Gagnsemi MemTrax og vélanámslíkana við flokkun vægrar vitrænnar skerðingar

Rannsóknargrein

Höfundar: Bergeron, Michael F. | Landset, Sara | Zhou, Xianbo | Ding, Tao | Khoshgoftaar, Taghi M. | Zhao, Feng | Du, Bo | Chen, Xinjie | Wang, Xuan | Zhong, Lianmei | Liu, Xiaolei| Ashford, J. Wesson

DOI: 10.3233/JAD-191340

Tímarit: Tímarit um Alzheimer-sjúkdómur, vol. 77, nr. 4, bls. 1545-1558, 2020

Abstract

Bakgrunnur:

Útbreidd tíðni og algengi Alzheimer-sjúkdómur og væg vitsmunaleg skerðing (MCI) hefur kallað á brýnt ákall um rannsóknir til að sannreyna snemma uppgötvun vitræna skimun og mat.

Hlutlæg:

Meginmarkmið okkar rannsókna var að ákvarða hvort hægt væri að nota valin MemTrax frammistöðumælikvarða og viðeigandi lýðfræði- og heilsufarseiginleika á áhrifaríkan hátt í forspárlíkönum sem þróuð voru með vélanámi til að flokka vitræna heilsu (eðlilegt á móti MCI), eins og gefur til kynna með Montreal vitsmunalegt mat (MoCA).

aðferðir:

Við gerðum þversniðsrannsókn á 259 fullorðnum sjúklingum í taugalækningum, minnislækningum og innri læknisfræði sem ráðnir voru úr tveimur sjúkrahúsum í Kína. Hver sjúklingur fékk MoCA á kínversku og gaf sjálfum sér stöðuga viðurkenningu MemTrax á netinu minnispróf á netinu sama dag. Forspárflokkunarlíkön voru smíðuð með því að nota vélanám með 10-faldri krossfullgildingu og frammistaða líkans var mæld með því að nota Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC). Líkön voru smíðuð með tveimur MemTrax frammistöðumælingum (prósent rétt, viðbragðstími), ásamt átta algengum lýðfræðilegum og persónulegum eiginleikum.

Niðurstöður:

Með því að bera saman nemendur á völdum samsetningum MoCA stiga og þröskulda, var Naive Bayes almennt besti nemandinn með árangur í flokkun upp á 0.9093. Ennfremur, meðal þriggja efstu nemenda, var MemTrax-undirstaða flokkunarárangur í heild betri með því að nota aðeins efstu fjóra eiginleikana (0.9119) samanborið við að nota alla 10 algengu eiginleikana (0.8999).

Ályktun:

MemTrax árangur er hægt að nýta á áhrifaríkan hátt í forspárlíkani fyrir flokkun vélanáms skimunarforrit til að greina vitræna skerðingu á fyrstu stigum.

INNGANGUR

Viðurkennd (að vísu vangreind) útbreidd tíðni og algengi og samhliða vaxandi læknisfræðileg, félagsleg og opinber heilsa kostnaður og byrði Alzheimerssjúkdóms (AD) og vægrar vitrænnar skerðingar (MCI) eru sífellt erfiðari fyrir alla hagsmunaaðila [1, 2]. Þessi ömurlega og ögrandi atburðarás hefur kallað á brýnt ákall um rannsóknir til að sannreyna snemma uppgötvun vitsmunaleg skimunar- og matstæki fyrir reglulega hagnýt notkun í persónulegum og klínískum aðstæðum fyrir eldri sjúklinga á mismunandi svæðum og íbúum [3]. Þessi tæki verða einnig að gera kleift að þýða upplýsandi niðurstöður óaðfinnanlega í rafrænar sjúkraskrár. Ávinningurinn verður að veruleika með því að upplýsa sjúklinga og aðstoða lækna við að átta sig á umtalsverðum breytingum fyrr og gera þannig fljótari og tímanlegri lagskiptingu, innleiðingu og eftirlit með viðeigandi einstaklingsmiðaðri og hagkvæmari meðferð og umönnun sjúklinga fyrir þá sem byrja að upplifa. vitglöp [3, 4].

Tölvutækið MemTrax tól (https://memtrax.com) er einfalt og stutt samfellt greiningarmat sem hægt er að gefa sjálft á netinu til að mæla krefjandi tímasettan þáttaminni árangur þar sem notandinn bregst við endurteknum myndum en ekki fyrstu kynningu [5, 6]. Nýlegar rannsóknir og hagnýtar afleiðingar í kjölfarið eru farnar að sýna fram á klíníska virkni MemTrax í upphafi AD og MCI skimun smám saman og sameiginlega [5-7]. Hins vegar, bein samanburður á klínískri gagnsemi við núverandi vitræn heilsa mat og hefðbundnir staðlar eru ábyrgir til að upplýsa faglegt sjónarhorn og staðfesta MemTrax gagnsemi við snemmgreiningu og greiningarstuðning. van der Hoek o.fl. [8] bar saman valdar MemTrax frammistöðumælikvarða (viðbragðshraða og hlutfall rétt) við vitræna stöðu eins og hún er ákvörðuð af Montreal Vitsmunalegt mat (MoCA). Hins vegar var þessi rannsókn takmörkuð við að tengja þessar frammistöðumælingar við persónugreiningu á vitsmunalegri stöðu (eins og ákvarðað er af MoCA) og skilgreina hlutfallslegt svið og niðurskurðargildi. Í samræmi við það, til að útvíkka þessa rannsókn og bæta flokkunarframmistöðu og virkni, var aðal rannsóknarspurningin okkar:

• Getur valið MemTrax árangursmælingar einstaklings og viðeigandi lýðfræði og heilsufar uppsetningu eiginleikar nýtast á áhrifaríkan hátt í forspárlíkani sem þróað er með vélanámi til að flokka vitræna heilsu tvískipt (eðlilegt á móti MCI), eins og MoCA-stig manns gefur til kynna?

Í framhaldi af þessu vildum við vita:

• Að meðtöldum sömu eiginleikum, er hægt að nota MemTrax frammistöðubundið vélnámslíkan á áhrifaríkan hátt á sjúkling til að spá fyrir um alvarleika (væg á móti alvarlegum) innan valinna flokka vitsmunalegrar skerðingar eins og myndi ákvarðast af óháðri klínískri greiningu?

Tilkoma og þróun hagnýtrar beitingar gervigreindar og vélanáms við skimun/uppgötvun hefur þegar sýnt fram á sérstaka hagnýta kosti, þar sem forspárlíkön leiðbeina læknum á áhrifaríkan hátt í krefjandi mati á vitrænni/heilaheilsu og stjórnun sjúklinga. Í rannsókninni okkar völdum við svipaða nálgun í MCI flokkunarlíkönum og mismunun á alvarleika vitrænnar skerðingar eins og hún var staðfest með klínískri greiningu úr þremur gagnasettum sem tákna völdum sjálfboðaliða inniliggjandi sjúklingum og göngudeildum frá tveimur sjúkrahúsum í Kína. Með því að nota forspárlíkön fyrir vélanám, auðkenndum við þá nemendur sem stóðu sig best úr hinum ýmsu gagnapakka/nema samsetningum og röðuðum eiginleikum til að leiðbeina okkur við að skilgreina klínískt hagnýtustu líkanaforritin.

Tilgátur okkar voru þær að hægt væri að nota fullgilt MemTrax byggt líkan til að flokka vitræna heilsu tvískipt (eðlilegt eða MCI) byggt á MoCA heildarskoraviðmiðuninni og að hægt sé að nota svipað MemTrax forspárlíkan í raun til að greina alvarleika í völdum flokkum klínískt greindur vitsmunalegt skerðing. Að sýna fram á væntanlegar niðurstöður myndi hjálpa til við að styðja við virkni MemTrax sem snemmgreiningarskjár fyrir vitræna hnignun og vitræna skerðingu. Hagstæður samanburður við meintan staðal í iðnaði sem bætt er við mun auðveldari og fljótlegri notagildi myndi hafa áhrif á að hjálpa læknum að nota þetta einfalda, áreiðanlega og aðgengilega tól sem upphafsskjá til að greina vitsmunalegan vankanta á frumstigi (þar á meðal á frumstigi). Slík nálgun og gagnsemi gæti því leitt til tímabærari og betri lagskiptrar umönnunar og íhlutunar sjúklinga. Þessar framsýnu innsýn og bættar mælikvarðar og líkön gætu einnig verið gagnleg til að draga úr eða stöðva framvindu heilabilunar, þar með talið AD og AD-tengd heilabilun (ADRD).

EFNI OG AÐFERÐIR

Rannsókn íbúa

Á milli janúar 2018 og ágúst 2019 var þversniðsrannsóknum lokið á sjúklingum sem ráðnir voru frá tveimur sjúkrahúsum í Kína. Gjöf MemTrax [5] til einstaklinga 21 árs og eldri og söfnun og greining þessara gagna var endurskoðuð og samþykkt af og stjórnað í samræmi við siðareglur Human Viðfangsverndarnefnd Stanford háskólans. MemTrax og allar aðrar prófanir fyrir þessa heildarrannsókn voru framkvæmdar samkvæmt Helsinki yfirlýsingunni frá 1975 og samþykktar af stofnunarendurskoðunarráði fyrsta tengda sjúkrahússins í Kunming læknaháskólanum í Kunming, Yunnan, Kína. Hver notandi var útvegaður upplýst samþykki eyðublað til að lesa/skoða og samþykkja síðan sjálfviljugur þátttöku.

Þátttakendur voru ráðnir úr hópi göngudeildarsjúklinga á taugalæknastofunni á Yanhua sjúkrahúsinu (YH undirgagnasett) og minnisstöð á First Affiliated Hospital of Kunming Medical Háskóli (XL undirgagnasett) í Peking, Kína. Þátttakendur voru einnig ráðnir frá taugalækningum (XL undirgagnasett) og innri læknisfræði (KM undirgagnasett) inniliggjandi sjúklingum á fyrsta tengda sjúkrahúsinu í Kunming læknaháskólanum. Inntökuskilyrði voru 1) karlar og konur að minnsta kosti 21 árs, 2) hæfni til að tala kínversku (mandarín) og 3) hæfni til að skilja munnlegar og skriflegar leiðbeiningar. Útilokunarviðmið voru sjón- og hreyfiskerðing sem komu í veg fyrir að þátttakendur gætu klárað MemTrax próf, auk vanhæfni til að skilja sérstakar prófunarleiðbeiningar.

Kínversk útgáfa af MemTrax

The online MemTrax prófunarvettvangur var þýddur yfir á kínversku (URL: https://www.memtrax.com.cn) og aðlagast frekar til að nota í gegnum WeChat (Shenzhen Tencent Computer Systems Co. LTD., Shenzhen, Guangdong, Kína) til sjálfstjórnar. Gögn voru geymd á skýjaþjóni (Ali Cloud) staðsettur í Kína og með leyfi frá Alibaba (Alibaba Technology Co. Ltd., Hangzhou, Zhejiang, Kína) af SJN Biomed LTD (Kunming, Yunnan, Kína). Sérstakar upplýsingar um MemTrax og prófgildisviðmið sem notuð eru hér hafa verið lýst áður [6]. Prófið var gefið sjúklingum að kostnaðarlausu.

Námsaðferðir

Fyrir inniliggjandi og göngudeildarsjúklinga er almennur pappírsspurningalisti til að safna lýðfræðilegum og persónulegum upplýsingum eins og aldri, kyni, menntunarárum, starfi, býr einn eða með fjölskyldu, og sjúkrasaga var gefin af meðlimi rannsóknarteymis. Eftir útfyllingu spurningalistans voru MoCA [12] og MemTrax prófin gefin (MoCA fyrst) með ekki meira en 20 mínútur á milli prófa. MemTrax prósent rétt (MTx-% C), meðalviðbragðstími (MTx-RT) og dagsetning og tími prófunarinnar voru skráð á pappír af meðlimi rannsóknarteymisins fyrir hvern þátttakanda sem prófaður var. Útfylltum spurningalistanum og niðurstöðum MoCA var hlaðið inn í Excel töflureikni af rannsakanda sem framkvæmdi prófin og staðfest af samstarfsmanni áður en Excel skrárnar voru vistaðar til greiningar.

MemTrax próf

MemTrax netprófið innihélt 50 myndir (25 einstakar og 25 endurtekningar; 5 sett af 5 myndum af algengum senum eða hlutum) sýndar í tiltekinni gervi-slembi röð. Þátttakandinn myndi (samkvæmt leiðbeiningum) snerta Start hnappinn á skjánum til að hefja prófið og byrja að skoða myndaseríuna og aftur snerta myndina á skjánum eins fljótt og auðið er í hvert sinn sem endurtekin mynd birtist. Hver mynd birtist í 3 sekúndur eða þar til myndin á skjánum var snert, sem varð til þess að næstu mynd var sýnd strax. Með því að nota innri klukku staðbundins tækis var MTx-RT fyrir hverja mynd ákvörðuð með tímanum sem leið frá því að myndin var sýnd þar til þátttakandinn snerti skjáinn til að bregðast við því að myndin væri þekkt sem mynd sem þegar hafði verið sýnd. meðan á prófinu stendur. MTx-RT var tekið upp fyrir hverja mynd, með heilar 3 sek. sem gefur til kynna að engin svörun hafi verið. MTx-% C var reiknað til að gefa til kynna hlutfall endurtekinna og upphafsmynda sem notandinn svaraði rétt (sannt jákvætt + satt neikvætt deilt með 50). Viðbótarupplýsingar um MemTrax stjórnun og framkvæmd, gagnaminnkun, ógild eða „engin svörun“ gögn og aðalgagnagreiningu er lýst annars staðar [6].

MemTrax prófið var útskýrt ítarlega og æfingapróf (með einstökum myndum öðrum en þeim sem notaðar voru í prófinu til að skrá niðurstöður) var veitt þátttakendum á sjúkrahúsinu. Þátttakendur í undirgagnasettum YH og KM tóku MemTrax prófið á snjallsíma sem var hlaðinn með forritinu á WeChat; en takmarkaður fjöldi sjúklinga með XL undirgagnasett notaði iPad og hinir notuðu snjallsíma. Allir þátttakendur tóku MemTrax prófið með rannsóknarrannsakanda sem fylgdist ekki áberandi með.

Vitsmunamat í Montreal

Peking útgáfan af kínverska MoCA (MoCA-BC) [13] var gefið og skorað af þjálfuðum vísindamönnum samkvæmt opinberum prófunarleiðbeiningum. Viðeigandi hefur verið sýnt fram á að MoCA-BC sé áreiðanlegt próf fyrir vitræna skimun á öllum menntunarstigum hjá kínverskum öldruðum [14]. Hvert próf tók um 10 til 30 mínútur í framkvæmd miðað við vitræna hæfileika viðkomandi þátttakanda.

MoCA flokkunarlíkön

Það voru alls 29 nothæfir eiginleikar, þar á meðal tveir MemTrax prófa árangursmælingar og 27 eiginleika sem tengjast lýðfræði og heilsu upplýsingar fyrir hvern þátttakanda. Samanlagt MoCA prófunarstig hvers sjúklings var notað sem vitræna skimun „viðmið“ til að þjálfa forspárlíkön okkar. Í samræmi við það, vegna þess að MoCA var notað til að búa til flokkamerkið, gátum við ekki notað heildarskor (eða eitthvað af MoCA undirmengi stigum) sem sjálfstæðan eiginleika. Við gerðum bráðabirgðatilraunir þar sem við gerðum fyrirmynd (flokkuðum vitræna heilsu sem skilgreind er af MoCA) upprunalegu þremur undirgagnasettum sjúkrahúsa/stofnana fyrir sig og sameinuðum síðan alla eiginleika. Samt sem áður var öllum sömu gagnaþáttunum ekki safnað í hverri hinna fjögurra heilsugæslustöðva sem tákna undirgagnasettin þrjú; þannig að margir eiginleikar okkar í sameinuðu gagnasafninu (þegar allir eiginleikar voru notaðir) voru með mikla tíðni sem vantaði gildi. Við smíðuðum síðan líkön með sameinuðu gagnasafninu með því að nota aðeins sameiginlega eiginleika sem leiddu til betri flokkunarframmistöðu. Þetta var líklega útskýrt af samsetningu þess að hafa fleiri tilvik til að vinna með með því að sameina þrjú undirgagnasett sjúklinga og engum eiginleikum með óeðlilega algengu gildi sem vantaði (aðeins einn eiginleiki í sameinuðu gagnasafninu, vinnutegund, vantaði gildi, sem hefur áhrif á aðeins þrjú sjúklingatilvik), vegna þess að aðeins algengir eiginleikar skráðir á öllum þremur stöðum voru teknir með. Athyglisvert var að við höfðum ekki sérstaka höfnunarviðmiðun fyrir hvern eiginleika sem á endanum var ekki innifalinn í sameinuðu gagnasafninu. Hins vegar, í bráðabirgðalíkönum okkar með sameinuðu gagnasafni, notuðum við fyrst alla eiginleika frá hverju af þremur aðskildum undirgagnasettum sjúklinga. Þetta leiddi víða til líkanafkasta sem var mælanlega lægri en upphaflega bráðabirgðalíkanið á hverju einstöku undirgagnasetti. Þar að auki, þótt flokkunarframmistaða módelanna sem byggð voru með því að nota alla eiginleika var uppörvandi, á milli allra nemenda og flokkunarkerfa, batnaði frammistaða tvöfalt fleiri líkana þegar eingöngu var notaður sameiginlegur eiginleiki. Reyndar, meðal þeirra sem endaði með að vera efstu nemendur okkar, bættust öll líkan nema eitt með því að útrýma óalgengum eiginleikum.

Endanlegt uppsafnað gagnasafn (YH, XL og KM samanlagt) innihélt 259 tilvik, sem hvert um sig táknaði einstakan þátttakanda sem tók bæði MemTrax og MoCA prófin. Það voru 10 sameiginlegir óháðir eiginleikar: MemTrax árangursmælingar: MTx-% C og meðaltal MTx-RT; lýðfræðilegar upplýsingar og sjúkrasöguupplýsingar: aldur, kyn, menntun, starfstegund (blár kragi/hvítur kragi), félagslegur stuðningur (hvort sem próftakinn býr einn eða með fjölskyldu) og já/nei svör við því hvort notandinn hafi saga um sykursýki, blóðfituhækkun eða heilaskaða. Tveir mælikvarðar til viðbótar, MoCA samanlagt skor og MoCA samanlagt skor leiðrétt fyrir áralanga menntun [12], voru notaðar sérstaklega til að þróa háð flokkunarmerki og búa þannig til tvö aðskilin líkanakerfi til að nota á sameinað gagnasafn okkar. Fyrir hverja útgáfu (aðlöguð og óleiðrétt) af MoCA stiginu voru gögnin aftur gerð sérstaklega fyrir tvöfalda flokkun með því að nota tvo mismunandi viðmiðunarþröskulda - hið upphaflega ráðlagða [12] og annað gildi sem notað var og kynnt af öðrum [8, 15]. Í öðrum þröskulda flokkunarkerfinu var sjúklingur talinn hafa eðlilega vitræna heilsu ef hann/hann fékk ≥23 í MoCA prófinu og með MCI ef einkunnin var 22 eða lægri; en í upphaflega ráðlögðu flokkunarsniðinu þurfti sjúklingurinn að fá 26 eða hærra á MoCA til að vera merktur með eðlilega vitræna heilsu.

Síuð gögn fyrir MoCA flokkunarlíkön

Við skoðuðum MoCA flokkunina frekar með því að nota fjórar algengar aðferðir við eiginleikaröðun: Chi-Squared, Gain Ratio, Information Gain og Symmetric Uncertainty. Til bráðabirgða sjónarhorni notuðum við röðunina á allt sameinaða gagnasafnið með því að nota hvert af fjórum líkanakerfum okkar. Allir flokkarar voru sammála um sömu helstu eiginleikana, þ.e. aldur, fjölda ára menntunar og báðar MemTrax árangursmælingar (MTx-% C, meðaltal MTx-RT). Við endurbyggðum síðan líkönin með því að nota hverja eiginleikavalstækni til að þjálfa líkönin á aðeins efstu fjóra eiginleikana (sjá Lögun val hér á eftir).

Síðustu átta afbrigðin af MoCA stigaflokkunarlíkönum eru sýnd í töflu 1.

Tafla 1

Samantekt á afbrigðum líkanakerfis sem notuð eru fyrir MoCA flokkun (Normal Vitsmunaleg heilsa á móti MCI)

Líkanakerfi	Eðlileg vitsmunaleg heilsa (neikvæð flokkur)	MCI (Jákvæður flokkur)
Leiðrétt-23 Ósíuð/síuð	101 (39.0%)	158 (61.0%)
Leiðrétt-26 Ósíuð/síuð	49 (18.9%)	210 (81.1%)
Óaðlöguð-23 Ósíuð/síuð	92 (35.5%)	167 (64.5%)
Óaðlöguð-26 Ósíuð/síuð	42 (16.2%)	217 (83.8%)

Viðkomandi fjöldi og prósentu heildarsjúklinga í hverjum flokki eru aðgreindar með því að leiðrétta stig fyrir menntun (aðlöguð eða óaðlöguð) og flokkunarþröskuld (23 eða 26), eins og það er notað fyrir bæði eiginleikasettin (ósíuð og síuð).

MemTrax byggt klínískt matslíkan

Af þremur upprunalegu undirgagnasettum okkar (YH, XL, KM) voru aðeins XL undirgagnasjúklingarnir sjálfstætt greindir með vitræna skerðingu (þ.e. MoCA stig þeirra voru ekki notuð til að koma á flokkun á eðlilegum á móti skertum). Nánar tiltekið voru XL sjúklingarnir greindir með annað hvort Alzheimers sjúkdómspróf (AD) eða æðavitglöp (VaD). Innan hvers þessara frumgreiningarflokka var frekari tilnefning fyrir MCI. Greiningar á MCI, vitglöpum, taugavitundarröskun í æðum og taugavitrænum röskun vegna AD voru byggðar á sérstökum og áberandi greiningarviðmiðum sem lýst er í Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM-5 [16]. Með hliðsjón af þessum fíngerðu greiningum var tveimur flokkunarlíkanakerfum beitt sérstaklega á XL undirgagnasettið til að greina alvarleikastig (skerðingarstig) fyrir hvern aðalgreiningarflokk. Gögn sem notuð voru í hverju þessara greiningarlíkanakerfa (AD og VaD) innihéldu upplýsingar um lýðfræði og sjúklingasögu, sem og MemTrax árangur (MTx-% C, meðaltal MTx-RT). Hver greining var merkt væg ef hún var tilnefnd MCI; annars var það talið alvarlegt. Við íhuguðum upphaflega að taka MoCA stigið inn í greiningarlíkönin (væg á móti alvarlegum); en við ákváðum að það myndi vinna bug á tilgangi efri forspárlíkanakerfisins okkar. Hér yrðu nemendur þjálfaðir með því að nota aðra eiginleika sjúklinga sem eru aðgengilegir fyrir veitandann og árangursmælingar einfaldara MemTrax prófsins (í stað MoCA) gegn tilvísuninni „gullstaðli“, óháðu klínísku greiningunni. Það voru 69 tilvik í AD greiningargagnagrunninum og 76 tilvik af VaD (tafla 2). Í báðum gagnasöfnunum voru 12 sjálfstæðir eiginleikar. Til viðbótar við 10 eiginleikana sem eru innifalin í MoCA stigaflokkuninni, innihélt saga sjúklings einnig upplýsingar um sögu um háþrýsting og heilablóðfall.

Tafla 2

Samantekt á afbrigðum líkanakerfis sem notuð eru til að flokka alvarleika greiningar (væg á móti alvarlegum)

Líkanakerfi	Mildur (neikvæð flokkur)	Alvarlegur (Jákvæður flokkur)
MCI-AD á móti AD	12 (17.4%)	57 (82.6%)
MCI-VaD á móti VaD	38 (50.0%)	38 (50.0%)

Fjöldi og prósentu heildarsjúklinga í hverjum flokki er aðgreindur eftir aðalgreiningarflokki (AD eða VaD).

Tölfræði

Samanburður á eiginleikum þátttakenda og annarra tölulegra eiginleika milli undirgagnasetta fyrir hverja líkanflokkunaraðferð (til að spá fyrir um MoCA vitræna heilsu og alvarleika greiningar) var gerður með Python forritunarmáli (útgáfa 2.7.1) [17]. Munur á frammistöðu líkansins var upphaflega ákvarðaður með því að nota eins eða tveggja þátta (eftir því sem við á) ANOVA með 95% öryggisbili og Tukey heiðarlegum marktækum mun (HSD) prófinu til að bera saman árangur meðaltals. Þessi athugun á mismun á frammistöðu líkansins var gerð með því að nota blöndu af Python og R (útgáfa 3.5.1) [18]. Við notuðum þessa (að vísu að vísu ekki ákjósanlegasta) nálgun eingöngu sem skynsemishjálp við þetta snemma stigi fyrir upphaflegan samanburð á frammistöðu líkana við að sjá fyrir hugsanlega klíníska notkun. Við notuðum síðan Bayesian signed-rank prófið með því að nota aftari dreifingu til að ákvarða líkurnar á afköstum líkansins [19]. Fyrir þessar greiningar notuðum við bilið –0.01, 0.01, sem táknar að ef tveir hópar voru með minni frammistöðumun en 0.01, þá voru þeir taldir eins (innan svæðis hagnýts jafngildis), eða annars voru þeir ólíkir (einn betri en hinn). Til að framkvæma Bayesian samanburð flokkara og reikna út þessar líkur, notuðum við baycomp bókasafnið (útgáfa 1.0.2) fyrir Python 3.6.4.

Sjálfvirk fyrirmynd

Við smíðuðum forspárlíkön með því að nota tíu heildarafbrigði af líkanakerfum okkar til að spá fyrir um (flokka) niðurstöðu MoCA prófs hvers sjúklings eða alvarleika klínískrar greiningar. Öllum nemendum var beitt og líkönin voru smíðuð með opnum hugbúnaðarvettvangi Weka [20]. Við bráðabirgðagreiningu okkar notuðum við 10 almennt notuð námsalgrím: 5-Næstu nágrannar, tvær útgáfur af C4.5 ákvörðunartré, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, Naïve Bayes, tvær útgáfur af Random Forest, Radial Basis Function Network og Support Vector. Vél. Helstu eiginleikum og andstæðum þessara reiknirita hefur verið lýst annars staðar [21] (sjá viðkomandi viðauka). Þetta voru valdir vegna þess að þeir tákna margs konar mismunandi gerðir nemenda og vegna þess að við höfum sýnt árangur við að nota þá í fyrri greiningum á svipuðum gögnum. Ofur-færibreytustillingar voru valdar úr fyrri rannsóknum okkar sem benda til þess að þær séu sterkar á ýmsum mismunandi gögnum [22]. Byggt á niðurstöðum bráðabirgðagreiningar okkar með því að nota sama sameinaða gagnasafnið með sameiginlegum eiginleikum sem voru notaðir síðar í heildargreiningunni, greindum við þrjá nemendur sem veittu stöðugt sterkan árangur í öllum flokkunum: Logistic Regression, Naive Bayes og Support Vector Machine.

Krossstaðfesting og frammistöðumæling líkana

Fyrir alla forspárlíkanagerð (þar á meðal bráðabirgðagreiningar) var hvert líkan byggt með 10-faldri krossprófun og frammistaða líkans var mæld með því að nota Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC). Krossfullgilding hófst með því að skipta hverju af 10 líkanakerfisgagnasettunum handahófi í 10 jafna hluta (brot), með því að nota níu af þessum hluta til að þjálfa líkanið og þann hluta sem eftir er til prófunar. Þessi aðferð var endurtekin 10 sinnum, með mismunandi hluta sem prófunarsettið í hverri endurtekningu. Niðurstöðurnar voru síðan sameinaðar til að reikna út niðurstöðu/frammistöðu loka líkansins. Fyrir hverja samsetningu nemanda/gagnasetts var allt þetta ferli endurtekið 10 sinnum og gögnunum skipt á annan hátt í hvert skipti. Þetta síðasta skref minnkaði hlutdrægni, tryggði afritunarhæfni og hjálpaði við að ákvarða heildarframmistöðu líkansins. Alls (fyrir MoCA stig og flokkunarkerfi fyrir alvarleika greiningar samanlagt) voru smíðuð 6,600 gerðir. Þetta innihélt 1,800 ósíuð líkön (6 líkanakerfi notuð á gagnasafnið×3 nemendur×10 keyrslur×10 sinnum = 1,800 líkön) og 4,800 síuð líkön (4 líkanakerfi notuð á gagnasafnið×3 nemendur×4 eiginleikavalstækni×10 keyrslur× 10 falt = 4,800 gerðir).

Lögun val

Fyrir síuðu líkönin var val á eiginleikum (með því að nota fjórar eiginleikaröðunaraðferðirnar) framkvæmt innan krossprófunar. Fyrir hverja 10 faldana, þar sem mismunandi 10% gagnasafnsins voru prófunargögnin, voru aðeins fjórir efstu valdir eiginleikar hvers þjálfunargagnasetts (þ.e. hinar níu brotin, eða 90% sem eftir eru af öllu gagnasafninu) notaðir. að smíða módelin. Við gátum ekki staðfest hvaða fjórir eiginleikar voru notaðir í hverri gerð, þar sem þær upplýsingar eru ekki geymdar eða gerðar aðgengilegar innan líkanakerfisins sem við notuðum (Weka). Hins vegar, miðað við samkvæmni í upphaflegu vali okkar á efstu eiginleikum þegar röðun var notuð á allt sameinaða gagnasafnið og í kjölfarið líkt í frammistöðu líkana, þessir sömu eiginleikar (aldur, menntun, MTx-% C og meðal MTx-RT ) eru líklega algengustu fjögur efstu sem notuð eru samhliða vali á eiginleikum í krossstaðfestingarferlinu.

NIÐURSTÖÐUR

Tölulegir eiginleikar þátttakenda (þar á meðal MoCA stig og MemTrax árangursmælingar) á viðkomandi gagnasöfnum fyrir hverja líkanflokkunaraðferð til að spá fyrir um MoCA-vísaða vitræna heilsu (eðlilegt á móti MCI) og alvarleika sjúkdómsins (væg á móti alvarlegum) eru sýndir í töflu 3.

Tafla 3

Eiginleikar þátttakenda, MoCA stig og MemTrax árangur fyrir hverja gerð flokkunarstefnu

Flokkunarstefna	Aldur	Menntun	MoCA leiðrétt	MoCA óaðlöguð	MTx-% C	MTx-RT
MoCA flokkur	61.9 ára (13.1)	9.6 ára (4.6)	19.2 (6.5)	18.4 (6.7)	74.8% (15.0)	1.4 s (0.3)
Alvarleiki greiningarinnar	65.6 ára (12.1)	8.6 ára (4.4)	16.7 (6.2)	15.8 (6.3)	68.3% (13.8)	1.5 s (0.3)

Gildin sem sýnd eru (meðaltal, SD) aðgreind með líkanaflokkunaraðferðum eru dæmigerð fyrir sameinaða gagnasafnið sem notað er til að spá fyrir um MoCA-vísaða vitsmunalega heilsu (MCI á móti eðlilegu) og XL undirgagnasettið aðeins notað til að spá fyrir um alvarleika greiningar (væg á móti alvarlegri).

Fyrir hverja samsetningu af MoCA stigum (leiðrétt/óleiðrétt) og þröskuld (26/23), var tölfræðilegur munur (p = 0.000) í hverjum pörðum samanburði (eðlileg vitsmunaleg heilsa á móti MCI) fyrir aldur, menntun og MemTrax árangur (MTx-% C og MTx-RT). Hvert undirgagnasett sjúklings í viðkomandi MCI flokki fyrir hverja samsetningu var að meðaltali um 9 til 15 árum eldri, tilkynnti um fimm ára færri menntun og hafði óhagstæðari MemTrax frammistöðu fyrir báðar mælikvarða.

Niðurstöður fyrir forspárlíkanaframmistöðu fyrir MoCA stigaflokkunina með því að nota þrjá efstu nemendurna, Logistic Regression, Naïve Bayes og Support Vector Machine, eru sýndar í töflu 4. Þessir þrír voru valdir á grundvelli stöðugt háa frammistöðu nemenda í öllum hinum ýmsu líkönum. beitt á gagnasöfnin fyrir öll líkanakerfin. Fyrir ósíuða gagnasafnið og líkanagerðina gefur hvert gagnagilda í töflu 4 til kynna frammistöðu líkansins byggt á AUC viðkomandi meðaltalinu sem fæst úr 100 líkönunum (10 keyrslur × 10 sinnum) sem byggðar voru fyrir hverja samsetningu nemanda/líkanakerfis, með viðkomandi hæsta frammistöðunemi auðkenndur með feitletrun. En fyrir síaða gagnapakkann endurspegla niðurstöðurnar sem greint er frá í töflu 4 heildarmeðalframmistöðu líkana úr 400 gerðum fyrir hvern nemanda sem notar hverja eiginleikaröðunaraðferðina (4 eiginleikaröðunaraðferðir×10 runur×10 sinnum).

Tafla 4

Niðurstöður tvískiptur MoCA stigaflokkunar (AUC; 0.0–1.0) fyrir hvern þriggja nemenda sem standa sig best fyrir öll viðkomandi líkanakerfi

Eiginleikasett notað	MoCA stig	Niðurskurðarþröskuldur	Logistic afturför	Barnlaus Bayes	Styðjið Vector Machine
Ósíuð (10 eiginleikar)	Lagaður	23	0.8862	0.8913	0.8695
		26	0.8971	0.9221	0.9161
	Óleiðrétt	23	0.9103	0.9085	0.8995
		26	0.8834	0.9153	0.8994
Síað (4 eiginleikar)	Lagaður	23	0.8929	0.8954	0.8948
		26	0.9188	0.9247	0.9201
	Óleiðrétt	23	0.9135	0.9134	0.9122
		26	0.9159	0.9236	0.9177

Með því að nota afbrigði af eiginleikum, MoCA stigum og MoCA stigamörkum, er hæsta frammistaða fyrir hvert líkanakerfi sýnd í feitletrað (ekki endilega tölfræðilega frábrugðin öllum öðrum sem ekki eru í feitletrað fyrir viðkomandi gerð).

Með því að bera saman nemendur á öllum samsetningum MoCA stigaútgáfu og þröskulda (aðlöguð/óleiðrétt og 23/26, í sömu röð) í sameinuðu ósíuða gagnasafninu (þ.e. með því að nota 10 sameiginlega eiginleikana), var Naive Bayes almennt besti árangur nemandans með heildar flokkunarárangur upp á 0.9093. Með hliðsjón af þremur efstu nemendunum, bentu Bayesian-fylgnin með formerkisröðunarprófum til kynna að líkurnar (Pr) af Naive Bayes sem fór betur en Logistic Regression var 99.9%. Þar að auki, á milli Naive Bayes og Support Vector Machine, eru 21.0% líkur á hagnýtu jafngildi í frammistöðu nemenda (þannig 79.0% líkur á því að Naive Bayes standi sig betur en Support Vector Machine), ásamt 0.0% líkum á að Support Vector Machine skili betur, mælanlega styrkir frammistöðukost Naive Bayes. Frekari samanburður á útgáfu MoCA stiga á öllum nemendum/þröskuldum benti til lítils árangurs með því að nota óleiðrétt MoCA stig á móti leiðréttum (0.9027 á móti 0.8971, í sömu röð; Pr (óleiðrétt > leiðrétt) = 0.988). Að sama skapi gaf samanburður á viðmiðunarmörkum fyrir alla nemendur og MoCA stigaútgáfur til kynna lítinn flokkunarárangursforskot með því að nota 26 sem flokkunarþröskuld á móti 23 (0.9056 á móti 0.8942, í sömu röð; Pr (26 > 23) = 0.999). Að lokum, þegar flokkunarframmistaða fyrir líkönin var skoðuð með því að nota aðeins síaðar niðurstöður (þ.e. aðeins fjórir efstu eiginleikar), var Naïve Bayes (0.9143) tölulega besti nemandinn í öllum MoCA stigaútgáfum/þröskuldum. Hins vegar, á öllum aðferðum við röðun eiginleika samanlagt, stóðu allir nemendur sem stóðu sig best á svipaðan hátt. Bayesian árituð stigapróf sýndu 100% líkur á hagnýtu jafngildi milli hvers pars síaðra nemenda. Eins og með ósíuðu gögnin (með því að nota alla 10 algengu eiginleikana) var aftur frammistöðukostur fyrir óleiðréttu útgáfuna af MoCA stiginu (Pr (óleiðrétt > leiðrétt) = 1.000), sem og álíka greinilegt forskot fyrir flokkunarþröskuldinn 26 (Pr (26 > 23) = 1.000). Athyglisvert er að meðalframmistaða hvers af þremur efstu nemendum á öllum MoCA stigaútgáfum/þröskuldum með því að nota aðeins fjóra efstu eiginleikana fór yfir meðalframmistöðu hvers nemanda á ósíuðum gögnum. Það kemur ekki á óvart að flokkunarframmistaða síaðra líkana (með því að nota fjögur efstu eiginleikana) í heildina var betri (0.9119) en ósíaðra líkananna (0.8999), óháð eiginleikaröðunaraðferðarlíkönunum sem voru bornar saman við viðkomandi gerðir sem notuðu öll 10 algengustu eiginleikar. Fyrir hverja eiginleikavalsaðferð voru 100% líkur á frammistöðuforskoti á ósíuðum gerðum.

Með sjúklingum sem eru taldir fyrir alvarleikaflokkun AD greiningar, munur á milli hópa (MCI-AD á móti AD) eftir aldri (p = 0.004), menntun (p = 0.028), MoCA stig leiðrétt/óleiðrétt (p = 0.000), og MTx-% C (p = 0.008) voru tölfræðilega marktækar; en fyrir MTx-RT var það ekki (p = 0.097). Með þeim sjúklingum sem eru taldir fyrir alvarleikaflokkun á VaD greiningu, munur á milli hópa (MCI-VaD á móti VaD) fyrir MoCA stig leiðrétt/óleiðrétt (p = 0.007) og MTx-% C (p = 0.026) og MTx-RT (p = 0.001) voru tölfræðilega marktækar; en miðað við aldur (p = 0.511) og menntun (p = 0.157) það var enginn marktækur munur á milli hópa.

Niðurstöður fyrir forspárlíkanaframmistöðu fyrir flokkun alvarleika greiningar með því að nota þrjá áður valda nemendur, Logistic Regression, Naïve Bayes og Support Vector Machine, eru sýndar í töflu 5. En fleiri rannsakaðir nemendur sýndu aðeins sterkari frammistöðu hver fyrir sig með einum af tveimur klínískum greiningarflokkum , nemendurnir þrír sem við höfðum skilgreint sem hagstæðustu í fyrri líkanagerð okkar buðu upp á samkvæmasta frammistöðu með báðum nýju líkanakerfum. Þegar nemendur voru bornir saman í öllum aðalgreiningarflokkunum (AD og VaD), var enginn stöðugur munur á flokkunarframmistöðu milli nemenda fyrir MCI-VaD á móti VaD, þó að Stuðningsvektorvélin hafi yfirleitt verið meira áberandi. Að sama skapi var enginn marktækur munur á milli nemenda fyrir MCI-AD á móti AD flokkuninni, þó að Naïve Bayes (NB) hefði smá frammistöðu yfirburði yfir Logistic Regression (LR) og bara hverfandi fjölbreytni yfir Support Vector Machine, með líkum upp á 61.4% og 41.7% í sömu röð. Yfir bæði gagnapakkana var heildarframmistöðukostur fyrir Support Vector Machine (SVM), með Pr (SVM > LR) = 0.819 og Pr (SVM > NB) = 0.934. Heildarflokkunarárangur okkar hjá öllum nemendum við að spá fyrir um alvarleika greiningar í XL undirgagnagrunninum var betri í VaD greiningarflokknum samanborið við AD (Pr (VAD > AD) = 0.998).

Tafla 5

Niðurstöður tvískiptur klínískrar greiningar alvarleikaflokkunar (AUC; 0.0–1.0) fyrir hvern þriggja nemenda sem standa sig best í báðum líkanakerfum

Líkanakerfi	Logistic afturför	Barnlaus Bayes	Styðjið Vector Machine
MCI-AD á móti AD	0.7465	0.7810	0.7443
MCI-VaD á móti VaD	0.8033	0.8044	0.8338

Hæsta frammistaða hvers líkanakerfis er sýnd í feitletrað (ekki endilega tölfræðilega frábrugðin öðrum sem ekki eru í feitletrað).

Umræða

Það er mikilvægt að greina snemma breytingar á vitrænni heilsu hagnýt gagnsemi í persónulegri heilsustjórnun og lýðheilsu. Reyndar er það líka mjög forgangsverkefni í klínískum aðstæðum fyrir sjúklinga um allan heim. Sameiginlegt markmið er að gera sjúklingum, umönnunaraðilum og veitendum viðvart og hvetja til fyrri viðeigandi og hagkvæmrar meðferðar og langvarandi umönnunar fyrir þá sem byrja að upplifa vitræna hnignun. Með því að sameina þrjú gagnahlutmengi okkar sjúkrahúsa/stofnana, auðkenndum við þrjá nemendur sem ákjósanlega voru ákjósanlegir (með einn áberandi áberandi – Naive Bayes) til að búa til forspárlíkön með því að nota MemTrax árangursmælingar sem gætu flokkað vitræna heilsuástand á áreiðanlegan hátt tvískipt (eðlileg vitsmunaleg heilsa eða MCI) eins og gefið er til kynna með MoCA heildarskori. Athyglisvert er að heildarflokkunarframmistaða allra þriggja nemenda batnaði þegar líkönin okkar notuðu aðeins fjóra efstu eiginleikana sem innihéldu aðallega þessar MemTrax árangursmælingar. Ennfremur sýndum við rökstuddan möguleika á að nota sömu nemendur og MemTrax árangursmælingar í flokkunarlíkanakerfi fyrir greiningarstuðning til að greina alvarleika tveggja flokka heilabilunargreiningar: AD og VaD.

Minnisprófun er lykilatriði í snemmtækri uppgötvun AD [23, 24]. Þannig er það heppilegt að MemTrax sé ásættanlegt, grípandi og auðvelt að útfæra á netinu skimunarpróf fyrir þáttaminni hjá almenningi [6]. Viðurkenningarnákvæmni og viðbragðstími frá þessu samfellda frammistöðuverkefni er sérstaklega afhjúpandi þegar kemur að því að greina snemma og þróast hrörnun og þar af leiðandi annmarka á taugamyndunarferlum sem tengjast námi, minni og skilningi. Það er að segja að líkönin hér sem byggjast að miklu leyti á MemTrax frammistöðumælingum eru viðkvæm fyrir og eru líklegri til að auðvelda og með lágmarkskostnaði að sýna líffræðilegan taugameinafræðilegan annmarka á bráðabundnu einkennalausu stigi langt fyrir meira virknitap [25]. Ashford o.fl. skoðaði náið mynstur og hegðun nákvæmni greiningarminni og viðbragðstíma hjá netnotendum sem tóku þátt á eigin spýtur með MemTrax [6]. Með því að virða að þessar dreifingar séu mikilvægar í ákjósanlegri líkangerð og þróun gildra og árangursríkra umönnunarumsókna fyrir sjúklinga, er nauðsynlegt að skilgreina klínískt viðeigandi viðurkenningar- og viðbragðstímasnið til að koma á verðmætri grunnviðmiðun fyrir klínískt gagn og rannsóknargildi. Hagnýtt gildi MemTrax í AD skimun fyrir vitsmunalegri skerðingu á frumstigi og stuðningi við mismunagreiningu þarf síðan að skoða betur í samhengi við klínískt umhverfi þar sem hægt er að íhuga fylgikvilla og vitsmunalegan, skynjunar- og hreyfigetu sem hafa áhrif á frammistöðu prófa. Og til að upplýsa faglegt sjónarhorn og hvetja til hagnýtrar klínískrar gagnsemi, er fyrst brýnt að sýna fram á samanburð við þekkt vitsmunalegt heilsumatspróf, jafnvel þó að hið síðarnefnda gæti verið auðþekkjanlega takmarkað af fyrirferðarmiklum prófunarbúnaði, menntun og tungumálafælingum og menningarlegum áhrifum [26] . Í þessu sambandi er hagstæður samanburður á MemTrax í klínískri virkni við MoCA, sem almennt er haldið fram sem iðnaðarstaðall, mikilvægur, sérstaklega þegar vegið er að meiri auðveldri notagildi og samþykki sjúklinga fyrir MemTrax.

Fyrri könnun þar sem MemTrax var borið saman við MoCA varpar ljósi á rökin og bráðabirgðasönnunargögnin sem réttlæta líkanarannsókn okkar [8]. Samt sem áður tengdi þessi fyrri samanburður aðeins tvær helstu MemTrax árangursmælingar sem við skoðuðum við vitræna stöðu eins og hún var ákvörðuð af MoCA og skilgreindum viðkomandi sviðum og mörkunargildum. Við dýpkuðum klínískt gagnsemismat á MemTrax með því að kanna forspárlíkön byggða nálgun sem myndi veita einstaklingsmiðaðari íhugun á öðrum hugsanlegum viðeigandi sjúklingasértækum breytum. Öfugt við aðra fundum við ekki kost á frammistöðu líkansins með því að nota menntunarleiðréttingu (aðlögun) að MoCA stiginu eða í því að breyta vitrænni heilsu aðgreiningu MoCA heildarstigaþröskuldinum frá upphaflega ráðlögðum 26 til 23 [12, 15]. Reyndar var flokkunarframmistöðukosturinn hlynntur að nota óleiðrétt MoCA stig og hærri þröskuldinn.

Lykilatriði í klínískri starfsemi

Vélnám er oft best nýtt og áhrifaríkast í forspárlíkönum þegar gögnin eru umfangsmikil og fjölvídd, það er að segja þegar það eru fjölmargar athuganir og samhliða breitt úrval af mikilvægum eiginleikum (sem leggja sitt af mörkum). Samt, með þessum núverandi gögnum, skiluðu síuðu módelin með aðeins fjórum völdum eiginleikum betur en þær sem notuðu alla 10 algengu eiginleikana. Þetta bendir til þess að samanlagður gagnagrunnur sjúkrahússins okkar hafi ekki klínískt viðeigandi eiginleika (mikið gildi) til að flokka sjúklingana sem best á þennan hátt. Engu að síður styður flokkunaráherslan á helstu MemTrax frammistöðumælikvarða - MTx-% C og MTx-RT - eindregið að byggja upp frumstig vitsmunalegrar skimunarlíkön í kringum þetta próf sem er einfalt, auðvelt í framkvæmd, ódýrt og afhjúpandi með viðeigandi hætti varðandi þetta próf. minni frammistöðu, að minnsta kosti núna sem upphafsskjár fyrir tvöfalda flokkun á vitrænni heilsu. Miðað við sívaxandi álag á veitendur og heilbrigðiskerfi ætti skimunarferlar og klínísk forrit fyrir sjúklinga að vera þróuð á viðeigandi hátt með áherslu á að safna, rekja og móta þá eiginleika sjúklinga og prófunarmælingar sem eru gagnlegust, hagstæðast og reynst árangursrík við greiningu og stuðning við sjúklingastjórnun.

Þar sem MemTrax mælikvarðarnir tveir eru miðlægir í MCI flokkuninni, var besti námsmaðurinn okkar (Naïve Bayes) með mjög mikla forspárárangur í flestum gerðum (AUC yfir 0.90) með hlutfalli sann-jákvæðs til rangs-jákvæðs sem var nálægt eða nokkuð yfir 4 : 1. Þýðing klínísk forrit sem notar þennan nemanda myndi þannig fanga (rétt flokka) lang flesta þá sem eru með vitsmunalegan skort, en lágmarka kostnaðinn sem fylgir því að ranglega flokka einhvern með eðlilega vitræna heilsu sem með vitsmunalegan skort (falskt jákvætt) eða vantar þá flokkun hjá þeim sem eru með vitsmunalegan skort (false negative). Annað hvort þessara atburðarása rangrar flokkunar gæti lagt á sjúklinginn og umönnunaraðila óþarfa sálfélagslega byrði.

Þó að í for- og heildargreiningunum notuðum við alla tíu nemendurna í hverju líkanakerfi, beinum við niðurstöðum okkar að flokkunum þremur sem sýndu stöðugasta sterka frammistöðuna. Þetta var einnig til að varpa ljósi á, byggt á þessum gögnum, þá nemendur sem væntanlega myndu standa sig áreiðanlega á háu stigi í hagnýtri klínískri notkun við að ákvarða vitræna stöðuflokkun. Þar að auki, vegna þess að þessi rannsókn var hugsuð sem inngangsrannsókn á gagnsemi vélanáms á vitrænni skimun og þessum tímabæru klínísku áskorunum, tókum við þá ákvörðun að halda námstækninni einföldum og almennri, með lágmarksstillingu breytu. Við metum að þessi nálgun gæti hafa takmarkað möguleika á þröngri skilgreindum sjúklingasértækum forspárgetum. Sömuleiðis, þó að þjálfun líkananna með því að nota aðeins helstu eiginleikana (síuð nálgun) upplýsir okkur frekar um þessi gögn (sérstakt við galla í gögnum sem safnað er og undirstrikar gildi þess að hagræða dýrmætan klínískan tíma og fjármagn), viðurkennum við að það er ótímabært að þrengja umfang módelanna og þar af leiðandi alla (og aðra eiginleika) ætti að hafa í huga við framtíðarrannsóknir þar til við höfum ákveðnari uppsetningu á forgangseiginleikum sem ættu við um almenna íbúa. Þannig viðurkennum við líka að meira innifalið og almennt dæmigert gögn og hagræðing þessara og annarra líkana væri nauðsynleg áður en þau eru samþætt í skilvirka klíníska notkun, sérstaklega til að koma til móts við fylgikvilla sem hafa áhrif á vitræna frammistöðu sem þyrfti að hafa í huga í frekara klínísku mati.

Notagildi MemTrax var endurbætt með því að móta alvarleika sjúkdómsins á grundvelli aðskildrar klínískrar greiningar. Betri heildarflokkunarframmistaða við að spá fyrir um alvarleika VaD (samanborið við AD) var ekki kemur á óvart miðað við eiginleika sjúklingasniðsins í líkönunum sem eru sértækar fyrir æðaheilbrigði og hættu á heilablóðfalli, þ.e. háþrýstingi, blóðfituhækkun, sykursýki og (að sjálfsögðu) heilablóðfallssaga. Þó hefði verið æskilegra og heppilegra að láta gera sama klíníska matið á samsvöruðum sjúklingum með eðlilega vitsmunalega heilsu til að þjálfa nemendur með þessum innihaldsmeiri gögnum. Þetta er sérstaklega ábyrgt, þar sem MemTrax er ætlað að nota fyrst og fremst til að greina vitsmunalegan vankant snemma á stigi og fylgjast með einstaklingsbreytingum í kjölfarið. Það er líka sennilegt að æskilegri dreifing gagna í VaD gagnapakkanum hafi að hluta stuðlað að tiltölulega betri frammistöðu líkanagerðar. VaD gagnasafnið var í góðu jafnvægi milli þessara tveggja flokka, en AD gagnasafnið með mun færri MCI sjúklinga var það ekki. Sérstaklega í litlum gagnasöfnum geta jafnvel nokkur viðbótartilvik skipt mælanlegan mun. Bæði sjónarmiðin eru eðlileg rök sem liggja til grundvallar mismuninum á frammistöðu sjúkdómsalvarleika líkana. Hins vegar er ótímabært að rekja bætta frammistöðu hlutfallslega til tölulegra eiginleika gagnasafna eða eðlislægum eiginleikum sem eru sérstakir fyrir klínísku framsetninguna sem er til skoðunar. Engu að síður sýndi þessi skáldsaga fram á notagildi MemTrax forspárflokkunarlíkans í hlutverki klínísks greiningarstuðnings veitir dýrmætt sjónarhorn og staðfestir leit að frekari skoðun með sjúklingum yfir samfellu MCI.

Innleiðing og sýnt fram á gagnsemi MemTrax og þessara líkana í Kína, þar sem tungumálið og menningin eru verulega frábrugðin öðrum svæðum í rótgrónu gagnsemi (td Frakklandi, Hollandi og Bandaríkjunum) [7, 8, 27], undirstrikar enn frekar möguleikana fyrir víðtæka alþjóðlega viðurkenningu og klínískt gildi MemTrax vettvangs. Þetta er sannanlega dæmi um að leitast við að samræma gögn og þróa hagnýt alþjóðleg viðmið og líkanaúrræði fyrir vitræna skimun sem eru staðlaðar og auðvelt að aðlaga til notkunar um allan heim.

Næstu skref í líkanagerð og beitingu vitrænnar hnignunar

Vitsmunaleg truflun í AD kemur örugglega fram á samfellu, ekki í stakum stigum eða skrefum [28, 29]. Hins vegar, á þessum fyrstu stigum, var markmið okkar fyrst að koma á getu okkar til að byggja upp líkan sem inniheldur MemTrax sem getur í grundvallaratriðum greint „venjulegt“ frá „ekki eðlilegt“. Meira innifalið reynslugögn (td heilamyndataka, erfðafræðilega eiginleika, lífmerki, fylgisjúkdóma og hagnýt merki flókinna athafnir sem krefjast vitsmunalegrar stjórna) [30] á mismunandi alþjóðlegum svæðum, íbúa og aldurshópum til að þjálfa og þróa flóknari (þar á meðal hæfilega vegin ensemble) vélanámslíkön munu styðja meiri aukna flokkun, það er getu til að flokka hópa sjúklinga með MCI í smærri og afgerandi hlutmengi meðfram vitrænni hnignunarsamfellu. Þar að auki eru samhliða klínískar greiningar fyrir einstaklinga þvert á svæðisbundinna sjúklingahópa nauðsynlegar fyrir þjálfa á áhrifaríkan hátt þessar meira innifalið og fyrirsjáanlega öflugri gerðir. Þetta mun auðvelda sértækari lagskiptri málastjórnun fyrir þá sem hafa svipaðan bakgrunn, áhrif og þrengra skilgreinda einkennandi vitræna snið og þannig hámarka klínískan ákvarðanastuðning og umönnun sjúklinga.

Mikið af viðeigandi klínískum rannsóknum hingað til hefur beint til sjúklinga með að minnsta kosti væga heilabilun; og í reynd er of oft reynt að inngripa sjúklinga aðeins á langt stigi. Hins vegar, vegna þess að vitsmunaleg hnignun byrjar löngu áður en klínísk viðmið fyrir heilabilun eru uppfyllt, gæti MemTrax-undirstaða snemmskoðun á áhrifaríkan hátt hvatt til viðeigandi fræðslu einstaklinga um sjúkdóminn og framvindu hans og hvatt til fyrri og tímabærari inngripa. Snemma uppgötvun gæti því stutt viðeigandi þátttöku, allt frá hreyfingu, mataræði, tilfinningalegum stuðningi og bættri félagsmótun til lyfjafræðilegrar íhlutunar og styrkt sjúklingatengdar breytingar á hegðun og skynjun sem eitt og sér eða samanlagt gæti dregið úr eða hugsanlega stöðvað framvindu heilabilunar [31, 32] . Þar að auki, með árangursríkum snemmskoðun, geta einstaklingar og fjölskyldur þeirra verið beðnir um að íhuga klínískar rannsóknir eða fá ráðgjöf og annan félagslegan stuðning til að hjálpa til við að skýra væntingar og fyrirætlanir og stjórna daglegum verkefnum. Frekari staðfesting og útbreitt hagnýt notagildi á þennan hátt gæti verið lykilatriði í að draga úr eða stöðva framvindu MCI, AD og ADRD fyrir marga einstaklinga.

Reyndar táknar lægsta aldursbil sjúklinga í rannsókn okkar ekki þýðið sem hefur hefðbundnar áhyggjur af AD. Engu að síður undirstrikar meðalaldur hvers hóps sem notaður er í flokkunarlíkanakerfunum byggt á MoCA skori/þröskuldi og alvarleika greiningar (tafla 3) að hreinn meirihluti (yfir 80%) sé að minnsta kosti 50 ára. Þessi dreifing er því mjög viðeigandi fyrir alhæfingu, sem styður notagildi þessara líkana í þýðinu sem einkennir þá sem eru venjulega fyrir áhrifum af snemma upphaf og vaxandi taugavitræn veikindi vegna AD og VaD. Nýlegar vísbendingar og sjónarhorn leggja einnig áherslu á þá viðurkenndu þætti (td háþrýsting, offitu, sykursýki og reykingar) sem geta hugsanlega stuðlað að hærra snemma æðaáhættustig fyrir fullorðna og á miðjum aldri og þar af leiðandi lúmskur heilaskaði sem þróast lævíslega með augljósum áhrifum jafnvel hjá ungum fullorðnir [33–35]. Í samræmi við það er ákjósanlegasta frumskimunartækifæri til að greina snemma stig vitsmunaskorts og hefja árangursríkar forvarnir og íhlutunaraðferðir til að takast á við heilabilun mun koma fram við að kanna áhrifaþætti og forsöguvísa á aldurssviðinu, þar á meðal snemma á fullorðinsárum og hugsanlega jafnvel barnæsku (takið eftir mikilvægi erfðaþátta eins og apólípóprótein E frá fyrstu meðgöngu).

Í reynd eru gildar klínískar greiningar og kostnaðarsamar aðferðir við háþróaða myndgreiningu, erfðagreiningu og mælingar á efnilegum lífmerkjum ekki alltaf aðgengilegar eða jafnvel framkvæmanlegar fyrir marga þjónustuaðila. Þannig gæti í mörgum tilfellum þurft að fá upphaflega heildarflokkun vitsmunalegrar heilsuástands út frá líkönum sem nota aðrar einfaldar mælikvarða sem sjúklingurinn gefur upp (td sjálfskýrt minni vandamál, núverandi lyf og venjubundin virknitakmarkanir) og algengar lýðfræðilegar eiginleikar [7]. Skráningar eins og University of California Heiliheilsa Registry (https://www.brainhealthregistry.org/) [27] og aðrir með eðlislægt meiri víðsýni af sjálfsgreindum einkennum, eigindlegum mælikvörðum (td svefn og hversdagsvitund), lyfjum, heilsufari og sögu, og Ítarlegri lýðfræði mun vera mikilvægur í að þróa og staðfesta hagnýta beitingu þessara frumstæðari líkana á heilsugæslustöðinni. Ennfremur getur próf eins og MemTrax, sem hefur sýnt fram á notagildi við mat á minnisvirkni, í raun gefið verulega betra mat á AD meinafræði en líffræðileg merki. Í ljósi þess að kjarnaeinkenni AD meinafræði er truflun á taugateygni og yfirgnæfandi flókið tap á taugamótum, sem kemur fram sem tilfallandi truflun á minni, mælikvarði sem metur tilfallandi minni gæti í raun gefa betra mat á sjúkdómsálagi AD en líffræðileg merki hjá lifandi sjúklingi [36].

Með öllum forspárlíkönum - hvort sem þeim er bætt upp með flóknum og innihaldsríkum gögnum frá nýjustu tækni og fágaðri klínískri innsýn á mörgum sviðum eða þeim takmörkuðum við grunn- og aðgengilegri upplýsingar sem einkenna núverandi sjúklingasnið - hinn viðurkenndi kostur gervigreindar og vélanám er að líkönin sem myndast geta myndað og „lært“ á inductively "lært" frá viðeigandi nýjum gögnum og sjónarhorni sem viðvarandi notkun forrita gefur. Í kjölfar hagnýtrar tækniyfirfærslu, þar sem módelunum hér (og á að þróa) er beitt og auðgað með fleiri tilfellum og viðeigandi gögnum (þar á meðal sjúklingum með fylgikvilla sem gætu komið fram með í kjölfarið vitrænni hnignun), verður spáframmistaða og vitræna heilsuflokkun öflugri, sem leiðir til skilvirkari klínískrar ákvarðanastuðnings. Þessi þróun verður fullkomnari og raunhæfari að veruleika með því að fella MemTrax inn í sérsniðna (miðaða við tiltæka getu) vettvangi sem heilbrigðisstarfsmenn gætu notað í rauntíma á heilsugæslustöðinni.

Mikilvægt fyrir löggildingu og notagildi MemTrax líkansins fyrir greiningarstuðning og umönnun sjúklinga eru mjög eftirsótt marktæk lengdargögn. Með því að fylgjast með og skrá samhliða breytingar (ef einhverjar eru) á klínísku ástandi á fullnægjandi svið af eðlilegum MCI á fyrstu stigum, er hægt að þjálfa og breyta líkönin fyrir viðeigandi áframhaldandi mat og flokkun eftir því sem sjúklingar eldast og eru meðhöndlaðir. Það er að segja, endurtekin gagnsemi getur aðstoðað við langsum mælingar á vægum vitrænum breytingum, skilvirkni inngripa og viðhalda upplýstri lagskiptri umönnun. Þessi nálgun fellur betur að klínískri vinnu og meðferð sjúklinga og tilfella.

Takmarkanir

Við kunnum að meta áskorunina og gildið í því að safna hreinum klínískum gögnum á stýrðu heilsugæslustöð/sjúkrahúsum. Engu að síður hefði það styrkt líkanagerð okkar ef gagnasöfnin okkar innihéldu fleiri sjúklinga með sameiginlega eiginleika. Þar að auki, sérstaklega fyrir greiningarlíkan okkar, hefði verið æskilegra og viðeigandi að láta gera sama klíníska mat á samsvörun sjúklinga með eðlilega vitræna heilsu til að þjálfa nemendur. Og eins og undirstrikað er af hærri flokkunarframmistöðu með því að nota síaða gagnasafnið (aðeins fjórir efstu eiginleikarnir), almennari og vitræna heilsuráðstafanir/vísar hefðu líklega batnað frammistöðu líkana með fleiri sameiginlegum eiginleikum hjá öllum sjúklingum.

Sumir þátttakendur gætu hafa verið að upplifa aðra sjúkdóma samhliða sem gætu hafa valdið tímabundnum eða langvarandi vitsmunalegum annmörkum. Annað en XL undirgagnasafnið þar sem sjúklingarnir voru greiningarlega flokkaðir sem annað hvort með AD eða VaD, var ekki safnað/tilkynnt um fylgisjúkdóma í YH sjúklingahópnum og langmestu tilkynnt um fylgisjúkdóminn í KM undirgagnagrunninum var sykursýki. Það má hins vegar deila um að það að taka sjúklinga inn í líkanakerfi okkar með fylgikvilla sem gætu valdið eða aukið á vitsmunalegum skortsstigi og þar af leiðandi minni MemTrax-frammistöðu væri meira dæmigert fyrir raunverulega miða sjúklingahópinn fyrir þessa almennari snemmtæku vitræna skimun. og módelaðferð. Þegar lengra er haldið er nákvæm greining á fylgisjúkdómum sem hugsanlega hafa áhrif á vitræna frammistöðu í stórum dráttum gagnleg til að fínstilla líkanin og þar af leiðandi umsóknir um umönnun sjúklinga.

Að lokum notuðu YH og KM undirgagnasjúklingarnir snjallsíma til að taka MemTrax prófið, en takmarkaður fjöldi XL undirgagnasjúklinganna notuðu iPad og hinir notuðu snjallsíma. Þetta gæti hafa komið upp minniháttar tækistengdum mun á MemTrax frammistöðu fyrir MoCA flokkunarlíkanið. Hins vegar væri munur (ef einhver er) á MTx-RT, til dæmis, á milli tækja líklega hverfandi, sérstaklega þar sem hver þátttakandi fær „æfinga“ próf rétt fyrir skráðan árangur í prófinu. Engu að síður getur notagildi þessara tveggja handfesta tækja hugsanlega dregið úr beinum samanburði við og/eða samþættingu við aðrar MemTrax niðurstöður þar sem notendur svöruðu endurteknum myndum með því að snerta bilstöngina á tölvulyklaborði.

Lykilatriði í MemTrax forspárlíkönum

• • Bestu forspárlíkönin okkar sem ná yfir valdar MemTrax frammistöðumælingar gætu flokkað vitræna heilsuástand á áreiðanlegan hátt (eðlileg vitræna heilsa eða MCI) eins og hið almenna MoCA próf gefur til kynna.
• • Þessar niðurstöður styðja samþættingu valinna MemTrax frammistöðumælinga í flokkunarforspárlíkönskimunarforrit fyrir vitræna skerðingu á frumstigi.
• • Flokkunarlíkan okkar leiddi einnig í ljós möguleika á að nýta MemTrax frammistöðu í forritum til að greina alvarleika heilabilunargreiningar.

Þessar nýjustu niðurstöður staðfesta endanlega sönnunargögn sem styðja notagildi vélanáms við að byggja upp aukin öflug MemTrax-byggð flokkunarlíkön fyrir greiningarstuðning við árangursríka klíníska málastjórnun og umönnun sjúklinga fyrir einstaklinga sem upplifa vitræna skerðingu.

Þakkir

Við viðurkennum vinnu J. Wesson Ashford, Curtis B. Ashford og samstarfsfélaga fyrir að þróa og staðfesta samfellda viðurkenningarverkefnið og tólið á netinu (MemTrax) sem notað er hér og við erum þakklát þeim fjölmörgu sjúklingum með heilabilun sem lögðu sitt af mörkum til mikilvægra grunnrannsókna . Við þökkum einnig Xianbo Zhou og samstarfsfólki hans hjá SJN Biomed LTD, samstarfsfólki hans og samstarfsaðilum á sjúkrahúsum / heilsugæslustöðvum, sérstaklega Dr. M. Luo og M. Zhong, sem hjálpuðu til við ráðningu þátttakenda, tímasetningu á prófum og söfnun, skráningu og framhliða umsjón með gögnunum, og sjálfboðaliðar þátttakendur sem gáfu dýrmætan tíma sinn og skuldbundu sig til að taka prófin og veita þau metnu gögn sem við getum lagt mat á í þessari rannsókn. Þetta rannsóknin var að hluta studd af MD Scientific Research Námsbraut Kunming læknaháskólans (styrkur nr. 2017BS028 til XL) og rannsóknaráætlunar Yunnan vísinda- og tæknideildar (styrkur nr. 2019FE001 (-222) til XL).

J. Wesson Ashford hefur lagt inn einkaleyfisumsókn fyrir notkun á sértæku samfelldu viðurkenningarhugmyndinni sem lýst er í þessari grein fyrir almenna prófun á minni.

MemTrax, LLC er fyrirtæki í eigu Curtis Ashford, og þetta fyrirtæki stjórnar minnisprófun kerfi sem lýst er í þessari grein.

Upplýsingar höfunda fáanlegar á netinu (https://www.j-alz.com/manuscript-disclosures/19-1340r2).

HEIMILDIR

[1] Alzheimer-samtökin (2016) 2016 Alzheimer-sjúkdómur staðreyndir og tölur. Alzheimersvitglöp 12, 459–509.
[2] Gresenz CR , Mitchell JM , Marrone J , Federoff HJ (2019) Áhrif snemma stigs Alzheimer-sjúkdómur um fjárhagsafkomu heimilanna. Heilsuhagfræði 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) Gæðaaukning í taugafræði: Væg vitræna skerðing gæðamælingasett. Neurology 93, 705–713.
[4] Tong T , Thokala P , McMillan B , Ghosh R , Brazier J (2017) Kostnaðarhagkvæmni við notkun vitsmunaleg skimunarpróf til að greina heilabilun og væga vitræna skerðingu í heilsugæslunni. Int J Geriatr Psychiatry 32, 1392–1400.
[5] Ashford JW, Gere E, Bayley PJ (2011) Mæling á minni í stórum hópstillingum með því að nota stöðugt greiningarpróf. J Alzheimers Dis 27, 885-895.
[6]	Ashford JW, Tarpin-Bernard F, Ashford CB, Ashford MT (2019) Tölvustýrð samfelld viðurkenning verkefni til að mæla þáttaminni. J Alzheimers Dis 69, 385-399.
[7]	Bergeron MF , Landset S , Tarpin-Bernard F , Ashford CB , Khoshgoftaar TM , Ashford JW (2019) Árangur af þáttaminni í vélanámslíkönum til að spá fyrir um flokkun á vitrænni heilsu. J Alzheimers Dis 70, 277-286.
[8] van der Hoek MD , Nieuwenhuizen A , Keijer J , Ashford JW (2019) The MemTrax próf samanborið við mat á vitsmunalegu mati í Montreal á vægri vitrænni skerðingu. J Alzheimers Dis 67, 1045-1054.
[9]	Falcone M, Yadav N, Poellabauer C, Flynn P (2013) Notkun einangraðra sérhljóða til að flokka væga heilaskaða. Árið 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vancouver, BC, bls. 7577–7581.
[10]	Dabek F, Caban JJ (2015) Notkun stórra gagna til að búa til líkan af líkum á að þróa sálrænar aðstæður eftir heilahristing. Procedia Comput Sci 53, 265–273.
[11]	Climent MT , Pardo J , Munoz-Almaraz FJ , Guerrero MD , Moreno L (2018) Ákvörðunartré fyrir snemma greiningu á vitrænni skerðingu hjá samfélagslyfjafræðingum. Front Pharmacol 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: Stutt skimunartæki fyrir væga vitræna skerðingu. J Am Geriatr Soc 53, 695–699.
[13]	Yu J, Li J, Huang X (2012) Peking útgáfan af vitsmunalegu mati í Montreal sem stutt skimunartæki fyrir væga vitræna skerðingu: samfélagsrannsókn. BMC Psychiatry 12, 156.
[14]	Chen KL , Xu Y , Chu AQ , Ding D , Liang XN , Nasreddine ZS , Dong Q , Hong Z , Zhao QH , Guo QH (2016) Staðfesting á kínversku útgáfunni af vitsmunalegu mati í Montreal til að skima væga vitræna skerðingu. J Am Geriatr Soc 64, e285–e290.
[15]	Carson N , Leach L , Murphy KJ (2018) Endurskoðun á Montreal Cognitive Assessment (MoCA) mörkum. Int J Geriatr Psychiatry 33, 379–388.
[16]	American Psychiatric Association (2013) Task Force Greiningar- og tölfræðihandbók um geðraskanir: DSM-5™, American Psychiatric Publishing, Inc., Washington, DC.
[17]	Python. Python Software Foundation, http://www.python.org, Skoðað 15. nóvember 2019.
[18]	R Core Group, R: Tungumál og umhverfi fyrir tölfræði R Foundation for Statistical Computing, Vín, Austurríki. https://www.R-project.org/, 2018, Skoðað 15. nóvember 2019.
[19]	Benavoli A , Corani G , Demšar J , Zaffalon M (2017) Tími fyrir breytingu: Kennsla til að bera saman marga flokkara með Bayesískri greiningu. J Mach Learn Res 18, 1–36.
[20]	Frank E , Hall MA , Witten IH (2016) WEKA vinnubekkurinn. Í Gagnanám: Hagnýt vélanámstæki og tækni, Frank E, Hall MA, Witten IH, Pal CJ, ritstj. 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) Vélanám í líkanagerð framhaldsskólaíþrótta heilahristingseinkennum. Med Sci Sports Exerc 51, 1362–1371.
[22]	Van Hulse J, Khoshgoftaar TM, Napolitano A (2007) Tilraunasjónarmið um að læra af ójafnvægi gagna. Í Fundargerð 24. alþjóðlegu ráðstefnunnar um vélanám, Corvalis, Oregon, Bandaríkjunum, bls. 935-942.
[23]	Ashford JW , Kolm P , Colliver JA , Bekian C , Hsu LN (1989) Alzheimer sjúklingamat og smá-geðrænt ástand: Atriði einkennandi ferilgreining.P. J Gerontol 44, 139–146.
[24] Ashford JW, Jarvik L (1985) Alzheimer sjúkdómur: Gefur mýkt taugafruma tilhneigingu til hrörnunar á taugatrefjum? 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 ML , , Rocca WA, Petersen RC (2019) Algengi líffræðilega vs klínískt skilgreindra Alzheimer litrófseiningar með því að nota National Institute on Aging-Alzheimer's Félagsrannsóknir ramma. JAMA Neurol 76, 1174–1183.
[26] Zhou X , Ashford JW (2019) Framfarir í skimunartækjum fyrir Alzheimer-sjúkdómur. Aging Med 2, 88–93.
[27] Weiner MW, Nosheny R, Camacho M, Truran-Sacrey D, Mackin RS, Flenniken D, Ulbricht A, Insel P, Finley S, Fockler J, Veitch D (2018) Heiliheilsa Registry: Nettengdur vettvangur fyrir ráðningar, mat og langtímavöktun þátttakenda í taugavísindarannsóknum. Alzheimersvitglöp 14, 1063–1076.
[28] Ashford JW, Schmitt FA (2001) Líkan á tímaferli Alzheimer heilabilun. Curr Psychiatry Rep 3, 20–28.
[29]	Li X , Wang X , Su L , Hu X , Han Y (2019) Kínverska lengdarrannsókn á vitsmunalegri hnignun (SILCODE): Bókun fyrir kínverska lengdarathugunarrannsókn til að þróa áhættuspálíkön um breytingu yfir í væga vitræna skerðingu hjá einstaklingum með huglæga vitsmuni. hnignun. BMJ Open 9, e028188.
[30] Tarnanas I , Tsolaki A , Wiederhold M , Wiederhold B , Tsolaki M (2015) Fimm ára framfarabreytileiki lífmerkja fyrir Alzheimerssjúkdómur vitglöp spá: Getur flókin hljóðfærastarfsemi daglegs lífs fyllt upp í eyðurnar? Alzheimersvitglöp (Amst) 1, 521–532.
[31] McGurran H , Glenn JM , Madero EN , Bott NT (2019) Forvarnir og meðferð við Alzheimerssjúkdómi: Líffræðilegir hreyfingar æfingar. J Alzheimers Dis 69, 311-338.
[32] Mendiola-Precoma J , Berumen LC , Padilla K , Garcia-Alcocer G (2016) Meðferð fyrir forvarnir og meðferð Alzheimerssjúkdóms. 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) Tengsl milli æðaáhættu á fullorðinsárum og heilasjúkdóma seint á ævinni: Sönnunargögn frá breskum fæðingarhópi. JAMA Neurol 77, 175–183.
[34]	Seshadri S (2020) Forvarnir gegn heilabilunarhugsun umfram aldur og amyloid kassa. 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) Áhrif slagbilsþrýstings á heilleika hvíta efnisins í ungum fullorðnum í Framingham Heart Study: A Cross -hlutanám. 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) Nákvæmni lífmerkjaprófa fyrir taugameinafræðilega skilgreinda Alzheimer-sjúkdómur hjá eldri fullorðnum með heilabilun. Ann Intern Med 172, 669–677.

Tengsl: [a] SIVOTEC Analytics, Boca Raton, FL, Bandaríkjunum | [b] Deild tölvu- og rafmagnsverkfræði og tölvunarfræði, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, Bandaríkjunum | [c] SJN Biomed LTD, Kunming, Yunnan, Kína | [d] Miðstöð fyrir Rannsóknir á Alzheimer, Washington Institute of Clinical Research, Washington, DC, Bandaríkin | [e] Endurhæfingarlækningadeild, fyrsta tengda sjúkrahúsið við læknaháskólann í Kunming, Kunming, Yunnan, Kína | [f] Taugalækningadeild, Dehong People's Hospital, Dehong, Yunnan, Kína | [g] Taugadeild, fyrsta tengda sjúkrahúsið við læknaháskólann í Kunming, Wuhua-héraði, Kunming, Yunnan héraði, Kína | [h] Rannsóknamiðstöð um stríðstengda veikindi og meiðsli, VA Palo Alto Heilsugæsla System, Palo Alto, CA, Bandaríkin | [i] Deild geð- og atferlisvísinda, Stanford University School of Medicine, Palo Alto, CA, Bandaríkjunum

Bréfaskipti: [*] Bréfaskipti við: Michael F. Bergeron, PhD, FACSM, SIVOTEC Analytics, Boca Raton Innovation Campus, 4800 T-Rex Avenue, Suite 315, Boca Raton, FL 33431, Bandaríkjunum. Netfang: mbergeron@sivotecanalytics.com.; Xiaolei Liu, læknir, taugalækningadeild, fyrsta tengda sjúkrahúsi Kunming læknaháskólans, 295 Xichang Road, Wuhua District, Kunming, Yunnan héraði 650032, Kína. Netfang: ring@vip.163.com.

Lykilorð: Öldrun, Alzheimer-sjúkdómur, heilabilun, fjöldaskimun