljesítmény = 80%, α = 0.05), közepes hatásméret (r = 0.3) feltételezése mellett n = 67 minimális mintaszámra volt szükség. Poliszériás korrelációs teszteket számoltunk az MTX teszt eredményei és a különálló MoCA tartományok közötti kapcsolat felmérésére az R psych csomag segítségével.

Az adott MemTrax-pontszámok egyenértékű MoCA-pontszámát úgy számítottuk ki, hogy kiszámítottuk az átlagos MemTrax-pontszámot minden lehetséges MoCA-pontszámhoz, és lineáris regressziót alkalmaztunk az ezekre a mértékekre vonatkozó egyenletek becslésére. Ezen túlmenően a MemTrax teszt MoCA által mért MCI-re vonatkozó határértékeinek, valamint a megfelelő érzékenységi és specificitási értékek meghatározásához a Receiver Operator Characteristic (ROC) analízist végeztük az R programban található pROC csomag használatával. Nem paraméteres rétegzett rendszerindítás (n) = 2000) használtuk a görbék alatti terület (AUC) és a megfelelő konfidenciaintervallumok összehasonlítására. Az optimális küszöbértéket a Youden-módszerrel számítottuk ki, amely maximalizálja az igazi pozitívumot, miközben minimalizálja a hamis pozitívakat.

Valamennyi statisztikai elemzésnél a kétoldalú, 0.05-nél kisebb p-értéket tekintettük a statisztikai szignifikancia küszöbének, kivéve az MTX és a MoCA közötti kapcsolatot értékelő elemzést (azaz a korrelációs elemzést és az egyszerű lineáris regressziót), amelyre egy- 0.05-nél kisebb oldali p-értéket tekintettük szignifikánsnak.

MemTrax EREDMÉNYEK

Tantárgyak

Összesen 101 alany vett részt ebben a vizsgálatban. 19 személy adatait kizártuk az elemzésből, mivel 12 alany MemTrax teszteredményét nem mentette el a program, 6 alanynál érvénytelen MemTrax teszteredmény volt, és egy alany MoCA pontszáma 8 pont, ami súlyos kognitív károsodásra utal, ami kizárási feltétel. Ezért az elemzésbe 82 alany adatait vontuk be. Nem találtunk szignifikáns különbséget a MoCA teszt eredményeiben a MoCA különböző verziói és a rendszergazdák között. Ráadásul a teszt beadásának sorrendje nem volt szignifikáns hatással egyik teszt pontszámra sem (MoCA, MTX_sebesség, MTX_{kijavítására}). A MoCA teszt eredményei alapján az alanyokat az NC vagy MCI csoportba soroltuk (pl. MoCA ≥ 23 vagy MoCA <23). Az alanyok jellemzőit a teljes vizsgálati populációra, valamint az NC és MCI csoportokra az 1. táblázat mutatja be. A csoportok között nem volt szignifikáns különbség, kivéve a medián MoCA-pontszámokat (25 (IQR: 23–26) versus 21 (IQR: 19–22). ) pont, Z = -7.7, p <0.001).

Asztal 1

Tárgy jellemzői

	Teljes vizsgálati populáció (n = 82)	NC (n = 45)	MCI (n = 37)	p
Életkor (y)	83.5 ± 5.2	82.6 ± 4.9	84.7 ± 5.4	0.074
Nő, sz. (%)	55 (67)	27 (60)	28 (76)	0.133
Oktatás (y)	10.0 (8.0-13.0)	11.0 (8.0-14.0)	10.0 (8.0-12.0)	0.216
Alkoholfogyasztás (# pohár/hét)	0 (0-4)	0 (0-3)	0 (0-5)	0.900
MoCA-pontszám (# pont)	23 (21-25)	25 (23-26)	21 (19-22)	na

Az értékeket átlag ± sd, medián (IQR) vagy százalékos számként fejezzük ki.

A MemTrax által mért kognitív állapot

A kognitív állapotot MTX teszttel mértük. Az 1. ábra a kognitív teszt NC és MCI alanyok eredményei. Az átlagos MTX pontszámok (pl. MTX_sebesség és MTX_{kijavítására}) szignifikánsan különböztek a két csoport között. NC alanyok (0.916 ± 0.152 s^-1) szignifikánsan gyorsabb reakciósebességgel rendelkezett az MCI-s alanyokhoz képest (0.816 ± 0.146 s^-1); t(80) = 3.01, p = 0.003) (1A. ábra). Ezenkívül az NC alanyok jobb pontszámot értek el az MTX-en_{kijavítására} változó, mint az MCI alanyoknál (91.2 ± 5.0% versus 87.0 ± 7.7%; t_w (59) = 2.89, p = 0.005) (1B. ábra).

Fig.1

Az NC és MCI csoportok MTX vizsgálati eredményeinek boxplotjai. A) MTX_sebesség vizsgálati eredmény és B) MTX_{kijavítására} teszteredmény. Az MTX teszt mindkét kimeneti változója szignifikánsan alacsonyabb az MCI csoportban, mint az NC. A világosszürke szín az NC-témákat, míg a sötétszürke szín az MCI-témákat jelöli.

A MemTrax és a MOCA közötti összefüggés

Az MTX teszt pontszámai és a MoCA közötti összefüggések a 2. ábrán láthatók. Mindkét MTX változó pozitívan asszociált a MoCA-val. MTX_sebesség és a MoCA szignifikáns korrelációt mutatott, r = 0.39 (p = 0.000), valamint az MTX közötti korrelációt_{kijavítására} és MoCA r=0.31 (p=0.005). Nem volt összefüggés az MTX között_sebesség és MTX_{kijavítására}.

Fig.2

Az A) MTX közötti asszociációk_sebesség és MoCA; B) MTX_{kijavítására} és MoCA; C) MTX_{kijavítására} és MTX_sebesség. Az NC és MCI alanyokat pontok, illetve háromszögek jelzik. Az egyes grafikonok jobb alsó sarkában a két változó közötti korreláció rho és megfelelő p értéke látható.

Az A) MTX-sebesség és a MoCA közötti asszociációk; B) MTXcorrect és MoCA; C) MTX helyes és MTX sebesség. Az NC és MCI alanyokat pontok, illetve háromszögek jelzik. Az egyes grafikonok jobb alsó sarkában a két változó közötti korreláció rho és megfelelő p értéke látható.[/caption]

Poliszériás korrelációkat számoltunk a MemTrax teszt pontszámai és a MoCA tartományok között, hogy meghatározzuk az egyes tartományok és a MemTrax metrikák közötti összefüggést. A polisoros korrelációkat a 2. táblázat mutatja. A MoCA több doménje szignifikánsan korrelált az MTX-el_{sebesség .}  A tartomány „absztrakciója” mutatta a legmagasabb korrelációt, bár mérsékelten, az MTX-szel_sebesség (r = 0.35, p = 0.002). A „névadás” és a „nyelv” tartományok gyenge vagy közepes szignifikáns kapcsolatot mutattak az MTX-mel_sebesség (r = 0.29, p = 0.026 és r = 0.27, p = 0.012). MTX_{kijavítására} nem kapcsolódott szignifikánsan a MoCA doménekhez, kivéve a „vizuospatial” doménnel való gyenge korrelációt (r = 0.25, p = 0.021).

Asztal 2

Az MTX teszteredmények poliszériás korrelációi a MoCA doménekkel

	mtx kiterjesztéssebesség	mtx kiterjesztéskijavítására
	r	p	r	p
Vizuális térbeli	0.22	0.046	0.25	0.021
elnevezése	0.29	0.026	0.24	0.063
Figyelem	0.24	0.046	0.09	0.477
Nyelv	0.27	0.012	0.160	0.165
Absztrakció	0.35	0.002	0.211	0.079
visszahívás	0.15	0.159	0.143	0.163
Irányultság	0.21	0.156	0.005	0.972

Megjegyzés: A szignifikáns összefüggések félkövérrel vannak szedve.

MemTrax pontszámok és becsült határértékek az MCI-hez

A MemTrax és MoCA megfelelő pontszámának meghatározásához az egyes MoCA pontszámok MemTrax pontszámait átlagoltuk, és lineáris regressziót számítottunk az összefüggések és a megfelelő egyenletek előrejelzésére. A lineáris regresszió eredményei azt mutatták, hogy az MTX_sebesség a MoCA varianciájának 55%-át magyarázta (R² = 0.55, p = 0.001). Az MTX változó_{kijavítására} a MoCA varianciájának 21%-át magyarázta (R² = 0.21, p = 0.048). Ezen összefüggések egyenletei alapján az adott MTX pontszámokra ekvivalens MoCA-pontszámokat számítottak ki, amelyeket a 3. táblázat mutat be. Ezen egyenletek alapján az MTX-re vonatkozó küszöbértékek (pl. MoCA pontszám 23 pont)_sebesség és MTX_{kijavítására} 0.87 s^-1 és 90%. Ezenkívül mindkét MemTrax változón többszörös lineáris regressziót hajtottak végre, de az MTX változót_{kijavítására} nem járult hozzá jelentősen a modellhez, ezért az eredményeket nem mutatjuk be.

Asztal 3

Javasolt egyenértékű MoCA pontszám az adott MemTrax pontszámokhoz

MoCA (pontok)	Egyenértékű MTXsebesség (s-1)a	Az előrejelzés CI-je MTX-szelsebesség (pontok)	Egyenértékű MTXkijavítására (%)b	Az előrejelzés CI-je MTX-szelkijavítására (pontok)
15	0.55	7 - 23	68	3 - 28
16	0.59	8 - 24	71	5 - 28
17	0.63	10 - 24	73	6 - 28
18	0.67	11 - 25	76	8 - 28
19	0.71	12 - 26	79	9 - 29
20	0.75	13 - 27	82	11 - 29
21	0.79	14 - 28	84	12 - 30
22	0.83	15 - 29	87	13 - 30
23	0.87	16 - 30	90	14 - 30
24	0.91	17 - 30	93	15 - 30
25	0.95	18 - 30	95	16 - 30
26	0.99	19 - 30	98	16 - 30
27	1.03	20 - 30	100	17 - 30
28	1.07	21 - 30	100	17 - 30
29	1.11	21 - 30	100	17 - 30
30	1.15	22 - 30	100	17 - 30

^aA használt egyenlet: 1.1 + 25.2 *MTX_sebesség; ^b Felhasznált egyenlet: –9.7 + 0.36 *MTX_{kijavítására}.

Ezenkívül az MTX határértékeket és a megfelelő érzékenységet és specificitást ROC analízissel határoztuk meg. A MemTrax változók ROC görbéit a 3. ábra mutatja be. Az MTX AUC értékei_sebesség és MTX_{kijavítására} rendre 66.7 (CI: 54.9–78.4), illetve 66.4% (CI: 54.1–78.7). A MoCA által megállapított MCI értékelésére használt MemTrax változók AUC értékei nem különböztek szignifikánsan. A 4. táblázat mutatja a MemTrax változók különböző vágási pontjainak érzékenységét és specificitását. Az optimális küszöbértékek, amelyek maximalizálják a valódi pozitív értékeket, miközben minimalizálják a hamis pozitívakat, az MTX esetében_sebesség és MTX_{kijavítására} 0.91 másodperc volt^-1 (érzékenység = 48.9% specificitás = 78.4%) és 85% (érzékenység = 43.2%; specificitás = 93.3%).

Fig.3

Az MTX teszt eredményeinek ROC görbéi a MoCA által minősített MCI értékeléséhez. A szaggatott vonal az MTX-et jelzi_sebesség és a folytonos vonal MTX_{kijavítására}. A szürke vonal a 0.5-ös referenciavonalat jelenti.

Asztal 4

mtx kiterjesztés_sebesség és MTX_{kijavítására} vágási pontok és a megfelelő specificitás és érzékenység

	Levágási pont	Tp (#)	tn (#)	Fp (#)	Fn (#)	Specifitás (%)	Érzékenység (%)
mtx kiterjesztéssebesség	1.20	37	1	44	0	2.2	100
	1.10	36	7	38	1	15.6	97.3
	1.0	33	13	32	4	28.9	89.2
	0.90	28	22	23	9	48.9	75.7
	0.80	18	34	11	19	75.6	48.6
	0.70	9	41	4	28	91.1	24.3
	0.60	3	45	0	34	100	8.1
mtx kiterjesztéskijavítására	99	36	3	42	1	97.3	6.7
	95	31	11	34	6	83.8	24.4
	91	23	23	22	14	62.2	51.1
	89	20	28	17	17	54.1	62.2
	85	16	42	3	21	43.2	93.3
	81	8	44	1	29	21.6	97.8
	77	3	45	0	34	8.1	100

tp, igaz pozitív; tn, igaz negatív; fp, hamis pozitív; fn, hamis negatív.

VITA

Ez a tanulmány az on-line MemTrax eszköz, egy CRT-alapú teszt vizsgálatára készült, a MoCA referenciaként. A MoCA-t azért választották, mert ezt a tesztet jelenleg széles körben használják az MCI szűrésére. A MoCA optimális vágási pontjai azonban nincsenek egyértelműen meghatározva [28]. A MemTrax egyes mérőszámainak összehasonlítása a MoCA-val azt mutatja, hogy egy egyszerű, rövid, on-line teszttel a kognitív működés és a kognitív károsodások varianciájának jelentős hányada megragadható. Ebben az elemzésben a sebességmérésnél volt a legerősebb hatás. A helyességi mérőszám kevésbé robusztus kapcsolatot mutatott. Jelentős megállapítás volt, hogy nem figyeltek meg korrelációt az MTX sebesség és a helyesség mértéke között, ami azt jelzi, hogy ezek a változók az alapul szolgáló különböző összetevőket mérik. agy feldolgozó funkciója. Így nem találtunk sebesség-pontosság kompromisszumra utaló jelet az alanyok között. Ezenkívül két különböző módszert alkalmaztak az MCI kimutatására szolgáló MemTrax memóriateszt küszöbértékeinek becslésére. Ezek a módszerek azt mutatták, hogy az eredmények sebessége és helyessége esetén a pontszám a 0.87 és 91 másodperc közötti tartomány alatt van.^-1 és 85-90% azt jelzi, hogy azoknál az egyéneknél, akiknek az egyik tartomány alatt van a pontszáma, nagyobb az esélye az MCI-re. A „költség-értékelemzés” azt jelezné, hogy az egyénnek mely ponton kell tanácsot adni, hogy konzultáljon orvosával az MCI szűrésére szolgáló átfogóbb vizsgálatok elvégzéséről [8-35].

Jelen tanulmányban azt találták, hogy a MoCA által mért „elnevezés”, „nyelv” és „absztrakció” tartományok voltak a legmagasabb korrelációban a MemTrax egyik eredménnyel, bár az összefüggések gyengék vagy közepesek voltak. Ez ellentétben áll a várttal, hiszen a korábbi vizsgálatok azt mutatták, hogy a Mini mentális államvizsga Az Item Response Theory segítségével megállapították, hogy a „memória/késleltetett visszahívás” és az „orientáció” tartományok voltak a legérzékenyebbek a korai AD-re [12]. Ezen nagyon korai fázis A kognitív diszfunkció esetében úgy tűnik, hogy a névadás, a nyelv és az absztrakció finom károsodásának MoCA mutatói érzékenyebbek az MCI-re, mint a memória és az orientáció mértéke, összhangban a MoCA elemválaszelméleti elemzésének korábbi megállapításaival [36]. Továbbá a Úgy tűnik, hogy a felismerési sebesség MemTrax mértéke tükrözi ezt a korai, a felismerési memória előtti károsodást MTX-vel mérve (melynek jelentős plafonhatása van). Ez a csillagkép hatások arra utalnak, hogy az MCI-t okozó patológia összetett aspektusai a korai agyat tükrözik olyan változások, amelyeket nehéz volt elképzelni egyszerű neurokognitív megközelítésekkel, és valójában a mögöttes neuropatológia előrehaladását tükrözhetik [37].

Jelen tanulmány erős pontja, hogy a minta mérete (n = 82) több mint megfelelő volt a MoCA és az MTX közötti összefüggések kimutatására ebben a viszonylag idős populációban. Ezen kívül minden alanynak gyakorlati tesztet is végeztek, így a számítógéphez nem szokott idősek is alkalmazkodhattak a tesztelési környezethez és a felszereléshez. A MoCA-hoz képest az alanyok azt jelezték, hogy a MemTrax szórakoztatóbb volt, míg a MoCA inkább vizsgának tűnt. Az alanyok életkora és közösségi függetlenségük az elemzés fókuszát a viszonylag jól működő egyének erre a kiválasztott csoportjára korlátozta, de ez a csoport az egyik legnehezebben azonosítható károsodás.

Megjegyzendő, hogy bár standard szűrővizsgálatnak tekintik, a MoCA csak az MCI lehetséges jelenlétét jelző teszt, nem diagnosztikai eszköz vagy a kognitív diszfunkció abszolút mérése. Tehát ennek megfelelően a MoCA és az MTX összehasonlítása relatív, és valószínűleg mindegyik független varianciát fog fel az MCI azonosításban. Ennek megfelelően a szakirodalomban fontos kérdés volt a MoCA [38] hasznosságának meghatározása, validálása [39], a normatív pontszámok megállapítása [40], az összehasonlítás más rövid kognitív értékelésekkel [41–45]. , és az MCI átvizsgáló eszközeként való használhatósága [46] (Carson et al., 2017 [28]), valamint az elektronikus változat alkalmazhatósága [47]. Az ilyen elemzések magukban foglalják az érzékenység és a specificitás vizsgálatát, általában ROC analízist használva a „görbe alatti terület” mérésével, valamint a „diagnózis” határértékének ajánlásával. Mindazonáltal, ha nincs olyan megközelítés, amely teljesen meghatározná, hogy az egyén hol helyezkedik el az enyhe károsodás kontinuumán, valamint a mögöttes óriási változékonyság. agyi funkciók hozzájárulva ehhez a károsodáshoz, minden ilyen eszköz csak valószínűségi becslést nyújt. A különböző mérések közötti összefüggések megadása csak azt mutatja, hogy az alapállapotot megfelelően kezelik, de a valódi biológiai állapotot ezzel a megközelítéssel nem lehet pontosan meghatározni. Bár a magasabb szintű elemzések gyakorlatilag hasznosak lehetnek klinikai környezetben, az ilyen hasznosság megállapításához négy tényező további figyelembevétele szükséges: az állapot prevalenciája a populációban; a teszt költsége, a hamis pozitív eredmények költsége és a valódi pozitív diagnózis anyagi haszna [8, 35].

Uralkodó az AD és a hozzá kapcsolódó kognitív károsodás értékelésének problémájának része az, hogy nincsenek valódi „szakaszok” [48], hanem inkább a progresszió időbeli kontinuuma [8, 17, 49]. A „normális” és az MCI megkülönböztetése valójában sokkal nehezebb, mint bármelyik állapot megkülönböztetése az enyhétől demencia társult Kr. u.-val [50, 51]. A „Modern Tesztelmélet” fogalmát használva a kérdés annak meghatározása válik, hogy a kontinuumon hol van a legnagyobb valószínűséggel az egyén egy adott megbízhatósági intervallum tartományon belül, adott tesztpontszám mellett. Az ilyen meghatározásokhoz pontosabb értékelésekre van szükség, mint a legtöbb rövid kognitív teszt, de olyan, mint amit az MTX biztosít. Ígéretes irány a pontosság növelése és a megfigyelői torzítás megszüntetése számítógépes teszteléssel. Ezenkívül egy számítógépes teszt, mint például a MemTrax, korlátlan számú összehasonlítható teszt lehetőségét biztosítja, jelentősen csökkentve az értékvesztés becslésének szórását. Ezenkívül elvileg a számítógépes tesztelés számos, az AD által érintett, memóriával kapcsolatos tartományt tesztelhet. Ez a tanulmány nem hasonlította össze az MTX-et a számos más számítógépes teszttel, amelyeket készítettek (lásd a bevezetőt), de az eddig rendelkezésre álló tesztek egyike sem használja a CRT által kínált hatékony megközelítést. A számítógépes tesztelés további fejlesztése további figyelmet és támogatást igényel. Végül, képzési hatások beszámíthatók az elemzésekbe.

Jelenleg a számítógépes on-line tesztelés nem bevett megközelítés a demencia szűrésére, felméri a kognitív károsodást, vagy bármilyen klinikai diagnózist állít fel. Ennek a megközelítésnek az ereje és lehetőségei azonban, különösen a CRT használata az epizodikus (rövid távú) memória értékelésére, óriási, és valószínűleg kritikus lesz a kognitív értékelés jövőbeli alkalmazásaiban, beleértve a demencia szűrés és értékelés, posztoperatív zavartság monitorozás, mentális kapacitás megállapítása a döntéshozatalhoz, agyrázkódás utáni hiányosságok kimutatása és a vezetési biztonság lehetséges károsodásának becslése. Ebben a tanulmányban kimutatták, hogy a MemTrax képes megragadni a kognitív károsodás varianciájának jelentős részét. Ezenkívül az MTX változók küszöbértékei is megjelennek, amelyek megegyeznek az MCI MoCA küszöbértékével. A jövőbeli kutatások számára javasolt nagyobb, világosabban meghatározott populációk vizsgálata, hogy a MemTraxot az MCI szűrőeszközeként hozzuk létre. Az ilyen populációnak olyan klinikai mintákat kell tartalmaznia, ahol a diagnosztikai problémák a lehető legpontosabban meghatározhatók, és az alanyok időben követhetők MTX és más kognitív tesztekkel. Az ilyen elemzések meghatározhatják a kognitív hanyatlás pályáinak változásait, mind a normál öregedéssel, mind a különféle kóros állapotokkal kapcsolatban. A számítógépes tesztelés és a nyilvántartások fejlődésével egyre több információ áll rendelkezésre a szintekről az egészség elérhetővé válik, és kétségtelenül az egészségügyi ellátás jelentős javulásához vezet és remélhetőleg megközelítések az olyan állapotok megelőzésére, mint az AD.

KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS

Szeretnénk köszönetet mondani Anne van der Heijdennek, Hanneke Rasingnek, Esther Sinnemának és Melinda Loddersnek a tanulmányban végzett munkájukért. Ezenkívül szeretnénk köszönetet mondani a MemTrax, LLC-nek, hogy ingyenesen biztosította a MemTrax teszt teljes verzióját. Ez a munka egy kutatási program része, amelyet Fryslân tartomány (01120657), Hollandia és az Alfasigma Nederland BV finanszíroz (közvetlen hozzájárulás a 01120657 számú pályázathoz). Közzétéve: 12. február 2019

REFERENCIÁK

[1]	Jorm AF, Jolley D (1998) A demencia előfordulása: metaanalízis. Neurology 51, 728–733.
[2]	Hebert LE, Weuve. J, Scherr PA, Evans DA (2013) Alzheimer-kór az Egyesült Államokban (2010-2050) a 2010-es népszámlálás alapján becsülve. Neurology 80, 1778–1783.
[3]	Weuve. J, Hebert LE, Scherr PA, Evans DA (2015) Prevalence of Alzheimer-kór az USA államaiban. Epidemiológia 26, e4–6.
[4]	Brookmeyer R, Abdalla N, Kawas CH, Corrada MM (2018) A preklinikai és klinikai prevalencia előrejelzése Alzheimer kór az Egyesült Államokban. Alzheimers Dement 14, 121–129.
[5]	Borson S , Frank L , Bayley PJ , Boustani M , Dean M , Lin PJ , McCarten JR , Morris JC , Salmon DP , Schmitt FA , Stefanacci RG , Mendiondo MS , Peschin S , Hall EJ , Fillit H , Ashford JW (2013) A demencia gondozásának javítása: a a szűrés és a kognitív károsodás kimutatásának szerepe. Alzheimers Dement 9, 151–159.
[6]	Loewenstein DA, Curiel RE, Duara R, Buschke H (2018) Újszerű kognitív paradigmák memóriazavarok kimutatása preklinikai Alzheimer-kórban. Értékelés 25, 348–359.
[7]	Thyrian JR, Hoffmann W, Eichler T (2018) Szerkesztőség: A demencia korai felismerése az alapellátás aktuális kérdéseiben és fogalmaiban. Curr Alzheimer Res 15, 2–4.
[8]	Ashford JW (2008) Memóriazavarok, demencia és Alzheimer kór. Öregedés egészsége 4, 399–432.
[9]	Yokomizo JE, Simon SS, Bottino CM (2014) Kognitív szűrés demencia az alapellátásban: szisztematikus áttekintés. Int Psychogeriatr 26, 1783–1804.
[10]	Bayley PJ , Kong JY , Mendiondo M , Lazzeroni LC , Borson S , Buschke H , Dean M , Fillit H , Frank L , Schmitt FA , Peschin S , Finkel S , Austen M , Steinberg C , Ashford JW (2015) Findings from the Országos Memória Szűrés Napi program. J Am Geriatr Soc 63, 309–314.
[11]	Nasreddine ZS, Phillips NA, Bedirian V, Charbonneau S, Whitehead V, Collin I, Cummings JL, Chertkow H (2005) The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: egy rövid szűrési eszköz az enyhe kognitív károsodáshoz. J Am Geriatr Soc 53, 695–699.
[12]	Ashford JW, Kolm P, Colliver JA, Bekian C, Hsu LN (1989) Alzheimer-beteg értékelése és a mini-mentális állapot: item karakterisztikus görbe elemzés. J Gerontol 44, P139–P146.
[13]	Ashford JW, Jarvik L (1985) Alzheimer kór: a neuronok plaszticitása hajlamosít-e axonális neurofibrilláris degenerációra? N Engl J Med 313, 388–389.
[14]	Ashford JW (2015) Kezelése Alzheimer kór: a kolinerg hipotézis öröksége, a neuroplaszticitás és a jövőbeli irányok. J Alzheimers Dis 47, 149–156.
[15]	Larner AJ (2015) Teljesítmény-alapú kognitív szűrő műszerek: az idő és a pontosság közötti kompromisszum kiterjesztett elemzése. Diagnostics (Basel) 5, 504–512.
[16]	Ashford JW, Shan M, Butler S, Rajasekar A, Schmitt FA (1995) Az időbeli kvantifikáció Alzheimer kór súlyosság: „időindex” modell. Demencia 6, 269–280.
[17]	Ashford JW, Schmitt FA (2001): Modeling the time-course of Alzheimer demencia. Curr Psychiatry Rep 3, 20–28.
[18]	Li K, Chan W, Doody RS, Quinn J, Luo S (2017) Előrejelzés a konverzióról Alzheimer kór longitudinális mérésekkel és az eseményig eltelt idő adatokkal. J Alzheimers Dis 58, 361-371.
[19]	Dede E, Zalonis I, Gatzonis S, Sakas D (2015) Számítógépek integrációja a kognitív értékelésben és a gyakran használt számítógépes akkumulátorok átfogóságának szintje. Neurol Psychiatry Brain Res 21, 128–135.
[20]	Siraly E , Szabó A , Szita B , Kovács V , Fodor Z , Marosi C , Salacz P , Hidasi Z , Maros V , Hanak P , Csibri E , Csukly G (2015) Monitoring the korai jelek az idősek kognitív hanyatlása számítógépes játékok által: MRI-vizsgálat. PLoS One 10, e0117918.
[21]	Gates NJ, Kochan NA (2015) Számítógépes és on-line neuropszichológiai tesztelés a késői kognitív és neurokognitív zavarokhoz: ott vagyunk már? Curr Opin Psychiatry 28, 165–172.
[22]	Zygouris S, Tsolaki M (2015) Számítógépes kognitív tesztelés for idősebb felnőttek: felülvizsgálat. Am J Alzheimers Dis Other Demen 30, 13–28.
[23]	Possin KL, Moskowitz T, Erlhoff SJ, Rogers KM, Johnson ET, Steele NZR, Higgins JJ, Stiver. J, Alioto AG, Farias ST, Miller BL, Rankin KP (2018) Brain Health Értékelés a neurokognitív zavarok kimutatására és diagnosztizálására. J Am Geriatr Soc 66, 150–156.
[24]	Shepard RN, Teghtsoonian M (1961): Információ megőrzése olyan körülmények között, amelyek megközelítik az állandósult állapotot. J Exp Psychol 62, 302–309.
[25]	Wixted JT , Goldinger SD , ​​Squire LR , Kuhn JR , Papesh MH , Smith KA , Treiman DM , Steinmetz PN (2018) Az epizodikus memória kódolása a emberi hippokampusz. Proc Natl Acad Sci USA 115, 1093-1098.
[26]	Ashford JW, Gere E, Bayley PJ (2011) Mérés memória nagy csoportos beállításokban folyamatos felismerési teszt segítségével. J Alzheimers Dis 27, 885-895.
[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 Nyilvántartás: Internet-alapú platform az idegtudományi tanulmányok résztvevőinek toborzására, értékelésére és longitudinális monitorozására. Alzheimers Dement 14, 1063–1076.
[28]	Carson N, Leach L, Murphy KJ (2018) A Montreal Cognitive Assessment (MoCA) küszöbértékeinek újravizsgálata. Int J Geriatr Psychiatry 33, 379–388.
[29]	Faul F, Erdfelder E, Buchner A, Lang AG (2009) Statisztikai teljesítményelemzések G*Power 3.1 használatával: tesztek korrelációs és regressziós elemzésekhez. Behav Res Methods 41, 1149–1160.
[30]	Drasgow F (1986) Polikhorikus és polisoros korrelációk. In Encyclopedia of Statistical Sciences, Kotz S, Johnson NL, Read CB, eds. John Wiley & Sons, New York, 68–74.
[31]	Revelle WR (2018) psych: Procedures for Personality and Psychological Research. Northwestern University, Evanston, IL, USA.
[32]	Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez JC, Muller M (2011) pROC: nyílt forráskódú csomag R és S+ számára a ROC görbék elemzéséhez és összehasonlításához. BMC Bioinformatika 12, 77.
[33]	Fluss R, Faraggi D, Reiser B (2005) A Youden-index és a hozzá tartozó határpont becslése. Biom J 47, 458–472.
[34]	Youden WJ (1950) Index a diagnosztikai tesztek értékeléséhez. Rák 3, 32–35.
[35]	Kraemer H (1992): Evaluating Medical Tests, Sage Publications, Inc., Newbury Park, CA.
[36]	Tsai CF, Lee WJ, Wang SJ, Shia BC, Nasreddine Z, Fuh JL (2012) Psychometrics of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) és alskálái: a MoCA tajvani változatának validálása és item response theory elemzés. Int Psychogeriatr 24, 651–658.
[37]	Aschenbrenner AJ, Gordon BA, Benzinger TLS, Morris JC, Hassenstab JJ (2018) A tau PET, az amiloid PET és a hippokampusz térfogatának hatása Kogníció Alzheimer-kórban. Neurology 91, e859–e866.
[38]	Puustinen. J, Luostarinen L, Luostarinen M, Pulliainen V, Huhtala H, Soini M, Suhonen J (2016) The use of MoCA and other cognitive tests in assessment of kognitív károsodás in idős betegek arthroplasty. Geriatr Orthop Surg Rehabil 7, 183–187.
[39]	Chen KL , Xu Y , Chu AQ , Ding D , Liang XN , Nasreddine ZS , Dong Q , Hong Z , Zhao QH , Guo QH (2016) A Montreal kínai verziójának érvényesítése Cognitive Assessment Basic az enyhe kognitív károsodások szűrésére. J Am Geriatr Soc 64, e285–e290.
[40]	Borland E, Nagga K, Nilsson PM, Minthon L, Nilsson ED, Palmqvist S (2017) The Montreal Cognitive Assessment: normative data from a large svéd lakosság alapú kohorsz. J Alzheimers Dis 59, 893-901.
[41]	Ciesielska N, Sokolowski R, Mazur E, Podhorecka M, Polak-Szabela A, Kedziora-Kornatowska K (2016) A Montreal Cognitive Assessment (MoCA) teszt alkalmasabb-e, mint a Mini-Mental State Examination?MMSE) az enyhe kognitív károsodás (MCI) kimutatásában 60 év felettiek körében? Meta-analízis. Psychiatr Pol 50, 1039–1052.
[42]	Giebel CM, Challis D (2017): A mini mentális állapot vizsgálatának érzékenysége, Montreal Kognitív értékelés és Addenbrooke kognitív vizsgálata III a mindennapi tevékenységhez károsodások demenciában: feltáró vizsgálat. Int J Geriatr Psychiatry 32, 1085–1093.
[43]	Kopecek M , Bezdicek O , Sulc Z , Lukavsky. J , Stepankova H (2017) Montreal Cognitive Assessment and Mini-Mental State Examination megbízható változási indexek egészséges idősebb felnőtteknél. Int J Geriatr Psychiatry 32, 868–875.
[44]	Roalf DR, Moore TM, Mechanic-Hamilton D, Wolk DA, Arnold SE, Weintraub DA, Moberg PJ (2017) Áthidaló kognitív szűrővizsgálatok neurológiai rendellenességekben: Átjáró a rövid montreali kognitív értékelés és a mini mentális állapot vizsgálata között. Alzheimers Dement 13, 947–952.
[45]	Solomon TM , deBros GB , Budson AE , Mirkovic N , Murphy CA , Solomon PR (2014) A kognitív működés és a kognitív működés 5 általánosan használt mérőszámának korrelációs elemzése mentális állapot: egy frissítés. Am J Alzheimers Dis Other Demen 29, 718–722.
[46]	Mellor D, Lewis M, McCabe M, Byrne L, Wang T, Wang. J, Zhu M, Cheng Y, Yang C, Dong S, Xiao S (2016) Megfelelő szűrési eszközök és vágási pontok meghatározása a kognitív károsodáshoz egy idős kínai mintában. Psychol Assess 28, 1345–1353.
[47]	Snowdon A, Hussein A, Kent R, Pino L, Hachinski V (2015) Egy elektronikus és papír alapú montreali kognitív értékelő eszköz összehasonlítása. Alzheimer Dis Assoc Disord 29, 325–329.
[48]	Eisdorfer C, Cohen D, Paveza GJ, Ashford JW, Luchins DJ, Gorelick PB, Hirschman RS, Freels SA, Levy PS, Semla TP et al. (1992) A Global Deterioration Scale empirikus értékelése a színpadra állításhoz Alzheimer kór. Am J Psychiatry 149, 190–194.
[49]	Butler SM, Ashford JW, Snowdon DA (1996) Idős nők életkora, iskolai végzettsége és a Mini-Mental State Exam pontszámainak változásai: az Apáca-tanulmány eredményei. J Am Geriatr Soc 44, 675–681.
[50]	Schmitt FA, Davis DG, Wekstein DR, Smith CD, Ashford JW, Markesbery WR (2000) „Preclinical” AD, újra áttekintve: kognitívan normális idősebb felnőttek neuropatológiája. Neurology 55, 370–376.
[51]	Schmitt FA, Mendiondo MS, Kryscio RJ, Ashford JW (2006) Rövid Alzheimer-szűrő klinikai gyakorlathoz. Res Pract Alzheimers Dis 11, 1–4.

Kulcsszavak: Alzheimer-kór, folyamatos teljesítményfeladat, demencia, idősek, memória, enyhe kognitív károsodás, szűrés