Utility nke MemTrax na Nlereanya Ịmụ Igwe na Nhazi nke Mmebi Nghọta dị nro

Isiokwu nyocha

DOI: 10.3233/JAD-191340

Akwụkwọ akụkọ: Journal of Ọrịa Alzheimer, mp. 77, ee e. 4, p. 1545-1558, 2020

nkịtị

Ama:

Ọnụ ọgụgụ zuru ebe niile na mgbasa nke Ọrịa Alzheimer na nhụsianya dị nro (MCI) ebutela oku ngwa ngwa maka nyocha iji kwado nyocha na nleba anya nchọpụta mmalite.

ebumnobi:

Ebumnuche nyocha anyị bụ isi bụ iji chọpụta ma enwere ike iji MemTrax arụmọrụ metrics na njirimara profaịlụ ahụike dabara adaba n'ụdị amụma emepụtara na mmụta igwe iji wepụta ahụike ọgụgụ isi (nkịtị na MCI), dịka a ga-egosipụta. Ntụle ọgụgụ isi nke Montreal (MoCA).

Ụzọ:

Anyị duziri ọmụmụ ihe gbasara akwara ozi 259, ụlọ ọgwụ ebe nchekwa, yana ndị ọrịa okenye n'ime ọgwụ sitere na mmadụ abụọ. ụlọ ọgwụ na China. Enyere onye ọrịa ọ bụla MoCA nke asụsụ Chinese wee were aka ya nweta nnabata MemTrax n'ịntanetị na-aga n'ihu. ule ebe nchekwa online n'otu ụbọchị ahụ. Ewubere ụdị nrịbama amụma site na iji mmụta igwe nwere nkwado cross-fold 10, wee tụọ arụmọrụ nlereanya site na iji Mpaghara N'okpuru Nrụpụta Characteristic Curve (AUC). Ewubere ụdịdị site na iji metrik arụmọrụ MemTrax abụọ (pasent ziri ezi, oge nzaghachi), yana njirimara igwe mmadụ asatọ na njirimara akụkọ ihe mere eme nkeonwe.

Results:

N'ịtụle ndị mmụta n'ofe nchikota ahọpụtara nke akara MoCA na ọnụ ụzọ, Naïve Bayes bụkarị onye mmụta na-eme nke ọma nwere ọrụ nhazi ọkwa nke 0.9093. Ọzọkwa, n'etiti ndị mmụta atọ kachasị elu, arụmọrụ nhazi nke MemTrax n'ozuzu ya dị elu site na iji naanị njirimara anọ kachasị elu (0.9119) ma e jiri ya tụnyere iji njirimara 10 niile (0.8999).

mmechi:

Enwere ike iji arụmọrụ MemTrax rụọ ọrụ nke ọma n'ụdị amụma nhazi ọkwa mmụta igwe ngwa nyocha maka ịchọpụta nrụrụ ọgụgụ isi mmalite.

OKWU

Achọpụtara (ọ bụ ezie na a chọpụtabeghị ya) ihe gbasara mgbasa ozi na mgbasawanye yana ihe na-arị elu ahụike, ọha na eze na ọha. ahụ ike Ọnụ ego na ibu nke ọrịa Alzheimer (AD) na nhụsianya dị nro (MCI) na-akawanye njọ maka ndị niile metụtara [1, 2]. Ihe nhụsianya a na-akpasu iwe ebutela oku ngwa ngwa maka nyocha iji kwado ya nchọpụta mbụ ihe nyocha nke ọgụgụ isi na ngwa nyocha maka ịba uru mgbe niile na ntọala onwe onye na ụlọ ọgwụ maka ndị ọrịa meworo agadi n'ofe mpaghara na ọnụ ọgụgụ dị iche iche [3]. Ngwa ndị a ga-ewetakwa maka ntụgharị na enweghị nkebi nke nsonaazụ ozi n'ime ndekọ ahụike eletrọnịkị. A ga-enweta uru ndị ahụ site n'ịkọrọ ndị ọrịa na inyere ndị dọkịta aka ịmata mgbanwe dị ịrịba ama na mbụ ma si otú ahụ mee ka ọ dịkwuo ngwa ngwa na n'oge stratification, mmejuputa iwu, na nsochi nke kwesịrị ekwesị n'otu n'otu na ndị ọzọ na-eri-irè ọgwụgwọ na ndị ọrịa na-elekọta ndị na-amalite ịhụ. cognitive iju [3, 4]

Ngwa MemTrax kọmputa emebere (https://memtrax.com) bụ ntule nnabata dị mfe na nkenke nke na-aga n'ihu nke enwere ike iji onwe ya mee ihe n'ịntanetị iji tụọ arụmọrụ ebe nchekwa episodic oge siri ike ebe onye ọrụ na-anabata onyonyo ugboro ugboro ọ bụghị na ngosipụta mbụ [5, 6]. Nnyocha na nso nso a na nsonaazụ bara uru na-amalite na-aga n'ihu na mkpokọta na-egosipụta nrụpụta ụlọ ọgwụ nke MemTrax na mmalite AD na MCI screening [5-7]. Otú ọ dị, ntụnyere kpọmkwem uru ụlọ ọgwụ dị adị cognitive ahụike akwadoro ntule na ụkpụrụ ọdịnala iji mee ka ndị ọkachamara mara echiche yana kwado ike MemTrax na nchọpụta mmalite na nkwado nyocha. van der Hoek et al. [8] atụnyere metrik arụmọrụ MemTrax ahọpụtara (ọsọ mmeghachi omume na pasent ziri ezi) na ọkwa ọgụgụ isi dị ka Montreal siri kpebie. Ntụle ọgụgụ isi (MoCA). Agbanyeghị, ọmụmụ ihe a nwere oke na ijikọ metrik arụmọrụ ndị a na njirimara nke ọkwa ọgụgụ isi (dị ka MoCA siri kpebisie ike) yana ịkọwa oke nso na ụkpụrụ mbelata. N'ihi ya, iji gbasaa na nyocha a ma melite arụmọrụ na nhazi ọkwa, ajụjụ nyocha mbụ anyị bụ:

Nwere ike metric arụmọrụ MemTrax ahọpụtara yana igwe igwe na ahụike dị mkpa profaịlụ A ga-eji njirimara eme ihe nke ọma n'ụdị amụma emepụtara na igwe mmụta iji wepụta ahụike uche n'ụzọ dị iche iche (nkịtị na MCI), dịka akara MoCA ga-egosi?

Nke abụọ na nke a, anyị chọrọ ịma:

Gụnyere otu atụmatụ ahụ, enwere ike itinye usoro mmụta igwe dabere na arụmọrụ MemTrax n'ọrụ n'ebe onye ọrịa nọ iji buo ịdị njọ (dị nro na nke siri ike) n'ime ụdị nhụsianya ahọpụtara ka a ga-ekpebi site na nyocha ụlọ ọgwụ nọọrọ onwe ya?

Ọbịbịa na mgbanwe ngwa ngwa nke ọgụgụ isi mmadụ na mmụta igwe na nyocha / nchọpụta egosilarị uru bara uru dị iche iche, na amụma amụma na-eduzi ndị dọkịta nke ọma na ntule siri ike nke ahụike uche/ụbụrụ na njikwa ndị ọrịa. N'ime ọmụmụ ihe anyị, anyị ahọrọla usoro yiri nke ahụ na nhazi ọkwa MCI na oke oke mmekpa ahụ dị ka achọpụtara site na nyocha ụlọ ọgwụ sitere na dataset atọ na-anọchite anya ndị ọrụ afọ ofufo ahọpụtara na ndị ọrịa si n'ụlọọgwụ abụọ na China. N'iji ihe nlegharị anya amụma mmụta igwe, anyị chọpụtara ndị mmụta na-eme nke ọma site na nchịkọta dataset/ndị mmụta dị iche iche wee họpụta atụmatụ iji duzie anyị n'ịkọwapụta ngwa ihe atụ kachasị dị irè.

Echiche anyị bụ na enwere ike iji ụdị dabere na MemTrax akwadoro iji wepụta ahụike uche n'ụzọ dị iche iche (nkịtị ma ọ bụ MCI) dabere na njikota akara akara MoCA, yana na enwere ike iji ụdị amụma MemTrax yiri nke ọma n'ịkpa oke n'ụdị ahọpụtara. a chọpụtara na ụlọ ọgwụ enweghi nsogbu. Igosipụta nsonaazụ ndị a tụrụ anya ga-enyere aka n'ịkwado ịdị irè nke MemTrax dị ka ihuenyo nchọpụta mmalite maka mbelata ọgụgụ isi na nhazi ọkwa nkwarụ. Ntụle dị mma na ọkọlọtọ ụlọ ọrụ a na-ekwu na nke jikọtara ya na ịdị mfe yana ịdị ngwa nke ịba uru ga-enwe mmetụta n'inyere ndị dọkịta aka ịnakwere ngwa ọrụ a dị mfe, ntụkwasị obi na ịnweta dị ka ihuenyo mbụ n'ịchọpụta n'oge (gụnyere prodromal) mpe mpe nke ọgụgụ isi. Ụzọ dị otú ahụ na uru dị otú ahụ nwere ike ime ka nlekọta na enyemaka ndị ọrịa dịkwuo mma karịa oge na nke ka mma. Nghọta ndị a na-eche n'ihu na metrik na ụdị emelitere nwekwara ike inye aka n'ibelata ma ọ bụ kwụsị inwe ọganihu nhụsianya, gụnyere AD na dementias metụtara AD (ADRD).

AKỤRỤNGWA NA ỤZỌ

Onu ogugu

N'agbata Jenụwarị 2018 na Ọgọst 2019, emechara nyocha nke ngalaba na ndị ọrịa ewepụtara n'ụlọ ọgwụ abụọ na China. Nlekọta MemTrax [5] nye ndị nọ n'afọ 21 gbagowe na nchịkọta na nyocha nke data ndị a tụlere ma kwado ya ma duzie ya n'ụzọ kwekọrọ n'ụkpụrụ omume nke ụlọ ọrụ ahụ. Human Kọmitii Nchekwa isiokwu nke Mahadum Stanford. Emere MemTrax na ule ndị ọzọ niile maka ọmụmụ ihe n'ozuzu ya dị ka nkwupụta Helsinki nke 1975 si dị ma kwadoro ya site na Board Review Institutional Affiliated Hospital nke Kunming Medical University na Kunming, Yunnan, China. Enyere onye ọrụ ọ bụla otu nkwupute nkwenye fọm ka ịgụọ/nyochaa wee jiri afọ ofufo kwenye isonye.

A na-ewebata ndị sonyere na ọdọ mmiri nke ndị ọrịa na-arịa ọrịa akwara na ụlọ ọgwụ Yanhua (YH sub-dataset) na ụlọ ọgwụ ebe nchekwa na ụlọ ọgwụ mbụ nke Kunming Medical Mahadum (XL sub-dataset) na Beijing, China. A na-ewerekwa ndị so na ya si na akwara ozi (XL sub-dataset) na ọgwụ ime ụlọ (KM sub-dataset) na ụlọ ọgwụ mbụ nke Kunming Medical University. Usoro nsonye gụnyere 1) ndị nwoke na ụmụ nwanyị opekata mpe afọ 21, 2) ike ịsụ Chinese (Mandarin), na 3) ikike ịghọta ntụzịaka okwu na ederede. Usoro mwepu bụ ọhụụ na mmebi moto na-egbochi ndị sonyere imecha Nnwale MemTrax, yana enweghị ike ịghọta ntuziaka nnwale akọwapụtara.

Ụdị Chinese MemTrax

Ịntanetị A tụgharịrị asụsụ ikpo okwu ule MemTrax banye Chinese (URL: https://www.memtrax.com.cn) wee gbanwee ka ejiri ya site na WeChat (Shenzhen Tencent Computer Systems Co. LTD., Shenzhen, Guangdong, China) maka nchịkwa onwe ya. A na-echekwa data na ihe nkesa igwe ojii (Ali Cloud) nke dị na China ma nweta ikike site na Alibaba (Alibaba Technology Co. Ltd., Hangzhou, Zhejiang, China) site na SJN Biomed LTD (Kunming, Yunnan, China). Nkọwa akọwapụtara na MemTrax na njirisi nkwado nnwale ejiri ebe a ka akọwara na mbụ [6]. Emere ule a n'anaghị ego ọ bụla nye ndị ọrịa.

Usoro omumu ihe

Maka ndị ọrịa nọ n'ụlọ ọgwụ na ndị na-apụ apụ, akwụkwọ nyocha izugbe maka ịnakọta ozi gbasara igwe mmadụ na nkeonwe dịka afọ, mmekọahụ, afọ agụmakwụkwọ, ọrụ, biri naanị ya ma ọ bụ ya na ezinụlọ, na otu onye otu ọmụmụ na-elekọta akụkọ ahụike ahụike. Mgbe emechara akwụkwọ ajụjụ ahụ, a na-enye ule MoCA [12] na MemTrax (MoCA mbụ) na-enweghị ihe karịrị nkeji 20 n'etiti ule. MemTrax percent ziri ezi (MTx-% C), pụtara oge nzaghachi (MTx-RT), na ụbọchị na oge nke ule e dekọrọ na akwụkwọ site n'aka onye òtù ọmụmụ maka onye ọ bụla so na nwalere. A na-ebunye akwụkwọ akụkọ a gwụchara na nsonaazụ nke MoCA n'ime akwụkwọ mpịakọta Excel site n'aka onye nyocha nke mere ule ndị ahụ na onye ọrụ ibe ya kwadoro tupu echekwa faịlụ Excel maka nyocha.

Nnwale MemTrax

Nnwale ịntanetị MemTrax gụnyere onyonyo 50 (25 pụrụ iche na 25 na-emegharị; 5 setịpụ onyonyo ise nke ihe nkiri ma ọ bụ ihe nkịtị) egosiri n'usoro pseudo-random. Onye so na ya ga-emetụ bọtịnụ mmalite dị na ihuenyo ahụ ka ịmalite ule ahụ wee malite ilele usoro onyonyo wee metụ ihe onyonyo a ngwa ngwa o kwere mee mgbe ọ bụla foto pụtara ugboro ugboro. Onyonyo ọ bụla pụtara maka 5 s ma ọ bụ ruo mgbe emetụ ihe oyiyi dị na ihuenyo ahụ aka, nke kpaliri ngosi ozugbo nke foto na-esote. N'iji elekere ime nke ngwaọrụ mpaghara, MTx-RT maka ihe oyiyi ọ bụla kpebisiri ike site na oge gafere site na ngosi ihe oyiyi ahụ ruo mgbe onye so na ya metụrụ ihuenyo ahụ aka na nzaghachi na-egosi njirimara nke onyinyo ahụ dị ka nke egosilarị. n'oge ule. Edere MTx-RT maka onyonyo ọ bụla, yana ndekọ 3 zuru ezu na-egosi enweghị nzaghachi. A gbakọrọ MTx-% C iji gosi pasentị nkwugharị na onyonyo mbụ nke onye ọrụ zaghachiri nke ọma (ezigbo mma + ezi adịghị mma kewara 3). Nkọwa ndị ọzọ nke njikwa na mmejuputa MemTrax, mbelata data, data ezighi ezi ma ọ bụ "enweghị nzaghachi", na nyocha data bụ isi ka akọwara ebe ọzọ [50].

A kọwara ule MemTrax n'ụzọ zuru ezu na ule omume (nwere ihe oyiyi pụrụ iche na-abụghị nke a na-eji na ule maka ịdekọ nsonaazụ) nyere ndị sonyere na ntọala ụlọ ọgwụ. Ndị na-eso na YH na KM sub-datasets mere ule MemTrax na smartphone nke ejiri ngwa na WeChat; ebe ọnụ ọgụgụ dị nta nke ndị ọrịa sub-dataset XL jiri iPad ma ndị ọzọ jiri ekwentị. Ndị niile sonyere were ule MemTrax jiri onye nyocha nyocha na-eleru anya n'atụghị egwu.

Nyocha ọgụgụ isi nke Montreal

Ụdị Beijing nke MoCA nke China (MoCA-BC) [13] bụ ndị ọrụ nyocha zụrụ azụ wee nweta akara dịka ntuziaka nnwale gọọmentị siri dị. Ọ dabara nke ọma, egosiri na MoCA-BC bụ nke a pụrụ ịdabere na ya nwale maka ọgụgụ isi nyocha n'ofe ọkwa agụmakwụkwọ niile na ndị okenye ndị China [14]. Nnwale ọ bụla were ihe dị ka nkeji 10 ruo 30 iji nye ya dabere na ikike ọgụgụ isi nke onye so na ya nwere.

Nhazi nhazi MoCA

Enwere mkpokọta atụmatụ 29 enwere ike iji, gụnyere MemTrax abụọ nwalee metrik arụmọrụ yana atụmatụ 27 metụtara igwe mmadụ na ahụike ozi maka onye ọ bụla so na ya. A na-eji akara ule MoCA ọ bụla nke onye ọrịa ọ bụla mee ihe nyocha nke ọgụgụ isi “benchmark” iji zụọ ụdị amụma anyị. N'ihi ya, n'ihi na ejiri MoCA mepụta akara klas, anyị enweghị ike iji nchịkọta nchịkọta (ma ọ bụ akara ọ bụla nke MoCA) dị ka ihe nwere onwe. Anyị mere nnwale izizi nke anyị chịkọtara (nhazi ahụike nke MoCA kọwapụtara) ụlọ ọgwụ/ụlọ ọgwụ (s) izizi atọ n'otu n'otu wee jikọta site na iji atụmatụ niile. Otú ọ dị, a chịkọtaghị otu ihe data niile n'ime ụlọ ọgwụ anọ ahụ na-anọchite anya sub-dataset atọ; ya mere, ọtụtụ n'ime njirimara anyị na nchịkọta data (mgbe ị na-eji atụmatụ niile) nwere nnukwu ọnụọgụ nke ụkpụrụ efu. Anyị wee wuo ụdị yana dataset jikọtara ọnụ site na iji naanị atụmatụ ndị a na-ahụkarị nke butere arụmọrụ nhazi ọkwa ka mma. O yikarịrị ka a kọwara nke a site na nchikota nke inwekwu oge iji rụọ ọrụ site na ijikọta ọnụ ọgụgụ ndị ọrịa atọ na-enweghị ihe ọ bụla na-enweghị ihe ọ bụla na-abaghị uru nke ụkpụrụ efu (naanị otu njirimara na nchịkọta dataset, ụdị ọrụ, nwere ụkpụrụ efu ọ bụla, na-emetụta. naanị ndị ọrịa atọ), n'ihi na ọ bụ naanị atụmatụ ndị e dekọrọ na saịtị atọ ahụ ka agụnyere. N'ụzọ doro anya, anyị enweghị nkọwa ọjụjụ a kapịrị ọnụ maka njirimara nke ọ bụla etinyeghị n'ikpeazụ na nchịkọta data jikọtara. Agbanyeghị, na nhazi nhazi dataset nke izizi anyị, anyị buru ụzọ jiri atụmatụ niile sitere na nke ọ bụla n'ime obere dataset atọ dị iche iche nke ndị ọrịa. Nke a rụpụtara n'ọtụtụ ebe arụ ọrụ ihe nlere nke dị ala karịa nhazi mbido mbụ na obere data nke ọ bụla. Ọzọkwa, ebe arụmọrụ nhazi nke ụdị ndị e wuru site na iji njirimara niile na-agba ume, n'ofe ndị mmụta niile na atụmatụ nhazi ọkwa, arụmọrụ ka mma karịa okpukpu abụọ karịa ụdị mgbe eji naanị njirimara nkịtị. N'ezie, n'ime ihe mechara bụrụ ndị mmụta anyị kacha elu, naanị otu ụdị emelitere ka ha wepụrụ atụmatụ ndị na-adịghị ahụkebe.

Nchịkọta nchịkọta ikpeazụ (YH, XL, na KM jikọtara) gụnyere oge 259, nke ọ bụla na-anọchite anya onye so na ya pụrụ iche nke weere ma MemTrax na ule MoCA. Enwere atụmatụ 10 kekọrịtara onwe ha: MemTrax arụmọrụ metrik: MTx-% C na pụtara MTx-RT; ozi gbasara igwe mmadụ na ahụike ahụike: afọ, mmekọahụ, afọ agụmakwụkwọ, ụdị ọrụ (olu olu na-acha anụnụ anụnụ / akwa ọcha), nkwado mmadụ (ma onye nyocha na-ebi naanị ya ma ọ bụ ya na ezinụlọ), na ee / mba azịza ma onye ọrụ nwere akụkọ ihe mere eme nke ọrịa shuga, hyperlipidemia, ma ọ bụ mmerụ ụbụrụ traumatic. Eji metrik abụọ agbakwunyere, akara nchịkọta MoCA na akara nchịkọta MoCA emeziri maka afọ agụmakwụkwọ [12], ka ejiri ya mee ihe dị iche iche iji mepụta aha nhazi ọkwa dabere, si otú a na-emepụta atụmatụ nlegharị anya abụọ dị iche iche nke a ga-etinye na nchịkọta data anyị jikọtara ọnụ. Maka ụdị nke ọ bụla (gbanwere na agbanweghị) nke akara MoCA, a na-ahazi data ahụ iche iche maka nhazi ọnụọgụ abụọ site na iji ụzọ njirisi abụọ dị iche iche-nke a tụrụ aro na mbụ [12] na uru ọzọ ejiri ma kwalite [8, 15]. N'ime atụmatụ nhazi ọkwa ọnụ ụzọ ọzọ, a na-ewere onye ọrịa nwere ahụike uche nkịtị ma ọ bụrụ na s / o nwetara ≥23 na ule MoCA na inwe MCI ma ọ bụrụ na akara ahụ dị 22 ma ọ bụ ala; ebe, n'ụdị nhazi ọkwa mbụ akwadoro, onye ọrịa ahụ ga-enwerịrị akara 26 ma ọ bụ ka mma na MoCA ka akpọrọ ya ka ọ nwere ahụike ọgụgụ isi.

Data akọrọ maka nhazi nhazi ọkwa MoCA

Anyị gara n'ihu nyochaa nhazi ọkwa MoCA site na iji usoro ogo njirimara anọ a na-ejikarị: Chi-Squared, Gain Ratio, Information Gain, na Symmetrical Uncertainty. Maka nleba anya nwa oge, anyị na-etinye ndị na-ahụ maka ọkwa n'usoro data niile jikọtara ọnụ site na iji atụmatụ nhazi anọ nke ọ bụla. Ndị ọkwa niile kwenyere n'otu njiri mara elu, ya bụ, afọ, ọnụọgụ afọ agụmakwụkwọ, yana ma metrik arụmọrụ MemTrax (MTx-% C, pụtara MTx-RT). Anyị na-ewughachi ụdị ahụ site na iji usoro nhọrọ njirimara ọ bụla iji zụọ ụdị ahụ na naanị atụmatụ anọ kachasị elu (lee Nhọrọ nhọrọ n'okpuru).

Nsonaazụ asatọ ikpeazụ dị iche iche nke atụmatụ nhazi nhazi akara MoCA ka ewepụtara na Tebụl 1.

Isiokwu 1

Nchịkọta atụmatụ ụdịdị dị iche iche ejiri maka nhazi MoCA (Normal Ahụike ọgụgụ isi megide MCI)

Atụmatụ Nlereanya	Ahụ ike ọgụgụ isi (Klas na-adịghị mma)	MCI (Klas nke ọma)
Gbanwee-23 Achọpụtaghị/Atụchabeghị	101 (39.0%)	158 (61.0%)
Gbanwee-26 Achọpụtaghị/Atụchabeghị	49 (18.9%)	210 (81.1%)
Emezigharịghị-23 Achọpụtaghị/Atụchabeghị	92 (35.5%)	167 (64.5%)
Emezigharịghị-26 Achọpụtaghị/Atụchabeghị	42 (16.2%)	217 (83.8%)

Ọnụ ọgụgụ dị iche iche na pasent nke ngụkọta ndị ọrịa na klaasị ọ bụla dị iche site na nhazi nke akara maka agụmakwụkwọ (Ezigharịrị ma ọ bụ na-edozighị) na ọnụ ụzọ nhazi (23 ma ọ bụ 26), dị ka etinyere na nhazi abụọ ahụ (Enweghị enyo na Nzacha).

Nlele nyocha ụlọ ọgwụ dabere na MemTrax

N'ime sub-dataset atọ mbụ anyị (YH, XL, KM), ọ bụ naanị ndị ọrịa sub-dataset XL ka achọpụtara onwe ha n'ụlọ ọgwụ maka enweghị ike nghọta (ya bụ, ejighị akara MoCA nke ha n'otu n'otu iji guzobe nhazi nke nkịtị na ndị nwere nkwarụ). Kpọmkwem, a chọpụtara ndị ọrịa XL nwere nke ọ bụla Nnwale ọrịa Alzheimer (AD) ma ọ bụ dementia vaskụla (VaD). N'ime nke ọ bụla n'ime ngalaba nchoputa izizi ndị a, enwere aha ọzọ maka MCI. Nchọpụta nke MCI, dementia, vaskụla neurocognitive ọrịa, na neurocognitive ọrịa n'ihi AD dabeere kpọmkwem na pụrụ iche diagnostic njirisi depụtara na Diagnostic na Statistical Manual of Mental Disorders: DSM-5 [16]. N'ịtụle nyocha nyocha ndị a nụchara anụcha, etinyere atụmatụ nhazi nhazi ọkwa abụọ dị iche iche na mpaghara dataset XL iji mara ọkwa nke ịdị njọ (ogo nke mmebi) maka ngalaba nyocha mbụ ọ bụla. Data ejiri mee ihe na nke ọ bụla n'ime atụmatụ nhazi nchọpụta nchọpụta (AD na VaD) gụnyere ozi gbasara igwe mmadụ na akụkọ gbasara onye ọrịa, yana arụmọrụ MemTrax (MTx-% C, pụtara MTx-RT). Akara nyocha ọ bụla dị nro ma ọ bụrụ na akpọrọ MCI; ma ọ́ bụghị ya, e weere ya dị ka ihe siri ike. Anyị tụlere na mbụ gụnyere akara MoCA na ụdị nchoputa (dị nro na nke siri ike); mana anyị kpebiri na nke ahụ ga-emeri ebumnobi nke atụmatụ nlegharị anya nke abụọ anyị. N'ebe a, a ga-azụ ndị na-amụ ihe site na iji njirimara ndị ọrịa ndị ọzọ dị ngwa ngwa maka onye na-eweta ya na metric arụmọrụ nke ule MemTrax dị mfe (n'ọnọdụ nke MoCA) megidere "ọkọlọtọ ọla edo", nchọpụta ụlọ ọgwụ nọọrọ onwe ya. Enwere ikpe 69 na dataset nchoputa AD yana ikpe 76 nke VaD (Table 2). N'ime dataset abụọ ahụ, enwere atụmatụ 12 nọọrọ onwe ha. Na mgbakwunye na njirimara 10 gụnyere na nhazi ọkwa MoCA, akụkọ ihe mere eme nke ọrịa gụnyekwara ozi gbasara akụkọ ihe mere eme nke ọbara mgbali elu na ọrịa strok.

Isiokwu 2

Nchịkọta atụmatụ nhazi ụdịdị dị iche iche ejiri maka nhazi oke nrịanrịa (Mild versus Severe)

Atụmatụ Nlereanya	Ọ dị nro (Klas na-adịghị mma)	Oke (Klas nke ọma)
MCI-AD megide AD	12 (17.4%)	57 (82.6%)
MCI-VaD megide VaD	38 (50.0%)	38 (50.0%)

Ọnụọgụ na pasent nke ngụkọta ndị ọrịa nọ na klaasị ọ bụla dị iche site na ngalaba nyocha nke mbụ (AD ma ọ bụ VaD).

Statistics

Ntụnyere njirimara ndị so na ya na njirimara ọnụọgụ ndị ọzọ n'etiti sub-datasets maka atụmatụ nhazi ọkwa nke ọ bụla (iji buru amụma ahụike MoCA na ịdị njọ nchoputa) mere site na iji asụsụ mmemme Python (ụdị 2.7.1) [17]. Achọpụtara ọdịiche arụmọrụ ihe nlereanya ahụ site na iji otu-ma ọ bụ ihe abụọ (dịka o kwesịrị ekwesị) ANOVA nwere oge ntụkwasị obi 95% yana ule Tukey eziokwu dị ịrịba ama (HSD) iji tụnyere arụmọrụ pụtara. Emere nyocha a nke ọdịiche dị n'etiti ihe ngosi nlereanya site na iji ngwakọta Python na R (ụdị 3.5.1) [18]. Anyị na-eji usoro a (n'agbanyeghị, na-arụ ụka na ọ na-erughị nke kacha mma) naanị dị ka enyemaka heuristic na nke a. mbido mmalite n'ihi na mbụ nlereanya arụmọrụ ntụnyere na-atụ anya nwere ike na-adakarị ngwa. Anyị jirizie ule mbinye aka Bayesian site na iji nkesa azụ iji chọpụta ohere nke ọdịiche arụmọrụ nlereanya [19]. Maka nyocha ndị a, anyị na-eji nkeji oge -0.01, 0.01, na-egosi na ọ bụrụ na ìgwè abụọ nwere ọdịiche arụmọrụ nke na-erughị 0.01, a na-ewere ha dị ka otu (n'ime mpaghara nke nhata bara uru), ma ọ bụ ma ọ bụghị ha dị iche (nke dị mma karịa). nke ọzọ). Iji mee ntụnyere ndị Bayesian nke classifiers wee gbakọọ ihe gbasara omume ndị a, anyị jiri ọba akwụkwọ baycomp (ụdị 1.0.2) maka Python 3.6.4.

Nlereanya amụma

Anyị wuru ụdị amụma site na iji ngụkọta iri nke atụmatụ ịwepụta anyị iji buo amụma (nkewa) nsonaazụ nke ule MoCA nke onye ọ bụla ma ọ bụ ogo nke nyocha ụlọ ọgwụ. E tinyere ndị mmụta niile wee wuo ụdị a site na iji sọftụwia mepere emepe Weka [20]. Maka nyocha mbụ anyị, anyị na-arụ ọrụ 10 na-ejikarị mmụta algọridim: 5-Ndị agbata obi kacha nso, ụdị abụọ nke osisi mkpebi C4.5, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, Naïve Bayes, ụdị abụọ nke Random Forest, Radial Basis Function Network, na Nkwado Vector. Igwe. A kọwawo àgwà ndị bụ isi na ọdịiche dị na algọridim ndị a n'ebe ọzọ [21] (lee Ihe Odide Ntụkwasị). A họọrọ ndị a n'ihi na ha na-anọchite anya ụdị dị iche iche nke ndị na-amụ ihe na n'ihi na anyị egosipụtala ihe ịga nke ọma na-eji ha na nyocha ndị gara aga na data yiri ya. A họọrọ ntọala hyper-parameter site na nyocha anyị gara aga na-egosi na ha siri ike na data dị iche iche dị iche iche [22]. Dabere na nsonaazụ nyocha nke mbido anyị site na iji otu dataset jikọtara ọnụ yana njirimara ndị ejiri mechaa na nyocha zuru oke, anyị chọpụtara ụmụ akwụkwọ atọ nke nyere arụmọrụ siri ike n'ofe ọkwa niile: Logistic Regression, Naïve Bayes, na Nkwado Vector Machine.

Mkpebi gafere na metrik arụmọrụ nlereanya

Maka ntule amụma niile (gụnyere nyocha nke mbido), arụrụ ụdị ọ bụla site na iji nkwado ngaji okpukpu iri, wee tụọ arụmọrụ nlereanya site na iji Mpaghara N'okpuru Ihe Nrụpụta Ọrụ Nnata (AUC). Nkwenye nkwado malitere site n'ịkewaa datasets atụmatụ nhazi ihe ngosi iri nke ọ bụla n'otu n'otu gaa na nkeji iri nhata (npịaji), na-eji ite itoolu n'ime akụkụ ndị a iji zụọ ihe nlereanya na akụkụ nke fọdụrụ maka nnwale. A na-emegharị usoro a ugboro 10, na-eji akụkụ dị iche iche dị ka ule a na-etinye na ntinye nke ọ bụla. Ejikọtara nsonaazụ ya ka ọ gbakọọ nsonaazụ/arụmọrụ nke ikpeazụ. Maka nchikota nchikota nke onye amuta/ọbu data, usoro a dum ka emeghachiri ugboro 10 na-ekewa data ahụ n'ụzọ dị iche iche oge ọ bụla. Nzọụkwụ ikpeazụ a belatara ele mmadụ anya n'ihu, hụ na ọ ga-emeghachi omume, ma nyere aka n'ịchọpụta arụmọrụ nlereanya n'ozuzu ya. Na mkpokọta (maka akara MoCA na atụmatụ nhazi ịdị njọ nke nyocha jikọtara ọnụ), arụpụtara ụdị 10. Nke a gụnyere ụdị 10 enweghị nzacha (atụmatụ ihe ngosi 10 etinyere na dataset × ụmụ akwụkwọ 6,600 × 1,800 na-agba ọsọ × 6 mpịaji = ụdị 3) na ụdị 10 agbachara (atụmatụ 10 nke etinyere na dataset × 1,800 ụmụ akwụkwọ × 4,800 atụmatụ nhọrọ usoro × 4 na-agba ọsọ). 3 mpịaji = 4 ụdị).

Nhọrọ nhọrọ

Maka ụdị agbazara, a na-eme nhọrọ njirimara (iji usoro ogo njirimara anọ) n'ime nkwado ndabere. Maka nke ọ bụla n'ime mpịaji iri, dị ka 10% dị iche iche nke dataset bụ data nnwale, ọ bụ naanị atụmatụ anọ kachasị elu ahọpụtara maka usoro ọzụzụ ọzụzụ ọ bụla (ya bụ, mpịaji itoolu ndị ọzọ, ma ọ bụ 10% fọdụrụ nke ihe ndekọ data niile) ka ejiri. iji wuo ụdị. Anyị enweghị ike ịkwado njirimara anọ ejiri na ụdị nke ọ bụla, ebe ọ bụ na anaghị echekwa ma ọ bụ mee ka ozi ahụ dị n'ime usoro nhazi ihe anyị ji mee ihe (Weka). Otú ọ dị, nyere nkwekọ na nhọrọ mbụ anyị nke njirimara kachasị elu mgbe etinyere ndị na-ahụ maka ọkwa na dataset jikọtara ọnụ na myirịta na-esote na ngosi ngosi, ihe ndị a (afọ, afọ agụmakwụkwọ, MTx-% C, na pụtara MTx-RT). ) bụ ndị kacha ewu ewu anọ n'elu eji concomitant na atụmatụ nhọrọ n'ime cross-ndabere usoro.

IHE

Njiri mara ọnụọgụ ndị sonyere (gụnyere akara MoCA na metrik arụmọrụ MemTrax) nke datasets dị iche iche maka atụmatụ nhazi ọkwa ụdị ọ bụla iji buo amụma ahụike uche nke MoCA gosipụtara (nkịtị na MCI) na ogo nchoputa (dị nro na nke siri ike) ka egosiri na Tebụlụ 3.

Isiokwu 3

Njirimara ndị so na ya, akara MoCA, na arụmọrụ MemTrax maka atụmatụ nhazi ụdị ọ bụla

Usoro nhazi ọkwa	Age	Education	Emeziri MoCA	MoCA anaghị emezigharị	MTx-% C	MTx-RT
Otu 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)
Nchọpụta siri ike	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)

Uru egosiri (pụtara, SD) dị iche iche site na usoro nhazi nhazi ụdị bụ ndị nnọchite anya dataset jikọtara ọnụ ejiri na-ebu amụma ahụike uche nke MoCA gosipụtara (MCI versus normal) yana obere dataset XL na-eji buru amụma oke nchoputa (dị nro na nke siri ike).

Maka nchikota nke ọ bụla nke akara MoCA (gbanwee / agbanweghị) na ọnụ ụzọ (26/23), enwere ọdịiche dị na ndekọ ọnụ ọgụgụ (p = 0.000) na ntụnyere ụzọ abụọ ọ bụla (ahụike ahụike nkịtị na MCI) maka afọ, agụmakwụkwọ, na arụmọrụ MemTrax (MTx-% C na MTx-RT). Ntụkọ data nke onye ọrịa ọ bụla na klas MCI dị iche iche maka nchikota ọ bụla bụ na nkezi ihe dịka afọ 9 ruo 15, kọrọ ihe dị ka afọ ise dị ole na ole nke agụmakwụkwọ, ma nweekwa arụmọrụ MemTrax na-adịchaghị mma maka metrik abụọ ahụ.

Amụma arụmọrụ nlereanya maka nhazi ọkwa MoCA site na iji ndị mmụta atọ kachasị elu, Logistic Regression, Naïve Bayes, na Nkwado Vector Machine, ka egosiri na Tebụl 4. A họọrọ atọ ndị a dabere na arụmọrụ onye mmụta zuru oke na-adịgide adịgide n'ofe niile ụdị dị iche iche. etinyere na datasets maka atụmatụ nlegharị anya niile. Maka dataset na nhazi nke enweghị nzacha, ụkpụrụ data nke ọ bụla dị na Tebụl 4 na-egosi arụmọrụ nlereanya dabere na AUC dị iche iche sitere na ụdị 100 (10 runs × 10 folds) nke e wuru maka nchikota atụmatụ onye ọ bụla na-amụ akwụkwọ / nhazi, yana nke kachasị elu. egosiputara onye mmụta na-eme ihe n'atụghị egwu. N'ebe maka nhazi ihe nzacha dataset, nsonaazụ a kọrọ na Tebụl 4 na-egosipụta n'ozuzu arụmọrụ nlereanya sitere na ụdị 400 maka onye mmụta ọ bụla na-eji usoro ogo njirimara nke ọ bụla (ụzọ ọkwa ọkwa 4 × 10 na-agba ọsọ × 10 mpịaji).

Isiokwu 4

Arụmọrụ nhazi ọkwa MoCA Dichotomous (AUC; 0.0–1.0) maka onye ọ bụla n'ime ndị mmụta atọ kacha eme ihe maka atụmatụ ụdị ụdị ọ bụla.

Ejiri njiri mara	Akara MoCA	Ọnụ ụzọ mbelata	Ntughari logistic	Naïve Bayes	Akwado igwe vector
Etuchabeghị (njirimara 10)	Ndozi ya	23	0.8862	0.8913	0.8695
		26	0.8971	0.9221	0.9161
	Edozighi	23	0.9103	0.9085	0.8995
		26	0.8834	0.9153	0.8994
Nzacha (njirimara 4)	Ndozi ya	23	0.8929	0.8954	0.8948
		26	0.9188	0.9247	0.9201
	Edozighi	23	0.9135	0.9134	0.9122
		26	0.9159	0.9236	0.9177

N'iji mgbanwe dị iche iche nke njiri mara, akara MoCA, na akara mbelata akara MoCA, a na-egosipụta arụmọrụ kachasị elu maka atụmatụ nhazi ọ bụla na obi ike (ọ bụchaghị statistically dị iche iche karịa ndị ọzọ niile na-adịghị obi ike maka ụdịdị).

N'ịtụle ụmụ akwụkwọ n'ofe nchikota ụdị akara MoCA niile na ọnụ ụzọ (gbanwee / agbanweghị na 23/26, n'otu n'otu) na nchịkọta data enweghị nzacha (ya bụ, iji njirimara 10 a na-ahụkarị), Naïve Bayes bụ onye mmụta kachasị na-eme ihe n'ozuzu ya. arụmọrụ nhazi ọkwa 0.9093. N'ịtụle ndị mmụta atọ kachasị elu, ule ọkwa mbinye aka jikọtara Bayesian gosipụtara na ihe gbasara omume ahụ (Pr) nke Naïve Bayes na-eme ka Logistic Regression bụ 99.9%. Ọzọkwa, n'etiti Naïve Bayes na Nkwado Vector Machine, ihe puru omume 21.0% nke nhata bara uru na arụmọrụ onye mmụta (ya mere, ihe gbasara 79.0% nke Naïve Bayes na-arụ ọrụ nkwado Vector Machine), yana 0.0% nke puru omume nke Nkwado Vector Machine na-arụ ọrụ nke ọma, nke ọma. na-akwalite uru arụmọrụ maka Naïve Bayes. Ntụle ọzọ nke ụdị akara MoCA n'ofe ndị mmụta niile/ọnụ ụzọ tụrụ aro ntakịrị uru arụmọrụ site na iji akara MoCA na-emezigharịghị na gbanwetụrụ (0.9027 megide 0.8971, otu n'otu; Pr (emezighị> gbanwee) = 0.988). N'otu aka ahụ, ntụnyere ọnụ ụzọ mbelata n'ofe ụmụ akwụkwọ niile na ụdị akara MoCA gosiri obere uru arụmọrụ nkewa site na iji 26 dị ka ọnụ ụzọ nhazi ọkwa na 23 (0.9056 vesos 0.8942, n'otu n'otu; Pr (26> 23) = 0.999). N'ikpeazụ, nyochaa arụmọrụ nkewa maka ụdị ndị a na-eji naanị nsonaazụ ekpochapụrụ (ya bụ, naanị njirimara anọ nwere ọkwa), Naïve Bayes (0.9143) bụ onye mmụta na-eme nke ọma n'ofe ụdị akara MoCA niile. Agbanyeghị, n'ofe usoro ogo njirimara niile jikọtara ọnụ, ụmụ akwụkwọ niile na-eme nke ọma rụrụ otu ihe ahụ. Nnwale mbinye aka Bayesian gosipụtara 100% nke puru omume nke nhata bara uru n'etiti ụmụ akwụkwọ abụọ chara acha. Dị ka ọ dị na data enweghị nzacha (iji ihe niile 10 a na-ahụkarị), enwerekwa uru arụmọrụ ọzọ maka ụdị akara MoCA na-emezigharịghị.Pr (na-agbanweghị> gbanwee) = 1.000), yana otu uru dị iche iche maka ọnụ ụzọ nhazi nke 26 (Pr (26> 23) = 1.000). N'ụzọ doro anya, nkezi arụmọrụ nke onye ọ bụla n'ime ndị mmụta atọ kachasị elu n'ofe ụdị/ọnụ ụzọ akara MoCA niile na-eji naanị njirimara anọ nwere ọkwa karịrị nkezi arụmọrụ nke onye mmụta ọ bụla na data enweghị nzacha. Ọ bụghị ihe mgbagwoju anya, arụmọrụ nhazi nke ụdị agbachapụrụ (iji njiri elu anọ dị elu) n'ozuzu ya dị elu (0.9119) na ụdị enweghị atụ (0.8999), n'agbanyeghị ụdị usoro nhazi ọkwa nke atụnyere ụdị ndị ahụ na-eji niile 10 nkịtị. atụmatụ. Maka usoro nhọrọ njirimara ọ bụla, enwere ike 100% nke uru arụmọrụ karịa ụdị enweghị nzacha.

Site na ndị ọrịa a tụlere maka nhazi ọkwa ogo ogo AD, ọdịiche dị n'etiti otu (MCI-AD na AD) maka afọp = 0.004), agụmakwụkwọ (p = 0.028), akara MoCA gbanwechara / agbanweghị (p = 0.000), na MTx-% C (p = 0.008) bụ ọnụ ọgụgụ dị ịrịba ama; ebe maka MTx-RT ọ bụghị (p = 0.097). Site na ndị ọrịa ahụ a tụlere maka nhazi oke nchoputa nke VaD, ọdịiche dị n'etiti otu (MCI-VaD na VaD) maka akara MoCA gbanwere / agbanweghịp = 0.007) na MTx-% C (p = 0.026) na MTx-RT (p = 0.001) bụ ọnụ ọgụgụ dị ịrịba ama; ebe maka afọ (p = 0.511) na agụmakwụkwọ (p = 0.157) enweghị nnukwu ọdịiche dị n'etiti otu.

Nsonaazụ arụmọrụ nlegharị anya maka nleba anya nke nhụsianya nchoputa site na iji ụmụ akwụkwọ atọ ahọpụtara na mbụ, Logistic Regression, Naïve Bayes, na Nkwado Vector Machine, ka egosiri na Tebụl 5. , ụmụ akwụkwọ atọ ahụ anyị chọpụtara dị ka ndị kacha mma n'ichepụta ihe n'oge gara aga nyere arụmọrụ kachasị agbanwe agbanwe na atụmatụ nhazi ọhụrụ abụọ ahụ. N'ịtụle ndị mmụta n'ofe nke ọ bụla n'ime ụdị nchoputa izizi (AD na VaD), enweghị ọdịiche arụmọrụ nkewa na-agbanwe agbanwe n'etiti ndị mmụta maka MCI-VaD na VaD, n'agbanyeghị na igwe nkwado Vector na-arụkarị ọrụ nke ọma. N'otu aka ahụ, ọ nweghị nnukwu ọdịiche dị n'etiti ndị mmụta maka MCI-AD na ọkwa AD, ọ bụ ezie na Naïve Bayes (NB) nwere ntakịrị uru arụmọrụ karịa Logistic Regression (LR) yana naanị ọtụtụ ihe na-enweghị atụ n'elu Nkwado Vector Machine, yana ohere nke 61.4% na 41.7% n'otu n'otu. N'ofe dataset abụọ ahụ, enwere uru arụmọrụ zuru oke maka igwe Nkwado Vector (SVM), yana Pr (SVM> LR) = 0.819 na Pr (SVM> NB) = 0.934. Ọrụ nhazi ọkwa anyị n'ozuzu ya n'ofe ndị mmụta niile n'ịkọ oke nrịanrịa dị na sub-dataset XL ka mma n'ụdị nchoputa VaD na AD.Pr (VAD> AD) = 0.998).

Isiokwu 5

Nrụpụta ịdị njọ nke nyocha ụlọ ọgwụ dichotomous (AUC; 0.0-1.0) maka onye ọ bụla n'ime ụmụ akwụkwọ atọ kacha eme ihe maka atụmatụ nlegharị anya n'otu n'otu.

Atụmatụ Nlereanya	Ntughari logistic	Naïve Bayes	Akwado igwe vector
MCI-AD megide AD	0.7465	0.7810	0.7443
MCI-VaD megide VaD	0.8033	0.8044	0.8338

A na-egosipụta arụmọrụ kachasị elu maka atụmatụ nhazi ọ bụla obi ike (ọ bụchaghị statistically dị iche iche karịa ndị ọzọ na-adịghị na obi ike).

NKWASỊTA

Nchọpụta mmalite nke mgbanwe na ahụike ọgụgụ isi nwere ihe dị mkpa bara uru na njikwa ahụike onwe onye yana ahụike ọha. N'ezie, ọ bụkwa ihe kacha mkpa na ntọala ụlọ ọgwụ maka ndị ọrịa n'ụwa niile. Ebumnuche a na-ekekọrịta bụ ịdọ aka ná ntị ndị ọrịa, ndị na-elekọta, na ndị na-enye ya ma mee ka ọgwụgwọ kwesị ekwesị na nke dị ọnụ ahịa na ogologo oge maka ndị na-amalite ịmalite ịda mbà n'obi. Ijikọ subsets nke ụlọ ọgwụ/ụlọ ọgwụ (ụlọ ọgwụ) atọ anyị, anyị chọpụtara ndị mmụta atọ kachasị mma (nwere otu ama ama -Naïve Bayes) iji wuo ụdị amụma na-eji. Metrịk arụmọrụ MemTrax nke nwere ike ịkewa ọkwa ahụike nke ezi uche dichotomously (ahụike ọgụgụ isi nkịtị ma ọ bụ MCI) dịka a ga-egosipụta site na nchịkọta nchịkọta MoCA. N'ụzọ doro anya, ịrụ ọrụ nhazi ọkwa n'ozuzu maka ụmụ akwụkwọ atọ ahụ mere ka ọ dịkwuo mma mgbe ụdị anyị jiri naanị atụmatụ anọ nwere ọkwa kachasị elu nke gụnyere metrik arụmọrụ MemTrax ndị a. Ọzọkwa, anyị kpughere ikike akwadoro maka iji otu ndị mmụta na metrik arụmọrụ MemTrax n'ime atụmatụ nhazi nhazi nhazi diagnostic iji mata ọdịiche dị n'ụdị abụọ nke nchọpụta mgbaka: AD na VaD.

Nnwale ebe nchekwa bụ isi na nchọpụta mmalite nke AD [23, 24]. Ya mere, ọ dị mma na MemTrax bụ ihe a na-anabata, na-etinye aka, ma dị mfe itinye n'ọrụ n'ịntanetị. ule nyocha maka ebe nchekwa episodic na ọha mmadụ [6]. Nkwenye ziri ezi na oge nzaghachi site na ọrụ a na-aga n'ihu na-arụ ọrụ na-egosipụta karịsịa n'ịchọpụta n'oge na nhụsianya na-arịwanye elu na nhụsianya na-akpata na usoro neuroplastic metụtara mmụta, ebe nchekwa, na cognition. Nke ahụ bụ, ụdị ebe a dabere na metrik arụmọrụ MemTrax nwere mmetụta na ọ ga-adị ngwa ngwa yana obere ọnụ ahịa na-ekpughe ụkọ neuropathologic n'oge mgbanwe asymptomatic nke ọma tupu enwee nnukwu mfu ọrụ [25]. Ashford et al. nyochara nke ọma ụkpụrụ na akparamagwa nke izi ezi ebe nchekwa na oge nzaghachi na ndị ọrụ ịntanetị sonyeere onwe ha na MemTrax [6]. N'ịkwanyere na nkesa ndị a dị oke mkpa na nhazi kachasị mma na ịmepụta ngwa nlekọta ndị ọrịa dị irè ma dị irè, ịkọwapụta nrịbama ụlọ ọgwụ na oge nzaghachi dị mkpa iji guzobe ntụaka ntọala bara uru maka ụlọ ọgwụ na nyocha nyocha. Uru bara uru nke MemTrax na nyocha AD maka nhụta ọgụgụ isi mmalite na nkwado diagnostic dị iche kwesịrị ka enyocha ya nke ọma n'ihe gbasara ọnọdụ ụlọ ọgwụ ebe enwere ike ịtụle nhụsianya na ọgụgụ isi, mmetụta uche, na ike moto na-emetụta arụmọrụ ule. Na iji mee ka echiche ndị ọkachamara na-agba ume maka ịba uru ụlọ ọgwụ bara uru, ọ dị mkpa na mbụ igosipụta ntụnyere n'ule nyocha ahụike ahụike siri ike, n'agbanyeghị na enwere ike ịmachi nke ikpeazụ site na ngwa ngwa ule dị egwu, agụmakwụkwọ na mgbochi asụsụ, na mmetụta omenala [26]. . N'akụkụ a, ntụnyere dị mma nke MemTrax na nrụpụta ụlọ ọgwụ na MoCA nke a na-ekwukarị dị ka ọkọlọtọ ụlọ ọrụ dị oke mkpa, ọkachasị mgbe ị na-atụle ịdị mfe nke ịba uru yana nnabata onye ọrịa MemTrax.

Nchọgharị gara aga na-atụnyere MemTrax na MoCA na-akọwapụta ezi uche na ihe akaebe mbụ na-akwado nyocha ihe nlere anya anyị [8]. Agbanyeghị, ntụnyere mbụ a jikọtara naanị metrik arụmọrụ MemTrax abụọ ahụ anyị nyochara na ọkwa ọgụgụ isi dịka MoCA siri kpebisie ike wee kọwapụta ọkwa dị iche iche yana ụkpụrụ mbelata. Anyị mekwuru ntule ụlọ ọgwụ MemTrax site n'ịnyocha ụzọ dabere n'ichepụta amụma nke ga-enye nleba anya n'otu n'otu nke paramita ndị ọzọ nwere ike dị mkpa gbasara ọrịa. N'adịghị ka ndị ọzọ, anyị ahụghị uru dị na arụmọrụ nlereanya site na iji mgbazi agụmakwụkwọ (ngbanwe) na akara MoCA ma ọ bụ na-agbanwe mgbanwe ahụike ahụike na-akpa ókè MoCA mkpokọta akara site na 26 ruo 23 akwadoro na mbụ [12, 15]. N'ezie, uru arụmọrụ nhazi ọkwa kwadoro site na iji akara MoCA na-ahazighị ya na ọnụ ụzọ dị elu.

Isi ihe na omume ụlọ ọgwụ

A na-ejikarị mmụta igwe na-arụ ọrụ nke ọma na nke kachasị arụ ọrụ n'ichepụta amụma mgbe data ahụ dị ọtụtụ na akụkụ dị iche iche, ya bụ, mgbe enwere ọtụtụ nleba anya na njiri mara nnukwu uru (na-enye aka). N'agbanyeghị, site na data ndị a dị ugbu a, ụdị enyo enyo nwere naanị atụmatụ anọ ahọpụtara rụrụ nke ọma karịa ndị na-eji njirimara 10 niile. Nke a na-egosi na nchịkọta data ụlọ ọgwụ anyị enweghị njirimara kachasị dabara adaba (oke uru) iji kewaa ndị ọrịa n'ụzọ dị otú a. Ka o sina dị, njirimara ogo agbasiri ike na isi MemTrax arụmọrụ metrics-MTx-% C na MTx-RT-na-akwadosi ike iwulite ụdị nyocha nleba anya n'oge mbụ n'akụkụ ule a dị mfe, dị mfe inye, ọnụ ala ma na-ekpughe nke ọma gbasara ya. arụmọrụ ebe nchekwa, ọ dịkarịa ala ugbu a dị ka ihuenyo mbụ maka ọnụọgụ ọnụọgụ abụọ nke ọnọdụ ahụike uche. Nyere nsogbu na-arị elu na ndị na-enye na usoro ahụike, usoro nyocha nke onye ọrịa na ngwa ụlọ ọgwụ kwesịrị ka e mepụta ya nke ọma na-emesi ike na ịnakọta, nsochi, na ịmegharị àgwà ndị ọrịa ahụ na metrics nwale ndị kasị baa uru, bara uru, na egosipụtara dị irè na nchọpụta nchọpụta. na nkwado nlekọta ndị ọrịa.

Site na metrik MemTrax igodo abụọ ahụ bụ isi na nhazi MCI, onye mmụta anyị na-eme nke ọma (Naïve Bayes) nwere nnukwu amụma amụma n'ọtụtụ ụdị (AUC karịrị 0.90) yana oke ezi-ezi na nha ụgha na-eru nso ma ọ bụ karịa karịa 4. Ngwa ntụgharị asụsụ na-eji onye mmụta a ga-ejide (nke ọma nke ọma) ọtụtụ n'ime ndị nwere ụkọ ọgụgụ isi, ebe ọ na-ebelata ọnụ ahịa nke jikọtara ya na n'ụzọ na-ezighi ezi nkewa onye nwere ahụike ọgụgụ isi dị ka onye nwere ụkọ ọgụgụ isi (ezigbo ụgha) ma ọ bụ na-efunahụ nhazi ahụ n'ime ndị nwere ụkọ ọgụgụ isi (ụgha ụgha). Nke ọ bụla n'ime ọnọdụ ndị a nke nhazi ọkwa na-ezighi ezi nwere ike ịmanye onye ọrịa na ndị na-elekọta ya ibu ọrụ akparamaagwa na-ekwesịghị ekwesị.

Ebe na nyocha nke mbido na nke zuru oke, anyị ji ụmụ akwụkwọ iri niile na atụmatụ nhazi ọ bụla, anyị lekwasịrị anya rịzọlt anyị na nhazi ọkwa atọ na-egosi arụmọrụ siri ike na-agbanwe agbanwe. Nke a bụkwa iji pụta ìhè, dabere na data ndị a, ndị mmụta ga-atụ anya ịrụ ọrụ dabere na ọkwa dị elu na ngwa ụlọ ọgwụ bara uru n'ịchọpụta nhazi ọkwa ọkwa. Ọzọkwa, n'ihi na e bu n'obi ọmụmụ ihe a dị ka nyocha mmeghe maka ịba uru nke mmụta igwe na nyocha ọgụgụ isi na ihe ịma aka ụlọ ọgwụ ndị a na-abịa n'oge, anyị mere mkpebi iji mee ka usoro mmụta dị mfe na n'ozuzu ya, na-eji ntakịrị nlegharị anya. Anyị na-aghọta na ụzọ a nwere ike kpachie ikike nke akọwara onye ọrịa karịa nke ọma. N'otu aka ahụ, ebe ọzụzụ ụdị na-eji naanị n'elu atụmatụ (nzacha obibia) na-agwa anyị n'ihu banyere data ndị a (kpọmkwem na adịghị ike na data anakọtara na pụta ìhè uru na-ebuli dị oké ọnụ ahịa ụlọ ọgwụ oge na akụrụngwa), anyị na-aghọta na ọ bụ akaghi aka warara. oke nke ụdị na, ya mere, niile (na njirimara ndị ọzọ) kwesịrị ịtụle ya na nyocha n'ọdịnihu ruo mgbe anyị nwere profaịlụ doro anya nke njirimara ndị dị mkpa nke ga-adaba na ọnụ ọgụgụ buru ibu. N'ihi ya, anyị na-aghọta nke ọma na ndị ọzọ nsonye na sara mbara na-anọchi anya data na njikarịcha nke ndị a na ụdị ndị ọzọ ga-adị mkpa tupu itinye ha n'ime irè ụlọ ọgwụ ngwa, karịsịa iji nabata comorbidities na-emetụta cognitive arụmọrụ nke a ga-mkpa ka a ga-atụle na n'ihu ụlọ ọgwụ nyocha.

Emeziwanye uru nke MemTrax site n'ichepụta oke ọrịa dabere na nyocha ụlọ ọgwụ dị iche iche. Arụmọrụ nhazi ọkwa ka mma n'ịkọ oke VaD (tụnyere AD) abụghị ihe ijuanya nyere njirimara profaịlụ onye ọrịa na ụdị ndị akọwapụtara maka ahụike vaskụla na ihe ize ndụ strok, ya bụ, ọbara mgbali elu, hyperlipidemia, ọrịa shuga, na (n'ezie) akụkọ ihe mere eme ọrịa strok. Ọ bụ ezie na ọ gaara abụ ihe a na-achọsi ike na nke dabara adaba ka a na-eme otu nyocha ụlọ ọgwụ ahụ na ndị ọrịa nwere ahụ ike nkịtị iji zụọ ndị na-amụ ihe na data ndị a gụnyere ọtụtụ ihe. Nke a kwadoro nke ọma, dịka e bu n'obi MemTrax ka e jiri ya mee ihe maka mmalite mmalite nke ụkọ ọgụgụ isi na nsochi mgbanwe onye ọ bụla. Ọ bụkwa ihe ezi uche dị na ya na nkesa data a na-achọsi ike na dataset VaD nyere aka n'otu akụkụ na arụmọrụ nlegharị anya ka mma. Ihe ndekọ data VaD dabara nke ọma n'etiti klaasị abụọ ahụ, ebe AD dataset nwere ndị ọrịa MCI dị ole na ole adịghị. Karịsịa n'ime obere datasets, ọbụlagodi ihe atụ ole na ole ọzọ nwere ike ime mgbanwe dị iche iche. Echiche abụọ a bụ arụmụka ezi uche dị na ya na-akpata ndịiche dị n'ichepụta ụdị ọrịa siri ike. Otú ọ dị, n'otu n'otu na-ekwu na arụmọrụ ka mma na njirimara ọnụọgụ dataset ma ọ bụ njirimara dị iche iche nke akọwapụtara na ngosi ụlọ ọgwụ a na-atụle bụ akaghi aka. Ka o sina dị, akwụkwọ akụkọ a gosipụtara ịba uru nke ụdị nhazi amụma MemTrax n'ọrụ nkwado nyocha ụlọ ọgwụ na-enye echiche bara uru ma na-akwado nchụso maka nyocha ọzọ na ndị ọrịa n'ofe nke MCI.

Mmejuputa atumatu na egosipụtara ike nke MemTrax na ụdị ndị a na China, ebe asụsụ na omenala dị nnọọ iche na mpaghara ndị ọzọ eji arụ ọrụ (dịka, France, Netherlands, na United States) [7, 8, 27], na-emesi ike ike. maka nnabata zuru ụwa ọnụ yana uru ụlọ ọgwụ nke ikpo okwu dabere na MemTrax. Nke a bụ ihe atụ pụtara ìhè n'ịgbalịsi ike imekọrịta data na ịzụlite ụkpụrụ mba ụwa bara uru yana ihe eji eme ihe maka nyocha ọgụgụ isi bụ nke ahaziri ahazi na ngwa ngwa maka iji n'ụwa niile.

Nzọụkwụ na-esote n'ichepụta mbelata uche na ngwa

Ngwọta ọgụgụ isi na AD na-eme n'ezie na nrụgide, ọ bụghị na ọkwa ma ọ bụ usoro dị iche [28, 29]. Agbanyeghị, n'oge mmalite a, ebumnuche anyị bụ ibu ụzọ guzobe ike anyị iji wuo ihe nlere gụnyere MemTrax nke nwere ike ịmata ọdịiche “nkịtị” na “ọ bụghị nkịtị”. Ihe omuma ihe nleba anya kariri (dịka ọmụmaatụ, onyonyo ụbụrụ, njirimara mkpụrụ ndụ ihe nketa, ihe nrịbama biomarkers, ihe nrịanrịa, na nrịbama arụ ọrụ nke mgbagwoju anya. ihe omume chọrọ ọgụgụ isi njikwa) [30] n'ofe mpaghara ụwa dị iche iche, ọnụ ọgụgụ mmadụ, na ọgbọ dị iche iche iji zụọ na ịzụlite usoro mmụta igwe dị mgbagwoju anya (gụnyere mkpokọta nha nke ọma) ga-akwado ọkwa dị elu nke nhazi ọkwa, ya bụ, ikike ịhazi ìgwè ndị ọrịa nwere. MCI banye n'ime obere obere na nkọwapụta n'akụkụ mbelata ọgụgụ isi. Ọzọkwa, nchọpụta ụlọ ọgwụ na-ejikọta ọnụ maka ndị mmadụ n'otu n'otu n'ofe mpaghara ndị ọrịa dị iche iche dị mkpa ọzụzụ nke ọma ụdịdị ndị a na-agụkọ ọnụ na nke siri ike karịa. Nke a ga-eme ka njikwa ikpe dịpụrụ adịpụ dịkwuo mfe maka ndị nwere ụdị nzụlite, mmetụta, yana profaịlụ njirimara nke akọwapụtara nke ọma wee si otú ahụ kwalite nkwado mkpebi ụlọ ọgwụ na nlekọta onye ọrịa.

Ọtụtụ n'ime nyocha ụlọ ọgwụ dị mkpa ruo ugbu a agwala ndị ọrịa nwere opekata mpe obere mgbaka; na, na omume, ọtụtụ mgbe, a na-anwa enyemaka onye ọrịa naanị n'ọkwa dị elu. Agbanyeghị, n'ihi na mbelata ọgụgụ isi na-amalite nke ọma tupu ezute ụkpụrụ ụlọ ọgwụ maka mgbakasị ahụ, ihuenyo mbido MemTrax etinyere nke ọma nwere ike gbaa ndị mmadụ ume mmụta kwesịrị ekwesị gbasara ọrịa ahụ na n'ọganihu ya ma na-ebute ụzọ n'oge na oge. Ya mere, nchọpụta mmalite nwere ike ịkwado ntinye aka kwesịrị ekwesị sitere na mmega ahụ, nri, nkwado mmetụta uche, na mmekọrịta mmekọrịta ka mma na ntinye aka na ọgwụ na-eme ka mgbanwe ndị metụtara ọrịa na omume na nghọta na otu ma ọ bụ mkpokọta nwere ike ibelata ma ọ bụ nwee ike ịkwụsị ọganihu dementia [31, 32]. . Ọzọkwa, na irè nlele mbụ, Ndị mmadụ n'otu n'otu na ezinụlọ ha nwere ike ịkpali ịtụle ule ụlọ ọgwụ ma ọ bụ nweta ndụmọdụ na nkwado ndị ọzọ na-elekọta mmadụ iji nyere aka dokwuo anya na atụmanya na ebumnuche na ijikwa ọrụ kwa ụbọchị. Nkwado ọzọ na ịba uru bara uru n'ụzọ ndị a nwere ike inye aka n'ibelata ma ọ bụ kwụsị ọganihu MCI, AD, na ADRD maka ọtụtụ ndị mmadụ.

N'ezie, njedebe dị ala nke afọ onye ọrịa n'ọmụmụ ihe anyị anaghị anọchi anya ọnụ ọgụgụ ndị nwere nchegbu ọdịnala na AD. Ka o sina dị, nkezi afọ maka otu ọ bụla ejiri n'ime atụmatụ nhazi nhazi ọkwa dabere na akara MoCA/ọnụ ụzọ na ịdị njọ nchoputa (Table 3) na-egosi na ọnụ ọgụgụ doro anya (karịa 80%) bụ opekata mpe afọ 50. Nkesa a dabara nke ọma maka mkpokọta, na-akwado ike nke ụdị ndị a na ọnụ ọgụgụ mmadụ na-akọwapụta ndị na-emetụtakarị. mmalite mmalite na ọrịa neurocognitive na-arịwanye elu n'ihi AD na VaD. Ọzọkwa, ihe akaebe na-adịbeghị anya na echiche na-emesi ike ihe ndị a ghọtara (dịka, ọbara mgbali elu, oke ibu, ọrịa shuga, na ise siga) nwere ike inye aka na elu n'oge. Ndị okenye na midlife vaskụla ihe ize ndụ na-akpata mmerụ ahụ nke ụbụrụ vaskụla nke na-etolite n'ụzọ siri ike na mmetụta pụtara ìhè ọbụna na nwata. ndị okenye [33-35]. N'ihi ya, ohere nyocha mbụ kacha mma maka ịchọpụta n'oge ogbo mwepu uche na ibido usoro mgbochi dị irè na ntinye aka n'ịkwado mgbaka nke ọma ga-apụta site n'inyocha ihe ndị na-enye aka na ihe ndị na-egosi na mbụ n'ofe afọ dị iche iche, gụnyere oge ntolite na nke nwere ike ọbụna ịbụ nwata (na-achọpụta mkpa mkpụrụ ndụ ihe nketa dị ka apolipoprotein E site na ime nwa).

Na omume, nyocha ụlọ ọgwụ dị mma na usoro dị oke ọnụ maka onyonyo dị elu, profaịlụ mkpụrụ ndụ ihe nketa, na ịlele ihe ndị na-ekwe nkwa biomarkers anaghị adị ngwa ngwa ma ọ bụ ọbụlagodi maka ọtụtụ ndị na-enye ya. Ya mere, n'ọtụtụ oge, nhazi ọkwa ahụike nke mbụ nwere ike nweta ya site na ụdị na-eji metrik ndị ọzọ dị mfe nke onye ọrịa nyere (dịka ọmụmaatụ, nke onwe ya. nsogbu ncheta, ọgwụ ndị dị ugbu a, na njedebe ọrụ oge niile) na njirimara igwe mmadụ nkịtị [7]. Ndebanye aha dịka Mahadum California Ahụike ụbụrụ Ndebanye aha (https://www.brainhealthregistry.org/) [27] na ndị ọzọ nwere oke obosara nke mgbaàmà akọpụtara onwe ya, usoro njiri mara (dịka, ụra na cognition kwa ụbọchị), ọgwụ, ọnọdụ ahụike, na akụkọ ihe mere eme, na Nkọwapụta zuru ezu nke igwe mmadụ ga-enyere aka n'ịzụlite na ịkwado ngwa bara uru nke ụdị ochie ndị a na ụlọ ọgwụ. Ọzọkwa, ule dị ka MemTrax, nke egosipụtara na ọ bara uru n'ịtụle ọrụ ebe nchekwa, nwere ike n'ezie na-enye atụmatụ dị mma nke pathology AD karịa ihe nrịbama ndu. Nyere na akụkụ bụ isi nke pathology AD bụ mmebi nke neuroplasticity na nnukwu mfu nke synapses, nke gosipụtara dị ka episodic. Ebe nchekwa adịghị arụ ọrụ, ihe na-enyocha ebe nchekwa episodic nwere ike n'ezie nye atụmatụ dị mma nke ibu ọrịa ọrịa AD karịa ihe nrịbama ndu na onye ọrịa dị ndụ [36].

N'ụdị amụma niile - ma ọ bụrụ na ejiri data gbagwojuru anya yana mgbakwunye sitere na teknụzụ ọgbara ọhụrụ yana nhụta ụlọ ọgwụ a nụchara anụcha gafee ọtụtụ ngalaba ma ọ bụ ndị nwere oke na njirimara ozi dị ngwa ngwa na njirimara profaịlụ ndị ọrịa dị adị — uru a ghọtara nke ọgụgụ isi. na mmụta igwe bụ na ụdị ihe a ga-esi na ya pụta nwere ike ijikọ na inductively "mụta" site na data ọhụrụ dị mkpa na echiche nke enyere site na iji ngwa na-aga n'ihu. N'ịgbaso ịnyefe teknụzụ bara uru, dị ka a na-etinye ụdị ndị a (na nke a ga-emepe) ma mee ka ọ baa ọgaranya site na ọtụtụ ikpe yana data dị mkpa (gụnyere ndị ọrịa nwere nsogbu nke nwere ike na-ebute ọdịda ọgụgụ isi na-esote), arụmọrụ amụma na nhazi ahụike uche ga-esikwu ike. na-ebute ịba uru nkwado mkpebi ụlọ ọgwụ dị irè karị. Evolushọn a ga-abụ nke ọma na nke ọma na itinye MemTrax n'ime omenala (ezubere maka ike dị) nke ndị na-ahụ maka ahụike nwere ike iji mee ihe ozugbo na ụlọ ọgwụ.

Ihe dị mkpa maka nkwado na ịba uru nke ụdị MemTrax maka nkwado nyocha na nlekọta onye ọrịa bụ nke a na-achọsi ike na data ogologo oge bara uru. Site na ilele na ịdekọ mgbanwe concomitant (ma ọ bụrụ na ọ bụla) na ọnọdụ ụlọ ọgwụ n'ofe zuru oke nke nkịtị site na mmalite MCI, ụdị maka ntule na nhazi nke na-aga n'ihu kwesịrị ekwesị nwere ike ịzụ ma gbanwee ka ndị ọrịa na-eto ma na-agwọ ya. Ya bụ, ịba uru ugboro ugboro nwere ike inye aka na nleba anya ogologo oge nke mgbanwe ọgụgụ isi dị nro, ịdị irè ntinye aka, na idowe nlekọta anya nke ọma. Usoro a dabara nke ọma na omume ụlọ ọgwụ na onye ọrịa na njikwa ikpe.

-agaghị emeli

Anyị na-enwe ekele maka ihe ịma aka na uru dị n'ịchịkọta data ụlọ ọgwụ dị ọcha na ụlọ ọgwụ / ụlọ ọgwụ a na-achịkwa. Ka o sina dị, ọ gaara eme ka ihe nlereanya anyị sikwuo ike ma ọ bụrụ na ihe ndekọ data anyị gụnyere ọtụtụ ndị ọrịa nwere njirimara. Ọzọkwa, kpọmkwem maka ụdị nchoputa anyị, ọ ga-abụrịrị ihe a na-achọsi ike ma dabara adaba ịme otu nyocha ụlọ ọgwụ ahụ na ndị ọrịa nwere ahụike ahụike nkịtị iji zụọ ndị mmụta. Ma dị ka arụ ọrụ nhazi ọkwa dị elu gosipụtara site na iji dataset emechara (naanị atụmatụ anọ kachasị elu), karịa n'ozuzu na ihe nrịba ama ahụike nwere ike ịkawanye ịrụ ọrụ nlegharị anya nwere ọnụ ọgụgụ ka ukwuu nke njirimara na-ahụkarị n'ofe ndị ọrịa niile.

Ụfọdụ ndị so na ya nwere ike na-enwekwa ọrịa ndị ọzọ nwere ike kpalite adịghị ike nke na-agafe agafe ma ọ bụ na-adịghị ala ala. Ndị ọzọ na-abụghị XL sub-dataset ebe ndị ọrịa na-achọpụta ọrịa dị ka ndị nwere AD ma ọ bụ VaD, a naghị achịkọta / kọọ data comorbidity na ọdọ mmiri ndị ọrịa YH, na ihe kachasị na-akọ na njedebe dị anya na KM sub-dataset bụ ọrịa shuga. Otú ọ dị, a na-arụrịta ụka na gụnyere ndị ọrịa n'ime atụmatụ nhazi anyị nwere nsogbu ndị nwere ike ịkpalite ma ọ bụ mee ka ọkwa nke ụkọ ọgụgụ isi dịkwuo elu yana ịrụ ọrụ MemTrax dị ala ga-abụ ihe nnọchiteanya nke ndị ọrịa ezubere iche n'ezie maka nyocha nke mbụ n'ozuzu ya. na ime ihe nlereanya. N'ịga n'ihu, nchọpụta ziri ezi nke ọrịa na-arịa ọrịa nwere ike imetụta arụmọrụ ọgụgụ isi bara uru nke ukwuu maka ịkwalite ụdị na nsonaazụ ngwa nlekọta onye ọrịa.

N'ikpeazụ, ndị ọrịa YH na KM sub-dataset jiri smartphone mee ule MemTrax, ebe ọnụ ọgụgụ dị nta nke ndị ọrịa sub-dataset XL jiri iPad na ndị ọzọ jiri smartphone. Nke a nwere ike iwebata obere ọdịiche metụtara ngwaọrụ na arụmọrụ MemTrax maka nhazi ọkwa MoCA. Otú ọ dị, ọdịiche (ma ọ bụrụ na ọ bụla) na MTx-RT, dịka ọmụmaatụ, n'etiti ngwaọrụ nwere ike ịbụ ihe na-abaghị uru, karịsịa na onye ọ bụla na-enye ule "omume" tupu arụ ọrụ ule edekọ. Ka o sina dị, ịba uru nke ngwaọrụ abụọ a ejiri aka nwere ike mebie ntụnyere na/ma ọ bụ njikọta na nsonaazụ MemTrax ndị ọzọ ebe ndị ọrụ zaghachiri ikwugharị foto site na imetụ oghere oghere na ahụigodo kọmputa.

Isi ihe na akụrụngwa amụma amụma MemTrax

• Ụdị amụma anyị na-arụ ọrụ nke ọma gụnyere metrik arụmọrụ MemTrax ahọpụtara nwere ike ịkewa ọkwa ahụike uche (ahụike nkịtị ma ọ bụ MCI) dịka a ga-egosipụta site na ule MoCA a ma ama.
• Nsonaazụ ndị a na-akwado mwekota nke metrik arụmọrụ MemTrax ahọpụtara n'ime ngwa nyocha ihe nlere amụma amụma maka nrụrụ mmalite mmalite.
• Nhazi nhazi ọkwa anyị gosikwara ike iji arụ ọrụ MemTrax na ngwa maka ịmata oke nrịanrịa dementia.

Nchọpụta akwụkwọ akụkọ ndị a na-ewepụta ihe akaebe doro anya na-akwado ịba uru nke mmụta igwe n'ịwulite ụdị nhazi MemTrax siri ike maka nkwado nyocha na njikwa ikpe ụlọ ọgwụ dị irè yana nlekọta ndị ọrịa maka ndị mmadụ na-enwe nsogbu ọgụgụ isi.

ACKNOWLEDGMENTS

Anyị na-aghọta ọrụ nke J. Wesson Ashford, Curtis B. Ashford, na ndị ọrụ ibe maka ịzụlite na validating online nọgidere na-amata ọrụ na ngwá ọrụ (MemTrax) tinye n'ọrụ ebe a na anyị nwere ekele maka ọtụtụ ndị ọrịa nwere dementia bụ ndị nyere aka na nchọpụta ntọala dị oke mkpa. . Anyị na-ekelekwa Xianbo Zhou na ndị ọrụ ibe ya na SJN Biomed LTD, ndị ọrụ ibe ya na ndị na-arụkọ ọrụ na ụlọ ọgwụ / ụlọ ọgwụ, karịsịa Dr. M. Luo na M. Zhong, bụ ndị nyere aka n'iwebata ndị sonyere n'ọrụ, ịhazi oge ule, na ịnakọta, idekọ, na n'ihu ijikwa data ahụ, yana ndị sonyere n'afọ ofufo bụ ndị nyere oge ha bara uru ma mee mkpebi n'ịme ule na inye. data bara uru ka anyị nyochaa n'ime ọmụmụ ihe a. Nke a MD Scientific Research kwadoro ọmụmụ ihe Mmemme nke Kunming Medical University (Nnye nke 2017BS028 na XL) na Mmemme Nchọpụta nke Ngalaba Sayensị na Nkà na ụzụ Yunnan (Nnye ego 2019FE001 (-222) na XL).

J. Wesson Ashford etinyela akwụkwọ ikike maka ojiji nke njirimara na-aga n'ihu na-aga n'ihu nke akọwara n'akwụkwọ a maka izugbe. ule nke ebe nchekwa.

MemTrax, LLC bụ ụlọ ọrụ Curtis Ashford nwere, ụlọ ọrụ a na-ejikwa ya ule ebe nchekwa usoro akọwara n'akwụkwọ a.

Mkpughe nke ndị ode akwụkwọ dị na ntanetị (https://www.j-alz.com/manuscript-disclosures/19-1340r2).

ule ebe nchekwa mgbaka ule mgbaka ebe nchekwa nwale obere oge ebe nchekwa ọnwụ ule ebule nwale uche nri di iche iche nke akwụkwọ ọgụgụ ọgụgụ isi online — Curtis Ashford - Onye nhazi nyocha nke ọgụgụ isi

References

[1] Ndị otu Alzheimer (2016) 2016 Eziokwu ọrịa Alzheimer na ọnụ ọgụgụ. Ọrịa Alzheimer 12, 459-509.
[2] Gresenz CR , Mitchell JM , Marrone J , Federoff HJ (2019) Mmetụta nke mmalite oge Ọrịa Alzheimer na nsonaazụ ego ezinụlọ. Health Econ 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) Quality mma na neurology: Ntụle ịdị mma dị nro dị nro. Ọrịa akwara 93, 705–713.
[4] Tong T , Thokala P , McMillan B , Ghosh R , Brazier J (2017) Ịdị irè nke iji ule nyocha nke ọgụgụ isi maka ịchọpụta mgbaka na nkwarụ dị nro na nlekọta mbụ. Int J Geriatr uche 32, 1392–1400.
[5] Ashford JW , Gere E , Bayley PJ (2011) Atụ ebe nchekwa na nnukwu ntọala otu na-eji ule njirimara na-aga n'ihu. J Alzheimers Dis 27, 885-895.
[6]	Ashford JW, Tarpin-Bernard F, Ashford CB, Ashford MT (2019) Arụ ọrụ nnabata kọmputa na-aga n'ihu iji tụọ ebe nchekwa episodic. J Alzheimers Dis 69, 385–399.
[7]	Bergeron MF , Landset S , Tarpin-Bernard F , Ashford CB , Khoshgoftaar TM , Ashford JW (2019) Episodic-memory arụmọrụ na igwe mmụta ihe nlereanya maka ịkọ cognitive ọnọdụ ahụike nhazi ọkwa. J Alzheimers Dis 70, 277-286.
[8] van der Hoek MD , Nieuwenhuizen A , Keijer J , Ashford JW (2019) Nnwale MemTrax ma e jiri ya tụnyere montreal cognitive ntụle nke nhụsianya dị nro. J Alzheimers Dis 67, 1045-1054.
[9]	Falcone M , Yadav N , Poellabauer C , Flynn P (2013) Iji ụda ụda dịpụrụ adịpụ maka nhazi nke mmerụ ahụ dị nro nke ụbụrụ. Na 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vancouver, BC, p. 7577–7581.
[10]	Dabek F , Caban JJ (2015) Ịkwalite data buru ibu iji gosipụta ohere nke ịmepụta ọnọdụ uche mgbe mkparịta ụka gasịrị. Procedia Comput Sci 53, 265–273.
[11]	Climent MT , Pardo J , Munoz-Almaraz FJ , Guerrero MD , Moreno L (2018) Mkpebi osisi maka nrịanrịa nrịanrịa nke nhụsianya site n'aka ndị na-ahụ maka ọgwụ obodo. N'ihu ọgwụ 9, 1232.
[12]	Nasreddine ZS , Phillips NA , Bedirian V , Charbonneau S , Whitehead V , Collin I , Cummings JL , Chertkow H (2005) The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: Ngwá ọrụ nyocha dị nkenke maka adịghị ike nghọta dị nro. J Am Geriatr Soc 53, 695–699.
[13]	Yu J, Li J, Huang X (2012) Ụdị Beijing nke nyocha ihe nleba anya nke Montreal dị ka ngwa nyocha dị nkenke maka mmerụ ahụ dị nro: Ọmụmụ obodo. BMC isi mgbaka 12.
[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]	Carson N, Leach L, Murphy KJ (2018) Nlele nyocha nke Montreal Cognitive Assessment (MoCA) cutoff scores. Int J Geriatr uche 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, enwetara Nọvemba 15, 2019.
[18]	R Core Group, R: Asụsụ na gburugburu ebe obibi maka mgbakọ na mwepụ R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/, 2018, enwetara Nọvemba 15, 2019.
[19]	Benavoli A , Corani G , Demsar J , Zaffalon M (2017) Oge maka mgbanwe: Nkuzi maka atụnyere otutu nhazi ọkwa site na nyocha Bayesian. J Mach Mụta Res 18, 1–36.
[20]	Frank E , Ụlọ Nzukọ MA , Witten IH (2016) The WEKA Workbench. N'ime Ngwuputa data: Ngwa na usoro mmụta igwe bara uru, Frank E, Ụlọ Nzukọ 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) Igwe mmụta igwe n'ichepụta ihe mgbagha egwuregwu ụlọ akwụkwọ sekọndrị. Egwuregwu Egwuregwu Med Sci 51, 1362–1371.
[22]	Van Hulse J, Khoshgoftaar TM, Napolitano A (2007) Echiche nnwale na mmụta site na data na-ezighi ezi. N'ime Usoro nke ọgbakọ mba ụwa nke iri abụọ na anọ na mmụta igwe, Corvalis, Oregon, USA, p. 935-942.
[23]	Ashford JW , Kolm P , Colliver JA , Bekian C , Hsu LN (1989) Nyochaa onye ọrịa Alzheimer na Obere-uche steeti: Ihe e ji mara curve analysis.P. J Gerontol 44, 139–146.
[24] Ashford JW, Jarvik L (1985) Ọrịa Alzheimer: Plasticity neuron ọ na-ebute axonal neurofibrillary degeneration? N Engl J Med 313, 388–389.
[25] Jack CR Jr, Therneau TM , Weigand SD , Wiste HJ , Knopman DS , Vemuri P , Lowe VJ , Mielke MM , Roberts RO , Machulda MM , Graff-Radford J , Jones DT , Schwarz CG , Gunter JL . , Rocca WA, Petersen RC (2019) Ọgbasa nke biologically vs clinically kọwaa Alzheimer spectrum entities using the National Institute on Aging-Alzheimer's Nnyocha otu kpuchie. JAMA Neurol 76, 1174–1183.
[26] Zhou X , Ashford JW (2019) Ọganihu na ngwa nyocha maka Ọrịa Alzheimer. Ịka nká 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 Ahụike ụbụrụ Ndebanye aha: ikpo okwu dabere na ịntanetị maka mbanye, nyocha na nleba anya ogologo oge nke ndị sonyere maka ọmụmụ sayensị neuroscience. Ọrịa Alzheimer 14, 1063-1076.
[28] Ashford JW, Schmitt FA (2001) Ịmepụta oge-oge nke 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 ọmụmụ iji zụlite ihe ize ndụ amụma ụdị mgbanwe na nwayọọ nghọta adịghị ike na ndị mmadụ n'otu n'otu nwere ọgụgụ isi. daa. BMJ mepere 9, e028188.
[30] Tarnanas I , Tsolaki A , Wiederhold M , Wiederhold B , Tsolaki M (2015) Ọganihu biomarker afọ ise maka mgbanwe mgbanwe Ọrịa Alzheimer dementia amụma: Otu ihe mgbagwoju anya ihe omume nke akara ndụ ndụ kwa ụbọchị nwere ike mejupụta oghere ndị ahụ? Alzheimers Dement (Amst) 1, 521-532.
[31] McGurran H , Glenn JM , Madero EN , Bott NT (2019) Mgbochi na ọgwụgwọ ọrịa Alzheimer: Usoro ndu nke mmega ahụ. J Alzheimers Dis 69, 311-338.
[32] Mendiola-Precoma J , Berumen LC , Padilla K , Garcia-Alcocer G (2016) Usoro ọgwụgwọ maka mgbochi na ọgwụgwọ ọrịa 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) Mmekọrịta dị n'etiti ihe ize ndụ vaskụla n'ofe okenye na ụbụrụ ụbụrụ n'oge ndụ: Ihe akaebe sitere na otu ọmụmụ ọmụmụ Britain. JAMA Neurol 77, 175–183.
[34]	Seshadri S (2020) Mgbochi nke ịda mbà n'obi-echiche karịa afọ na igbe 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) Mmetụta nke ọbara mgbali systolic na iguzosi ike n'ezi ihe na-acha ọcha na-eto eto na Framingham Obi Ọmụmụ: A cross - ngalaba ọmụmụ. 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) Ịdị mma nke nyocha biomarker maka nkọwa neuropathologically. Ọrịa Alzheimer na ndị okenye nwere nkwarụ. Ann Intern Med 172, 669–677.

Mmekọrịta: [a] Nyocha SIVOTEC, Boca Raton, FL, USA | [b] Ngalaba Kọmputa na Igwe Ọdụdọ na Kọmputa Kọmputa, Mahadum Florida Atlantic, Boca Raton, FL, USA | [c] SJN Biomed LTD, Kunming, Yunnan, China | [d] Center maka Nyocha Alzheimer, Washington Institute of Clinical Research, Washington, DC, USA | [e] Department of Rehabilitation Medicine, Ụlọ Ọgwụ Njikọ Mbụ nke Kunming Medical University, Kunming, Yunnan, China | [f] Ngalaba Neurology, Ụlọ Ọgwụ Ndị Mmadụ Dehong, Dehong, Yunnan, China | [g] Ngalaba Neurology, Ụlọ Ọgwụ Njikọ Mbụ nke Kunming Medical University, Wuhua District, Kunming, Yunnan Province, China | [h] Ebe ọmụmụ ọrịa na mmerụ ahụ metụtara agha, VA Palo Alto Health Care Sistemu, Palo Alto, CA, USA | [i] Department of Psychiatry & Behavioral Sciences, Stanford University School of Medicine, Palo Alto, CA, USA

Nzikọrịta ozi: [*] Mmekọrịta na: Michael F. Bergeron, PhD, FACSM, SIVOTEC Analytics, Boca Raton Innovation Campus, 4800 T-Rex Avenue, Suite 315, Boca Raton, FL 33431, USA. E-mail: mbergeron@sivotecanalytics.com.; Xiaolei Liu, MD, Ngalaba Neurology, Ụlọ Ọgwụ Njikọ Mbụ nke Kunming Medical University, 295 Xichang Road, Wuhua District, Kunming, Yunnan Province 650032, China. E-mail: ring@vip.163.com.

isiokwu: ịka nká, Ọrịa Alzheimer, mgbakasị ahụ, nyocha nke uka