Tes MemTrax Dibandhingake karo Estimasi Penilaian Kognitif Montreal babagan Gangguan Kognitif Ringan

Tipe artikel: MemTrax Research artikel

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

Panjenengan saged mbiyantu Wikipedia ngembangaken.  Universitas Stanford, Stanford, CA, USA - Departemen Psikiatri lan Ilmu Perilaku, Pusat Riset Terapan Pangan lan Susu, Universitas Ilmu Terapan Van Hall Larenstein, Leeuwarden, Walanda | Fisiologi Manungsa lan Kewan, Universitas Wageningen, Wageningen, Walanda | Pusat Studi Penyakit lan Cedera sing Gegandhengan karo Perang, VA Palo Alto HCS, Palo Alto, CA, AS

DOI: 10.3233 / JAD-181003

Jurnal: Jurnal Penyakit Alzheimer, vol. 67, ora. 3, pp. 1045-1054, 2019

Abstract

Cacat kognitif minangka panyebab utama disfungsi ing wong tuwa. kapan gangguan kognitif entheng (MCI) dumadi ing wong tuwa, asring minangka kondisi prodromal kanggo demensia. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) minangka alat sing umum digunakake kanggo nampilake MCI. Nanging, tes iki mbutuhake administrasi adhep-adhepan lan dumadi saka macem-macem pitakonan sing jawabane ditambahake dening penilai kanggo menehi skor sing makna sing tepat wis kontroversial. Panliten iki dirancang kanggo ngevaluasi kinerja komputerisasi tes memori (MemTrax), sing minangka adaptasi saka tugas pangenalan sing terus-terusan, babagan MoCA. Loro ngukur kasil kui saka Tes MemTrax: MemTraxspeed lan MemTraxcorrect. Subjek diwenehake MoCA lan tes MemTrax. Adhedhasar asil saka MoCA, subyek dibagi dadi rong klompok status kognitif: kognisi normal (n = 45) lan MCI (n = 37). Rata-rata skor MemTrax luwih murah ing MCI tinimbang ing klompok kognisi normal. Kabeh variabel asil MemTrax digandhengake kanthi positif karo MoCA. Loro cara, ngitung rata-rata Skor MemTrax lan regresi linear digunakake kanggo ngira nilai cutoff saka tes MemTrax kanggo ndeteksi MCI. Cara kasebut nuduhake yen kanggo asil MemTrax_kacepetan skor ngisor kisaran 0.87 – 91 s^-1 iku pratondo MCI, lan kanggo asil MemTrax_Bener skor ing ngisor kisaran 85 - 90% minangka indikasi kanggo MCI.

PURWAKA

Populasi ing saindenging jagad, dipimpin dening Eropa, Amerika Utara, lan Asia Lor, wis tuwa, nyebabake proporsi wong tuwa saya tambah cepet. Kanthi umur tambah, ana paningkatan progresif, eksponensial sing mapan saka perkembangan gangguan kognitif, demensia, lan penyakit Alzheimer (AD), kang ndadékaké kanggo Tambah ageng ing nomer wong karo kahanan iki. Deteksi awal lan identifikasi kelainan kognitif bisa ningkatake perawatan pasien, nyuda biaya perawatan kesehatan, lan bisa mbantu nundha gejala sing luwih abot, saengga bisa mbantu nyuda beban demensia lan AD sing berkembang kanthi cepet. Mulane, alat sing luwih apik dibutuhake kanggo ngawasi fungsi kognitif ing wong tuwa.

Kanggo nindakake penilaian klinis fungsi kognitif lan prilaku wong tuwa, dokter lan peneliti wis ngembangake atusan alat screening lan penilaian singkat, lan sawetara tes wis umum digunakake. Salah sawijining alat sing paling kerep digunakake kanggo penilaian klinis saka gangguan kognitif entheng (MCI) ing setelan akademik yaiku Penilaian Kognitif Montreal (MoCA).

MoCA netepake pitung fungsi kognitif: eksekutif, menehi jeneng, perhatian, basa, abstraksi, memori / keterlambatan pangeling, lan orientasi. Memori domain / pangeling-eling lan orientasi MoCA sadurunge diidentifikasi minangka item sing paling sensitif kanggo gangguan kognitif tipe Alzheimer awal, sing nyebabake konsep yen enkoding memori minangka faktor dhasar sing diserang dening proses neuropatologi AD. Mulane, ing alat klinis kanggo evaluasi gangguan kognitif sing digandhengake karo AD, memori minangka faktor kognitif pusat sing kudu ditimbang, dene gangguan liyane, kalebu aphasia, apraxia, agnosia, lan disfungsi eksekutif, sanajan umume diganggu dening AD, bisa uga ana hubungane. kanggo disfungsi mekanisme pangolahan memori neuroplastik ing wilayah neokortikal sing ndhukung.

Sanajan MoCA akeh digunakake kanggo ngevaluasi MCI, administrasi MoCA ditindakake kanthi adhep-adhepan, sing mbutuhake wektu lan mbutuhake temu klinis lan mula mbutuhake biaya sing cukup kanggo saben administrasi. Ing Course saka Assessment, wektu sing dibutuhake kanggo ngatur tes nambah akurasi Assessment, supaya pembangunan mangsa kudu njupuk hubungan iki menyang akun kanggo berkembang tes luwih efisien.

Masalah kritis ing wilayah iki yaiku syarat kanggo penilaian kognitif saka wektu. Assessment saka owah-owahan liwat wektu yaiku penting kanggo ndeteksi lan nemtokake kemajuan saka gangguan, khasiat perawatan, lan evaluasi intervensi riset terapeutik. Umume alat sing kasedhiya ora cocog utawa dirancang kanggo tingkat presisi sing dhuwur lan ora bisa gampang digunakake kanthi asring. Solusi kanggo nambah penilaian kognitif wis disaranake dadi komputerisasi, nanging umume upaya kasebut nyedhiyakake luwih sithik tinimbang komputerisasi tes neuropsikologis sing umum digunakake, lan durung dikembangake kanggo ngatasi masalah kritis babagan penilaian kognitif sing dibutuhake kanggo ngerti awal. dimensia lan kemajuane. Mula, alat penilaian kognitif anyar kudu dikomputerisasi lan adhedhasar sumber tes sing bisa dibandhingke tanpa watesan, sing ora diwatesi dening basa utawa budaya, sing nyedhiyakake tingkat akurasi, presisi, lan linuwih sing bisa ditingkatake kanthi bertahap. Kajaba iku, tes kasebut kudu nyenengake lan nyenengake, supaya tes sing bola-bali bakal dianggep positif tinimbang pengalaman sing abot. Pengujian online, utamane, nawakake potensial kanggo nyukupi kabutuhan iki, nalika nyedhiyakake pengumpulan lan analisis data kanthi cepet, lan menehi umpan balik langsung kanggo individu, dokter, lan peneliti sing melu.

Panliten iki dirancang kanggo netepake utilitas adaptasi online saka paradigma tugas pangenalan terus-terusan (CRT), kanggo ngevaluasi fungsi kognitif ing populasi individu sing manggon ing komunitas sing durung diidentifikasi minangka demensia. Paradigma CRT akeh digunakake ing akademisi pasinaon memori mekanisme. Pendekatan CRT pisanan ditindakake minangka alat demonstrasi pamirsa sing nyedhiyakake data babagan individu sing kasengsem masalah memori. Sabanjure, tes iki ditindakake kanthi online dening perusahaan Prancis (HAPPYneuron, Inc.); dening perusahaan basis AS, MemTrax, LLC (http://www.memtrax.com); dening Otak Health Registry dikembangake dening Dr. Michael Weiner, UCSF, lan tim kanggo ndhukung rekrutmen kanggo sinau babagan gangguan kognitif; lan dening perusahaan Cina SJN Biomed, LTD). Tes iki, wiwit Juni 2018, wis entuk data saka luwih saka 200,000 pangguna, lan ana ing uji coba ing sawetara negara.

Ing panliten iki, MemTrax (MTX), tes adhedhasar CRT, ditindakake bebarengan karo MoCA ing populasi lansia sing manggon ing Walanda sisih lor. Objek panliten iki yaiku kanggo nemtokake hubungan antarane kinerja ing implementasine saka CRT lan MoCA. Pitakonan yaiku apa MTX bakal migunani kanggo ngira-ngira fungsi kognitif sing ditaksir dening MoCA, sing bisa nuduhake aplikasi klinis potensial.

BAHAN lan METODE

Populasi sinau

Antarane Oktober 2015 lan Mei 2016, studi cross-sectional ditindakake ing antarane wong tuwa sing manggon ing komunitas ing Walanda sisih lor. Subjek (≥75y) direkrut liwat panyebaran brosur lan sajrone rapat kelompok sing diatur kanggo wong tuwa. Subjek potensial dibukak ing omah kanggo nampilake kritéria inklusi lan pengecualian sadurunge didaftarkan ing panliten iki. Subjek sing nandhang demensia (dilaporake dhewe) utawa sing ngalami gangguan penglihatan utawa pangrungu sing bakal mengaruhi administrasi tes kognitif ora diidini melu ing panliten iki. Kajaba iku, subjek kudu bisa ngomong lan ngerti basa Walanda lan ora buta huruf. Panliten kasebut ditindakake miturut deklarasi Helsinki taun 1975 lan kabeh peserta mlebu informed consent wujud sawise nampa katrangan rinci babagan panliten.

Prosedur sinau

Sawise enrollment ing sinau, kuesioner umum diwenehake, sing kalebu pitakonan babagan faktor demografi, kayata umur lan taun pendidikan (wiwit sekolah dasar), riwayat medis, lan konsumsi alkohol. Sawise rampung kuesioner, tes MoCA lan MTX ditindakake kanthi urutan acak.

MemTrax - Pusat Riset Medis

Minangka duweni saka MemTrax, LLC (Redwood City, CA, USA), free versi lengkap saka test MTX kasedhiya. Ing tes iki, seri 50 gambar ditampilake nganti telung detik saben. Nalika gambar bola-bali sing tepat katon (25/50), subjek kasebut diprentahake supaya bisa nanggepi gambar sing bola-bali kanthi cepet kanthi mencet spasi (sing dituduhake karo pita warna abang). Nalika subyek nanggapi gambar, gambar sabanjure langsung ditampilake. Sawise rampung tes, program nuduhake persentase tanggapan sing bener (MTX_Bener) lan wektu reaksi rata-rata ing detik kanggo gambar sing bola-bali, sing nuduhake wektu sing dibutuhake kanggo mencet spasi nalika ngenali gambar sing bola-bali. Kanggo cocog karo dimensi loro ukuran kasebut, wektu reaksi diowahi dadi kacepetan reaksi (MTX_kacepetan) kanthi mbagi 1 kanthi wektu reaksi (yaiku, 1/MTX_{wektu reaksi}). Riwayat tes kabeh skor MemTrax individu lan validitase disimpen kanthi otomatis online ing akun tes. Validitas kabeh tes sing ditindakake wis dicenthang, mbutuhake 5 utawa kurang respon positif palsu, 10 utawa luwih pangenalan sing bener, lan wektu pangenalan rata-rata antarane 0.4 lan 2 detik, lan mung tes sing bener sing kalebu ing analisis.

Sadurunge tes MTX sing nyata ditindakake, tes kasebut diterangake kanthi rinci lan tes praktik diwenehake marang subyek. Iki kalebu ora mung tes dhewe, nanging uga instruksi lan kaca count-mudhun supaya peserta bisa sinau tata letak situs lan tumindak awal sing dibutuhake, sadurunge wiwitan tes. Kanggo ngindhari pengulangan gambar sajrone tes nyata, gambar sing ora kalebu ing basis data MemTrax digunakake kanggo tes praktik.

Assessment kognitif Montreal alat

Idin dipikolehi saka MoCA Institute & Clinique (Quebec, Kanada) kanggo nggunakake MoCA kanggo riset iki. MoCA Walanda kasedhiya ing telung versi, sing diwenehake kanthi acak kanggo subyek. Skor MoCA minangka jumlah kinerja ing saben domain kognitif kapisah sing ditaksir lan nduweni skor maksimal 30 poin. Miturut rekomendasi resmi, titik tambahan ditambahake yen peserta wis ≤12 taun pendidikan (yen <30 poin). Instruksi tes resmi digunakake minangka pedoman sajrone administrasi tes. Tes kasebut ditindakake dening telung peneliti sing dilatih lan administrasi siji tes njupuk udakara 10 nganti 15 menit.

Analisis data MemTrax

Adhedhasar asil saka MoCA, sing didandani kanggo pendidikan, subyek dibagi dadi rong klompok status kognitif: kognisi normal (NC) versus gangguan kognitif entheng (MCI). Skor MoCA 23 digunakake minangka cutoff kanggo MCI (skor 22 lan ngisor dianggep MCI), amarga dituduhake yen skor iki nuduhake sakabèhé 'akurasi diagnostik paling apik ing sawetara paramèter' dibandhingake karo skor sing dianjurake pisanan 26 utawa nilai 24 utawa 25. Kanggo kabeh analisis, skor MoCA sing dikoreksi digunakake amarga skor iki digunakake ing setelan klinis.

Tes MTX menehi rong asil, yaiku MTX_{wektu reaksi}, sing diowahi dadi MTX_kacepetan dening 1/MTX_{wektu reaksi}, lan MTX_Bener.

Analisis statistik ditindakake kanthi nggunakake R (versi 1.0.143, Rstudio Team, 2016). Normalitas dicenthang kanggo kabeh variabel kanthi tes Shapiro-Wilk. Variabel saka kabeh populasi sinau, lan klompok NC lan MCI, dilapurake minangka rata-rata ± standar deviasi (SD), median lan interquartile range (IQR) utawa minangka nomer lan persentase. Uji T sampel bebas lan uji Wilcoxon Sum Rank kanggo variabel kontinu lan uji Chi-kuadrat kanggo variabel kategori ditindakake kanggo mbandhingake karakteristik klompok NC lan MCI. Tes Kruskal-Wallis non-parametrik digunakake kanggo nemtokake manawa telung versi MoCA lan telung pangurus kena pengaruh asil MoCA. Kajaba iku, tes T independen utawa tes Wilcoxon Sum Rank ditindakake kanggo nemtokake manawa urutan administrasi MoCA lan MTX mengaruhi asil tes (contone, skor MoCA, MTX._Bener, lan MTX_kacepetan). Iki ditindakake kanthi nemtokake manawa skor rata-rata beda kanggo subjek sing nampa MoCA dhisik banjur MemTrax utawa sing nampa MTX dhisik banjur MoCA.

Korelasi Pearson tes padha diwilang kanggo netepke hubungan antarane MTX lan MoCA lan antarane loro MemTrax asil test, contone, MTXspeed lan MTXcorrect. Pitungan ukuran sampel sing wis ditindakake sadurunge nuduhake yen kanggo tes korelasi Pearson siji-buntut (daya = 80 %, α = 0.05), kanthi asumsi ukuran efek medium (r = 0.3), ukuran sampel minimal n = 67 dibutuhake. Tes korelasi polyserial diwilang kanggo netepake hubungan antarane asil tes MTX lan domain MoCA sing kapisah nggunakake paket psych ing R.

Skor MoCA sing padha kanggo skor MemTrax sing diwenehake diwilang kanthi ngitung skor MemTrax rata-rata kanggo saben skor MoCA sing bisa ditindakake lan regresi linier ditindakake kanggo ngira persamaan sing ana hubungane karo ukuran kasebut. Kajaba iku, kanggo nemtokake nilai cutoff saka tes MemTrax kanggo MCI sing diukur dening MoCA, lan nilai sensitivitas lan kekhususan sing cocog, analisis Karakteristik Operator Penerima (ROC) ditindakake nggunakake paket pROC ing R. Non-parametric stratified bootstrapping (n). = 2000) digunakake kanggo mbandhingake area ing sangisore kurva (AUCs) lan interval kapercayan sing cocog. Skor cutoff optimal diwilang nganggo metode Youden, sing ngoptimalake positip sing bener nalika nyuda positip palsu.

Kanggo kabeh analisis statistik, nilai p rong sisi <0.05 dianggep minangka ambang kanggo signifikansi statistik, kajaba analisis kanggo netepake hubungan antarane MTX lan MoCA (yaiku, analisis korelasi lan regresi linier prasaja) sing siji- sisi p-value <0.05 dianggep signifikan.

Asil MemTrax

Subyek

Secara total, 101 subyek kalebu ing panliten iki. Data saka 19 wong ora kalebu saka analisis, amarga asil tes MemTrax saka 12 subjek ora disimpen dening program kasebut, 6 subyek duwe asil tes MemTrax sing ora bener, lan siji subyek nduweni skor MoCA 8 poin, sing nuduhake gangguan kognitif sing abot, yaiku kritéria pengecualian. Mula, data saka 82 subyek kalebu ing analisis. Ora ana bedane sing signifikan ing asil tes MoCA sing ditemokake ing antarane macem-macem versi MoCA lan antarane pangurus. Kajaba iku, urutan administrasi tes ora duwe pengaruh sing signifikan marang skor tes (MoCA, MTX_kacepetan, MTX_Bener). Adhedhasar asil tes MoCA, subyek diselehake ing klompok NC utawa MCI (contone, MoCA ≥ 23 utawa MoCA <23, masing-masing). Karakteristik subyek kanggo total populasi sinau, lan kelompok NC lan MCI ditampilake ing Tabel 1. Ora ana beda sing signifikan ing antarane klompok, kajaba skor MoCA rata-rata (25 (IQR: 23 - 26) versus 21 (IQR: 19 - 22). ) titik, Z = -7.7, p <0.001).

Tabel 1

Ciri pokok

	Total populasi sinau (n = 82)	NC (n = 45)	MCI (n = 37)	p
Umur (y)	83.5 ± 5.2	82.6 ± 4.9	84.7 ± 5.4	0.074
Wanita, No. (%)	55 (67)	27 (60)	28 (76)	0.133
Pendidikan (y)	10.0 (8.0 - 13.0)	11.0 (8.0 - 14.0)	10.0 (8.0 - 12.0)	0.216
Asupan alkohol (# gelas / minggu)	0 (0 - 4)	0 (0 - 3)	0 (0 - 5)	0.900
Skor MoCA (# poin)	23 (21 - 25)	25 (23 - 26)	21 (19 - 22)	uga

Nilai kasebut dituduhake minangka rata-rata ± sd, median (IQR) utawa minangka nomer kanthi persentase.

Status kognitif diukur dening MemTrax

Status kognitif diukur kanthi tes MTX. Gambar 1 nuduhake asil saka tes kognitif asil saka subyek NC lan MCI. Rata-rata skor MTX (contone, MTX_kacepetan lan MTX_Bener) beda banget antarane rong klompok kasebut. Subjek NC (0.916 ± 0.152 s^-1) nduweni kacepetan reaksi sing luwih cepet tinimbang subyek MCI (0.816 ± 0.146 detik).^-1); t(80) = 3.01, p = 0.003) (Gambar 1A). Kajaba iku, subjek NC duwe skor sing luwih apik ing MTX_Bener variabel tinimbang subjek MCI (91.2 ± 5.0% lawan 87.0 ± 7.7%; t_w (59) = 2.89, p = 0.005) (Gambar 1B).

Fig.1

Boxplots saka asil test MTX kanggo NC lan MCI kelompok. A) MTX_kacepetan asil test lan B) MTX_Bener asil tes. Kaloro variabel asil tes MTX luwih murah ing klompok MCI dibandhingake karo NC. Werna abu-abu padhang nuduhake subjek NC, dene werna abu-abu peteng nuduhake subjek MCI.

Korelasi antarane MemTrax lan MOCA

Asosiasi antarane skor test MTX lan MoCA ditampilake ing Fig. 2. Loro variabel MTX padha positif karo MoCA. MTX_kacepetan lan MoCA nuduhake korélasi sing signifikan r = 0.39 (p = 0.000), lan korélasi antarane MTX_Bener lan MoCA ana r = 0.31 (p = 0.005). Ora ana asosiasi antarane MTX_kacepetan lan MTX_Bener.

Fig.2

Asosiasi antarane A) MTX_kacepetan lan MoCA; B) MTX_Bener lan MoCA; C) MTX_Bener lan MTX_kacepetan. Subjek NC lan MCI dituduhake kanthi titik lan segi telu. Ing pojok tengen ngisor saben grafik rho lan cocog Nilai p ditampilake korélasi antarane loro variabel.

Asosiasi antarane A) MTXspeed lan MoCA; B) MTXcorrect lan MoCA; C) MTXcorrect lan MTXspeed. Subjek NC lan MCI dituduhake kanthi titik lan segi telu. Ing pojok tengen ngisor saben grafik, rho lan nilai p sing cocog ditampilake korélasi antarane rong variabel.[/caption]

Korelasi polyserial diwilang antarane skor tes MemTrax lan domain MoCA kanggo nemtokake asosiasi saben domain karo metrik MemTrax. Korelasi polyserial ditampilake ing Tabel 2. Multiple domain saka MoCA ana hubungane karo MTX._{kacepetan .}  Domain "abstraksi" nuduhake korélasi paling dhuwur, sanajan moderat, karo MTX_kacepetan (r = 0.35, p = 0.002). Domain "jeneng" lan "basa" nuduhake asosiasi signifikan sing lemah nganti moderat karo MTX_kacepetan (r = 0.29, p = 0.026 lan r = 0.27, p = 0.012). MTX_Bener ora ana gandhengane karo domain MoCA, kajaba korélasi sing lemah karo domain "visuospasial" (r = 0.25, p = 0.021).

Tabel 2

Korelasi polyserial saka asil tes MTX karo domain MoCA

	MTXkacepetan	MTXBener
	r	p	r	p
Visuospatial	0.22	0.046	0.25	0.021
Naming	0.29	0.026	0.24	0.063
waé	0.24	0.046	0.09	0.477
Language	0.27	0.012	0.160	0.165
Abstraksi	0.35	0.002	0.211	0.079
Kelingan	0.15	0.159	0.143	0.163
Orièntasi	0.21	0.156	0.005	0.972

Cathetan: Korelasi sing signifikan dituduhake kanthi kandel.

Skor MemTrax lan kira-kira nilai cutoff kanggo MCI

Kanggo nemtokake skor MemTrax lan MoCA sing cocog, skor MemTrax saben skor MoCA dirata-rata lan regresi linear diitung kanggo prédhiksi hubungan lan persamaan sing cocog. Asil saka regresi linear nuduhake yen MTX_kacepetan nerangake 55% saka varian ing MoCA (R² = 0.55, p = 0.001). Variabel MTX_Bener nerangake 21% saka varian ing MoCA (R² = 0.21, p = 0.048). Adhedhasar persamaan hubungan kasebut, skor MoCA sing padha diwilang kanggo skor MTX sing diwenehake, sing ditampilake ing Tabel 3. Adhedhasar persamaan kasebut, nilai cutoff sing cocog (contone, skor MoCA 23 poin) kanggo MTX_kacepetan lan MTX_Bener iku 0.87s^-1 lan 90%. Kajaba iku, sawetara regresi linear ing loro variabel MemTrax ditindakake, nanging variabel MTX_Bener ora kontribusi nyata kanggo model lan mulane asil ora ditampilake.

Tabel 3

Disaranake skor MoCA sing padha kanggo skor MemTrax sing diwenehake

MoCA (titik)	MTX padhakacepetan (s-1)a	CI saka prediksi karo MTXkacepetan (titik)	MTX padhaBener (%)b	CI saka prediksi karo MTXBener (titik)
15	0.55	7 - 23	68	3 - 28
16	0.59	8 - 24	71	5 - 28
17	0.63	10 - 24	73	6 - 28
18	0.67	11 - 25	76	8 - 28
19	0.71	12 - 26	79	9 - 29
20	0.75	13 - 27	82	11 - 29
21	0.79	14 - 28	84	12 - 30
22	0.83	15 - 29	87	13 - 30
23	0.87	16 - 30	90	14 - 30
24	0.91	17 - 30	93	15 - 30
25	0.95	18 - 30	95	16 - 30
26	0.99	19 - 30	98	16 - 30
27	1.03	20 - 30	100	17 - 30
28	1.07	21 - 30	100	17 - 30
29	1.11	21 - 30	100	17 - 30
30	1.15	22 - 30	100	17 - 30

^aPersamaan digunakake: 1.1 + 25.2 * MTX_kacepetan; ^b Persamaan digunakake: -9.7 + 0.36 *MTX_Bener.

Kajaba iku, nilai potong MTX lan sensitivitas lan spesifik sing cocog ditemtokake liwat analisis ROC. Kurva ROC saka variabel MemTrax ditampilake ing Fig. 3. AUC kanggo MTX_kacepetan lan MTX_Bener iku mungguh 66.7 (CI: 54.9 - 78.4) lan 66.4% (CI: 54.1 - 78.7). AUC saka variabel MemTrax sing digunakake kanggo netepake MCI sing ditetepake dening MoCA ora beda banget. Tabel 4 nuduhake sensitivitas lan kekhususan saka titik potong beda saka variabel MemTrax. Skor cutoff optimal, sing nggedhekake positip bener nalika nyilikake positip palsu, kanggo MTX_kacepetan lan MTX_Bener wus 0.91s^-1 (sensitivitas = 48.9% spesifisitas = 78.4%) lan 85% (sensitivitas = 43.2%; spesifisitas = 93.3%).

Fig.3

Kurva ROC saka asil tes MTX kanggo netepake MCI sing dirating dening MoCA. Garis burik nuduhake MTX_kacepetan lan garis ngalangi MTX_Bener. Garis abu-abu nggambarake garis referensi 0.5.

Tabel 4

MTX_kacepetan lan MTX_Bener titik potong lan spesifik lan sensitivitas sing cocog

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

tp, bener positif; tn, bener negatif; fp, positif palsu; fn, negatif palsu.

DISCUSSION

Panliten iki disiyapake kanggo neliti alat MemTrax on-line, tes basis CRT, nggunakake MoCA minangka referensi. MoCA dipilih amarga tes iki saiki akeh digunakake kanggo nampilake MCI. Nanging, titik potong optimal kanggo MoCA ora ditetepake kanthi jelas [28]. Perbandhingan ukuran individu MemTrax karo MoCA nuduhake yen tes online sing prasaja, cendhak, bisa njupuk proporsi sing signifikan saka variasi ing fungsi kognitif lan gangguan kognitif. Ing analisis iki, efek paling kuat katon kanggo ukuran kacepetan. Ukuran bener nuduhake hubungan sing kurang mantep. Temuan sing signifikan yaiku ora ana korélasi sing diamati ing antarane kacepetan MTX lan ukuran akurasi, nuduhake yen variabel kasebut ngukur komponen sing beda-beda saka dhasar. fungsi pangolahan otak. Mangkono, ora ana indikasi babagan pertukaran akurasi kacepetan sing ditemokake ing subyek. Kajaba iku, rong cara beda digunakake kanggo ngira nilai cutoff saka test memori MemTrax kanggo ndeteksi MCI. Cara kasebut nuduhake manawa kanggo kacepetan lan akurasi asil, skor ing ngisor kisaran masing-masing 0.87 - 91 s.^-1 lan 85 - 90% minangka indikasi yen individu sing ngetung ing ngisor salah sawijining kisaran kasebut luwih cenderung duwe MCI. "Analisis kelayakan biaya" bakal nuduhake ing titik apa wong kudu menehi saran kanggo takon karo dokter babagan nindakake tes sing luwih lengkap kanggo nampilake MCI [8-35].

Ing panliten iki, ditemokake yen domain "jeneng", "basa", lan "abstraksi" sing diukur dening MoCA nduweni korélasi paling dhuwur karo salah sawijining asil MemTrax, sanajan korélasi kasebut ora kuwat nganti moderat. Iki beda karo sing diarepake, amarga panliten sadurunge nuduhake ing mriksa Ujian Negara Mental Mini nggunakake Teori Response Item, yen domain "memori / keterlambatan ngelingi" lan "orientasi" paling sensitif marang awal AD [12]. Ing iki banget tataran awal saka disfungsi kognitif, katon yen indikator MoCA saka cacat subtle ing jeneng, basa, lan abstraksi luwih sensitif marang MCI tinimbang ukuran memori lan orientasi, konsisten karo temuan sadurunge ing analisis Teori Respon Item saka MoCA [36]. Salajengipun, ing Ukuran kacepetan pangenalan MemTrax katon nggambarake gangguan awal sadurunge memori pangenalan minangka diukur dening MTX (sing nduweni efek langit-langit sing signifikan). Rasi lintang iki efek nuduhake yen aspèk Komplek saka patologi nyebabake MCI nggambarake otak awal owah-owahan sing angel dikonsep karo pendekatan neurokognitif sing prasaja lan bisa uga nggambarake kemajuan neuropatologi sing ndasari [37].

Titik kuat ing panliten iki yaiku ukuran sampel (n = 82) luwih saka cukup kanggo ndeteksi korélasi antarane MoCA lan MTX ing populasi sing relatif lawas iki. Kajaba iku, tes praktik ditindakake kanggo kabeh subjek, supaya wong tuwa sing ora biasa karo komputer duwe kesempatan kanggo nyetel lingkungan tes lan peralatan. Dibandhingake karo MoCA, subyek nuduhake yen MemTrax luwih nyenengake, dene MoCA luwih kaya ujian. Umur subyek lan kamardikan masyarakat sing diwatesi fokus analisis kanggo klompok iki milih individu relatif dhuwur-fungsi, nanging klompok iki salah siji sing paling angel kanggo identifikasi kebejatan.

Cathetan, sanajan dianggep minangka tes skrining standar, MoCA mung minangka tes kanggo nuduhake kemungkinan anané MCI, dudu alat diagnostik utawa pangukuran mutlak disfungsi kognitif. Dadi, bandhingan MoCA lan MTX relatif, lan bisa uga duwe variasi independen ing identifikasi MCI. Dadi, masalah penting ing literatur yaiku upaya kanggo nemtokake kegunaan MoCA [38], validasi [39], panyiapan skor normatif [40], perbandingan karo penilaian kognitif ringkes liyane [41-45] , lan utilitas minangka alat screening kanggo MCI [46] (dideleng dening Carson et al., 2017 [28]), uga aplikasi versi elektronik [47]. Analisis kasebut kalebu pemeriksaan sensitivitas lan spesifik, biasane nggunakake analisis ROC kanthi pangukuran "wilayah ing sangisore kurva", lan rekomendasi potongan kanggo "diagnosis". Nanging, yen ora ana pendekatan kanggo nemtokake kanthi bener ing endi individu dumunung ing continuum saka gangguan entheng, bebarengan karo variabilitas banget ing ndasari. fungsi otak nyumbang kanggo gangguan kasebut, kabeh alat kasebut mung bisa menehi perkiraan kemungkinan. Nyedhiyakake korélasi antarane langkah-langkah sing beda-beda mung nuduhake yen kondisi dhasar lagi ditangani kanthi bener, nanging kahanan biologis sing nyata ora bisa ditemtokake kanthi tepat karo pendekatan iki. Sanadyan analisis tingkat sing luwih dhuwur bisa praktis migunani ing setelan klinis, panyiapan sarana kasebut mbutuhake pertimbangan tambahan saka papat faktor: prevalensi kondisi ing populasi; biaya tes, biaya asil positif palsu, lan entuk manfaat materi saka diagnosis positif bener [8, 35].

A utama bagean saka masalah ing ngevaluasi AD lan gangguan kognitif gadhah iku ora ana nyata "tahap" [48], nanging minangka kontinum temporal kemajuan [8, 17, 49]. Bedane "normal" saka MCI sejatine luwih angel tinimbang mbedakake salah siji saka kondisi kasebut saka sing entheng. dimensia digandhengake karo AD [50, 51]. Nggunakake konsep "Teori Test Modern", Jeksa Agung bisa ngetokake dadi nentokake ngendi ing continuum individu paling kamungkinan ing sawetara kapercayan-interval tartamtu, diwenehi skor test tartamtu. Kanggo nggawe tes kasebut, pambiji sing luwih akurat dibutuhake tinimbang sing diwenehake dening tes kognitif sing paling ringkes, nanging kaya sing diwenehake dening MTX. Tambah presisi lan mbusak bias pengamat kanthi tes komputerisasi minangka arah sing janjeni. Uga, tes komputerisasi, kayata MemTrax, nyedhiyakake kemungkinan tes sing bisa dibandhingke kanthi jumlah sing ora winates, kanthi signifikan nyuda variasi estimasi kebejatan. Salajengipun, ing prinsip, tes komputerisasi bisa nguji akeh domain sing gegandhengan karo memori sing kena pengaruh AD. Panliten iki ora mbandhingake MTX karo akeh tes komputerisasi liyane sing wis digawe (pirsani introduksi), nanging ora ana sing kasedhiya nganti saiki nggunakake pendekatan kuat sing ditawakake CRT. Pangembangan luwih lanjut saka tes komputerisasi minangka area penting kanggo perhatian lan dhukungan luwih lanjut. Akhire, efek latihan bisa dadi faktor ing analisis.

Ing wektu iki, tes on-line komputerisasi dudu pendekatan sing mapan layar kanggo dimensia, netepake gangguan kognitif, utawa nggawe diagnosis klinis. Nanging, kekuwatan lan potensial pendekatan iki, utamane nggunakake CRT, kanggo ngevaluasi memori episodik (jangka pendek), gedhe banget lan bakal dadi kritis ing aplikasi evaluasi kognitif ing mangsa ngarep, kalebu. screening demensia lan evaluasi, ngawasi kebingungan pasca operasi, panyiapan kapasitas mental kanggo nggawe keputusan, ndeteksi defisit pasca geger otak, lan ngira potensial gangguan kanggo safety nyopir. Ing panliten iki, dituduhake yen MemTrax bisa njupuk proporsi sing signifikan saka variasi gangguan kognitif. Kajaba iku, nilai cutoff ditampilake kanggo variabel MTX sing padha karo skor cutoff MoCA kanggo MCI. Kanggo riset ing mangsa ngarep, disaranake kanggo neliti ing populasi sing luwih gedhe lan luwih jelas kanggo netepake MemTrax minangka alat screening kanggo MCI. Populasi kasebut kudu kalebu conto klinis ing ngendi masalah diagnostik bisa ditetepake kanthi tepat lan subyek bisa diterusake kanthi MTX lan tes kognitif liyane. Analisis kasebut bisa nemtokake variasi ing lintasan penurunan kognitif, sing ana hubungane karo penuaan normal lan macem-macem kondisi patologis. Minangka testing komputerisasi lan registri berkembang, luwih akeh informasi babagan tingkat saka kesehatan bakal kasedhiya lan temtu mimpin kanggo dandan gedhe ing perawatan kesehatan lan muga-muga nyedhaki nyegah kahanan kaya AD.

ACKNOWLEDGMENTS

Kita ngucapake matur nuwun marang Anne van der Heijden, Hanneke Rasing, Esther Sinnema, lan Melinda Lodders kanggo karyane ing panliten iki. Kajaba iku, kita arep matur nuwun marang MemTrax, LLC kanggo menehi gratis versi lengkap saka test MemTrax. Karya iki minangka bagéan saka program riset, sing dibiayai dening Provinsi Fryslân (01120657), Walanda lan Alfasigma Nederland BV (kontribusi langsung kanggo nomer hibah 01120657). Diterbitake: 12 Februari 2019

PUSTAKA

[1]	Jorm AF, Jolley D (1998) Insiden demensia: meta-analisis. Neurologi 51, 728-733.
[2]	Hebert LE, Weuve. J , Scherr PA, Evans DA (2013) Penyakit Alzheimer ing Amerika Serikat (2010-2050) kira-kira nggunakake sensus 2010. Neurology 80, 1778-1783.
[3]	Weuve. J, Hebert LE, Scherr PA, Evans DA (2015) Prevalensi saka Penyakit Alzheimer ing negara bagian AS. Epidemiologi 26, e4–6.
[4]	Brookmeyer R, Abdalla N, Kawas CH, Corrada MM (2018) Forecasting the prevalence of preclinical and clinical penyakit Alzheimer ing Amerika Serikat. Demen Alzheimer 14, 121-129.
[5]	Borson S, Frank L, Bayley PJ, Boustani M, Dean M, Lin PJ, McCarten JR, Morris JC, Salmon DP, Schmitt FA, Stefanacci RG, Mendiondo MS, Peschin S, Hall EJ, Fillit H, Ashford JW (2013) Ngapikake perawatan demensia: ing peran screening lan deteksi gangguan kognitif. Alzheimer Demen 9, 151–159.
[6]	Loewenstein DA, Curiel RE, Duara R, Buschke H (2018) Novel cognitive paradigms for the deteksi gangguan memori ing penyakit Alzheimer preclinical. Pambiji 25, 348–359.
[7]	Thyrian JR, Hoffmann W, Eichler T (2018) Editorial: Pangenalan awal demensia ing masalah lan konsep perawatan utama-saiki. Curr Alzheimer Res 15, 2–4.
[8]	Ashford JW (2008) Screening kanggo kelainan memori, demensia, lan penyakit Alzheimer. Kesehatan tuwa 4, 399–432.
[9]	Yokomizo JE, Simon SS, Bottino CM (2014) skrining kognitif kanggo demensia ing perawatan utama: review sistematis. Int Psychogeriatr 26, 1783–1804.
[10]	Bayley PJ, Kong JY, Mendiondo M, Lazzeroni LC, Borson S, Buschke H, Dean M, Fillit H, Frank L, Schmitt FA, Peschin S, Finkel S, Austen M, Steinberg C, Ashford JW (2015) Temuan saka Screening Memori Nasional Program dina. J Am Geriatr Soc 63, 309–314.
[11]	Nasreddine ZS, Phillips NA, Bedirian V, Charbonneau S, Whitehead V, Collin I, Cummings JL, Chertkow H (2005) The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a Brief screening tool for mild cognitive impairment. J Am Geriatr Soc 53, 695–699.
[12]	Ashford JW, Kolm P, Colliver JA, Bekian C, Hsu LN (1989) Evaluasi pasien Alzheimer lan negara mini-mental: analisis kurva karakteristik item. J Gerontol 44, P139–P146.
[13]	Ashford JW, Jarvik L (1985) Penyakit Alzheimer: Apa plastisitas neuron predisposisi kanggo degenerasi neurofibrillary axonal? N Engl J Med 313, 388–389.
[14]	Ashford JW (2015) Perawatan saka Penyakit Alzheimer: warisan saka hipotesis cholinergic, neuroplastisitas, lan arah mangsa. J Alzheimers Dis 47, 149-156.
[15]	Larner AJ (2015) Performance-based cognitive instrumen skrining: analisis lengkap wektu versus akurasi trade-off. Diagnostik (Basel) 5, 504–512.
[16]	Ashford JW, Shan M, Butler S, Rajasekar A, Schmitt FA (1995) Temporal quantification of penyakit Alzheimer keruwetan: model 'indeks wektu'. Dementia 6, 269–280.
[17]	Ashford JW, Schmitt FA (2001) Modeling the time-course of Alzheimer demensia. Psikiatri Curr Rep 3, 20–28.
[18]	Li K, Chan W, Doody RS, Quinn J, Luo S (2017) Prediksi konversi dadi penyakit Alzheimer kanthi ukuran longitudinal lan data wektu-kanggo-kedadeyan. J Alzheimers Dis 58, 361-371.
[19]	Dede E, Zalonis I, Gatzonis S, Sakas D (2015) Integrasi komputer ing penilaian kognitif lan tingkat komprehensif saka baterei komputerisasi sing kerep digunakake. Neurol Psychiatry Brain Res 21, 128-135.
[20]	Siraly E , Szabo A , Szita B , Kovacs V , Fodor Z , Marosi C , Salacz P , Hidasi Z , Maros V , Hanak P , Csibri E , Csukly G (2015) Monitoring the pratandha awal penurunan kognitif ing wong tuwa kanthi game komputer: sinau MRI. PLoS One 10, e0117918.
[21]	Gates NJ, Kochan NA (2015) Pengujian neuropsikologis komputerisasi lan on-line kanggo kognisi pungkasan lan gangguan neurocognitive: apa kita durung ana? Curr Opin Psychiatry 28, 165-172.
[22]	Zygouris S, Tsolaki M (2015) Computerized cognitive testing for wong tuwa: review. Am J Alzheimers Dis Other Demen 30, 13-28.
[23]	Possin KL, Moskowitz T, Erlhoff SJ, Rogers KM, Johnson ET, Steele NZR, Higgins JJ, Stiver. J , Alioto AG , Farias ST , Miller BL , Rankin KP (2018) The Health Brain Assessment kanggo ndeteksi lan diagnosa kelainan neurocognitive. J Am Geriatr Soc 66, 150–156.
[24]	Shepard RN, Teghtsoonian M (1961) Penylametan informasi ing kahanan sing nyedhaki kahanan sing mantep. J Exp Psychol 62, 302-309.
[25]	Wixted JT, Goldinger SD, Squire LR, Kuhn JR, Papesh MH, Smith KA, Treiman DM, Steinmetz PN (2018) Coding of episodic memory in the manungsa hippocampus. Proc Natl Acad Sci USA 115, 1093–1098.
[26]	Ashford JW, Gere E, Bayley PJ (2011) Measuring memori ing setelan klompok gedhe nggunakake test pangenalan terus. J Alzheimers Dis 27, 885-895.
[27]	Weiner MW , Nosheny R , Camacho M , Truran-Sacrey D , Mackin RS , Flenniken D , Ulbricht A , Insel P , Finley S , Fockler J , Veitch D (2018) The Health Brain Registry: Platform basis internet kanggo rekrutmen, penilaian, lan ngawasi longitudinal peserta kanggo pasinaon neuroscience. Alzheimer Demen 14, 1063-1076.
[28]	Carson N, Leach L, Murphy KJ (2018) A re-pemeriksaan saka Montreal Cognitive Assessment (MoCA) skor cutoff. Int J Geriatr Psikiatri 33, 379–388.
[29]	Faul F, Erdfelder E, Buchner A, Lang AG (2009) Analisis daya statistik nggunakake G * Power 3.1: tes kanggo analisis korelasi lan regresi. Metode Behav Res 41, 1149–1160.
[30]	Drasgow F (1986) Polychoric lan polyserial korélasi. Ing Encyclopedia of Statistical Sciences, Kotz S, Johnson NL, Read CB, eds. John Wiley & Sons, New York, pp. 68–74.
[31]	Revelle WR (2018) psych: Prosedur kanggo Kepribadian lan Riset Psikologis. Universitas Northwestern, Evanston, IL, USA.
[32]	Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez JC, Muller M (2011) pROC: paket open-source kanggo R lan S + kanggo nganalisa lan mbandhingake kurva ROC. BMC Bioinformatika 12, 77.
[33]	Fluss R, Faraggi D, Reiser B (2005) Estimasi Indeks Youden lan titik potong sing gegandhengan. Biom J 47, 458–472.
[34]	Youden WJ (1950) Indeks kanggo tes diagnostik rating. Kanker 3, 32–35.
[35]	Kraemer H (1992) Evaluasi Tes Medis, Sage Publications, Inc., Newbury Park, CA.
[36]	Tsai CF, Lee WJ, Wang SJ, Shia BC, Nasreddine Z, Fuh JL (2012) Psychometrics of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and its subscales: validation of the Taiwanese version of the MoCA and an item response theory analysis. Int Psychogeriatr 24, 651–658.
[37]	Aschenbrenner AJ, Gordon BA, Benzinger TLS, Morris JC, Hassenstab JJ (2018) Pengaruh tau PET, amyloid PET, lan volume hippocampal ing kognisi ing penyakit Alzheimer. Neurologi 91, e859–e866.
[38]	Puustinen. J, Luostarinen L, Luostarinen M, Pulliainen V, Huhtala H, Soini M, Suhonen J (2016) Panggunaan MoCA lan tes kognitif liyane ing evaluasi gangguan kognitif ing pasien tuwa sing ngalami arthroplasty. Geriatr Orthop Surg Rehabil 7, 183–187.
[39]	Chen KL , Xu Y , Chu AQ , Ding D , Liang XN , Nasreddine ZS , Dong Q , Hong Z , Zhao QH , Guo QH (2016) Validation of the Chinese Version of Montreal Assessment Kognitif Dasar kanggo screening gangguan kognitif entheng. J Am Geriatr Soc 64, e285–e290.
[40]	Borland E, Nagga K, Nilsson PM, Minthon L, Nilsson ED, Palmqvist S (2017) The Montreal Cognitive Assessment: data normatif saka kohort basis populasi Swedia gedhe. J Alzheimers Dis 59, 893-901.
[41]	Ciesielska N, Sokolowski R, Mazur E, Podhorecka M, Polak-Szabela A, Kedziora-Kornatowska K (2016) Apa tes Montreal Cognitive Assessment (MoCA) luwih cocog tinimbang Ujian Negara Mini-Mental (MMSE) ing deteksi gangguan kognitif entheng (MCI) ing antarane wong sing umure luwih saka 60? Meta-analisis. Psikiater Pol 50, 1039-1052.
[42]	Giebel CM, Challis D (2017) Sensitivitas Ujian Negara Mini-Mental, Montreal Assessment Kognitif lan Ujian Kognitif Addenbrooke III kanggo aktivitas saben dina cacat ing dimensia: studi eksplorasi. Int J Geriatr Psikiatri 32, 1085-1093.
[43]	Kopecek M, Bezdicek O, Sulc Z, Lukavsky. J, Stepankova H (2017) Montréal Cognitive Assessment and Mini-Mental State Examination indeks owah-owahan sing dipercaya ing wong tuwa sing sehat. Int J Geriatr Psikiatri 32, 868-875.
[44]	Roalf DR, Moore TM, Mechanic-Hamilton D, Wolk DA, Arnold SE, Weintraub DA, Moberg PJ. Alzheimer Demen 2017, 13-947.
[45]	Solomon TM, deBros GB, Budson AE, Mirkovic N, Murphy CA, Solomon PR (2014) Analisis korelasional saka 5 ukuran fungsi kognitif sing umum digunakake lan status mental: nganyari. Am J Alzheimers Dis Other Demen 29, 718-722.
[46]	Mellor D, Lewis M, McCabe M, Byrne L, Wang T, Wang. J, Zhu M, Cheng Y, Yang C, Dong S, Xiao S (2016) Nemtokake alat screening sing cocok lan titik potong kanggo gangguan kognitif ing sampel Cina tuwa. Psikologi Assessment 28, 1345-1353.
[47]	Snowdon A, Hussein A, Kent R, Pino L, Hachinski V (2015) Perbandingan Alat Penilaian Kognitif Montreal elektronik lan kertas. Alzheimer Dis Assoc Disorder 29, 325-329.
[48]	Eisdorfer C, Cohen D, Paveza GJ, Ashford JW, Luchins DJ, Gorelick PB, Hirschman RS, Freels SA, Levy PS, Semla TP et al. (1992) Evaluasi empiris saka Skala Kerusakan Global kanggo pementasan penyakit Alzheimer. Am J Psikiatri 149, 190–194.
[49]	Butler SM, Ashford JW, Snowdon DA (1996) Umur, pendidikan, lan owah-owahan ing skor Mini-Mental State Exam wanita lawas: temuan saka Nun Study. J Am Geriatr Soc 44, 675–681.
[50]	Schmitt FA, Davis DG, Wekstein DR, Smith CD, Ashford JW, Markesbery WR (2000) "Preclinical" AD revisited: neuropathology saka wong diwasa lawas kognitif normal. Neurologi 55, 370-376.
[51]	Schmitt FA, Mendiondo MS, Kryscio RJ, Ashford JW (2006) A Brief layar Alzheimer kanggo praktik klinis. Res Pract Alzheimers Dis 11, 1–4.

Kata kunci: penyakit Alzheimer, tugas kinerja sing terus-terusan, demensia, wong tuwa, memori, gangguan kognitif entheng, skrining