MemTrax tests, salīdzinot ar Monreālas kognitīvā novērtējuma aplēsi par viegliem kognitīviem traucējumiem

Raksta veids: MemTrax Pētījumi Raksts

Autori: van der Hoek, Marjanne D. | Nieuwenhuizen, Arie | Keijers, Jāps | Ešfords, J. Vesons

Piederumi:  Stenfordas universitāte, Stenforda, Kalifornija, ASV - Psihiatrijas un uzvedības zinātņu nodaļa, Pārtikas un piena produktu lietišķo pētījumu centrs, Van Hall Larenstein University of Applied Sciences, Leuvardena, Nīderlande | Cilvēku un dzīvnieku fizioloģija, Vāgeningenas Universitāte, Vāgeningena, Nīderlande | Ar karu saistītu slimību un ievainojumu studiju centrs, VA Paloalto HCS, Paloalto, Kalifornija, ASV

DOI: 10.3233/JAD-181003

Žurnāls: Journal of Alcheimera slimība, vol. 67, nē. 3, lpp. 1045-1054, 2019

Anotācija

Kognitīvie traucējumi ir galvenais gados vecāku cilvēku disfunkcijas cēlonis. Kad viegli kognitīvi traucējumi (MCI) rodas gados vecākiem cilvēkiem, tas bieži ir demences prodromāls stāvoklis. Monreālas kognitīvais novērtējums (MoCA) ir plaši izmantots rīks MCI pārbaudei. Tomēr šim testam ir nepieciešama klātienes administrēšana, un tas sastāv no vairākiem jautājumiem, kuru atbildes saskaita vērtētājs, lai iegūtu rezultātu, kura precīzā nozīme ir bijusi pretrunīga. Šis pētījums tika izstrādāts, lai novērtētu datorizētas ierīces veiktspēju atmiņas tests (MemTrax), kas ir nepārtraukta atpazīšanas uzdevuma adaptācija attiecībā uz MoCA. Divi iznākuma rādītāji tiek ģenerēti no MemTrax tests: MemTraxspeed un MemTraxcorrect. Subjektiem tika ievadīts MoCA un MemTrax tests. Pamatojoties uz MoCA rezultātiem, subjekti tika iedalīti divās kognitīvā statusa grupās: normāla izziņa (n = 45) un MCI (n = 37). Vidējie MemTrax rādītāji MCI bija ievērojami zemāki nekā parastajā izziņas grupā. Visi MemTrax iznākuma mainīgie bija pozitīvi saistīti ar MoCA. Divas metodes, vidējā aprēķināšana Lai novērtētu MemTrax testa robežvērtības, tika izmantots MemTrax rezultāts un lineārā regresija. lai noteiktu MCI. Šīs metodes parādīja, ka rezultātam MemTrax_ātrums rezultāts ir zem diapazona no 0.87 līdz 91 s^-1 ir norāde uz MCI un rezultātu MemTrax_labot punktu skaits zem diapazona no 85 līdz 90% norāda uz MCI.

IEVADS

Pasaules iedzīvotāji, ko vada Eiropa, Ziemeļamerika un Ziemeļāzija, noveco, izraisot strauju vecāka gadagājuma cilvēku īpatsvara pieaugumu. Pieaugot vecumam, ir labi pierādīts progresīvs, eksponenciāls kognitīvo traucējumu, demences un Alcheimera slimība (AD), kas izraisa milzīgu cilvēku ar šiem stāvokļiem skaita pieaugumu. Agrīna atklāšana un kognitīvo traucējumu identificēšana var uzlabot pacientu aprūpi, samazināt veselības aprūpes izmaksas un palīdzēt aizkavēt smagāku simptomu rašanos, tādējādi potenciāli palīdzot atvieglot strauji augošo demences un AD radīto slogu. Tāpēc ir nepieciešami labāki instrumenti, lai uzraudzītu vecāka gadagājuma cilvēku kognitīvo funkciju.

Lai veiktu vecāka gadagājuma cilvēku kognitīvo un uzvedības funkciju klīnisko novērtējumu, ārsti un pētnieki ir izstrādājuši simtiem skrīninga un īsas novērtēšanas rīku, un vairāki testi ir plaši izmantoti. Viens no visbiežāk izmantotajiem instrumentiem vieglu kognitīvo traucējumu (MCI) klīniskai novērtēšanai akadēmiskajā vidē ir Monreālas kognitīvais novērtējums (MoCA).

MoCA novērtē septiņas kognitīvās funkcijas: izpildvara, nosaukšana, uzmanība, valoda, abstrakcija, atmiņa / aizkavēta atsaukšana un orientācija. Jomas atmiņa / aizkavēta atsaukšana un MoCA orientācija iepriekš tika identificētas kā visjutīgākie vienumi pret agrīniem Alcheimera tipa kognitīviem traucējumiem, kas noveda pie koncepcijas, ka atmiņas kodēšana ir galvenais faktors, kam uzbruka AD neiropatoloģiskais process. Tāpēc klīniskajā instrumentā ar AD saistītu kognitīvo traucējumu novērtēšanai atmiņa ir galvenais kognitīvais faktors, kas jāņem vērā, savukārt citi traucējumi, tostarp afāzija, apraksija, agnosija un izpildvaras disfunkcija, lai gan tos parasti traucē AD, var būt saistīti. neiroplastiskās atmiņas apstrādes mehānismu disfunkcijai atbalsta neokortikālajos reģionos.

Lai gan MoCA tiek plaši izmantots MCI novērtēšanai, MoCA ievadīšana tiek veikta klātienē, kas ir laikietilpīga un prasa klīnisku sastapšanos, un tādējādi katrai ievadīšanai ir vajadzīgas ievērojamas izmaksas. Novērtēšanas gaitā pārbaudes veikšanai nepieciešamais laiks palielina novērtējuma precizitāti, tāpēc turpmākajā attīstībā šīs attiecības ir jāņem vērā, lai izstrādātu efektīvākus testus.

Kritisks jautājums šajā jomā ir prasība pēc kognitīvā novērtējuma laika gaitā. Izmaiņu novērtējums laika gaitā ir svarīgas noteikšanai un traucējumu progresēšanas noteikšana, ārstēšanas efektivitāte un terapeitiskās pētniecības iejaukšanās novērtējums. Lielākā daļa šādu pieejamo rīku nav piemēroti un nav paredzēti augstas precizitātes līmeņiem, un tos nevar viegli ievadīt bieži. Ir ierosināts, ka risinājums kognitīvās novērtēšanas uzlabošanai ir datorizācija, taču lielākā daļa šādu centienu ir snieguši tikai bieži izmantoto neiropsiholoģisko testu datorizāciju, un tie nav izstrādāti, lai īpaši risinātu kognitīvās novērtēšanas kritiskos jautājumus, kas nepieciešami agrīnai izpratnei. demenci un tās progresēšana. Tāpēc jaunajiem kognitīvās novērtēšanas rīkiem jābūt datorizētiem un balstītiem uz neierobežotu salīdzināmu testu avotu, ko neierobežo valoda vai kultūra, kas nodrošina precizitātes, precizitātes un uzticamības līmeni, ko var pakāpeniski uzlabot. Turklāt šādiem testiem ir jābūt jautriem un saistošiem, lai atkārtotas pārbaudes tiktu uzskatītas par pozitīvu, nevis apgrūtinošu pieredzi. Tiešsaistes testēšana jo īpaši piedāvā potenciālu šīs vajadzības apmierināšanai, vienlaikus nodrošinot ātru datu vākšanu un analīzi un tūlītēju atgriezenisko saiti personām, kas piedalās programmā, ārstiem un pētniekiem.

Šis pētījums tika izstrādāts, lai novērtētu nepārtrauktas atpazīšanas uzdevuma (CRT) paradigmas tiešsaistes adaptācijas lietderību, lai novērtētu kognitīvās funkcijas sabiedrībā dzīvojošu indivīdu populācijā, kuriem nav konstatēta demence. CRT paradigma tiek plaši izmantota akadēmiskajā vidē atmiņas pētījumi mehānismi. CRT pieeja vispirms tika ieviesta kā auditorijas demonstrācijas rīks, kas sniedza datus par personām, kuras interesēja atmiņas problēmas. Pēc tam šo testu tiešsaistē ieviesa franču uzņēmums (HAPPYneuron, Inc.); ASV bāzēts uzņēmums MemTrax, LLC (http://www.memtrax.com); ar smadzenēm Veselība Reģistrs, ko izstrādājis Dr. Michael Weiner, UCSF, un viņa komanda, lai atbalstītu darbā pieņemšanu kognitīvo traucējumu pētījumos; un Ķīnas uzņēmums SJN Biomed, LTD). Šajā testā 2018. gada jūnijā ir iegūti dati no vairāk nekā 200,000 XNUMX lietotāju, un tas tiek izmēģināts vairākās valstīs.

Šajā pētījumā MemTrax (MTX), uz CRT balstīts tests, tika ievadīts kopā ar MoCA neatkarīgi dzīvojošiem gados vecākiem cilvēkiem Nīderlandes ziemeļos. Šī pētījuma mērķis bija noteikt saistību starp veiktspēju šajā CRT ieviešanā un MoCA. Jautājums bija par to, vai MTX būtu noderīgs, lai novērtētu MoCA novērtētās kognitīvās funkcijas, kas varētu norādīt uz iespējamo klīnisko pielietojamību.

MATERIĀLI UN METODES

Pētījums

No 2015. gada oktobra līdz 2016. gada maijam tika veikts šķērsgriezuma pētījums starp gados vecākiem cilvēkiem Nīderlandes ziemeļos. Subjekti (≥75 gadi) tika pieņemti darbā, izplatot skrejlapas un grupas sanāksmēs, kas tika organizētas vecāka gadagājuma cilvēkiem. Potenciālie subjekti tika apmeklēti mājās, lai pārbaudītu iekļaušanas un izslēgšanas kritērijus, pirms viņi tika iekļauti šajā pētījumā. Personām, kuras cieta no (pašziņotas) demences vai kuriem bija smagi redzes vai dzirdes traucējumi, kas varētu ietekmēt kognitīvo testu ievadīšanu, nebija atļauts piedalīties šajā pētījumā. Turklāt priekšmetiem bija jāspēj runāt un saprast holandiešu valodu, kā arī nevajadzētu būt analfabētiem. Pētījums veikts saskaņā ar 1975. gada Helsinku deklarāciju un visi dalībnieki parakstīja informēta piekrišana veidlapu pēc detalizēta pētījuma skaidrojuma saņemšanas.

Studiju procedūra

Pēc uzņemšanas pētījumā tika veikta vispārīga anketa, kurā tika uzdoti jautājumi par demogrāfiskajiem faktoriem, piemēram, vecumu un izglītības gadiem (sākot no pamatskolas), slimības vēsturi un alkohola lietošanu. Pēc anketas aizpildīšanas MoCA un MTX testi tika ievadīti nejaušā secībā.

MemTrax — Pētniecības medicīnas centrs

Pateicoties uzņēmumam MemTrax, LLC (Redwood City, CA, ASV), tika nodrošinātas bezmaksas pilnas MTX testa versijas. Šajā testā 50 attēlu sērija tiek rādīta līdz trim sekundēm. Kad parādījās precīzs atkārtots attēls (25/50), subjektiem tika dots norādījums pēc iespējas ātrāk reaģēt uz atkārtoto attēlu, nospiežot atstarpes taustiņu (par to norādīja sarkana lente). Kad subjekts atbildēja uz attēlu, nekavējoties tika parādīts nākamais attēls. Pēc testa pabeigšanas programma parāda pareizo atbilžu procentuālo daļu (MTX_labot) un vidējais reakcijas laiks sekundēs atkārtotiem attēliem, kas atspoguļo laiku, kas nepieciešams, lai nospiestu atstarpes taustiņu, atpazīstot atkārtotu attēlu. Lai atbilstu šo divu mērījumu izmēriem, reakcijas laiks tika pārveidots reakcijas ātrumā (MTX_ātrums), dalot 1 ar reakcijas laiku (ti, 1/MTX_{reakcijas laiks}). Visu atsevišķo MemTrax punktu pārbaudes vēsture un to derīgums tika automātiski saglabātas tiešsaistē testa kontā. Tika pārbaudīts visu veikto testu derīgums, prasot 5 vai mazāk kļūdaini pozitīvu atbilžu, 10 vai vairāk pareizu atpazīšanu un vidējo atpazīšanas laiku no 0.4 līdz 2 sekundēm, un analīzē tika iekļauti tikai derīgi testi.

Pirms faktiskā MTX testa veikšanas tests tika detalizēti izskaidrots un subjektiem tika nodrošināts prakses tests. Tas ietvēra ne tikai pašu testu, bet arī instrukcijas un atpakaļskaitīšanas lapas, lai ļautu dalībniekam pirms testa sākuma pierast pie vietnes izkārtojuma un nepieciešamajām sākotnējām darbībām. Lai izvairītos no attēlu atkārtošanās faktiskā testa laikā, prakses testam tika izmantoti attēli, kas nebija iekļauti MemTrax datu bāzē.

Monreālas kognitīvais novērtējums instruments

No MoCA Institute & Clinique (Kvebeka, Kanāda) tika saņemta atļauja izmantot MoCA šim pētījumam. Holandes MoCA ir pieejams trīs versijās, kas tika nejauši ievadītas subjektiem. MoCA rezultāts ir veiktspējas summa katrā atsevišķā novērtētajā kognitīvajā jomā, un tā maksimālais punktu skaits ir 30 punkti. Saskaņā ar oficiālo ieteikumu tika pievienots papildu punkts, ja dalībnieka izglītība bija ≤12 gadi (ja <30 punkti). Oficiālās pārbaudes instrukcijas tika izmantotas kā vadlīnijas testu administrēšanas laikā. Testus veica trīs apmācīti pētnieki, un viena testa ievadīšana ilga aptuveni 10 līdz 15 minūtes.

MemTrax datu analīze

Pamatojoties uz MoCA rezultātiem, kas tika koriģēti attiecībā uz izglītību, subjekti tika sadalīti divās kognitīvā statusa grupās: normāla izziņa (NC) pret viegliem kognitīviem traucējumiem (MCI). MoCA rādītājs 23 tika izmantots kā MCI robežvērtība (22 un zemāki rādītāji tika uzskatīti par MCI), jo tika parādīts, ka šis rādītājs kopumā uzrādīja “vislabāko diagnostikas precizitāti dažādos parametros”, salīdzinot ar sākotnēji ieteikto punktu skaitu. 26 vai vērtības 24 vai 25. Visām analīzēm tika izmantots koriģētais MoCA rādītājs, jo šis rādītājs tiek izmantots klīniskajos apstākļos.

MTX tests dod divus rezultātus, proti, MTX_{reakcijas laiks}, kas tika pārveidots par MTX_ātrums 1/MTX_{reakcijas laiks}un MTX_labot.

Statistiskās analīzes tika veiktas, izmantojot R (versija 1.0.143, Rstudio Team, 2016). Normalitāte tika pārbaudīta visiem mainīgajiem, izmantojot Shapiro-Wilk testu. Visas pētījuma populācijas un NC un MCI grupu mainīgie tika ziņoti kā vidējā ± standarta novirze (SD), mediāna un starpkvartiļu diapazons (IQR) vai kā skaitlis un procenti. Lai salīdzinātu NC un MCI grupas raksturlielumus, tika veikti neatkarīgi izlases T-testi un Vilkoksona summas ranga testi nepārtrauktiem mainīgajiem un Chi kvadrāta testi kategoriskiem mainīgajiem. Neparametrisko Kruskal-Wallis testu izmantoja, lai noteiktu, vai trīs MoCA versijas un trīs administratori ietekmēja MoCA rezultātus. Turklāt tika veikts neatkarīgs T-tests vai Vilkoksona summas ranga tests, lai noteiktu, vai MoCA un MTX ievadīšanas secība ietekmēja testa rezultātus (piemēram, MoCA punktu skaitu, MTX)._labotun MTX_ātrums). Tas tika veikts, nosakot, vai vidējie rādītāji atšķiras tiem subjektiem, kuri vispirms saņēma MoCA un pēc tam MemTrax vai kuri vispirms saņēma MTX un pēc tam MoCA.

Pīrsona korelācija tika aprēķināti testi, lai novērtētu saistību starp MTX un MoCA un starp abiem MemTrax testa rezultāti, piemēram, MTXspeed un MTXcorrect. Iepriekš veikts izlases lieluma aprēķins parādīja, ka vienas pakāpes Pīrsona korelācijas testam (jauda = 80 %, α = 0.05), ar pieņēmumu par vidēju efekta lielumu (r = 0.3), bija nepieciešams minimālais izlases lielums n = 67. Tika aprēķināti poliseriālās korelācijas testi, lai novērtētu saistību starp MTX testa rezultātiem un atsevišķiem MoCA domēniem, izmantojot psih paketi R.

Ekvivalentais MoCA rādītājs dotajiem MemTrax rādītājiem tika aprēķināts, aprēķinot vidējo MemTrax punktu katram iespējamajam MoCA rādītājam, un tika veikta lineārā regresija, lai novērtētu vienādojumus, kas attiecas uz šiem mērījumiem. Turklāt, lai noteiktu MemTrax testa robežvērtības MCI, ko mēra ar MoCA, un atbilstošās jutības un specifiskuma vērtības, tika veikta uztvērēja operatora raksturlielumu (ROC) analīze, izmantojot pROC pakotni R. Neparametriskā stratificētā sāknēšana (n) = 2000) tika izmantots, lai salīdzinātu laukumu zem līknēm (AUC) un atbilstošos ticamības intervālus. Optimālais robežpunkts tika aprēķināts ar Youden metodi, kas palielina patieso pozitīvo, vienlaikus samazinot viltus pozitīvus rezultātus.

Visām statistiskajām analīzēm divpusējā p vērtība <0.05 tika uzskatīta par statistiskā nozīmīguma slieksni, izņemot analīzi, lai novērtētu saistību starp MTX un MoCA (ti, korelācijas analīzi un vienkāršu lineāro regresiju), kurai ir viena sānu p-vērtība <0.05 tika uzskatīta par nozīmīgu.

MemTrax REZULTĀTI

Priekšmeti

Kopumā šajā pētījumā tika iekļauts 101 subjekts. 19 personu dati tika izslēgti no analīzes, jo programma nesaglabāja MemTrax testa rezultātus no 12 subjektiem, 6 subjektiem bija nederīgi MemTrax testa rezultāti un vienam subjektam MoCA vērtējums bija 8 punkti, kas liecina par smagiem kognitīviem traucējumiem, kas bija izslēgšanas kritērijs. Tāpēc analīzē tika iekļauti dati no 82 subjektiem. Netika konstatētas būtiskas atšķirības MoCA testa rezultātos starp dažādām MoCA versijām un starp administratoriem. Turklāt testa ievadīšanas secībai nebija būtiskas ietekmes uz nevienu no testa rezultātiem (MoCA, MTX_ātrums, MTX_labot). Pamatojoties uz MoCA testa rezultātiem, subjekti tika ievietoti NC vai MCI grupā (piemēram, attiecīgi MoCA ≥ 23 vai MoCA <23). Priekšmeta raksturlielumi visai pētījuma populācijai un NC un MCI grupām ir parādīti 1. tabulā. Starp grupām nebija būtisku atšķirību, izņemot vidējos MoCA rādītājus (25 (IQR: 23–26) pret 21 (IQR: 19–22). ) punkti, Z = -7.7, p <0.001).

1. tabula

Tēmas īpašības

	Kopējā pētījuma populācija (n = 82)	NC (n = 45)	MCI (n = 37)	p
Vecums (y)	83.5 5.2 ±	82.6 4.9 ±	84.7 5.4 ±	0.074
Sieviete, Nr. (%)	55 (67)	27 (60)	28 (76)	0.133
Izglītība (y)	10.0 (8.0–13.0)	11.0 (8.0–14.0)	10.0 (8.0–12.0)	0.216
Alkohola lietošana (# glāzes nedēļā)	0 (0–4)	0 (0–3)	0 (0–5)	0.900
MoCA rezultāts (# punkti)	23 (21–25)	25 (23–26)	21 (19–22)	na

Vērtības tiek izteiktas kā vidējais ± sd, mediāna (IQR) vai kā skaitlis ar procentiem.

Kognitīvais stāvoklis, ko mēra ar MemTrax

Kognitīvo stāvokli mēra ar MTX testu. 1. attēlā parādīti rezultāti kognitīvais tests NC un MCI priekšmetu rezultāti. Vidējie MTX rādītāji (piemēram, MTX_ātrums un MTX_labot) abās grupās bija ievērojami atšķirīgi. NC subjekti (0.916 ± 0.152 s^-1) bija ievērojami ātrāks reakcijas ātrums, salīdzinot ar MCI subjektiem (0.816 ± 0.146 s^-1); t(80) = 3.01, p = 0.003) (1.A attēls). Turklāt NC subjektiem bija labāks rezultāts MTX_labot mainīgs nekā MCI subjektiem (attiecīgi 91.2 ± 5.0% pret 87.0 ± 7.7%; t_w (59) = 2.89, p = 0.005) (1.B att.).

Fig.1

NC un MCI grupu MTX testu rezultātu lodziņos. A) MTX_ātrums testa rezultāts un B) MTX_labot testa rezultāti. Abi MTX testu iznākuma mainīgie ir ievērojami zemāki MCI grupā, salīdzinot ar NC. Gaiši pelēkā krāsa norāda NC objektus, savukārt tumši pelēkā krāsa norāda MCI objektus.

Korelācija starp MemTrax un MOCA

Asociācijas starp MTX testa rezultātiem un MoCA ir parādītas 2. attēlā. Abi MTX mainīgie bija pozitīvi saistīti ar MoCA. MTX_ātrums un MoCA uzrādīja nozīmīgu korelāciju r = 0.39 (p = 0.000) un korelāciju starp MTX_labot un MoCA bija r = 0.31 (p = 0.005). Starp MTX nebija nekādas saistības_ātrums un MTX_labot.

Fig.2

Asociācijas starp A) MTX_ātrums un MoCA; B) MTX_labot un MoCA; C) MTX_labot un MTX_ātrums. NC un MCI subjekti ir attiecīgi norādīti ar punktiem un trīsstūriem. Katra grafika labajā apakšējā stūrī ir parādīta divu mainīgo korelācijas rho un atbilstošā p vērtība.

Saistības starp A) MTXspeed un MoCA; B) MTXcorrect un MoCA; C) MTXpareizs un MTXspeed. NC un MCI subjekti ir attiecīgi norādīti ar punktiem un trīsstūriem. Katras diagrammas labajā apakšējā stūrī ir parādīta divu mainīgo korelācijas rho un atbilstošā p vērtība.[/caption]

Tika aprēķinātas polisērijas korelācijas starp MemTrax testa rezultātiem un MoCA domēniem, lai noteiktu katra domēna saistību ar MemTrax metriku. Polisērijas korelācijas ir parādītas 2. tabulā. Vairāki MoCA domēni bija būtiski korelēti ar MTX_ātrums.  Domēna “abstrakcija” uzrādīja visaugstāko korelāciju, kaut arī mērenu, ar MTX_ātrums (r = 0.35, p = 0.002). Domēni “nosaukumi” un “valoda” uzrādīja vāju vai mērenu nozīmīgu saistību ar MTX_ātrums (attiecīgi r = 0.29, p = 0.026 un r = 0.27, p = 0.012). MTX_labot nebija būtiski saistīts ar MoCA domēniem, izņemot vāju korelāciju ar domēnu “vizuotelpiskais” (r = 0.25, 0.021, p = XNUMX, XNUMX).

2. tabula

MTX testa rezultātu polisiālās korelācijas ar MoCA domēniem

	MTXātrums	MTXlabot
	r	p	r	p
Vizuotelpiskais	0.22	0.046	0.25	0.021
Nosaukšana	0.29	0.026	0.24	0.063
Uzmanību	0.24	0.046	0.09	0.477
Valoda	0.27	0.012	0.160	0.165
Abstrakcija	0.35	0.002	0.211	0.079
Atgādināt	0.15	0.159	0.143	0.163
Orientēšanās	0.21	0.156	0.005	0.972

Piezīme. Būtiskas korelācijas ir norādītas treknrakstā.

MemTrax rādītāji un aplēstās robežvērtības MCI

Lai noteiktu atbilstošos MemTrax un MoCA punktus, tika aprēķināti katra MoCA rezultāta MemTrax rādītāji un aprēķināta lineārā regresija, lai prognozētu attiecības un atbilstošos vienādojumus. Lineārās regresijas rezultāti liecināja, ka MTX_ātrums izskaidroja 55% no MoCA dispersijas (R² = 0.55, p = 0.001). Mainīgais MTX_labot izskaidroja 21% no MoCA dispersijas (R² = 0.21, p = 0.048). Pamatojoties uz šo sakarību vienādojumiem, tika aprēķināti līdzvērtīgi MoCA rādītāji dotajiem MTX rādītājiem, kas parādīti 3. tabulā. Pamatojoties uz šiem vienādojumiem, MTX atbilstošās robežvērtības (piem., MoCA vērtējums 23 punkti)_ātrums un MTX_labot ir 0.87 s^-1 un 90%. Turklāt tika veikta vairākkārtēja lineāra regresija abiem MemTrax mainīgajiem, bet mainīgais MTX_labot nedeva būtisku ieguldījumu modeļa izveidē, tāpēc rezultāti netiek parādīti.

3. tabula

Ieteicamais līdzvērtīgs MoCA rādītājs dotajiem MemTrax rādītājiem

MoCA (punkti)	Ekvivalents MTXātrums (s-1)a	Prognozes CI ar MTXātrums (punkti)	Ekvivalents MTXlabot (%)b	Prognozes CI ar MTXlabot (punkti)
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

^aIzmantotais vienādojums: 1.1 + 25.2 *MTX_ātrums; ^b Izmantotais vienādojums: –9.7 + 0.36 *MTX_labot.

Turklāt, izmantojot ROC analīzi, tika noteiktas MTX robežvērtības un atbilstošā jutība un specifiskums. MemTrax mainīgo ROC līknes ir parādītas 3. attēlā. MTX AUC_ātrums un MTX_labot ir attiecīgi 66.7 (TI: 54.9 – 78.4) un 66.4% (TI: 54.1 – 78.7). MemTrax mainīgo lielumu AUC, ko izmantoja, lai novērtētu MoCA noteikto MCI, būtiski neatšķīrās. 4. tabulā parādīta dažādu MemTrax mainīgo robežpunktu jutība un specifika. Optimālie MTX robežvērtības, kas maksimāli palielināja patiesos pozitīvos rādītājus, vienlaikus samazinot viltus pozitīvos rādītājus_ātrums un MTX_labot bija 0.91 s^-1 (jutīgums = 48.9% specifiskums = 78.4%) un 85% (jutīgums = 43.2%; specifiskums = 93.3%).

Fig.3

MTX testa rezultātu ROC līknes, lai novērtētu MoCA novērtēto MCI. Punktētā līnija norāda MTX_ātrums un nepārtrauktā līnija MTX_labot. Pelēkā līnija apzīmē atskaites līniju 0.5.

4. tabula

MTX_ātrums un MTX_labot robežpunktus un atbilstošo specifiku un jutību

	Izgriezuma punkts	Tp (#)	tn (#)	Fp (#)	Fn (#)	Specifiskums (%)	Jutība (%)
MTXātrums	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
MTXlabot	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, patiesi pozitīvs; tn, patiesi negatīvs; fp, viltus pozitīvs; fn, viltus negatīvs.

DISKUSIJA

Šis pētījums tika izveidots, lai izpētītu tiešsaistes MemTrax rīku, uz CRT balstītu testu, izmantojot MoCA kā atsauci. MoCA tika izvēlēts, jo šis tests pašlaik tiek plaši izmantots, lai pārbaudītu MCI. Tomēr optimālie MoCA robežpunkti nav skaidri noteikti [28]. Atsevišķu MemTrax mērījumu salīdzinājums ar MoCA liecina, ka vienkāršs, īss tiešsaistes tests var aptvert ievērojamu daļu no kognitīvās darbības un kognitīvo traucējumu dispersijas. Šajā analīzē visspēcīgākais efekts tika novērots ātruma mērīšanai. Pareizības rādītājs uzrādīja mazāk stabilu saistību. Nozīmīgs atklājums bija tāds, ka netika novērota korelācija starp MTX ātrumu un pareizības rādītājiem, norādot, ka šie mainīgie mēra dažādas pamatā esošās sastāvdaļas. smadzeņu apstrādes funkcija. Tādējādi starp subjektiem netika atrastas nekādas norādes uz ātruma un precizitātes kompromisu. Turklāt tika izmantotas divas dažādas metodes, lai novērtētu MemTrax atmiņas testa robežvērtības, lai noteiktu MCI. Šīs metodes parādīja, ka rezultātu ātrumam un pareizībai rezultāts ir zemāks par diapazonu attiecīgi no 0.87 līdz 91 s^-1 un 85–90% norāda, ka personām, kuru rezultāts ir zemāks par vienu no šiem diapazoniem, pastāv lielāka iespējamība, ka viņiem ir MCI. “Izmaksu lietderības analīze” norādītu, kurā brīdī indivīdam būtu jāiesaka konsultēties ar ārstu par visaptverošāku testu veikšanu, lai pārbaudītu MCI [8-35].

Šajā pētījumā tika konstatēts, ka MoCA izmērītajiem domēniem “nosaukšana”, “valoda” un “abstrakcija” bija visaugstākā korelācija ar vienu no MemTrax rezultātiem, lai gan korelācijas bija vājas vai mērenas. Tas ir pretstatā gaidītajam, jo ​​iepriekšējie pētījumi parādīja, ka Mini garīgās valsts eksāmens izmantojot vienumu atbildes teoriju, ka domēni “atmiņa/aizkavēta atsaukšana” un “orientācija” bija visjutīgākie pret agrīno AD [12]. Tieši šajā agrīnā stadijā Kognitīvās disfunkcijas gadījumā šķiet, ka MoCA indikatori, kas liecina par smalkiem nosaukšanas, valodas un abstrakcijas traucējumiem, ir jutīgāki pret MCI nekā atmiņas un orientācijas rādītāji, kas atbilst iepriekšējiem konstatējumiem MoCA vienumu atbildes teorijas analīzē [36]. Turklāt, Šķiet, ka atpazīšanas ātruma MemTrax mērījums atspoguļo šo agrīno traucējumu pirms atpazīšanas atmiņas mērot ar MTX (kam ir ievērojams griestu efekts). Šis zvaigznājs sekas liecina, ka patoloģijas, kas izraisa MCI, sarežģītie aspekti atspoguļo agrīnās smadzenes izmaiņas, kuras ir bijis grūti konceptualizēt ar vienkāršām neirokognitīvām pieejām un kuras faktiski var atspoguļot pamatā esošās neiropatoloģijas progresēšanu [37].

Šī pētījuma stiprās puses ir tādas, ka izlases lielums (n = 82) bija vairāk nekā pietiekams, lai atklātu korelācijas starp MoCA un MTX šajā salīdzinoši vecajā populācijā. Turklāt visiem priekšmetiem tika veikts prakses tests, lai gados vecākiem cilvēkiem, kuri nebija pieraduši pie datora, bija iespēja pielāgoties testēšanas videi un aprīkojumam. Salīdzinot ar MoCA, subjekti norādīja, ka MemTrax bija jautrāk veikt, turpretim MoCA jutās vairāk kā eksāmens. Subjektu vecums un viņu kopienas neatkarība ierobežoja analīzes fokusu uz šo atlasīto relatīvi augsti funkcionējošu indivīdu grupu, taču šī grupa ir viena no visgrūtāk noteiktajām traucējumiem.

Jāatzīmē, ka, lai gan MoCA tiek uzskatīts par standarta skrīninga testu, tas ir tikai tests, lai norādītu uz iespējamo MCI klātbūtni, nevis diagnostikas rīks vai absolūts kognitīvās disfunkcijas mērījums. Tātad, attiecīgi, MoCA un MTX salīdzinājums ir relatīvs, un, iespējams, abos gadījumos MCI identifikācijas atšķirība ir neatkarīga. Attiecīgi svarīgs jautājums literatūrā ir bijis mēģinājums definēt MoCA lietderību [38], tā validācija [39], normatīvo punktu noteikšana [40], salīdzināšana ar citiem īsiem kognitīvajiem novērtējumiem [41–45]. , un tā lietderība kā MCI skrīninga rīks [46] (pārskatīja Carson et al., 2017 [28]), kā arī elektroniskās versijas pielietojamība [47]. Šādas analīzes ietver jutīguma un specifiskuma pārbaudi, parasti izmantojot ROC analīzi ar “laukuma zem līknes” mērīšanu un ieteikumu par “diagnozes” robežvērtību. Tomēr, ja nav nekādas pieejas, lai pilnībā noteiktu, kur indivīds atrodas vieglu traucējumu kontinuumā, kā arī pamatā esošās milzīgās atšķirības smadzeņu funkcijas veicinot šo pasliktināšanos, visi šādi rīki var nodrošināt tikai varbūtības novērtējumu. Dažādu pasākumu korelāciju nodrošināšana tikai parāda, ka pamatnosacījums tiek pareizi risināts, bet reālo bioloģisko stāvokli ar šo pieeju nevar precīzi definēt. Lai gan augstāka līmeņa analīzes var būt praktiski noderīgas klīniskā vidē, šādas lietderības noteikšanai papildus jāņem vērā četri faktori: stāvokļa izplatība populācijā; testa izmaksas, kļūdaini pozitīvu rezultātu izmaksas un patiesi pozitīvas diagnozes materiālais ieguvums [8, 35].

Liels daļa no problēmas, novērtējot AD un ar to saistītos kognitīvos traucējumus, ir tā, ka nav reālu “posmi” [48], bet drīzāk progresēšanas laika kontinuums [8, 17, 49]. Atšķirt “normālu” no MCI patiesībā ir daudz grūtāk nekā atšķirt kādu no šiem stāvokļiem no viegliem saistīta demence ar AD [50, 51]. Izmantojot jēdzienu “Mūsdienu testu teorija”, problēma kļūst par to, kur kontinuumā indivīds, visticamāk, atrodas noteiktā ticamības intervāla diapazonā, ņemot vērā noteiktu testa rezultātu. Lai veiktu šādas noteikšanas, ir nepieciešami precīzāki novērtējumi, nekā to nodrošina vairums īsu kognitīvo testu, bet tādi, kādus nodrošina MTX. Palielināta precizitāte un novērotāja novirzes novēršana ar datorizētu testēšanu ir daudzsološs virziens. Arī datorizēts tests, piemēram, MemTrax, nodrošina iespēju veikt neierobežotu skaitu salīdzināmu testu, būtiski samazinot vērtības samazināšanās aplēses dispersiju. Turklāt principā datorizētā testēšana var pārbaudīt daudzus ar atmiņu saistītos domēnus, kurus ietekmē AD. Šajā pētījumā MTX netika salīdzināts ar daudziem citiem datorizētiem testiem, kas ir izveidoti (skatīt ievadu), taču nevienā no līdz šim pieejamajiem testiem nav izmantota jaudīgā pieeja, ko piedāvā CRT. Datorizētās testēšanas turpmāka attīstība ir svarīga joma, kurai jāpievērš uzmanība un atbalsts. Visbeidzot, apmācības efekti var iekļaut analīzēs.

Pašlaik datorizētā tiešsaistes testēšana nav vispāratzīta pieeja ekrāns pret demenci, novērtēt kognitīvos traucējumus vai veikt jebkādu klīnisku diagnozi. Tomēr šīs pieejas, jo īpaši CRT izmantošanas, spēks un potenciāls, lai novērtētu epizodisko (īstermiņa) atmiņu, ir milzīgs un, iespējams, būs izšķirošs turpmākajos kognitīvās novērtēšanas lietojumos, tostarp demences skrīnings un novērtējums, pēcoperācijas apjukuma uzraudzība, lēmumu pieņemšanas garīgo spēju noteikšana, pēcsatricinājuma deficīta noteikšana un iespējamā braukšanas drošības pasliktināšanās novērtēšana. Šajā pētījumā ir parādīts, ka MemTrax var aptvert ievērojamu daļu no kognitīvo traucējumu dispersijas. Turklāt MTX mainīgajiem tiek parādītas robežvērtības, kas ir vienādas ar MCI MoCA robežvērtību. Turpmākiem pētījumiem ir ieteicams veikt pētījumus lielākās, skaidrāk definētās populācijās, lai izveidotu MemTrax kā MCI skrīninga rīku. Šādā populācijā ir jāiekļauj klīniskie paraugi, kuros diagnostikas problēmas var definēt pēc iespējas precīzāk un subjektus laika gaitā var izsekot, izmantojot MTX un citus kognitīvos testus. Šādas analīzes var noteikt izmaiņas kognitīvās pasliktināšanās trajektorijās, kas saistītas gan ar normālu novecošanos, gan dažādiem patoloģiskiem stāvokļiem. Attīstoties datorizētajai testēšanai un reģistriem, arvien vairāk informācijas par līmeņiem veselība kļūs pieejama un neapšaubāmi novedīs pie ievērojamiem veselības aprūpes uzlabojumiem un, cerams, pieejas tādu apstākļu kā AD novēršanai.

PATEICĪBA

Mēs vēlētos pateikties Anne van der Heijden, Hanneke Rasing, Esther Sinnema un Melinda Lodders par darbu šajā pētījumā. Turklāt mēs vēlamies pateikties MemTrax, LLC par bezmaksas pilno MemTrax testa versiju nodrošināšanu. Šis darbs ir daļa no pētniecības programmas, ko finansē Fryslân province (01120657), Nīderlande un Alfasigma Nederland BV (tiešais ieguldījums dotācijas numurs 01120657). Publicēšanas datums: 12. gada 2019. februārī

ATSAUCES

[1]	Jorm AF, Jolley D (1998) Demences sastopamība: metaanalīze. Neirology 51, 728–733.
[2]	Heberts LE, Vevs. J , Scherr PA , Evans DA (2013) Alcheimera slimība Amerikas Savienotajās Valstīs (2010.–2050. gads), kas aprēķināts, izmantojot 2010. gada tautas skaitīšanu. Neiroloģija 80, 1778–1783.
[3]	Weuve. J , Hebert LE , Scherr PA , Evans DA (2015) Prevalence of Alcheimera slimība ASV štatos. Epidemioloģija 26, e4–6.
[4]	Brookmeyer R, Abdalla N, Kawas CH, Corrada MM (2018) Prognozējot preklīnisko un klīnisko izplatību Alcheimera slimība Amerikas Savienotajās Valstīs. Alcheimera dements, 14, 121–129.
[5]	Borsons S , Frenks L , Beilijs 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) Demences aprūpes uzlabošana: skrīninga un kognitīvo traucējumu noteikšanas loma. Alzheimers Dement 9, 151–159.
[6]	Loewenstein DA, Curiel RE, Duara R, Buschke H (2018) Novel cognitive paradigms for the atmiņas traucējumu noteikšana preklīniskās Alcheimera slimības gadījumā. Novērtējums 25, 348–359.
[7]	Thyrian JR, Hoffmann W, Eichler T (2018) Redakcija: Agrīna demences atpazīšana primārās aprūpes aktuālajos jautājumos un koncepcijās. Curr Alzheimer Res 15, 2-4.
[8]	Ashford JW (2008) Atmiņas traucējumu, demences un Alcheimera slimība. Novecošanās veselība 4, 399–432.
[9]	Yokomizo JE, Simon SS, Bottino CM (2014) Kognitīvā skrīnings demence primārajā aprūpē: sistemātisks pārskats. 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) secinājumi no Nacionālās atmiņas skrīnings Dienas programma. 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 Monreal Cognitive Assessment, MoCA: īss skrīninga rīks viegliem kognitīviem traucējumiem. J Am Geriatr Soc 53, 695–699.
[12]	Ashford JW, Kolm P, Colliver JA, Bekian C, Hsu LN (1989) Alcheimera slimnieka novērtējums un mini-psihiskais stāvoklis: vienumu raksturīgās līknes analīze. J Gerontol 44, P139–P146.
[13]	Ashford JW, Jarvik L (1985) Alcheimera slimība: vai neironu plastiskums predisponē aksonu neirofibrilāru deģenerāciju? N Engl J Med 313, 388–389.
[14]	Ashford JW (2015) Ārstēšana Alcheimera slimība: holīnerģiskās hipotēzes mantojums, neiroplastiskums un nākotnes virzieni. J Alzheimers Dis 47, 149–156.
[15]	Larner AJ (2015) Uz sniegumu balstīta kognitīva skrīninga instrumenti: paplašināta laika un precizitātes kompromisa analīze. Diagnostika (Bāzele) 5, 504–512.
[16]	Ashford JW, Shan M, Butler S, Rajasekar A, Schmitt FA (1995) Temporal Quantiification of Alcheimera slimība smagums: “laika indeksa” modelis. Demence 6, 269–280.
[17]	Ashford JW, Schmitt FA (2001) Modeling the time-course of Alcheimera demence. Curr Psychiatry Rep 3, 20–28.
[18]	Li K, Chan W, Doody RS, Quinn J, Luo S (2017) Prognoze par konversiju uz Alcheimera slimība ar garengriezuma mērījumiem un datiem par laiku līdz notikumam. J Alzheimers Dis 58, 361-371.
[19]	Dede E , Zalonis I , Gatzonis S , Sakas D (2015) Datoru integrācija kognitīvajā novērtēšanā un bieži lietoto datorizēto akumulatoru visaptverošuma līmenis. 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 agrīnās pazīmes kognitīvās funkcijas samazināšanās gados vecākiem cilvēkiem ar datorspēlēm: MRI pētījums. PLoS One 10, e0117918.
[21]	Gates NJ, Kochan NA (2015) Datorizēta un tiešsaistes neiropsiholoģiskā pārbaude vēlīnās dzīves izziņas un neirokognitīvo traucējumu noteikšanai: vai mēs jau esam tur? Curr Opin Psychiatry 28, 165–172.
[22]	Zygouris S, Tsolaki M (2015) Datorizēta kognitīvā pārbaude vecāki pieaugušie: recenzija. Am J Alzheimers Dis Other Demen 30, 13-28.
[23]	Possin KL , Moskowitz T , Erlhoff SJ , Rogers KM , Johnson ET , Steele NZR , Higgins JJ , Stiver . J, Alioto AG, Farias ST, Miller BL, Rankin KP (2018) Brain Veselība Novērtējums neirokognitīvo traucējumu atklāšanai un diagnosticēšanai. J Am Geriatr Soc 66, 150–156.
[24]	Shepard RN, Teghtsoonian M (1961) Informācijas saglabāšana apstākļos, kas tuvojas līdzsvara stāvoklim. J Exp Psychol 62, 302–309.
[25]	Wixted JT , Goldinger SD , ​​Squire LR , Kuhn JR , Papesh MH , Smith KA , Treiman DM , Steinmetz PN (2018) Epizodiskās atmiņas kodēšana cilvēka hipokamps. Proc Natl Acad Sci USA 115, 1093–1098.
[26]	Ashford JW, Gere E, Bayley PJ (2011) Mērīšana atmiņa lielas grupas iestatījumos, izmantojot nepārtrauktu atpazīšanas testu. J Alzheimers Dis 27, 885–895.
[27]	Weiner MW , Nosheny R , Camacho M , Truran-Sacrey D , Mackin RS , Flenniken D , Ulbricht A , Insel P , Finley S , Fockler J , Veitch D (2018) The Brain Veselība Reģistrs: interneta platforma neiroloģijas pētījumu dalībnieku vervēšanai, novērtēšanai un garengriezuma uzraudzībai. Alzheimers Dement 14, 1063-1076.
[28]	Carson N, Leach L, Murphy KJ (2018) Monreālas kognitīvā novērtējuma (MoCA) robežpunktu atkārtota pārbaude. Int J Geriatr Psychiatry 33, 379–388.
[29]	Faul F, Erdfelder E, Buchner A, Lang AG (2009) Statistiskās jaudas analīzes, izmantojot G*Power 3.1: korelācijas un regresijas analīzes testi. Behav Res Methods 41, 1149–1160.
[30]	Drasgow F (1986) Polihoriskās un daudzkārtējās korelācijas. In Encyclopedia of Statistical Sciences, Kotz S, Johnson NL, Read CB, eds. John Wiley & Sons, Ņujorka, 68.–74. lpp.
[31]	Revelle WR (2018) psych: Personības un psiholoģiskās izpētes procedūras. Ziemeļrietumu universitāte, Evanstona, IL, ASV.
[32]	Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez JC, Muller M (2011) proROC: atvērtā pirmkoda pakotne R un S+, lai analizētu un salīdzinātu ROC līknes. BMC Bioinformātika 12, 77.
[33]	Fluss R, Faraggi D, Reiser B (2005) Youden indeksa un ar to saistītā robežpunkta novērtējums. Biom J 47, 458–472.
[34]	Youden WJ (1950) Indekss vērtēšanas diagnostikas testiem. Vēzis 3, 32–35.
[35]	Kraemer H (1992) Medicīnisko testu novērtēšana, Sage Publications, Inc., Ņūberijas parks, Kalifornija.
[36]	Tsai CF, Lee WJ, Wang SJ, Shia BC, Nasreddine Z, Fuh JL (2012) Monreālas kognitīvā novērtējuma (MoCA) psihometrija un tās apakšskalas: MoCA Taivānas versijas apstiprināšana un vienumu atbildes teorijas analīze. Int Psychogeriatr 24, 651–658.
[37]	Aschenbrenner AJ, Gordon BA, Benzinger TLS, Morris JC, Hassenstab JJ (2018) Tau PET, amiloīda PET un hipokampu tilpuma ietekme uz izziņa Alcheimera slimības gadījumā. Neiroloģija 91, e859–e866.
[38]	Puustinens. J, Luostarinen L, Luostarinen M, Pulliainen V, Huhtala H, Soini M, Suhonen J (2016) MoCA un citu kognitīvo testu izmantošana kognitīvo traucējumu novērtēšanā gados vecākiem pacientiem, kuriem tiek veikta artroplastika. 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) Monreālas ķīniešu versijas validācija Kognitīvās novērtēšanas pamatinformācija vieglu kognitīvo traucējumu skrīningam. 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: normatīvie dati no lielas Zviedrijas iedzīvotāju kohortas. J Alzheimers Dis 59, 893–901.
[41]	Ciesielska N , Sokolowski R , Mazur E , Podhorecka M , Polak-Szabela A , Kedziora-Kornatowska K (2016) Vai Monreālas kognitīvā novērtējuma (MoCA) tests ir labāk piemērots nekā Mini-Mental State Examination (MMSE) vieglu kognitīvo traucējumu (MCI) noteikšanā cilvēkiem, kas vecāki par 60 gadiem? Metaanalīze. Psychiatr Pol 50, 1039–1052.
[42]	Giebel CM, Challis D (2017) Mini-psihiskā stāvokļa pārbaudes jutīgums, Monreāla Kognitīvais novērtējums un Addenbrooke kognitīvā pārbaude III ikdienas darbībai demences traucējumi: pētniecisks pētījums. Int J Geriatr Psychiatry 32, 1085–1093.
[43]	Kopecek M , Bezdicek O , Sulc Z , Lukavsky. J , Stepankova H (2017) Monreālas kognitīvā novērtēšana un mini-mentālā stāvokļa pārbaude, uzticami izmaiņu indeksi veseliem vecākiem pieaugušajiem. Int J Geriatr Psychiatry 32, 868–875.
[44]	Roalf DR, Moore TM, Mechanic-Hamilton D, Wolk DA, Arnold SE, Weintraub DA, Moberg PJ (2017) Kognitīvās skrīninga testu savienošana neiroloģisku traucējumu gadījumā: gājēju pāreja starp īso Monreālas kognitīvo novērtējumu un mini mentālā stāvokļa pārbaudi. Alzheimers Dement 13, 947–952.
[45]	Solomon TM , deBros GB , Budson AE , Mirkovic N , Murphy CA , Solomon PR (2014) Korelācijas analīze 5 bieži lietotiem kognitīvās funkcionēšanas un garīgais stāvoklis: atjauninājums. Am J Alzheimers Dis Other Demen 29, 718–722.
[46]	Melors D., Lūiss M., Makkeibs M., Bērns L., Vans T., Vans. J, Zhu M, Cheng Y, Yang C, Dong S, Xiao S (2016) Piemērotu skrīninga rīku un kognitīvo traucējumu noteikšanas punktu noteikšana vecāka gadagājuma ķīniešu paraugā. Psychol Assess 28, 1345–1353.
[47]	Snowdon A, Hussein A, Kent R, Pino L, Hachinski V (2015) Monreālas kognitīvās novērtēšanas rīka elektroniskā un papīra salīdzinājums. Alzheimer Dis Assoc Disord 29, 325–329.
[48]	Eisdorfer C , Cohen D , Paveza GJ , Ashford JW , Luchins DJ , Gorelick PB , Hirschman RS , Freels SA , Levy PS , Semla TP u.c. (1992) Globālās pasliktināšanās skalas empīrisks novērtējums inscenēšanai Alcheimera slimība. Am J Psychiatry 149, 190–194.
[49]	Batler SM, Ashford JW, Snowdon DA (1996) Vecums, izglītība un izmaiņas vecāka gadagājuma sieviešu mini-psihisko eksāmenu rezultātos: mūķenes pētījuma rezultāti. J Am Geriatr Soc 44, 675–681.
[50]	Schmitt FA, Davis DG, Wekstein DR, Smith CD, Ashford JW, Markesbery WR (2000) “Preklīniskā” AD pārskatīšana: kognitīvi normālu vecāku pieaugušo neiropatoloģija. Neiroloģija 55, 370–376.
[51]	Schmitt FA, Mendiondo MS, Kryscio RJ, Ashford JW (2006) Īss apraksts Alcheimera ekrāns klīniskajai praksei. Res Pract Alzheimers Dis 11, 1-4.

Atslēgvārdi: Alcheimera slimība, nepārtrauktas darbības uzdevums, demence, gados vecāki cilvēki, atmiņa, viegli kognitīvi traucējumi, skrīnings