Fampiasana ny MemTrax sy ny maodely fianarana milina amin'ny fanasokajiana ny fahasembanana ara-tsaina malemy
Article Article
Mpanoratra: 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
Gazety: Journal of Aretina Alzheimer, vol. 77, tsia. 4, p. 1545-1558, 2020
Abstract
Eo andamosina:
Ny fihanaky ny aretina sy ny fihanaky ny aretina Aretin'i Alzheimer ary ny fahasembanana ara-tsaina malemy (MCI) dia nahatonga antso maika ho an'ny fikarohana mba hanamarinana ny fitiliana sy ny fanombanana ara-tsaina.
tanjona:
Ny tanjonay voalohany amin'ny fikarohana dia ny hamaritana raha azo ampiasaina amin'ny fomba mahomby amin'ny maodely vinavina novolavolaina miaraka amin'ny fianarana milina hanasokajiana ny fahasalamana ara-tsaina (ara-dalàna mifanohitra amin'ny MCI) ny metrika fampisehoana MemTrax voafantina sy ny demografika mifandraika ary ny toetran'ny mombamomba ny fahasalamana, araka ny asehon'ny Montréal Cognitive Assessment (MoCA).
fomba:
Nanao fandalinana cross-sectional izahay momba ny neurology 259, klinika fitadidiana, ary fitsaboana anatiny ho an'ireo marary olon-dehibe nalaina avy amin'ny roa. hopitaly any Sina. Ny marary tsirairay dia nomena MoCA amin'ny teny sinoa ary nitantana ny fitohizan'ny MemTrax an-tserasera episodika. fitsapana fahatsiarovana an-tserasera tamin’io andro io ihany. Ny maodely fanasokajiana vinavina dia natsangana tamin'ny alàlan'ny fianarana milina miaraka amin'ny validation cross 10 heny, ary ny fahombiazan'ny modely dia norefesina tamin'ny alàlan'ny Faritra eo ambanin'ny Curve Operating Characteristic Receiver (AUC). Ny modely dia natsangana tamin'ny fampiasana metrika fampisehoana MemTrax roa (isan-jato marina, fotoana famaliana), miaraka amin'ireo endri-javatra valo mahazatra momba ny demografika sy ny tantara manokana.
Results:
Ny fampitahana ny mpianatra amin'ny fitambaran'ny naoty sy ny tokonam-baravarana voafantina amin'ny MoCA, dia i Naïve Bayes amin'ny ankapobeny no mpianatra mahay indrindra amin'ny fanasokajiana ankapobeny 0.9093. Fanampin'izay, eo amin'ireo mpianatra telo ambony indrindra, ny fahombiazan'ny fanasokajiana mifototra amin'ny MemTrax amin'ny ankapobeny dia ambony amin'ny fampiasana ireo endri-javatra efatra ambony indrindra (0.9119) raha oharina amin'ny fampiasana ireo endri-javatra mahazatra 10 rehetra (0.8999).
Famaranana:
Ny fahombiazan'ny MemTrax dia azo ampiasaina amin'ny fomba mahomby amin'ny maodely faminaniana fanasokajiana milina fampiharana screening hamantarana ny tsy fahampian'ny cognitive dingana voalohany.
FAMPIDIRANA
Ny trangan-javatra fantatra (na dia tsy fantatra aza) miparitaka be sy ny fihanaky ny aretina sy ny fihanaky ny fitsaboana, ny sosialy ary ny vahoaka. fahasalamana Ny fandaniana sy ny vesatry ny aretin'i Alzheimer (AD) ary ny fahasembanana ara-tsaina malemy (MCI) dia mihamitombo hatrany ho an'ny mpandray anjara rehetra [1, 2]. Ity toe-javatra mampahory sy mampatahotra ity dia nahatonga antso maika ho an'ny fikarohana mba hanamarinana. fahitana mialoha fitaovana fitiliana kognita sy fanombanana ho an'ny fampiasana tsy tapaka amin'ny sehatra manokana sy klinika ho an'ny marary zokiolona manerana ny faritra sy mponina samihafa [3]. Ireo fitaovana ireo dia tsy maintsy manome ihany koa ny fandikana mirindra ny valin'ny fampahafantarana ho amin'ny firaketana ara-pahasalamana elektronika. Ny tombontsoa dia ho azo amin'ny fampahafantarana ny marary sy ny fanampiana ireo mpitsabo amin'ny fahafantarana ny fiovana lehibe teo aloha ary noho izany dia ahafahan'ny stratification haingana sy ara-potoana kokoa, ny fampiharana ary ny fanaraha-maso ny fitsaboana manokana sy mahomby kokoa ary ny fikarakarana marary ho an'ireo izay manomboka miaina. cognitive decline [3, 4].
Ny fitaovana MemTrax informatika (https://memtrax.com) dia fanombanana fankatoavana tsy tapaka tsotra sy fohy izay azo fehezina amin'ny Internet mba handrefesana ny fahombiazan'ny fitadidiana episodika amin'ny fotoana sarotra izay mamaly ny sary miverimberina ny mpampiasa fa tsy amin'ny famelabelarana voalohany [5, 6]. Ny fikarohana vao haingana sy ny vokatra azo ampiharina dia manomboka mampiseho tsikelikely sy mitambatra ny fahombiazan'ny klinika amin'ny MemTrax amin'ny AD sy ny screening MCI [5-7]. Na izany aza, fampitahana mivantana ny fampiasana klinika amin'ny efa misy fahasalamana ara-tsaina Ny fanombanana sy ny fenitra mahazatra dia azo antoka mba hampahafantarana ny fomba fijery matihanina sy hanamafisana ny fampitaovana MemTrax amin'ny fitiliana mialoha sy ny fanohanana diagnostika. van der Hoek et al. [8] nampitaha ny metrika fampisehoana MemTrax voafantina (haingam-pihetsika sy isan-jato marina) amin'ny toe-tsaina araka ny voalazan'ny Montréal. Fanombanana ara-tsaina (MoCA). Na izany aza, ity fianarana ity dia voafetra ihany amin'ny fampifandraisana ireo metrika fampisehoana ireo amin'ny famaritana ny sata ara-tsaina (araka ny voafaritry ny MoCA) sy ny famaritana ny elanelana sy ny sanda tapaka. Noho izany, mba hanitarana ity fanadihadiana ity sy hanatsarana ny fahombiazan'ny fanasokajiana sy ny fahombiazany, ny fanontanianay voalohany amin'ny fikarohana dia:
- Afaka misafidy ny metrikan'ny fahombiazan'ny MemTrax sy ny demografika ary ny fahasalamana mifandraika amin'izany piraofilina ampiasaina amin'ny fomba mahomby amin'ny maodely vinavina novolavolaina miaraka amin'ny fianarana milina hanasokajiana ny fahasalamana ara-tsaina (ara-dalàna mifanohitra amin'ny MCI), araka ny asehon'ny naotin'ny MoCA?
Faharoa amin'ity, tianay ho fantatra:
- Ao anatin'izany ireo endri-javatra mitovy amin'izany, azo ampiharina amin'ny marary iray ve ny maodely fianarana milina mifototra amin'ny zava-bita MemTrax mba haminavina ny hamafin'ny (malemy versus henjana) ao anatin'ireo sokajy voafantina momba ny fahasembanana ara-tsaina araka izay hofaritana amin'ny fitiliana klinika tsy miankina?
Ny fahatongavana sy ny fivoaran'ny fampiharana azo ampiharina amin'ny faharanitan-tsaina artifisialy sy ny fianarana milina amin'ny fitiliana/famantarana dia efa nampiseho tombony azo ampiharina miavaka, miaraka amin'ny maodely vinavina amin'ny fomba mahomby amin'ny fitarihana ireo mpitsabo amin'ny fanombanana sarotra ny fahasalamana ara-tsaina/ati-doha sy ny fitantanana ny marary. Tao anatin'ny fandalinanay dia nisafidy fomba mitovy amin'izany izahay amin'ny modelin'ny fanasokajiana MCI sy ny fanavakavahana amin'ny fahasembanana ara-tsaina araka ny nohamafisin'ny diagnostika klinika avy amin'ny angona telo misolo tena ireo marary an-tsitrapo an-tsitrapo sy marary any ivelany avy amin'ny hopitaly roa any Shina. Amin'ny fampiasana maodely vinavina fianarana milina, dia namantatra ireo mpianatra mahay indrindra avy amin'ny fitambaran'ny angon-drakitra/mpianatra isan-karazany izahay ary nametraka ireo endri-javatra hitarihana anay amin'ny famaritana ny fampiharana modely azo ampiharina indrindra amin'ny klinika.
Ny hevitray dia ny modely miorina amin'ny MemTrax voamarina dia azo ampiasaina hanasokajiana ny fahasalamana ara-tsaina (ara-dalàna na MCI) mifototra amin'ny mari-pandrefesana aggregate score MoCA, ary ny modely mitovy amin'ny MemTrax dia azo ampiasaina amin'ny fomba mahomby amin'ny fanavahana ny hamafin'ny sokajy voafantina. voamarina ara-pitsaboana fandroson'ny ara-pahalalana fahasimban'ny. Ny fampisehoana ny vokatra andrasana dia mety ho fitaovana amin'ny fanohanana ny fahombiazan'ny MemTrax ho toy ny efijery fitiliana mialoha ny fihenan'ny kognita sy ny fanasokajiana ny fahasembanana ara-tsaina. Ny fampitahana tsara amin'ny fenitra lazaina ho indostrian'ny famenoana mora kokoa sy haingana kokoa amin'ny fampiasana dia mety hisy fiantraikany amin'ny fanampiana ireo mpitsabo handray an'io fitaovana tsotra sy azo itokisana ary azo idirana io ho toy ny efijery voalohany amin'ny fijerena ny tsy fahampian'ny kognita amin'ny dingana voalohany (anisan'izany ny prodromal). Ny fomba fiasa sy ny fampiasana toy izany dia mety hitarika ny fitsaboana sy ny fitsabahan'ny marary ara-potoana sy tsara kokoa. Ireo fomba fijery mandroso sy ireo metrika ary modely nohatsaraina dia mety hanampy amin'ny fanalefahana na fampitsaharana ny fivoaran'ny dementia, anisan'izany ny AD sy AD-related dementias (ADRD).
FITAOVANA SY FOMBA FIASA
Fiantsoana fianarana
Teo anelanelan'ny Janoary 2018 sy Aogositra 2019, dia vita ny fikarohana cross-sections momba ireo marary noraisina avy amin'ny hopitaly roa any Shina. Ny fitantanana ny MemTrax [5] ho an'ny olona 21 taona no ho miakatra ary ny fanangonana sy famakafakana ireo angon-drakitra ireo dia nodinihina sy nankatoavin'ny ary nokarakaraina araka ny fenitra etika amin'ny Human Komitin'ny fiarovana ny lohahevitra ao amin'ny Oniversiten'i Stanford. Ny MemTrax sy ny fitsapana hafa rehetra ho an'ity fandalinana ankapobeny ity dia natao araka ny fanambarana Helsinki tamin'ny 1975 ary nankatoavin'ny Biraon'ny Fanadihadiana Andrim-panjakana ao amin'ny Hopitaly Mikambana Voalohany ao amin'ny Oniversiten'i Kunming Medical ao Kunming, Yunnan, Shina. Ny mpampiasa tsirairay dia nomena a fanekena taratasy hamakiana/hamerenana ary avy eo dia manaiky an-tsitrapo handray anjara.
Ny mpandray anjara dia nalaina avy amin'ny dobo an'ny marary any ivelany ao amin'ny tobim-pitsaboana neurologie ao amin'ny Hopitaly Yanhua (YH sub-dataset) ary ny tobim-pahatsiarovana ao amin'ny Hopitaly Affiliated First of Kunming Medical University (XL sub-dataset) any Beijing, Shina. Ny mpandray anjara koa dia noraisina avy amin'ny neurology (XL sub-dataset) sy ny fitsaboana anatiny (KM sub-dataset) inpatients ao amin'ny Hopitaly Affiliated First of Kunming Medical University. Ny fepetra fampidirana dia ahitana 1) lehilahy sy vehivavy farafahakeliny 21 taona, 2) fahaiza-miteny sinoa (mandarina), ary 3) fahaizana mahazo ny torolalana am-bava sy an-tsoratra. Ny fepetra fanilihana dia ny fahatapahan'ny fahitana sy ny maotera manakana ny mpandray anjara amin'ny fanatanterahana ny Test MemTrax, ary koa ny tsy fahafahana mahazo ny toromarika fitsapana manokana.
Dikan-teny sinoa an'ny MemTrax
Ny aterineto Nadika ny sehatra fitsapana MemTrax amin'ny teny sinoa (URL: https://www.memtrax.com.cn) ary ampifanarahana bebe kokoa mba hampiasaina amin'ny alàlan'ny WeChat (Shenzhen Tencent Computer Systems Co. LTD., Shenzhen, Guangdong, Shina) ho an'ny fitantanana tena. Ny angon-drakitra dia voatahiry ao amin'ny server rahona (Ali Cloud) any Shina ary nahazo alalana avy amin'ny Alibaba (Alibaba Technology Co. Ltd., Hangzhou, Zhejiang, Shina) avy amin'ny SJN Biomed LTD (Kunming, Yunnan, Shina). Ny antsipiriany manokana momba ny MemTrax sy ny fepetra momba ny fahamendrehan'ny fitsapana ampiasaina eto dia efa nofaritana teo aloha [6]. Nomena maimaim-poana ny fitiliana ireo marary.
Ireo fomba fandalinana
Ho an'ny marary an-trano sy ny marary any ivelany, antontan-taratasy ankapobe momba ny fanangonana ny mombamomba ny demografika sy ny tena manokana toy ny taona, lahy sy vavy, taona nianarana, asa, velona irery na miaraka amin'ny fianakaviana, ary ny tantara ara-pitsaboana dia nokarakarain'ny mpikambana iray ao amin'ny ekipa fianarana. Taorian'ny fahavitan'ny fanontaniana dia natao ny fitsapana MoCA [12] sy MemTrax (MoCA voalohany) ary tsy mihoatra ny 20 minitra eo anelanelan'ny fitsapana. Ny MemTrax isan-jato marina (MTx-% C), ny fotoana famaliana (MTx-RT), ary ny daty sy ny fotoana nanaovana ny fitsapana dia noraketin'ny mpikambana iray ao amin'ny ekipa fianarana ho an'ny mpandray anjara tsirairay notsapaina. Ny antontan-taratasim-panontaniana feno sy ny valin'ny MoCA dia nampidirina tao amin'ny takelaka Excel nataon'ny mpikaroka izay nitantana ny fitsapana ary nohamarinin'ny mpiara-miasa iray talohan'ny nitehirizana ireo rakitra Excel ho an'ny fanadihadiana.
Test MemTrax
Ny fitsapana an-tserasera MemTrax dia nahitana sary 50 (25 tsy manam-paharoa ary miverimberina 25; andiana sary 5 misy sary na zavatra mahazatra) aseho amin'ny baiko pseudo-random manokana. Ny mpandray anjara dia hikasika ny bokotra Start eo amin'ny efijery (araka ny torolàlana) hanombohana ny fitsapana ary hanomboka hijery ny andian-tsary ary hikasika ilay sary eo amin'ny efijery haingana araka izay azo atao isaky ny misy sary miverimberina. Nipoitra nandritra ny 5 segondra ny sary tsirairay na mandra-pikitihana ilay sary eo amin'ny efijery, izay nahatonga ny fampisehoana avy hatrany ny sary manaraka. Amin'ny fampiasana ny famantaranandro anatiny amin'ny fitaovana eo an-toerana, ny MTx-RT ho an'ny sary tsirairay dia nofaritana tamin'ny fotoana lany nanomboka tamin'ny fanolorana ny sary ka hatramin'ny fotoana nikasihan'ny mpandray anjara ny efijery ho setrin'ny famantarana ny fanekena ny sary ho toy ny efa naseho. mandritra ny fitsapana. Ny MTx-RT dia voarakitra ho an'ny sary tsirairay, miaraka amin'ny 3 s feno voarakitra tsy misy valiny. Ny MTx-% C dia nokajiana mba hanondroana ny isan-jaton'ny sary miverimberina sy voalohany navalin'ny mpampiasa araka ny tokony ho izy (tena tsara + tena ratsy nozaraina 3). Ny antsipiriany fanampiny momba ny fitantanana sy ny fampiharana MemTrax, ny fampihenana ny angon-drakitra, ny angon-drakitra tsy mety na "tsy misy valiny", ary ny famakafakana angon-drakitra voalohany dia voalaza any an-kafa [50].
Nohazavaina tamin'ny antsipiriany ny fitsapana MemTrax ary ny fitsapana fanao (miaraka amin'ny sary tsy manam-paharoa ankoatry ny ampiasaina amin'ny fitsapana ho an'ny firaketana ny valiny) dia nomena ireo mpandray anjara ao amin'ny toeram-pitsaboana. Ireo mpandray anjara amin'ny zana-tsipìka YH sy KM dia naka ny fitsapana MemTrax tamin'ny finday iray izay feno ny fampiharana ao amin'ny WeChat; fa ny isa voafetra amin'ireo marary sub-dataset XL dia nampiasa iPad ary ny ambiny dia nampiasa smartphone. Ny mpandray anjara rehetra dia nandray ny fitsapana MemTrax niaraka tamin'ny mpanadihady iray izay nandinika tsy misy dikany.
Montréal cognitive assessment
Ny dika Beijing an'ny MoCA Shinoa (MoCA-BC) [13] dia nokarakarain'ny mpikaroka voaofana araka ny toromarika ofisialy momba ny fitsapana. Raha ny tokony ho izy, ny MoCA-BC dia naseho ho azo itokisana fitsapana ho an'ny cognitive screening manerana ny ambaratongam-pampianarana rehetra amin'ny olon-dehibe zokiolona Shinoa [14]. Naharitra 10 ka hatramin'ny 30 minitra teo ho eo ny fitsapana tsirairay natao araka ny fahaiza-manaon'ny mpandray anjara tsirairay avy.
Modely fanasokajiana MoCA
Nisy endri-javatra 29 azo ampiasaina, anisan'izany ny MemTrax roa metrika fampisehoana fitsapana ary endri-javatra 27 mifandraika amin'ny demografika sy fahasalamana fampahalalana ho an'ny mpandray anjara tsirairay. Ny naotin'ny fitiliana aggregate MoCA an'ny marary tsirairay dia nampiasaina ho toy ny fitiliana ara-tsaina "benchmark" hampiofana ireo modely vinavinay. Noho izany, satria ny MoCA dia nampiasaina mba hamoronana ny mari-pamantarana kilasy, dia tsy afaka mampiasa ny isa fitambarana (na ny iray amin'ireo naotin'ny ampahany amin'ny MoCA) izahay ho endri-javatra tsy miankina. Nanao andrana savaranonando izahay izay namolavolanay (fanasokajiana ny fahasalamana ara-tsaina nofaritan'ny MoCA) ny zana-doko telo voalohany amin'ny hopitaly / toeram-pitsaboana ary avy eo natambatra tamin'ny fampiasana ny endri-javatra rehetra. Na izany aza, ny singa angon-drakitra mitovy rehetra dia tsy nangonina tao amin'ny tobim-pitsaboana efatra misolo tena ny sobika telo; noho izany, maro amin'ireo endri-javatra ananantsika ao amin'ny angon-drakitra mitambatra (rehefa mampiasa ny endri-javatra rehetra) dia nisy tranga tsy hita popoka. Avy eo izahay dia nanamboatra modely miaraka amin'ny angon-drakitra mitambatra amin'ny fampiasana endri-javatra mahazatra ihany izay nahatonga ny fanatsarana ny fampisehoana fanasokajiana. Izany dia azo inoana fa nohazavaina tamin'ny fitambaran'ny fananana tranga maro kokoa hiarahana miasa amin'ny alalan'ny fampifangaroana ireo soatoavina telo amin'ny marary ary tsy misy endri-javatra miaraka amin'ny fihanaky ny soatoavina tsy hita (endri-javatra iray ihany ao amin'ny angon-drakitra mitambatra, karazana asa, misy sanda tsy hita, misy fiantraikany trangan'ny marary telo ihany), satria ireo endri-javatra mahazatra voarakitra ao amin'ny tranokala telo ihany no nampidirina. Marihina fa tsy nanana fepetra fandavana manokana izahay ho an'ny endri-javatra tsirairay izay tsy tafiditra ao anatin'ny angon-drakitra mitambatra. Na izany aza, tamin'ny modelin'ny angon-drakitra mitambatra voalohany, dia nampiasa ny endri-javatra rehetra avy amin'ny tsirairay amin'ireo zana-dokotra telo misaraka izahay. Izany dia nitarika ho amin'ny fampisehoana modely izay ambany kokoa noho ny modely voalohany voalohany amin'ny zana-datasety tsirairay. Ankoatr'izay, na dia nampahery aza ny fanasokajiana ireo modely natsangana tamin'ny fampiasana ny endri-javatra rehetra, tamin'ny mpianatra rehetra sy ny rafitra fanasokajiana, dia nihatsara ny fampisehoana ho an'ny maodely avo roa heny raha mampiasa endri-javatra mahazatra fotsiny. Raha ny marina, tamin'ireo izay niafara tamin'ny maha-mpianatra anay indrindra, ny modely rehetra afa-tsy ny iray dia nihatsara rehefa nanafoana ireo endri-javatra tsy mahazatra.
Ny angon-drakitra fitambarana farany (YH, XL, ary KM mitambatra) dia nahitana tranga 259, izay samy misolo tena ny mpandray anjara tokana izay nandray ny fitsapana MemTrax sy ny MoCA. Nisy endri-javatra tsy miankina 10 nozaraina: Metrika fampisehoana MemTrax: MTx-% C ary midika hoe MTx-RT; fampahalalana momba ny demografika sy ny tantaram-pitsaboana: taona, firaisana ara-nofo, taona nianarana, karazana asa (vozony manga/vozony fotsy), fanohanana ara-tsosialy (na mipetraka irery na miaraka amin'ny fianakaviana ny mpanatrika), ary eny/tsia ny valiny raha toa ka manana tantaran'ny diabeta, hyperlipidemia, na trauma amin'ny ati-doha. Ny mari-pamantarana fanampiny roa, ny isa aggregate MoCA ary ny isa aggregate MoCA izay namboarina nandritra ny taona maro tamin'ny fanabeazana [12], dia nampiasaina manokana mba hamolavola marika fanasokajiana miankina, ka mamorona tetika modely roa miavaka hampiharina amin'ny angona mitambatra. Ho an'ny dikan-teny tsirairay (nahitsy sy tsy voarindra) amin'ny isa MoCA, ny angon-drakitra dia novolavolaina indray ho an'ny fanasokajiana binary amin'ny alàlan'ny tokonam-baravarana roa samy hafa - ny voalohany natolotry [12] ary ny sanda hafa ampiasaina sy nampiroborobo ny hafa [8, 15]. Ao amin'ny rafitra fanasokajiana tokonam-baravarana hafa, ny marary iray dia heverina ho manana fahasalamana ara-tsaina ara-dalàna raha toa ka nahazo ≥23 izy tamin'ny fitsapana MoCA ary manana MCI raha toa ka 22 na ambany ny isa; fa, amin'ny endrika fanasokajiana voalohany, ny marary dia tsy maintsy nahazo isa 26 na tsara kokoa amin'ny MoCA mba ho marihina fa manana fahasalamana ara-tsaina mahazatra.
Angona voasivana ho an'ny maodely fanasokajiana MoCA
Nandinika bebe kokoa ny fanasokajiana MoCA izahay tamin'ny fampiasana teknika filaharana endri-javatra efatra mahazatra: Chi-Squared, Gain Ratio, Information Gain, ary Symmetrical Uncertainty. Ho an'ny fomba fijery vonjimaika, nampiharinay ny laharana tamin'ny angon-drakitra mitambatra iray manontolo amin'ny fampiasana ny tetika modely efatra. Ny laharana rehetra dia nifanaraka tamin'ny endri-javatra ambony indrindra, izany hoe, taona, isan'ny taona nianarana, ary samy metrika fampisehoana MemTrax (MTx-% C, midika hoe MTx-RT). Avy eo dia nanamboatra ireo modely izahay tamin'ny fampiasana teknika fisafidianana endri-javatra tsirairay mba hampiofanana ireo modely amin'ny endri-javatra efatra ambony (jereo Safidy fisafidianana eto ambany).
Ny fiovaovan'ny valo farany amin'ny tetik'asa fanasokajiana ny isa MoCA dia aseho amin'ny tabilao 1.
Tabilao 1
Famintinana ny fiovaovan'ny drafitra modely ampiasaina amin'ny fanasokajiana MoCA (Normal Fahasalamana ara-tsaina mifanohitra amin'ny MCI)
| Modeling Scheme | Fahasalamana ara-tsaina mahazatra (kilasy ratsy) | MCI (kilasy tsara) |
| Ahitsio-23 Tsy voasivana/ voasivana | 101 (39.0%) | 158 (61.0%) |
| Ahitsio-26 Tsy voasivana/ voasivana | 49 (18.9%) | 210 (81.1%) |
| Tsy voasivana-23 Tsy voasivana/ voasivana | 92 (35.5%) | 167 (64.5%) |
| Tsy voasivana-26 Tsy voasivana/ voasivana | 42 (16.2%) | 217 (83.8%) |
Ny isa tsirairay sy ny isan-jaton'ny totalin'ny marary ao amin'ny kilasy tsirairay dia avahana amin'ny alàlan'ny fanitsiana ny isa ho an'ny fanabeazana (Adjusted na Unadjusted) sy ny tokonam-baravaran'ny fanasokajiana (23 na 26), araka izay ampiharina amin'ireo andiany roa (Tsy voasivana sy voasivana).
Modeling fanombanana klinika mifototra amin'ny MemTrax
Amin'ireo sub-datasets telo tany am-boalohany (YH, XL, KM), ny mararin'ny sub-dataset XL irery ihany no voamarina ara-pitsaboana tsy miankina amin'ny fahasembanana ara-tsaina (izany hoe, ny isa avy amin'ny MoCA dia tsy nampiasaina tamin'ny fametrahana fanasokajiana ara-dalàna mifanohitra amin'ny fahasembanana). Amin'ny ankapobeny, ny marary XL dia voan'ny aretina Fitsapana aretina Alzheimer (AD) na vascular dementia (VaD). Ao anatin'ny tsirairay amin'ireo sokajy fitiliana voalohany ireo, dia nisy fanendrena fanampiny ho an'ny MCI. Ny diagnostika ny MCI, ny dementia, ny aretin'ny neurocognitive vascular, ary ny aretin'ny neurocognitive noho ny AD dia mifototra amin'ny fepetra diagnostika manokana sy miavaka voasoritra ao amin'ny Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM-5 [16]. Raha jerena ireo diagnosy voadio ireo, dia nampiharina misaraka ny tetik'asa modely fanasokajiana roa amin'ny sub-dataset XL mba hanavahana ny haavon'ny fahasarotana (degre de impairment) ho an'ny sokajy fitiliana voalohany. Ny angon-drakitra ampiasaina amin'ny tsirairay amin'ireo tetik'asa modelin'ny diagnostika (AD sy VaD) dia nahitana fampahalalana momba ny demografika sy ny tantaran'ny marary, ary koa ny fahombiazan'ny MemTrax (MTx-% C, midika hoe MTx-RT). Ny aretina tsirairay dia nomena anarana hoe malemy raha toa ka voatendry MCI; raha tsy izany dia noheverina ho mafy. Noheverinay tamin'ny voalohany ny hampiditra ny isa MoCA ao amin'ny maodely diagnostika (malemy versus henjana); saingy nanapa-kevitra izahay fa handresy ny tanjon'ny tetik'asa modely amin'ny faminaniana faharoa. Eto ny mpianatra dia hampiofanina amin'ny fampiasana ny toetran'ny marary hafa mora azon'ny mpamatsy sy ny metrikan'ny fahombiazan'ny fitsapana MemTrax tsotra kokoa (ho solon'ny MoCA) manohitra ny fanondroana "fenitra volamena", ny fitiliana klinika mahaleo tena. Nisy tranga 69 tao amin'ny angon-drakitra fitiliana AD ary tranga 76 an'ny VaD (Table 2). Ao amin'ireo angona roa ireo dia misy endri-javatra tsy miankina 12. Ho fanampin'ireo endri-javatra 10 tafiditra ao amin'ny fanasokajiana ny isa MoCA, ny tantaran'ny marary dia nahitana fampahalalana momba ny tantaran'ny fiakaran'ny tosidrà sy ny fahatapahan'ny lalan-dra.
Tabilao 2
Famintinana ny fiovaovan'ny tetika modely ampiasaina amin'ny fanasokajiana ny hamafin'ny aretina (Malemy versus Severe)
| Modeling Scheme | Malemy (kilasy ratsy) | Mafy (kilasy tsara) |
| MCI-AD versus AD | 12 (17.4%) | 57 (82.6%) |
| MCI-VaD versus VaD | 38 (50.0%) | 38 (50.0%) |
Ny isa tsirairay sy ny isan-jaton'ny totalin'ny marary isaky ny kilasy dia samy hafa amin'ny sokajy fitiliana voalohany (AD na VaD).
Statistics
Ny fampitahana ny toetran'ny mpandray anjara sy ny endri-javatra nomerika hafa eo amin'ny sub-datasets ho an'ny paikady fanasokajiana modely tsirairay (mba haminavina ny fahasalamana ara-tsaina sy ny hamafin'ny diagnostika MoCA) dia natao tamin'ny fampiasana fiteny fandaharana Python (version 2.7.1) [17]. Ny fahasamihafan'ny fampisehoana modely dia nofaritana tamin'ny voalohany tamin'ny fampiasana ANOVA tokana na roa (araka ny mety) miaraka amin'ny elanelana fahatokisana 95% ary ny fitsapana Tukey honest significant difference (HSD) mba hampitahana ny fomba fiasa. Ity fandinihana ny fahasamihafan'ny fampisehoana modely ity dia natao tamin'ny fampiasana Python sy R (version 3.5.1) [18]. Nampiasa ity fomba ity izahay (na dia tsy dia tsara loatra aza) ho toy ny fanampiana heuristika amin'izany dingana voalohany ho an'ny fampitahana fampisehoana modely voalohany amin'ny fiandrasana ny fampiharana klinika mety. Avy eo dia nampiasa ny fitsapana marika Bayesian izahay tamin'ny fampiasana fizarana aoriana mba hamaritana ny mety hisian'ny fahasamihafan'ny modely [19]. Ho an'ireo famakafakana ireo, dia nampiasa ny elanelana -0.01, 0.01 izahay, izay midika fa raha misy vondrona roa manana fahasamihafan'ny fampisehoana latsaky ny 0.01, dia heverina ho mitovy izy ireo (ao anatin'ny faritry ny fitoviana azo ampiharina), na raha tsy izany dia hafa izy ireo (tsara kokoa noho ny iray). ny hafa). Mba hanatanterahana ny fampitahana Bayesian amin'ny mpanasokajy sy kajy ireo mety ho azo, dia nampiasa ny tranomboky baycomp (dikan-teny 1.0.2) ho an'ny Python 3.6.4 izahay.
Fakan-tahaka modely
Nanangana modely vinavina izahay tamin'ny fampiasana ireo fiovaovan'ny totalin'ny tetik'asa modelinay mba haminavina (fanasokajiana) ny vokatry ny fitsapana MoCA tsirairay na ny hamafin'ny diagnostika klinika. Nampiharina ny mpianatra rehetra ary naorina tamin'ny alàlan'ny sehatra rindrambaiko open source Weka [20] ireo modely. Ho an'ny famakafakana mialoha, dia nampiasa algorithm fianarana 10 fampiasa matetika izahay: 5-Neighbors akaiky indrindra, dikan-teny roa amin'ny hazo fanapahan-kevitra C4.5, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, Naïve Bayes, dikan-teny roa an'ny Random Forest, Radial Basis Function Network, ary Support Vector. milina. Ny toetra fototra sy ny fifanoherana amin'ireo algorithm ireo dia nofaritana any an-kafa [21] (jereo ny Fanampiny). Nofidina ireo satria maneho karazana mpianatra isan-karazany izy ireo ary satria naneho fahombiazana tamin'ny fampiasana azy ireo tamin'ny fanadihadiana teo aloha momba ny angona mitovy. Ny fikandrana hyper-parameter dia nofidina tamin'ny fikarohana nataontsika teo aloha izay manondro azy ireo ho matanjaka amin'ny angon-drakitra samihafa [22]. Miorina amin'ny valin'ny famakafakana mialoha nataonay tamin'ny fampiasana ny angon-drakitra mitambatra miaraka amin'ireo endri-javatra mahazatra izay nampiasaina taty aoriana tamin'ny famakafakana feno, dia nahita mpianatra telo izahay izay nanome fampisehoana matanjaka tsy tapaka manerana ny fanasokajiana rehetra: Logistic Regression, Naïve Bayes, ary Support Vector Machine.
Fampitandremana mifanandrify sy metrika fampisehoana modely
Ho an'ny maodely vinavina rehetra (anisan'izany ny famakafakana mialoha), ny maodely tsirairay dia namboarina tamin'ny alàlan'ny validation cross 10-fold, ary norefesina ny fahombiazan'ny modely tamin'ny alàlan'ny Faritra eo ambanin'ny Receiver Operating Characteristic Curve (AUC). Nanomboka tamin'ny fizarana an-kisendrasendra ny fitambaran'ny drafitry ny drafitry ny modelim-pamokarana 10 ho fizarana 10 mitovy (foritra) ny tsirairay amin'ireo tahirin-tsarimihetsika maodely, amin'ny fampiasana sivy amin'ireo fizarana tsirairay ireo mba hampiofanana ny maodely sy ny ampahany sisa ho an'ny fitsapana. Naverina in-10 io fomba fanao io, tamin'ny fampiasana fizarana hafa ho toy ny fitsapana napetraka isaky ny mandeha. Avy eo dia natambatra ny vokatra mba hanaovana kajy ny vokatra/fahombiazan'ny modely farany. Ho an'ny fitambaran'ny mpianatra/dataset tsirairay dia naverina in-10 ity dingana manontolo ity miaraka amin'ny fizarana samihafa isaky ny mandeha ny angona. Ity dingana farany ity dia nampihena ny fitongilanana, niantoka ny famerenana indray, ary nanampy tamin'ny famaritana ny fampisehoana modely amin'ny ankapobeny. Amin'ny fitambarany (ho an'ny naoty MoCA sy ny rafitra fanasokajiana ny hamafin'ny aretina), dia modely 6,600 no namboarina. Tafiditra ao anatin'izany ny maodely 1,800 tsy voasivana (rafitra modely 6 ampiharina amin'ny angon-drakitra ×3 mpianatra × 10 mihazakazaka × 10 folds = modely 1,800) ary modely 4,800 voasivana (4. 3 folds = 4 modely).
Safidy fisafidianana
Ho an'ireo modely voasivana, ny fifantenana endri-javatra (amin'ny fampiasana ireo fomba filaharana efatra) dia natao tao anatin'ny fanamarinana. Ho an'ny tsirairay amin'ireo vala 10, satria ny 10% amin'ny angon-drakitra hafa dia ny angon-drakitra fitsapana, ireo endri-javatra efatra voafantina voalohany ho an'ny angon-drakitra fanofanana tsirairay (izany hoe, ny vala sivy hafa, na ny 90% sisa amin'ny angona manontolo) no nampiasaina. mba hamoronana modely. Tsy afaka nanamarina izay endri-javatra efatra nampiasaina tamin'ny maodely tsirairay izahay, satria tsy voatahiry na tsy azo alaina ao anatin'ny sehatra modely nampiasanay (Weka) izany fampahalalana izany. Na izany aza, raha jerena ny tsy fitoviana amin'ny fifantenana voalohany amin'ireo endri-javatra ambony indrindra rehefa nampiharina tamin'ny angon-drakitra mitambatra ny laharana ary ny fitoviana manaraka amin'ny fampisehoana modely, ireo endri-javatra mitovy (taona, taona fianarana, MTx-% C, ary midika hoe MTx-RT). ) dia azo inoana fa ny efatra ambony indrindra ampiasaina miaraka amin'ny fifantenana endri-javatra ao anatin'ny fizotran'ny fanamarinana.
VOKATRA
Ny toetran'ny mpandray anjara (anisan'izany ny isa MoCA sy ny metrika fampisehoana MemTrax) amin'ny angon-drakitra tsirairay ho an'ny paikady fanasokajiana modely tsirairay mba haminavina ny fahasalamana ara-tsaina (ara-dalàna mifanohitra amin'ny MCI) sy ny hamafin'ny aretina (maivana versus henjana) dia aseho ao amin'ny tabilao 3.
Tabilao 3
Ny toetran'ny mpandray anjara, ny isa MoCA ary ny fahombiazan'ny MemTrax ho an'ny paikady fanasokajiana modely tsirairay
| Paikady fanasokajiana | Age | fanabeazana | MoCA Adjusted | MoCA tsy nasiam-panitsiana | MTx-% C | MTx-RT |
| Sokajy MoCA | 61.9 y (13.1) | 9.6 y (4.6) | 19.2 (6.5) | 18.4 (6.7) | 74.8% (15.0) | 1.4 s (0.3) |
| Fahasarotam-panafody | 65.6 y (12.1) | 8.6 y (4.4) | 16.7 (6.2) | 15.8 (6.3) | 68.3% (13.8) | 1.5 s (0.3) |
Ny soatoavina aseho (midika, SD) manavaka amin'ny paikady fanasokajiana maodely dia solontenan'ny angon-drakitra mitambatra ampiasaina haminavina ny fahasalamana ara-tsaina (MCI versus normal) ary ny sub-dataset XL ampiasaina haminavina ny hamafin'ny aretina (malemy versus henjana).
Ho an'ny fitambaran'ny isa MoCA (nahitsy/tsy voarindra) sy ny tokonam-baravarana (26/23), dia nisy fahasamihafana ara-statistika (p = 0.000) isaky ny fampitahana tsiroaroa (fahasalamana ara-tsaina ara-tsaina mifanohitra amin'ny MCI) ho an'ny taona, fanabeazana ary ny fahombiazan'ny MemTrax (MTx-% C sy MTx-RT). Ny sub-dataset marary tsirairay ao amin'ny kilasin'ny MCI tsirairay ho an'ny fitambarana tsirairay dia eo amin'ny 9 ka hatramin'ny 15 taona eo ho eo, nitatitra momba ny fianarana dimy taona vitsy kokoa, ary tsy dia tsara loatra ny fahombiazan'ny MemTrax ho an'ny metrika roa.
Ny valim-pahombiazana amin'ny modelin'ny vinavina ho an'ny fanasokajiana ny isa MoCA amin'ny fampiasana ireo mpianatra telo ambony indrindra, ny Logistic Regression, Naïve Bayes, ary ny Support Vector Machine, dia aseho amin'ny tabilao 4. Ireo telo ireo dia nofidina mifototra amin'ny fahombiazan'ny mpianatra ambony indrindra amin'ny modely isan-karazany. ampiasaina amin'ny angon-drakitra ho an'ny drafitra modely rehetra. Ho an'ny angon-drakitra tsy voasivana sy ny maodely, ny sanda tsirairay ao amin'ny tabilao 4 dia manondro ny fahombiazan'ny modely mifototra amin'ny salan'ny AUC tsirairay avy amin'ny maodely 100 (10 runs × 10 folds) namboarina ho an'ny fitambaran'ny tetika mpianatra/modely tsirairay, miaraka amin'ny avo indrindra. mpianatra manao asa soratana amin'ny soratra matevina. Raha ho an'ny modelin'ny angon-drakitra voasivana, ny valiny voalaza ao amin'ny tabilao 4 dia maneho ny salan'isa amin'ny fampisehoana modely amin'ny modely 400 ho an'ny mpianatra tsirairay mampiasa ny fomba filaharana endri-javatra tsirairay (4 fomba filaharana endri-javatra × 10 mihazakazaka × 10 foly).
Tabilao 4
Dichotomous MoCA fanasokajiana vokatra (AUC; 0.0–1.0) vokatra ho an'ny tsirairay amin'ireo mpianatra telo tsara indrindra ho an'ny tetika modely tsirairay.
| Fitaovana ampiasaina | MoCA Score | Fehezan-dalàna tapaka | Loza lojika | Naïve Bayes | Fanohanana Vector Machine |
| Tsy voasivana (endri-javatra 10) | nanitsy | 23 | 0.8862 | 0.8913 | 0.8695 |
| 26 | 0.8971 | 0.9221 | 0.9161 | ||
| Tsy nasiam-panovana | 23 | 0.9103 | 0.9085 | 0.8995 | |
| 26 | 0.8834 | 0.9153 | 0.8994 | ||
| Voasivana (4 endri-javatra) | nanitsy | 23 | 0.8929 | 0.8954 | 0.8948 |
| 26 | 0.9188 | 0.9247 | 0.9201 | ||
| Tsy nasiam-panovana | 23 | 0.9135 | 0.9134 | 0.9122 | |
| 26 | 0.9159 | 0.9236 | 0.9177 |
Amin'ny fampiasana ny fiovaovan'ny endri-javatra, ny isa MoCA, ary ny fetran'ny fanapahana isa MoCA, ny fampisehoana ambony indrindra ho an'ny rafitra modely tsirairay dia aseho amin'ny sahy (Tsy voatery ho samy hafa amin'ny statistika amin'ny hafa rehetra tsy ao sahy ho an'ny modely tsirairay).
Ny fampitahana ny mpianatra amin'ny fitambaran'ny dikan-teny MoCA rehetra sy ny tokonam-baravarana (nahitsy/tsy nasiam-panitsiana ary 23/26, tsirairay avy) ao amin'ny angon-drakitra mitambatra tsy voasivana (izany hoe, amin'ny fampiasana ireo endri-javatra mahazatra 10), Naïve Bayes amin'ny ankapobeny no mpianatra mahay indrindra amin'ny ankapobeny. fanasokajiana ny 0.9093. Raha jerena ireo mpianatra telo ambony indrindra, ny fitsapana voasonia mifandraika amin'ny Bayesian dia nanambara fa ny mety ho (Pr) an'ny Naïve Bayes nihoatra ny Logistic Regression dia 99.9%. Ankoatr'izay, eo anelanelan'ny Naïve Bayes sy ny Support Vector Machine, 21.0% ny mety hisian'ny fitoviana azo ampiharina amin'ny fahombiazan'ny mpianatra (noho izany, ny mety ho 79.0% amin'ny Naïve Bayes dia mihoatra noho ny Support Vector Machine), miaraka amin'ny 0.0% ny mety hisian'ny Support Vector Machine miasa tsara kokoa, azo refesina. dia manamafy ny tombony amin'ny fampisehoana ho an'ny Naïve Bayes. Ny fampitahana bebe kokoa ny dikan-tenin'ny MoCA amin'ny mpianatra rehetra / tokonam-baravarana dia nanoso-kevitra tombony kely amin'ny fampisehoana amin'ny fampiasana ny isa MoCA tsy misy fanitsiana mifanohitra amin'ny fanitsiana (0.9027 mifanohitra amin'ny 0.8971, tsirairay avy; Pr (tsy voarindra > voarindra) = 0.988). Toy izany koa, ny fampitahana ny tokonam-baravarana manapaka amin'ny mpianatra rehetra sy ny dikan-teny MoCA dia manondro tombony kely amin'ny fanasokajiana amin'ny fampiasana ny 26 ho toy ny tokonam-baravarankely mifanohitra amin'ny 23 (0.9056 versus 0.8942, tsirairay avy; Pr (26 > 23) = 0.999). Farany, ny fandinihana ny fampisehoana fanasokajiana ho an'ny maodely mampiasa afa-tsy ny vokatra voasivana (izany hoe, endri-javatra efatra ambony indrindra ihany), Naïve Bayes (0.9143) no isan'ny mpianatra mahay indrindra amin'ny dikan-teny / tokonam-baravarana MoCA rehetra. Na izany aza, amin'ny teknika filaharan'ny endri-javatra rehetra mitambatra, dia nanao toy izany koa ny mpianatra tsara indrindra. Ny andrana Bayesian voasonia dia nampiseho 100% ny mety hisian'ny fitoviana azo ampiharina eo amin'ny mpivady tsirairay voasivana. Toy ny tamin'ny angon-drakitra tsy voasivana (mampiasa ny endri-javatra mahazatra 10 rehetra), dia nisy indray ny tombony azo tamin'ny fampisehoana ho an'ny dikan-teny tsy voarindra amin'ny isa MoCA (Pr (tsy misy fanitsiana> fanitsiana) = 1.000), ary koa tombony miavaka mitovy amin'izany ho an'ny tokonam-baravaran'ny 26 (Pr (26 > 23) = 1.000). Marihina fa ny salan'isan'ny zava-bitan'ny tsirairay amin'ireo mpianatra telo ambony amin'ny dikan-teny/tokonam-baravaran'ny MoCA rehetra amin'ny fampiasana ireo endri-javatra efatra ambony indrindra dia nihoatra ny salan'isan'ny mpianatra rehetra tamin'ny angona tsy voasivana. Tsy mahagaga raha ny fanasokajiana ireo modely voasivana (mampiasa ireo endri-javatra efatra ambony indrindra) amin'ny ankapobeny dia ambony kokoa (0.9119) noho ireo modely tsy voasivana (0.8999), na inona na inona modely fomba filaharana izay ampitahaina amin'ireo modely tsirairay mampiasa ny 10 mahazatra rehetra. Toetoetra. Ho an'ny fomba fifantenana endri-javatra tsirairay, dia 100% ny mety hisian'ny tombony amin'ny fampisehoana amin'ireo modely tsy voasivana.
Miaraka amin'ireo marary noheverina ho fanasokajiana ny hamafin'ny aretina AD, ny fahasamihafana eo amin'ny vondrona (MCI-AD versus AD) amin'ny taona (p = 0.004), fanabeazana (p = 0.028), naoty MoCA namboarina/tsy nasiam-panitsiana (p = 0.000), ary MTx-% C (p = 0.008) dia manan-danja ara-statistika; fa ny MTx-RT dia tsy (p = 0.097). Miaraka amin'ireo marary noheverina ho fanasokajiana ny hamafin'ny diagnosy VaD, ny fahasamihafana eo amin'ny vondrona (MCI-VaD versus VaD) ho an'ny naotin'ny MoCA namboarina / tsy namboarina (p = 0.007) ary MTx-% C (p = 0.026) ary MTx-RT (p = 0.001) dia manan-danja ara-statistika; fa ny taona (p = 0.511) ary fanabeazana (p = 0.157) tsy nisy fahasamihafana lehibe teo amin'ny vondrona.
Ny valin'ny fampihetseham-pamokarana vinavina momba ny fanasokajiana ny hamafin'ny aretina amin'ny fampiasana ireo mpianatra telo nofantenana teo aloha, Logistic Regression, Naïve Bayes, ary Support Vector Machine, dia aseho amin'ny tabilao 5. , ireo mpianatra telo nofaritanay ho tena ankasitrahana indrindra tamin'ny modely nataontsika teo aloha dia nanolotra ny fampisehoana tsy miovaova indrindra miaraka amin'ireo tetika fanodinkodinana vaovao roa. Raha ampitahaina ny mpianatra amin'ny sokajy tsirairay amin'ny diagnostika voalohany (AD sy VaD), dia tsy misy fahasamihafana eo amin'ny fanasokajiana tsy miovaova eo amin'ny mpianatra ho an'ny MCI-VaD versus VaD, na dia nisongadina kokoa aza ny Support Vector Machine tamin'ny ankapobeny. Toy izany koa, tsy nisy fahasamihafana lehibe teo amin'ny mpianatra ho an'ny fanasokajiana MCI-AD mifanohitra amin'ny AD, na dia nanana tombony kely aza ny Naïve Bayes (NB) noho ny Logistic Regression (LR) ary tsy dia misy dikany loatra ny Support Vector Machine, miaraka amin'ny mety ho 61.4% ary 41.7%. Ao amin'ireo angona roa ireo, dia nisy tombony amin'ny fampisehoana ankapoben'ny Support Vector Machine (SVM), miaraka amin'ny Pr (SVM > LR) = 0.819 ary Pr (SVM > NB) = 0.934. Ny fahombiazan'ny fanasokajiana amin'ny ankapobeny amin'ny mpianatra rehetra amin'ny faminaniany ny hamafin'ny aretina ao amin'ny sub-dataset XL dia tsara kokoa amin'ny sokajy VaD diagnostic versus AD (Pr (VAD > AD) = 0.998).
Tabilao 5
Ny fahombiazan'ny fanasokajiana ny hamafin'ny aretina ara-pahasalamana dichotomous (AUC; 0.0-1.0) ho an'ny tsirairay amin'ireo mpianatra telo tsara indrindra ho an'ny drafitra modely tsirairay.
| Modeling Scheme | Loza lojika | Naïve Bayes | Fanohanana Vector Machine |
| MCI-AD versus AD | 0.7465 | 0.7810 | 0.7443 |
| MCI-VaD versus VaD | 0.8033 | 0.8044 | 0.8338 |
Ny fampisehoana ambony indrindra ho an'ny drafitra modely tsirairay dia aseho ao sahy (tsy voatery ho hafa amin'ny statistika amin'ny hafa tsy ao sahy).
IARAHA-MIDINIKA
Zava-dehibe ny fahitana mialoha ny fiovana eo amin'ny fahasalamana ara-tsaina fampiasana azo ampiharina amin'ny fitantanana ny fahasalaman'ny tena manokana sy ny fahasalamam-bahoaka. Eny tokoa, laharam-pahamehana lehibe amin'ny toeram-pitsaboana ho an'ny marary maneran-tany. Ny tanjona iombonana dia ny hanairana ny marary, ny mpikarakara ary ny mpanome tolotra ary hanaitra ny fitsaboana sahaza sy lafo vidy aloha kokoa ary fikarakarana maharitra ho an'ireo izay manomboka mahatsapa ny fihenan'ny saina. Ny fampifangaroana ny angon-drakitra momba ny hopitaly/klinika telo, dia nahita mpianatra telo miavaka izahay (miaraka amin'ny iray miavaka -Naïve Bayes) mba hanangana modely maminavina amin'ny fampiasana Famaritana ny fahombiazan'ny MemTrax izay afaka manasokajy azo antoka ny toe-pahasalaman'ny saina dichotomously (fahasalamana ara-tsaina ara-dalàna na MCI) araka ny asehon'ny isa aggregate MoCA. Marihina fa nihatsara ny fahombiazan'ny fanasokajiana ankapoben'ny mpianatra telo raha tsy nampiasa afa-tsy ireo endri-javatra efatra ambony indrindra ny maodely izay nahitana ireo metrika fampisehoana MemTrax ireo. Ankoatr'izay, nambaranay ny mety ho azo ampiasaina amin'ny fampiasana ireo mpianatra mitovy amin'izany sy ny metrikan'ny fahombiazan'ny MemTrax amin'ny tetik'asa fanasokajiana fanasokajiana diagnostika mba hanavahana ny hamafin'ny sokajy roa amin'ny diagnostika dementia: AD sy VaD.
Fitsapana fahatsiarovana ivon'ny fitiliana mialoha ny AD [23, 24]. Noho izany, mety ny MemTrax dia azo ekena, mahasarika ary mora ampiharina amin'ny Internet. fitiliana fitiliana ho an'ny fitadidiana episodika amin'ny ankapobeny [6]. Ny fahamarinan'ny fanekena sy ny fotoana famaliana avy amin'ity asa mitohy mitohy ity dia miharihary manokana amin'ny famantarana ny fahasimbana aloha sy ny fivoarana ary ny tsy fahampian'ny fizotry ny neuroplastic mifandraika amin'ny fianarana, ny fitadidiana ary ny fahalalana. Izany hoe, ireo modely eto izay mifototra indrindra amin'ny metrika fampisehoana MemTrax dia saro-pady ary mora kokoa ary amin'ny vidiny kely indrindra dia manambara ny tsy fahampian'ny neuropathologic biolojika mandritra ny dingana asymptomatic tetezamita mialoha ny fahaverezan'ny asa lehibe kokoa [25]. Ashford et al. nandinika akaiky ny lamina sy ny fitondran-tena momba ny fahamarinan'ny fahatsiarovana sy ny fotoana famaliana amin'ny mpampiasa aterineto izay nandray anjara irery tamin'ny MemTrax [6]. Amin'ny fanajana fa ireo fizarana ireo dia zava-dehibe amin'ny modely tsara indrindra sy ny fampivoarana ny fampiharana fitsaboana ara-pahasalamana manan-kery sy mahomby, ny famaritana ny fanekena ara-pahasalamana azo ampiharina sy ny mombamomba ny fotoana famaliana dia tena ilaina amin'ny fametrahana reference fototra sarobidy ho an'ny fampiasana klinika sy fikarohana. Ny lanjan'ny MemTrax amin'ny fitiliana AD ho an'ny fahasembanana ara-tsaina amin'ny dingana voalohany sy ny fanohanan'ny diagnostika samihafa dia mila dinihina akaiky kokoa amin'ny tontolon'ny toeram-pitsaboana izay azo heverina ny comorbidities sy ny fahaizan'ny cognitive, sensory ary maotera misy fiantraikany amin'ny fahombiazan'ny fitsapana. Ary mba hampahafantarana ny fomba fijery matihanina sy hamporisika ny fampiasana klinika azo ampiharina, dia ilaina aloha ny mampiseho fampitahana amin'ny fitsapana fanombanana ara-pahasalamana ara-tsaina, na dia mety ho voafehin'ny lozisialy fitsapana sarotra, fanabeazana ary fiteny, ary fitaomana ara-kolontsaina [26] ity farany. . Amin'io lafiny io, ny fampitahana tsara ny MemTrax amin'ny fahombiazan'ny klinika amin'ny MoCA izay lazaina matetika ho fenitry ny indostria dia zava-dehibe, indrindra rehefa mandanja ny fanamorana ny fampiasana sy ny fanekena ny marary ny MemTrax.
Ny fikarohana teo aloha mampitaha ny MemTrax amin'ny MoCA dia manasongadina ny antony sy ny porofo mialoha miantoka ny fanadihadiana modely [8]. Na izany aza, io fampitahana teo aloha io dia nampifandraisina fotsiny ireo metrika zava-bitan'ny MemTrax fototra roa nodinihintsika tamin'ny sata ara-tsaina araka izay nofaritan'ny MoCA ary namaritra ny salan'isa tsirairay sy ny sanda tapaka. Nohalalininay ny fanombanana ny fampitaovana klinika an'ny MemTrax amin'ny alàlan'ny fijerena fomba fijery mifototra amin'ny modelin'ny faminaniana izay hanome fiheverana manokana kokoa ny masontsivana hafa mety ho an'ny marary. Mifanohitra amin'ny hafa, tsy nahita tombony amin'ny fampisehoana modely amin'ny fampiasana fanitsiana fanabeazana (fanitsiana) amin'ny isa MoCA na amin'ny fanovana ny mari-pahaizana momba ny fahasalamana ara-tsaina manavaka ny mari-pahaizana MoCA avy amin'ny 26 ka hatramin'ny 23 voalohany [12, 15]. Raha ny marina, ny tombony amin'ny fanasokajiana dia nankasitrahana tamin'ny fampiasana ny isa MoCA tsy namboarina sy ny tokonam-baravarana ambony.
Hevi-dehibe amin'ny fampiharana klinika
Ny fianarana milina dia matetika ampiasaina tsara indrindra ary mandaitra indrindra amin'ny modely maminavina rehefa midadasika sy mirefy ny angon-drakitra, izany hoe rehefa misy fandinihana maro sy karazana toetra ambony (mandray anjara) mifanitsy. Na izany aza, miaraka amin'ireo angon-drakitra amin'izao fotoana izao, ireo modely voasivana miaraka amin'ny endri-javatra voafantina efatra dia nahavita tsara kokoa noho ireo mampiasa ireo endri-javatra mahazatra 10 rehetra. Midika izany fa ny angona momba ny hopitaly aggregate dia tsy nanana ny endri-javatra ara-pahasalamana mety indrindra (ambony) mba hanasokajiana tsara ny marary amin'izany fomba izany. Na izany aza, ny fanantitranterana ny laharan'ny endri-javatra amin'ny metrika zava-bitan'ny MemTrax - MTx-% C sy MTx-RT - dia manohana mafy ny fananganana modely fitiliana tsy fahampiana ara-tsaina amin'ny dingana voalohany amin'ity fitsapana ity izay tsotra, mora entina, mora vidy, ary miharihary tsara momba izany. fampisehoana fahatsiarovana, farafaharatsiny amin'izao fotoana izao ho toy ny efijery voalohany amin'ny fanasokajiana mimari-droa ny toetry ny fahasalamana ara-tsaina. Noho ny fahasahiranana tsy mitsaha-mitombo eo amin'ny mpanome tolotra sy ny rafi-pitsaboana, ny fizotry ny fitiliana ny marary sy ny fampiharana klinika dia tokony hamboarina araka ny tokony ho izy amin'ny fanamafisana ny fanangonana, ny fanaraha-maso ary ny famolavolana ireo toetran'ny marary sy ny metrika fitsapana izay tena ilaina, mahasoa ary voaporofo fa mahomby amin'ny diagnostika. ary fanohanana ny fitantanana ny marary.
Miaraka amin'ireo metrika MemTrax roa lehibe izay ivon'ny fanasokajiana MCI, ny mpianatra mahay indrindra (Naïve Bayes) dia nanana fampisehoana avo lenta amin'ny ankamaroan'ny maodely (AUC mihoatra ny 0.90) miaraka amin'ny tahan'ny marina-positif amin'ny diso-positive manakaiky na mihoatra ny 4. : 1. Ny fampiharana klinika amin'ny fandikan-teny mampiasa an'io mpianatra io dia hahasarika (manasokajy araka ny tokony ho izy) amin'ny ankamaroan'ireo izay manana fahabangana ara-tsaina, ary manamaivana ny sarany mifandraika amin'ny fanasokajiana diso ny olona iray manana fahasalamana ara-tsaina ara-dalàna ho manana tsy fahampiana ara-tsaina (tsy marina) na tsy ampy io fanasokajiana io amin'ireo izay manana tsy fahampiana ara-tsaina (false negative). Na ny iray amin'ireo toe-javatra diso fanasokajiana ireo dia mety hametraka enta-mavesatra ara-psikolojika tsy mendrika ho an'ny marary sy ny mpikarakara.
Raha tamin'ny famakafakana santatra sy feno dia nampiasa ny mpianatra folo izahay isaky ny tetik'asa modely, dia nampifantoka ny valiny tamin'ireo mpanasokajy telo mampiseho ny fampisehoana matanjaka indrindra izahay. Izany koa dia natao hanasongadinana, mifototra amin'ireo angon-drakitra ireo, ireo mpianatra izay antenaina fa hanao asa azo ianteherana amin'ny ambaratonga ambony amin'ny fampiharana klinika azo ampiharina amin'ny famaritana ny fanasokajiana ny toe-tsaina. Ankoatr'izay, satria ity fanadihadiana ity dia natao ho fanadihadiana fampidirana amin'ny fampiasana ny fianarana milina amin'ny screening cognitive sy ireo fanamby ara-pahasalamana ara-potoana ireo, dia nanapa-kevitra izahay ny hitazona ny teknika fianarana ho tsotra sy ankapobeny, miaraka amin'ny fametahana mari-pamantarana kely. Mankasitraka izahay fa io fomba fiasa io dia mety nametra ny fahafaha-manao faminaniana voafaritra manokana ho an'ny marary. Toy izany koa, raha ny fanofanana ireo modely amin'ny fampiasana ireo endri-javatra ambony indrindra (fomba voasivana) dia mampahafantatra antsika bebe kokoa momba ireo angon-drakitra ireo (manokana ny lesoka amin'ny angon-drakitra voaangona ary manasongadina ny sanda amin'ny fanatsarana ny fotoana sy ny loharanon-karena sarobidy), dia fantatsika fa aloha loatra ny tery. ny sahan'ny maodely ary, noho izany, ny rehetra (sy ny endri-javatra hafa) dia tokony hojerena amin'ny fikarohana ho avy mandra-pahazoantsika ny mombamomba ny laharam-pahamehana kokoa izay azo ampiharina amin'ny vahoaka midadasika. Noho izany, manaiky tanteraka ihany koa izahay fa ny angon-drakitra misongadina kokoa sy mivelatra kokoa ary ny fanatsarana ireo modely ireo sy ireo modely hafa dia ilaina alohan'ny hampidirana azy ireo amin'ny fampiharana klinika mahomby, indrindra amin'ny fametrahana ny comorbidities misy fiantraikany amin'ny fahombiazan'ny kognita izay tokony hodinihina amin'ny fanombanana klinika fanampiny.
Ny fampiasana ny MemTrax dia nohamafisina bebe kokoa tamin'ny alàlan'ny modely ny hamafin'ny aretina mifototra amin'ny diagnostika klinika misaraka. Ny fampisehoana fanasokajiana ankapobeny tsara kokoa amin'ny faminaniana ny hamafin'ny VaD (raha ampitahaina amin'ny AD) dia tsy mahagaga raha jerena ny endriky ny mombamomba ny marary ao amin'ireo modely manokana momba ny fahasalaman'ny lalan-drà ary ny loza ateraky ny fahatapahan'ny lalan-drà, izany hoe ny fiakaran'ny tosidrà, ny hyperlipidemia, ny diabeta, ary (mazava ho azy) ny tantaran'ny fahatapahan'ny lalan-drà. Na dia tiana kokoa sy mety kokoa aza ny fanaovana tombana ara-pitsaboana mitovy amin'ireo marary mifanandrify amin'ny fahasalamana ara-tsaina mahazatra mba hampiofanana ireo mpianatra amin'ireo angon-drakitra misimisy kokoa ireo. Tena azo antoka indrindra izany, satria ny MemTrax dia natao hampiasaina voalohany indrindra amin'ny fitiliana ny tsy fahampiana ara-tsaina sy ny fanaraha-maso ny fiovan'ny tsirairay. Azo inoana ihany koa fa ny fizarana angon-drakitra tiana kokoa amin'ny angon-drakitra VaD dia nandray anjara tamin'ny ampahany tamin'ny fampisehoana modely tsara kokoa. Ny angon-drakitra VaD dia nandanjalanja tsara teo amin'ireo kilasy roa, fa ny angon-drakitra AD miaraka amin'ny marary MCI vitsy kokoa dia tsy. Indrindra amin'ny angon-drakitra kely, na dia tranga fanampiny vitsivitsy aza dia afaka mitondra fiovana azo refesina. Ireo fomba fijery roa ireo dia tohan-kevitra mitombina mifototra amin'ny fahasamihafan'ny fahombiazan'ny modelin'ny hamafin'ny aretina. Na izany aza, aloha loatra ny fampiakarana ny fampandehanana nohatsaraina amin'ny toetran'ny nomerika na ny endri-javatra voajanahary manokana amin'ny fampisehoana klinika dinihina. Na izany aza, ity tantara ity dia nampiseho ny fampiasana modely fanasokajiana MemTrax amin'ny andraikitry ny fanohanana diagnostika klinika dia manome fomba fijery sarobidy ary manamafy ny fikatsahana fanadinana fanampiny miaraka amin'ireo marary manerana ny fitohizan'ny MCI.
Ny fampiharana sy nasehon'ny MemTrax sy ireo maodely ireo any Shina, izay ny fiteny sy ny kolontsaina dia tsy mitovy tanteraka amin'ny faritra hafa misy fitaovana efa naorina (ohatra, Frantsa, Holandy, ary Etazonia) [7, 8, 27], dia manasongadina bebe kokoa ny mety hitranga. ho an'ny fanekena maneran-tany sy ny sandan'ny klinika amin'ny sehatra mifototra amin'ny MemTrax. Ity dia ohatra azo tsapain-tanana amin'ny fiezahana amin'ny fampifanarahana ny angon-drakitra sy ny fampivoarana ny fenitra iraisam-pirenena azo ampiharina sy ny loharanon-kevitra modely ho an'ny fitiliana ara-tsaina izay manara-penitra sy mora ampifanarahana amin'ny fampiasana maneran-tany.
Ny dingana manaraka amin'ny modely sy ny fampiharana ny fihenan'ny kognitif
Ny dysfunction cognitive ao amin'ny AD dia mitranga amin'ny continuum, fa tsy amin'ny dingana na dingana manokana [28, 29]. Na izany aza, amin'ity dingana voalohany ity, ny tanjonay dia ny hametraka aloha ny fahafahanay manangana modely mampiditra MemTrax izay afaka manavaka amin'ny fototra ny "ara-dalàna" amin'ny "tsy mahazatra". Angon-drakitra empirical kokoa (ohatra, sary an-tsaina, endri-javatra fototarazo, biomarker, comorbidities, ary marika miasa amin'ny complexe). hetsika mitaky cognitive fanaraha-maso) [30] manerana ny faritra, ny mponina ary ny sokajin-taona isan-karazany mba hampiofana sy hampivelatra ny maodely fianarana milina be pitsiny kokoa (anisan'izany ny ensemble mety lanja) dia hanohana ny fanasokajiana bebe kokoa, izany hoe ny fahafahana manasokajy vondrona marary manana MCI ho ampahany kely kokoa sy voafaritra kokoa miaraka amin'ny fitohizan'ny fihenan'ny kognita. Ankoatr'izay, ny diagnostika klinika mifanentana ho an'ny olona amin'ny vondron'olona marary isan-karazany amin'ny faritra dia tena ilaina mampiofana amim-pahombiazana ireo modely misongadina kokoa sy azo antoka fa matanjaka kokoa. Izany dia hanamora kokoa ny fitantanana tranga misy stratified kokoa ho an'ireo izay mitovy fiaviana, fitaoman-dratsy, ary tery voafaritra kokoa ny mombamomba kognitive toetra ary noho izany dia manatsara ny fanohanana fanapahan-kevitra ara-pitsaboana sy ny fikarakarana marary.
Ny ankamaroan'ny fikarohana klinika mifandraika amin'izao fotoana izao dia niresaka tamin'ireo marary manana dementia malemy farafaharatsiny; ary, amin'ny fampiharana, matetika loatra ny fitsabahan'ny marary dia andrana amin'ny dingana efa mandroso ihany. Na izany aza, satria manomboka tsara ny fihenan'ny kognita alohan'ny hamenoana ny fepetra ara-pitsaboana momba ny dementia, ny efijery voalohany miorina amin'ny MemTrax azo ampiharina tsara dia afaka mamporisika ny fanabeazana sahaza ny olona momba ny aretina sy ny fivoarany ary mamporisika ny fandraisana andraikitra mialoha sy ara-potoana kokoa. Noho izany, ny fikarohana aloha dia afaka manohana ny fandraisana anjara mety manomboka amin'ny fanatanjahan-tena, ny sakafo, ny fanohanana ara-pihetseham-po, ary ny fanatsarana ny fiaraha-monina amin'ny fitsabahana amin'ny pharmacologique ary ny fanamafisana ny fiovana mifandraika amin'ny marary amin'ny fitondran-tena sy ny fiheverana izay mety hanamaivana na mety hampiato ny fivoaran'ny dementia [31, 32]. . Ankoatra izany, miaraka amin'ny mahomby fitiliana mialoha, ny olona tsirairay sy ny fianakaviany dia mety ho voatarika handinika fitsapana ara-pitsaboana na haka torohevitra sy fanohanana ara-tsosialy hafa mba hanazavana ny zavatra andrandraina sy ny fikasana ary hitantana ny asa andavanandro. Ny fanamarinana fanampiny sy ny fampiasana azo ampiharina miparitaka amin'ireo fomba ireo dia mety ho fitaovana amin'ny fanalefahana na fampiatoana ny fivoaran'ny MCI, AD, ary ADRD ho an'ny olona maro.
Raha ny marina, ny faran'ny faran'ny taonan'ny marary amin'ny fianaranay dia tsy maneho ny isan'ny mponina manana ahiahy mahazatra amin'ny AD. Na izany aza, ny salan-taona ho an'ny vondrona tsirairay ampiasaina amin'ny tetik'asa fanasokajiana mifototra amin'ny isa MoCA / tokonam-baravarana sy ny hamafin'ny aretina (Tabilao 3) dia manasongadina ny ankamaroany (mihoatra ny 80%) izay farafahakeliny 50 taona. Ity fizarana ity dia tena mety amin'ny ankapobeny, manohana ny fampiasana ireo maodely ireo amin'ny mponina mampiavaka ireo voakasika amin'ny ankapobeny. fiandohana aloha ary ny aretina neurocognitive mitombo noho ny AD sy VaD. Ary koa, ny porofo vao haingana sy ny fomba fijery dia manindry ireo anton-javatra fantatra (ohatra, ny fiakaran'ny tosidrà, ny matavy loatra, ny diabeta, ary ny fifohana sigara) izay mety hitondra anjara biriky amin'ny dingana voalohany. ny taham-pahavitrihana ho an'ny olon-dehibe sy ny antenatenan'ny fiainana ary ny ratra amin'ny ati-doha manjavozavo izay mivoatra tsy misy dikany ary misy fiantraikany miharihary na dia amin'ny tanora aza. olon-dehibe [33–35]. Noho izany, ny fotoana tsara indrindra amin'ny fitiliana voalohany amin'ny fitiliana aloha ny tsy fahampian'ny kognita ary manomboka paikady mahomby amin'ny fisorohana sy fitsabahana amin'ny famahana ny dementia dia hivoaka avy amin'ny fandinihana ny anton-javatra sy ny tondro mialoha ny taona, anisan'izany ny olon-dehibe tany am-boalohany ary mety ho fahazazana mihitsy aza (marihina ny maha-zava-dehibe ny fototarazo toy ny apolipoprotein E hatramin'ny fitondrana vohoka).
Amin'ny fampiharana, ny diagnostika klinika manan-kery sy ny fomba lafo vidy ho an'ny sary avo lenta, ny mombamomba ny fototarazo, ary ny fandrefesana ireo biomarker mampanantena dia tsy mora foana na azo atao mihitsy aza ho an'ny mpamatsy maro. Noho izany, amin'ny toe-javatra maro, ny fanasokajiana ny toetry ny fahasalamana ara-tsaina amin'ny ankapobeny dia mety tsy maintsy avy amin'ny modely amin'ny fampiasana metrika tsotra hafa omen'ny marary (ohatra, mitatitra ny tenany. olana fahatsiarovana, fanafody amin'izao fotoana izao, ary fetran'ny hetsika mahazatra) ary endri-javatra demografika mahazatra [7]. Rejistra toy ny University of California Fahasalamana amin'ny atidoha Rejistra (https://www.brainhealthregistry.org/) [27] sy ny hafa manana halehiben'ny soritr'aretina voalaza ho an'ny tenany manokana, fepetra kalitao (ohatra, torimaso sy fahalalana isan'andro), fanafody, toe-pahasalamana, ary tantara, ary Ny demografika amin'ny antsipiriany bebe kokoa dia hanampy amin'ny fampivelarana sy hanamarina ny fampiharana azo ampiharina amin'ireo modely tranainy kokoa ao amin'ny toeram-pitsaboana. Fanampin'izany, ny fitsapana toy ny MemTrax, izay nampiseho fa ilaina amin'ny fanombanana ny fiasan'ny fitadidiana, raha ny marina dia mety hanome tombanana tsara kokoa momba ny patolojia AD noho ny marika biolojika. Raha jerena fa ny singa fototra amin'ny patolojia AD dia ny fanelingelenana ny neuroplasticity sy ny fahaverezan'ny synapses be pitsiny, izay miseho ho episodika. fahatsiarovan-tena, fandrefesana izay manombana ny fitadidiana episodika raha ny marina manome tombantombana tsara kokoa momba ny enta-mavesatry ny AD noho ny marika biolojika amin'ny marary velona [36].
Miaraka amin'ny maodely vinavina rehetra—na ampiana angon-drakitra sarotra sy tafiditra avy amin'ny teknolojia manara-penitra sy ny fahitana klinika voadio amin'ny sehatra maro na ireo voafetra amin'ny fampahalalana fototra sy mora azo kokoa amin'ny mombamomba ny marary efa misy—ny tombony azo ekena amin'ny faharanitan-tsaina artifisialy. ary ny fianarana milina dia ny ahafahan'ireo modely avoakany mampifanaraka sy "mianara" amin'ny angon-drakitra sy fomba fijery vaovao mifandraika amin'ny fampiasana fampiharana mitohy. Aorian'ny famindrana teknolojia azo ampiharina, satria ny maodely eto (ary hovolavolaina) dia ampiharina sy ampitomboina amin'ny tranga maro kokoa sy angon-drakitra mifandraika (ao anatin'izany ny marary miaraka amin'ny aretina mety hitranga miaraka amin'ny fihenan'ny kognita), ny fahombiazan'ny faminaniana sy ny fanasokajiana ny fahasalamana ara-tsaina dia ho matanjaka kokoa, ka mahatonga ny fitaovana fanohanana fanapahan-kevitra ara-pitsaboana mahomby kokoa. Ity evolisiona ity dia ho tanteraka tanteraka sy azo ampiharina kokoa amin'ny fampidirana ny MemTrax amin'ny sehatra mahazatra (miompana amin'ny fahaiza-manao misy) izay azon'ny mpanome tolotra ara-pahasalamana ampiasaina amin'ny fotoana tena izy ao amin'ny toeram-pitsaboana.
Tena ilaina amin'ny fanamarinana sy fampiasana ny maodely MemTrax ho an'ny fanohanan'ny diagnostika sy ny fikarakarana marary dia angon-drakitra maharitra misy dikany. Amin'ny fandinihana sy firaketana an-tsoratra ny fiovana mifanandrify (raha misy) amin'ny toeran'ny klinika amin'ny alàlan'ny MCI amin'ny ambaratonga voalohany, ny maodely ho an'ny fanombanana sy fanasokajiana mitohy mifanaraka amin'izany dia azo ampiofanina sy ovaina araka ny taonan'ny marary ary tsaboina. Izany hoe, ny fampiasana miverimberina dia afaka manampy amin'ny fanaraha-maso maharitra ny fiovana ara-tsaina malefaka, ny fahombiazan'ny fitsabahana, ary ny fitazonana ny fikarakarana stratified. Ity fomba fiasa ity dia mifanaraka akaiky kokoa amin'ny fanao klinika sy ny fitantanana ny marary ary ny raharaha.
fetra
Ankasitrahanay ny fanamby sy ny lanjany amin'ny fanangonana angon-drakitra ara-pitsaboana madio ao amin'ny toeram-pitsaboana/hopitaly voafehy. Na izany aza, mety hanamafy ny modelintsika izany raha toa ka misy marary marobe manana endri-javatra mahazatra ny angonay. Ankoatr'izay, manokana amin'ny modelin'ny diagnostika ataontsika, dia mety kokoa sy mety kokoa ny fanaovana tombana ara-pitsaboana mitovy amin'ireo marary mifanentana amin'ny fahasalamana ara-tsaina mahazatra mba hampiofanana ireo mpianatra. Ary araka ny hamafisin'ny fanasokajiana ambony kokoa amin'ny fampiasana ny angon-drakitra voasivana (ireo endri-javatra efatra ambony indrindra ihany), ankapobeny kokoa sy mety ho nihatsara ny fepetra ara-pahasalamana ara-tsaina fampisehoana modely miaraka amin'ny endri-javatra mahazatra maro kokoa amin'ny marary rehetra.
Ny mpandray anjara sasany dia mety ho niatrika aretina hafa izay mety nahatonga ny tsy fahampian'ny kognita maharitra na maharitra. Ankoatra ny sub-dataset XL izay nosokajian'ny marary ho voan'ny AD na VaD, ny angon-drakitra momba ny firaisana dia tsy voaangona / notaterina tao amin'ny dobo marary YH, ary ny ankamaroan'ny tatitra momba ny comorbidity lavitra indrindra amin'ny KM sub-dataset dia diabeta. Na izany aza, azo iadian-kevitra fa ny fampidirana ireo marary ao amin'ny tetik'asa modely misy comorbidities izay mety hanosika na hampitombo ny haavon'ny tsy fahampiana ara-tsaina ary ny fampihenana ny fahombiazan'ny MemTrax dia mety ho solontenan'ny olona marary lasibatra amin'izao tontolo izao ho an'ity fitiliana ara-tsaina mahazatra kokoa ity. ary fomba modely. Mandrosoa, ny diagnostika marina momba ny comorbidities mety hisy fiantraikany amin'ny fahombiazan'ny kognita dia mahasoa betsaka amin'ny fanatsarana ny modely sy ny fampiharana fitsaboana marary.
Farany, ny marary YH sy KM sub-dataset dia nampiasa finday iray haka ny fitsapana MemTrax, fa ny isa voafetra amin'ny marary sub-dataset XL dia nampiasa iPad ary ny ambiny dia nampiasa smartphone. Mety ho nampiditra fahasamihafana kely mifandray amin'ny fitaovana amin'ny fampisehoana MemTrax ho an'ny maodely fanasokajiana MoCA izany. Na izany aza, ny fahasamihafana (raha misy) ao amin'ny MTx-RT, ohatra, eo amin'ny fitaovana dia mety ho tsinontsinona, indrindra fa ny mpandray anjara tsirairay dia omena fitsapana "fanazaran-tena" alohan'ny hanaovana ny fitsapana voarakitra. Na izany aza, ny fampiasana an'ireo fitaovana entin-tanana roa ireo dia mety mampandefitra ny fampitahana mivantana sy/na ny fampidirana amin'ny valin'ny MemTrax hafa izay namalian'ny mpampiasa ny famerenana sary tamin'ny fikasihana ny habaka amin'ny fitendry solosaina.
Hevi-dehibe ao amin'ny MemTrax predictive modeling utility
- • Ny maodelin'ny vinavina mahomby indrindra amin'ny alàlan'ny metrika fampisehoana MemTrax voafantina dia afaka manasokajy azo antoka ny toe-pahasalaman'ny saina (fahasalamana ara-tsaina mahazatra na MCI) araka ny asehon'ny fitsapana MoCA fantatry ny maro.
- • Ireo valim-pikarohana ireo dia manohana ny fampidirana ireo metrika zava-bitan'ny MemTrax voafantina ao anatin'ny fanasokajiana modely fanasokajiana modely ho an'ny fahasembanana ara-tsaina.
- • Ny modelin'ny fanasokajianay koa dia nanambara ny mety ho fampiasana ny fahombiazan'ny MemTrax amin'ny fampiharana hanavahana ny hamafin'ny aretina dementia.
Ireo valim-pikarohana vaovao ireo dia mametraka porofo mazava manohana ny fampiasana ny fianarana milina amin'ny fananganana modely fanasokajiana miorina amin'ny MemTrax matanjaka kokoa ho fanohanana diagnostika amin'ny fitantanana tranga ara-pitsaboana mahomby sy fikarakarana marary ho an'ireo olona sembana ara-tsaina.
Fankasitrahana
Ekenay ny asan'i J. Wesson Ashford, Curtis B. Ashford, ary ireo mpiara-miasa amin'ny fampivoarana sy ny fanamarinana ny asa sy ny fitaovan'ny fanekena mitohy amin'ny Internet (MemTrax) ampiasaina eto ary mankasitraka ireo marary marobe voan'ny dementia izahay izay nandray anjara tamin'ny fikarohana fototra fototra. . Misaotra an'i Xianbo Zhou sy ireo mpiara-miasa aminy ao amin'ny SJN Biomed LTD ihany koa izahay, ireo mpiara-miasa aminy sy ireo mpiara-miasa aminy ao amin'ny toeram-pitsaboana / toeram-pitsaboana, indrindra fa ny Dr. M. Luo sy M. Zhong, izay nanampy tamin'ny fandraisana ny mpandray anjara, ny fandaharam-potoana fitsapana, ary ny fanangonana, ny firaketana ary ny fitantanana ny angon-drakitra, ary ireo mpandray anjara an-tsitrapo izay nanome ny fotoanany sarobidy ary nanao ny fanoloran-tena handray ny fitsapana sy ny fanomezana. ny angon-drakitra sarobidy ho tombanana amin'ity fanadihadiana ity. izany Ny fianarana dia tohanan'ny ampahany amin'ny MD Scientific Research Fandaharam-pianarana ao amin'ny Oniversiten'i Kunming Medical (Grant no. 2017BS028 to XL) sy ny Programa Fikarohana momba ny Departemantan'ny Siansa sy Teknolojia Yunnan (Grant no. 2019FE001 (-222) mankany XL).
J. Wesson Ashford dia nametraka fangatahana patanty ho an'ny fampiasana ny paradigma fanekena mitohy manokana voalaza ato amin'ity taratasy ity ho an'ny ankapobeny. fitsapana ny fahatsiarovana.
MemTrax, LLC dia orinasa an'i Curtis Ashford, ary ity orinasa ity no mitantana ny fitiliana fahatsiarovana rafitra voalaza ato amin'ity taratasy ity.
Hita amin'ny aterineto ny fanambaràn'ny mpanoratra (https://www.j-alz.com/manuscript-disclosures/19-1340r2).
References
| [1] Alzheimer's Association (2016) 2016 Alzheimer's disease facts ary tarehimarika. Alzheimers Dement 12, 459-509. | |
| [2] Gresenz CR , Mitchell JM , Marrone J , Federoff HJ (2019) Effect of early-stage Aretin'i Alzheimer momba ny vokatra ara-bola ao an-tokantrano. Fahasalamana Ekon 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) neurolojia: napetraka ny fandrefesana ny kalitaon'ny kognita malemy. Neurology 93, 705-713. |
| [4] Tong T, Thokala P, McMillan B, Ghosh R, Brazier J (2017) Ny fahombiazan'ny fampiasana fitiliana fitiliana ara-tsaina mba hamantarana ny dementia sy ny fahasimbana ara-tsaina malemy amin'ny fikarakarana voalohany. Int J Geriatr Psychiatry 32, 1392–1400. | |
| [5] Ashford JW , Gere E , Bayley PJ (2011) Fandrefesana fahatsiarovana amin'ny sehatra vondrona lehibe amin'ny fampiasana andrana fanekena mitohy. J Alzheimers Dis 27, 885–895. | |
| [6] | Ashford JW, Tarpin-Bernard F, Ashford CB, Ashford MT (2019). J Alzheimers Dis 69, 385–399. |
| [7] | Bergeron MF, Landset S, Tarpin-Bernard F, Ashford CB, Khoshgoftaar TM, Ashford JW (2019). J Alzheimers Dis 70, 277–286. |
| [8] van der Hoek MD , Nieuwenhuizen A , Keijer J , Ashford JW (2019) The Test MemTrax raha ampitahaina amin'ny fanombanana fanombanana ara-tsaina montreal momba ny fahasembanana ara-tsaina malemy. J Alzheimers Dis 67, 1045–1054. | |
| [9] | Falcone M, Yadav N, Poellabauer C, Flynn P (2013) Mampiasa feo voatokana ho an'ny fanasokajiana ny ratra amin'ny ati-doha malemy. Tamin'ny 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vancouver, BC, p. 7577–7581. |
| [10] | Dabek F, Caban JJ (2015) Fampiasana angon-drakitra lehibe ho modely ny mety hisian'ny toe-tsaina ara-tsaina aorian'ny fifandonana. Procedia Comput Sci 53, 265–273. |
| [11] | Climent MT, Pardo J, Munoz-Almaraz FJ, Guerrero MD, Moreno L. Front Pharmacol 2018, 9. |
| [12] | Nasreddine ZS, Phillips NA, Bedirian V, Charbonneau S, Whitehead V, Collin I, Cummings JL, Chertkow H. J Am Geriatr Soc 2005, 53–695. |
| [13] | Yu J, Li J, Huang X (2012) Ny dikan-tenin'i Beijing momba ny fanombanana ara-tsaina montreal ho fitaovana fitiliana fohy ho an'ny fahasembanana ara-tsaina malemy: Fandalinana mifototra amin'ny fiarahamonina. 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) Validation of the Chinese version of Montreal cognitive assessment basic for screening mild cognitive impairment. J Am Geriatr Soc 64, e285–e290. |
| [15] | Carson N , Leach L , Murphy KJ (2018) Fandinihana indray ny naoty tapaka ny Montréal Cognitive Assessment (MoCA). Int J Geriatr Psychiatry 33, 379–388. |
| [16] | American Psychiatric Association (2013) Task Force Diagnostic and Statistical Manual of Psychiatric Disorders: DSM-5™, American Psychiatric Publishing, Inc., Washington, DC. |
| [17] | Python. Python Software Foundation, http://www.python.org, nidirana tamin'ny 15 Novambra 2019. |
| [18] | R Core Group, R: Fiteny sy tontolo iainana ho an'ny informatika statistika R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Aotrisy. https://www.R-project.org/, 2018, nidirana tamin'ny 15 Novambra 2019. |
| [19] | Benavoli A , Corani G , Demšar J , Zaffalon M (2017) Time for a change: A tutorial for comparing multiple classifiers through Bayesian analysis. J Mach Mianara Res 18, 1–36. |
| [20] | Frank E, Hall MA, Witten IH (2016) The WEKA Workbench. In Data Mining: Fitaovana sy teknika fianarana milina azo ampiharina, Frank E, Hall MA, Witten IH, Pal CJ, eds. Morgan Kaufmann https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/Witten_et_al_2016_appendix.pdf |
| [21] | Bergeron MF, Landset S, Maugans TA, Williams VB, Collins CL, Wasserman EB, Khoshgoftaar TM (2019) Fianarana milina amin'ny famahana ny soritr'aretin'ny concussion fanatanjahantena amin'ny lisea. Med Sci Sports Exerc 51, 1362–1371. |
| [22] | Van Hulse J, Khoshgoftaar TM, Napolitano A (2007) Fomba fijery fanandramana momba ny fianarana avy amin'ny angona tsy mifandanja. In Ny fizotran'ny fihaonambe iraisam-pirenena faha-24 momba ny fianarana milina, Corvalis, Oregon, Etazonia, p. 935-942. |
| [23] | Ashford JW, Kolm P, Colliver JA, Bekian C, Hsu LN. J Gerontol 1989, 44–139. |
| [24] Ashford JW , Jarvik L (1985) Alzheimer: Moa ve ny plastika neuron dia miteraka fahasimban'ny neurofibrillary axonal? 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 , Senjem . , Rocca WA, Petersen RC. Fikambanana Fikarohana rafitra. JAMA Neurol 76, 1174–1183. | |
| [26] Zhou X , Ashford JW (2019) Fandrosoana amin'ny fitaovana fitiliana ho an'ny Aretin'i Alzheimer. Fahanterana Med 2, 88–93. | |
| [27] Weiner MW , Nosheny R , Camacho M , Truran-Sacrey D , Mackin RS , Flenniken D , Ulbricht A , Insel P , Finley S , Fockler J , Veitch D (2018) The Fahasalamana amin'ny atidoha Rejistra: Sehatra mifototra amin'ny Internet ho an'ny fandraisana mpiasa, fanombanana ary fanaraha-maso maharitra ny mpandray anjara amin'ny fandalinana ny neuroscience. Alzheimers Dement 14, 1063-1076. | |
| [28] Ashford JW , Schmitt FA (2001) Modeling the time-course of Alzheimer dementia. Curr Psychiatry Rep 3, 20–28. | |
| [29] | Li X , Wang X , Su L , Hu X , Han Y (2019) Sino Longitudinal Study on Cognitive Decline (SILCODE): Protocol for a Chinese longitudinal observational study to develop risk prediction models of conversion to mild cognitive impairment in person with subjective cognitive. mihena. BMJ Open 9, e028188. |
| [30] Tarnanas I , Tsolaki A , Wiederhold M , Wiederhold B , Tsolaki M (2015) Five-year biomarker progression variability for Aretin'ny Alzheimer dementia vinavina: Afaka mameno ny banga ve ny asa fitaovan-javatra sarotra amin'ny fanamarihan'ny fiainana andavanandro? Alzheimers Dement (Amst) 1, 521–532. | |
| [31] McGurran H , Glenn JM , Madero EN , Bott NT (2019) Fisorohana sy fitsaboana ny aretin'i Alzheimer: Mekanisma biolojika amin'ny fanatanjahan-tena. J Alzheimers Dis 69, 311–338. | |
| [32] Mendiola-Precoma J , Berumen LC , Padilla K , Garcia-Alcocer G (2016) Therapies for fisorohana sy fitsaboana ny aretin'i Alzheimer. Biomed Res Int 2016, 2589276. | |
| [33] | Lane CA , Barnes J , Nicholas JM , Sudre CH , Cash DM , Malone IB , Parker TD , Keshavan A , Buchanan SM , Keuss SE , James SN , Lu K , Murray-Smith H , Wong A , Gordon E , Coath W , Modat M, Thomas D, Richards M, Fox NC, Schott JM (2020) Fikambanan'ny risika vascular manerana ny olon-dehibe sy ny aretin'ny ati-doha amin'ny faran'ny fiainana: porofo avy amin'ny vondron'olona teraka britanika. JAMA Neurol 77, 175–183. |
| [34] | Seshadri S (2020) Fisorohana ny dementia-mieritreritra mihoatra ny taona sy ny boaty amyloid. JAMA Neurol 77, 160–161. |
| [35] | Maillard P, Seshadri S, Beiser A, Himali JJ, Au R, Fletcher E, Carmichael O, Wolf PA, DeCarli C (2012). - fianarana fizarana. 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). Aretin'ny Alzheimer amin'ny olon-dehibe zokiolona miaraka amin'ny dementia. Ann Intern Med 172, 669–677. |
Affiliations: [a] SIVOTEC Analytics, Boca Raton, FL, USA | [b] Departemantan'ny Injeniera informatika sy elektrônika ary siansa informatika, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, Etazonia | [c] SJN Biomed LTD, Kunming, Yunnan, Sina | [d] Foibe ho an'ny Fikarohana momba ny Alzheimer, Washington Institute of Clinical Research, Washington, DC, Etazonia | [e] Departemantan'ny Fitsaboana Fanarenana, Ny Hopitaly Mpiara-miasa Voalohany ao amin'ny Oniversiten'i Kunming Medical, Kunming, Yunnan, Shina | [f] Departemantan'ny Neurology, Hopitaly Dehong People, Dehong, Yunnan, Sina | [g] Departemantan'ny Neurology, ny Hopitaly Mpiara-miasa voalohany ao amin'ny Oniversiten'i Kunming Medical, Distrikan'i Wuhua, Kunming, Faritanin'i Yunnan, Shina | [h] Foibe fandalinana aretina sy ratra vokatry ny ady, VA Palo Alto Health Care System, Palo Alto, CA, Etazonia | [i] Departemantan'ny Psychiatry & Siansa momba ny fitondran-tena, Stanford University School of Medicine, Palo Alto, CA, Etazonia
Correspondence: [*] Correspondence to: Michael F. Bergeron, PhD, FACSM, SIVOTEC Analytics, Boca Raton Innovation Campus, 4800 T-Rex Avenue, Suite 315, Boca Raton, FL 33431, Etazonia. E-mail: mbergeron@sivotecanalytics.com.; Xiaolei Liu, MD, Departemantan'ny Neurology, Hopitaly voalohany ao amin'ny Oniversiten'i Kunming Medical, 295 Xichang Road, Wuhua District, Kunming, Yunnan Province 650032, Shina. E-mail: ring@vip.163.com.
Keywords: fahanterana, Aretin'i Alzheimer, dementia, fitiliana faobe