MemTrax-testen sammenlignet med Montreal Cognitive Assessment Estimation of Mild Cognitive Impairment
Artikkeltype: MemTrax Forskning Artikkel
Forfattere: van der Hoek, Marjanne D. | Nieuwenhuizen, Arie | Keijer, Jaap | Ashford, J. Wesson
bevisninger: Stanford University, Stanford, CA, USA - Institutt for psykiatri og atferdsvitenskap, Applied Research Center Food and Dairy, Van Hall Larenstein University of Applied Sciences, Leeuwarden, Nederland | Human and Animal Physiology, Wageningen University, Wageningen, Nederland | Studiesenter for krigsrelaterte sykdommer og skader, VA Palo Alto HCS, Palo Alto, CA, USA
DOI: 10.3233/JAD-181003
Tidsskrift: Tidsskrift for Alzheimers sykdom, vol. 67, nei. 3, s. 1045-1054, 2019
Abstrakt
Kognitiv svikt er en ledende årsak til funksjonssvikt hos eldre. Når mild kognitiv svekkelse (MCI) forekommer hos eldre, det er ofte en prodromal tilstand til demens. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) er et ofte brukt verktøy for å screene for MCI. Imidlertid krever denne testen en administrasjon ansikt til ansikt og er sammensatt av et utvalg spørsmål hvis svar legges sammen av vurdereren for å gi en poengsum hvis nøyaktige betydning har vært kontroversiell. Denne studien ble designet for å evaluere ytelsen til en datastyrt minne test (MemTrax), som er en tilpasning av en kontinuerlig gjenkjenningsoppgave, med hensyn til MoCA. To utfallsmål genereres fra MemTrax test: MemTraxspeed og MemTraxcorrect. Forsøkspersonene ble administrert MoCA og MemTrax test. Basert på resultatene fra MoCA ble forsøkspersonene delt inn i to grupper med kognitiv status: normal kognisjon (n = 45) og MCI (n = 37). Gjennomsnittlig MemTrax-score var signifikant lavere i MCI enn i normal kognisjonsgruppe. Alle MemTrax utfallsvariabler var positivt assosiert med MoCA. To metoder, beregning av gjennomsnittet MemTrax-score og lineær regresjon ble brukt til å estimere grenseverdiene for MemTrax-testen for å oppdage MCI. Disse metodene viste at for resultatet MemTraxfart en poengsum under området 0.87 – 91 s-1 er en indikasjon på MCI, og for utfallet MemTraxkorrigere en poengsum under området 85 – 90 % er en indikasjon for MCI.
INNLEDNING
Den verdensomspennende befolkningen, ledet av Europa, Nord-Amerika og Nord-Asia, blir eldre, noe som fører til en rask økning i andelen eldre. Med økende alder er det en veletablert progressiv, eksponentiell økning i utviklingen av kognitiv svikt, demens og Alzheimers sykdom (AD), noe som fører til en enorm økning i antall personer med disse tilstandene. Tidlig oppdagelse og identifisering av kognitive lidelser kan forbedre pasientbehandlingen, redusere helsekostnader og kunne hjelpe til med å forsinke utbruddet av mer alvorlige symptomer, og dermed potensielt bidra til å lette den raskt utviklende byrden av demens og AD. Derfor trengs det bedre verktøy for å overvåke kognitiv funksjon hos eldre.
For å utføre kliniske vurderinger av kognitive og atferdsmessige funksjoner hos eldre, har klinikere og forskere utviklet hundrevis av screenings- og korte vurderingsverktøy, og flere tester har blitt vanlig bruk. Et av de mest brukte verktøyene for klinisk vurdering av mild kognitiv svikt (MCI) i akademiske omgivelser er Montreal kognitiv vurdering (MoCA).
MoCA vurderer syv kognitive funksjoner: eksekutiv, navngiving, oppmerksomhet, språk, abstraksjon, hukommelse/forsinket tilbakekalling og orientering. Domenene minne/forsinket tilbakekalling og orientering av MoCA ble tidligere identifisert som de mest sensitive elementene for tidlig kognitive svekkelser av Alzheimer-typen, noe som førte til konseptet at minnekoding var den grunnleggende faktoren angrepet av AD nevropatologiske prosesser. Derfor, i et klinisk verktøy for vurdering av kognitive svekkelser assosiert med AD, er hukommelse den sentrale kognitive faktoren å vurdere, mens andre svekkelser, inkludert afasi, apraksi, agnosi og eksekutiv dysfunksjon, selv om de ofte forstyrres av AD, kan være relaterte til dysfunksjonen til nevroplastiske minneprosesseringsmekanismer i de støttende neokortikale regionene.
Selv om MoCA er mye brukt for å vurdere MCI, blir administrering av MoCA gjort ansikt til ansikt, noe som er tidkrevende og krever et klinisk møte og som følgelig krever en betydelig kostnad for hver administrering. I løpet av en vurdering øker tiden som kreves for å administrere en test nøyaktigheten av vurderingen, så fremtidig utvikling må ta hensyn til dette forholdet for å utvikle mer effektive tester.
En kritisk problemstilling på dette området er kravet om kognitiv vurdering over tid. Vurdering av endringer over tid er viktig for å oppdage og bestemme utviklingen av svekkelse, effektiviteten av behandling og evaluering av terapeutiske forskningsintervensjoner. De fleste tilgjengelige slike verktøy er ikke egnet eller designet for høye presisjonsnivåer og kan ikke enkelt administreres på hyppig basis. Løsningen for å forbedre kognitiv vurdering har blitt foreslått å være databehandling, men de fleste slike tiltak har gitt lite mer enn databehandling av vanlige nevropsykologiske tester, og har ikke blitt utviklet for å spesifikt adressere de kritiske problemene med kognitiv vurdering som kreves for å forstå tidlig demens og dens progresjon. Derfor bør nye kognitive vurderingsverktøy datastyres og basert på en ubegrenset kilde av sammenlignbare tester, som ikke er begrenset av språk eller kultur, som gir nivåer av nøyaktighet, presisjon og pålitelighet som kan forbedres gradvis. I tillegg må slike tester være morsomme og engasjerende, slik at gjentatt testing vil bli ansett som en positiv fremfor belastende opplevelse. Nettbasert testing, spesielt, gir potensialet til å møte dette behovet, samtidig som det gir rask innsamling og analyse av data, og gir umiddelbar tilbakemelding til deltakende individer, klinikere og forskere.
Denne studien ble designet for å vurdere nytten av en online-tilpasning av et kontinuerlig gjenkjennelsesoppgave (CRT) paradigme, for å vurdere kognitiv funksjon i en populasjon av lokalsamfunnsboende individer som ikke hadde blitt identifisert som demens. CRT-paradigmet er mye brukt i akademisk studier av hukommelse mekanismer. CRT-tilnærmingen ble først implementert som et publikumsdemonstrasjonsverktøy som ga data om enkeltpersoner som var interessert i minneproblemer. Deretter ble denne testen implementert online av et fransk selskap (HAPPYneuron, Inc.); av et USA-basert selskap, MemTrax, LLC (http://www.memtrax.com); av hjernen Helse Register utviklet av Dr. Michael Weiner, UCSF, og hans team for å støtte rekruttering til studier av kognitiv svikt; og av et kinesisk selskap SJN Biomed, LTD). Denne testen, per juni 2018, har innhentet data fra over 200,000 XNUMX brukere, og den er i forsøk i flere land.
I denne studien ble MemTrax (MTX), en CRT-basert test, administrert i forbindelse med MoCA i en selvstendig levende eldre befolkning i Nord-Nederland. Formålet med denne studien var å bestemme forholdet mellom ytelse på denne implementeringen av CRT og MoCA. Spørsmålet var om MTX ville være nyttig for å estimere kognitive funksjoner vurdert av MoCA, noe som kan indikere potensiell klinisk anvendelighet.
MATERIALER OG METODER
Studiepopulasjon
Mellom oktober 2015 og mai 2016 ble det utført en tverrsnittsstudie blant eldre i lokalsamfunnet i Nord-Nederland. Forsøkspersoner (≥75y) ble rekruttert gjennom utdeling av flyers og under gruppemøter organisert for eldre mennesker. Potensielle forsøkspersoner ble besøkt hjemme for å screene for inklusjons- og eksklusjonskriteriene før de ble registrert i denne studien. Personer som led av (selvrapportert) demens eller som hadde alvorlig svekket syn eller hørsel som ville påvirke administreringen av de kognitive testene, fikk ikke delta i denne studien. I tillegg måtte fagene kunne snakke og forstå det nederlandske språket og ikke være analfabeter. Studien er utført i henhold til Helsinki-erklæringen fra 1975 og alle deltakerne signerte en informert samtykke skjema etter å ha mottatt en detaljert forklaring av studien.
Studieprosedyre
Etter påmelding til studien ble det administrert et generelt spørreskjema, som inkluderte spørsmål om demografiske faktorer, som alder og utdanningsår (starter i grunnskolen), sykehistorie og alkoholforbruk. Etter utfylling av spørreskjemaet ble MoCA- og MTX-testene administrert i tilfeldig rekkefølge.
MemTrax - Forskningsmedisinsk senter
Som en høflighet fra MemTrax, LLC (Redwood City, CA, USA), ble det gitt gratis fullversjoner av MTX-testen. I denne testen vises en serie på 50 bilder i opptil tre sekunder hver. Når et nøyaktig gjentatt bilde dukket opp (25/50), ble forsøkspersonene instruert til å reagere på det gjentatte bildet så raskt som mulig ved å trykke på mellomromstasten (som ble indikert med en rød farget tape). Når motivet reagerte på et bilde, ble neste bilde vist umiddelbart. Etter å ha fullført testen, viser programmet prosentandelen av korrekte svar (MTXkorrigere) og gjennomsnittlig reaksjonstid i sekunder for gjentatte bilder, som gjenspeiler tiden som trengs for å trykke på mellomromstasten når du gjenkjenner et gjentatt bilde. For å matche dimensjonene til disse to målene, ble reaksjonstiden konvertert til reaksjonshastigheten (MTXfart) ved å dele 1 på reaksjonstiden (dvs. 1/MTXreaksjonstid). Testhistorikken til alle individuelle MemTrax-poeng og deres gyldighet ble automatisk lagret online i testkontoen. Validiteten til alle utførte tester ble kontrollert, og krevde 5 eller færre falske positive svar, 10 eller flere korrekte gjenkjennelser og gjennomsnittlig gjenkjenningstid mellom 0.4 og 2 sekunder, og kun gyldige tester ble inkludert i analysen.
Før selve MTX-testen ble utført, ble testen forklart i detalj og en praksistest ble gitt til forsøkspersonene. Dette inkluderte ikke bare selve testen, men også instruksjons- og nedtellingssidene for å la deltakeren bli vant til oppsettet av nettstedet og de første handlingene som trengs, før testen starter. For å unngå repetisjon av bilder under selve testen, ble bilder som ikke var inkludert i MemTrax-databasen brukt til praksistesten.
Montreal kognitiv vurdering verktøy
Tillatelse ble innhentet fra MoCA Institute & Clinique (Quebec, Canada) til å bruke MoCA for denne forskningen. Den nederlandske MoCA er tilgjengelig i tre versjoner, som ble tilfeldig administrert til forsøkspersonene. MoCA-poengsummen er summen av ytelse på hvert separate kognitive domene som er vurdert og har en maksimal poengsum på 30 poeng. I henhold til den offisielle anbefalingen ble det lagt til et tilleggspoeng hvis deltakeren hadde ≤12 års utdanning (hvis <30 poeng). De offisielle testinstruksjonene ble brukt som rettesnor under administrasjonen av testene. Testene ble administrert av tre trente forskere og administrering av en test tok omtrent 10 til 15 minutter.
MemTrax Dataanalyse
Basert på resultatene fra MoCA, som ble korrigert for utdanning, ble forsøkspersonene delt inn i to grupper av kognitiv status: normal kognisjon (NC) versus mild kognitiv svikt (MCI). MoCA-skåren på 23 ble brukt som et grensesnitt for MCI (score på 22 og lavere ble ansett som MCI), da det ble vist at denne poengsummen viste totalt "den beste diagnostiske nøyaktigheten på tvers av en rekke parametere" sammenlignet med den opprinnelig anbefalte poengsummen på 26 eller verdiene 24 eller 25. For alle analyser ble den korrigerte MoCA-skåren brukt da denne poengsummen brukes i kliniske omgivelser.
MTX-testen gir to utfall, nemlig MTXreaksjonstid, som ble konvertert til MTXfart av 1/MTXreaksjonstidog MTXkorrigere.
Statistiske analyser ble utført ved bruk av R (versjon 1.0.143, Rstudio Team, 2016). Normaliteten ble sjekket for alle variabler ved Shapiro-Wilk-testen. Variabler for hele studiepopulasjonen, og NC- og MCI-gruppene, ble rapportert som gjennomsnitt ± standardavvik (SD), median og interkvartilområde (IQR) eller som antall og prosent. Uavhengige sample T-tester og Wilcoxon Sum Rank-tester for kontinuerlige variabler og Chi-kvadrat-tester for kategoriske variabler ble utført for å sammenligne egenskapene til NC- og MCI-gruppen. Den ikke-parametriske Kruskal-Wallis-testen ble brukt til å bestemme om de tre versjonene av MoCA og de tre administratorene påvirket MoCA-resultatene. I tillegg ble en uavhengig T-test eller Wilcoxon Sum Rank-test utført for å avgjøre om rekkefølgen for administrering av MoCA og MTX påvirket testresultatene (f.eks. MoCA-score, MTXkorrigereog MTXfart). Dette ble utført ved å bestemme om gjennomsnittsskårene var forskjellige for forsøkspersonene som først mottok MoCA og deretter MemTrax, eller som først mottok MTX og deretter MoCA.
Pearson-korrelasjon tester ble beregnet for å vurdere forholdet mellom MTX og MoCA og mellom begge MemTrax testresultater, f.eks. MTXspeed og MTXcorrect. En tidligere utført prøvestørrelsesberegning viste at for en ensidig Pearson-korrelasjonstest (effekt = 80 % , α = 0.05), med antakelsen om en middels effektstørrelse (r = 0.3), var en minimal prøvestørrelse på n = 67 nødvendig. Polyserielle korrelasjonstester ble beregnet for å vurdere forholdet mellom MTX-testresultatene og de separate MoCA-domenene ved å bruke psych-pakken i R.
Den ekvivalente MoCA-poengsummen for gitte MemTrax-skårer ble beregnet ved å beregne den gjennomsnittlige MemTrax-skåren for hver mulig MoCA-skåre, og lineær regresjon ble utført for å estimere ligningene knyttet til disse målene. I tillegg, for å bestemme cutoff-verdiene for MemTrax-testen for MCI målt ved MoCA, og de tilsvarende sensitivitets- og spesifisitetsverdiene, ble det utført en Receiver Operator Characteristic (ROC)-analyse ved å bruke pROC-pakken i R. Ikke-parametrisk stratifisert oppstartsstrapping (n) = 2000) ble brukt til å sammenligne arealet under kurvene (AUCs) og de tilsvarende konfidensintervallene. Den optimale cutoff-score ble beregnet med Youden-metoden, som maksimerer de sanne positive samtidig som falske positiver minimeres.
For alle statistiske analyser ble en tosidig p-verdi på <0.05 betraktet som terskel for statistisk signifikans, bortsett fra analysen for å vurdere sammenhengen mellom MTX og MoCA (dvs. korrelasjonsanalyse og enkel lineær regresjon) hvor en en- side p-verdi på <0.05 ble ansett som signifikant.
MemTrax RESULTATER
Fag
Totalt ble 101 personer inkludert i denne studien. Data fra 19 personer ble ekskludert fra analysen, da MemTrax-testresultatene fra 12 forsøkspersoner ikke ble lagret av programmet, 6 forsøkspersoner hadde ugyldige MemTrax-testresultater, og ett individ hadde en MoCA-score på 8 poeng, noe som indikerer alvorlig kognitiv svikt, som var et eksklusjonskriterium. Derfor ble data fra 82 forsøkspersoner inkludert i analysen. Ingen signifikante forskjeller i MoCA-testresultatene ble funnet mellom de forskjellige versjonene av MoCA og mellom administratorene. I tillegg hadde rekkefølgen av testadministrasjonen ingen signifikant effekt på noen av testresultatene (MoCA, MTXfart, MTXkorrigere). Basert på MoCA-testresultatene ble forsøkspersoner plassert i NC- eller MCI-gruppen (f.eks. henholdsvis MoCA ≥ 23 eller MoCA <23). Fagkarakteristikkene for den totale studiepopulasjonen og NC- og MCI-gruppene er presentert i tabell 1. Ingen signifikante forskjeller var til stede mellom gruppene, bortsett fra median MoCA-skåre (25 (IQR: 23 – 26) versus 21 (IQR: 19 – 22) ) poeng, Z = -7.7, p <0.001).
Tabell 1
Fagegenskaper
| Total studiepopulasjon (n = 82) | NC (n = 45) | MCI (n = 37) | p | |
| Alder (y) | 83.5 ± 5.2 | 82.6 ± 4.9 | 84.7 ± 5.4 | 0.074 |
| Kvinne, nr. (%) | 55 (67) | 27 (60) | 28 (76) | 0.133 |
| Utdanning (y) | 10.0 (8.0 - 13.0) | 11.0 (8.0 - 14.0) | 10.0 (8.0 - 12.0) | 0.216 |
| Alkoholinntak (# glass/uke) | 0 (0 - 4) | 0 (0 - 3) | 0 (0 - 5) | 0.900 |
| MoCA-poengsum (# poeng) | 23 (21 - 25) | 25 (23 - 26) | 21 (19 - 22) | na |
Verdier er uttrykt som gjennomsnitt ± sd, median (IQR) eller som tall med prosent.
Kognitiv status målt av MemTrax
Kognitiv status ble målt ved MTX-testen. Figur 1 viser resultatene av kognitiv test resultater av NC- og MCI-fag. Gjennomsnittlig MTX-poengsum (f.eks. MTXfart og MTXkorrigere) var signifikant forskjellige mellom de to gruppene. NC-fag (0.916 ± 0.152 s-1) hadde en betydelig raskere reaksjonshastighet sammenlignet med MCI-personer (0.816 ± 0.146 s-1); t(80) = 3.01, p = 0.003) (fig. lA). I tillegg hadde NC-fag en bedre score på MTXkorrigere variabel enn MCI-personer (henholdsvis 91.2 ± 5.0 % mot 87.0 ± 7.7 %; tw (59) = 2.89, p = 0.005) (fig. IB).
Fig.1
Boksplott med MTX-testresultater for NC- og MCI-grupper. A) MTXfart testresultat og B) MTXkorrigere prøve resultater. Begge utfallsvariablene til MTX-testene er signifikant lavere i MCI-gruppen sammenlignet med NC. Den lysegrå fargen indikerer NC-motiver, mens den mørkegrå fargen indikerer MCI-motiver.
Boksplott med MTX-testresultater for NC- og MCI-grupper. A) MTX-hastighetstestresultat og B) MTXkorrekt testresultat. Begge utfallsvariablene til MemTrax-testene er betydelig lavere i MCI-gruppen sammenlignet med NC. Den lysegrå fargen indikerer NC-motiver, mens den mørkegrå fargen indikerer MCI-motiver.
Korrelasjon mellom MemTrax og MOCA
Assosiasjoner mellom MTX-testresultater og MoCA er vist i fig. 2. Begge MTX-variablene var positivt assosiert med MoCA. MTXfart og MoCA viste en signifikant korrelasjon på r = 0.39 (p = 0.000), og korrelasjonen mellom MTXkorrigere og MoCA var r = 0.31 (p = 0.005). Det var ingen sammenheng mellom MTXfart og MTXkorrigere.
Fig.2
Assosiasjoner mellom A) MTXfart og MoCA; B) MTXkorrigere og MoCA; C) MTXkorrigere og MTXfart. NC- og MCI-emner er indikert med henholdsvis prikker og trekanter. I nedre høyre hjørne av hver graf vises rho og tilsvarende p-verdi for korrelasjonen mellom de to variablene.
Assosiasjoner mellom A) MTXspeed og MoCA; B) MTXcorrect og MoCA; C) MTXcorrect og MTXspeed. NC- og MCI-emner er indikert med henholdsvis prikker og trekanter. I nedre høyre hjørne av hver graf vises rho og tilsvarende p-verdi for korrelasjonen mellom de to variablene.
Assosiasjoner mellom A) MTXspeed og MoCA; B) MTXcorrect og MoCA; C) MTXcorrect og MTXspeed. NC- og MCI-emner er indikert med henholdsvis prikker og trekanter. I nedre høyre hjørne av hver graf vises rho og tilsvarende p-verdi for korrelasjonen mellom de to variablene.[/caption]
Polyserielle korrelasjoner ble beregnet mellom MemTrax-testresultatene og MoCA-domenene for å bestemme assosiasjonen til hvert domene med MemTrax-beregningene. De polyserielle korrelasjonene er vist i tabell 2. Flere domener av MoCA var signifikant korrelert med MTXhastighet . Domenet "abstraksjon" viste den høyeste korrelasjonen, men moderat, med MTXfart (r = 0.35, p = 0.002). Domenene "navngivning" og "språk" viste en svak til moderat signifikant assosiasjon med MTXfart (r = 0.29, henholdsvis p = 0.026 og r = 0.27, p = 0.012). MTXkorrigere var ikke signifikant assosiert til MoCA-domenene, bortsett fra en svak korrelasjon med domenet "visuospatial" (r = 0.25, p = 0.021).
Tabell 2
Polyserielle korrelasjoner av MTX-testresultater med MoCA-domener
| MTXfart | MTXkorrigere | |||
| r | p | r | p | |
| Visuospatial | 0.22 | 0.046 | 0.25 | 0.021 |
| Navngi | 0.29 | 0.026 | 0.24 | 0.063 |
| Oppmerksomhet | 0.24 | 0.046 | 0.09 | 0.477 |
| Språk | 0.27 | 0.012 | 0.160 | 0.165 |
| Abstraksjon | 0.35 | 0.002 | 0.211 | 0.079 |
| Husker | 0.15 | 0.159 | 0.143 | 0.163 |
| Orientering | 0.21 | 0.156 | 0.005 | 0.972 |
Merk: Signifikante korrelasjoner er angitt med fet skrift.
MemTrax-score og estimerte cutoff-verdier for MCI
For å bestemme de korresponderende skårene til MemTrax og MoCA, ble MemTrax-skårene for hver MoCA-score beregnet i gjennomsnitt og lineær regresjon ble beregnet for å forutsi sammenhengene og tilsvarende ligninger. Resultatene av den lineære regresjonen indikerte at MTXfart forklarte 55 % av variansen i MoCA (R2 = 0.55, p = 0.001). Variabelen MTXkorrigere forklarte 21 % av variansen i MoCA (R2 = 0.21, p = 0.048). Basert på ligningene for disse relasjonene, ble ekvivalente MoCA-skårer beregnet for gitte MTX-skårer, som er vist i tabell 3. Basert på disse ligningene, de tilsvarende cutoff-verdiene (f.eks. MoCA-score på 23 poeng) for MTXfart og MTXkorrigere er 0.87 s-1 og 90 %. I tillegg ble det utført multippel lineær regresjon på begge MemTrax-variablene, men variabelen MTXkorrigere bidro ikke vesentlig til modellen og derfor vises ikke resultatene.
Tabell 3
Foreslått tilsvarende MoCA-poengsum for gitte MemTrax-score
| MoCA (poeng) | Tilsvarende MTXfart (s-1)a | CI for prediksjon med MTXfart (poeng) | Tilsvarende MTXkorrigere (%)b | CI for prediksjon med MTXkorrigere (poeng) |
| 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 |
aBrukt ligning: 1.1 + 25.2 *MTXfart; b Brukt ligning: –9.7 + 0.36 *MTXkorrigere.
I tillegg ble MTX cutoff-verdier og den tilsvarende sensitiviteten og spesifisiteten bestemt via en ROC-analyse. ROC-kurvene til MemTrax-variablene er presentert i fig. 3. AUC-ene for MTXfart og MTXkorrigere er henholdsvis 66.7 (KI: 54.9 – 78.4) og 66.4 % (KI: 54.1 – 78.7). AUC-ene til MemTrax-variablene som ble brukt til å vurdere MCI etablert av MoCA var ikke signifikant forskjellige. Tabell 4 viser sensitiviteten og spesifisiteten til forskjellige grensepunkter for MemTrax-variablene. De optimale cutoff-skårene, som maksimerte sanne positive og minimaliserte falske positive, for MTXfart og MTXkorrigere var 0.91 s-1 (sensitivitet = 48.9 % spesifisitet = 78.4 %) og 85 % (sensitivitet = 43.2 %; spesifisitet = 93.3 %).
Fig.3
ROC-kurver for MTX-testresultatene for å vurdere MCI vurdert av MoCA. Den stiplede linjen indikerer MTXfart og den solide linjen MTXkorrigere. Den grå linjen representerer referanselinjen på 0.5.
ROC-kurver for MTX-testresultatene for å vurdere MCI vurdert av MoCA. Den stiplede linjen angir MTXspeed og den heltrukne linjen MTXcorrect. Den grå linjen representerer referanselinjen på 0.5.
Tabell 4
MTXfart og MTXkorrigere cutoff-punkter og tilsvarende spesifisitet og sensitivitet
| Avskjæringspunkt | Tp (#) | tn (#) | Fp (#) | Fn (#) | Spesifisitet (%) | Følsomhet (%) | |
| MTXfart | 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 | |
| MTXkorrigere | 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, sann positiv; tn, sann negativ; fp, falsk positiv; fn, falsk negativ.
DISKUSJON
Denne studien ble satt opp for å undersøke online MemTrax-verktøyet, en CRT-basert test, med MoCA som referanse. MoCA ble valgt fordi denne testen for tiden er mye brukt for å screene for MCI. Imidlertid er de optimale kuttpunktene for MoCA ikke klart etablert [28]. Sammenligningene av de individuelle målene til MemTrax med MoCA viser at en enkel, kort, online test kan fange opp en betydelig andel av variansen i kognitiv funksjon og kognitiv svikt. I denne analysen så man den sterkeste effekten for fartsmålet. Korrekthetsmålet viste en mindre robust sammenheng. Et signifikant funn var at det ikke ble observert noen korrelasjon mellom MTX-hastigheten og korrekthetsmålene, noe som indikerer at disse variablene måler forskjellige komponenter av det underliggende hjerneprosesseringsfunksjon. Det ble derfor ikke funnet noen indikasjon på en avveining mellom hastighet og nøyaktighet på tvers av fagene. I tillegg ble to forskjellige metoder brukt for å estimere cutoff-verdiene til MemTrax-minnetesten for å oppdage MCI. Disse metodene viste at for resultatene hastighet og korrekthet, en poengsum under området på henholdsvis 0.87 – 91 s-1 og 85 – 90 % er en indikasjon på at individer som skårer under en av disse områdene har større sannsynlighet for å ha MCI. En "kostnadsanalyse" vil indikere på hvilket tidspunkt en person bør rådes til å konsultere en lege om å utføre mer omfattende tester for å screene for MCI [8-35].
I denne studien ble det funnet at domenene "navngivning", "språk" og "abstraksjon" målt av MoCA hadde de høyeste korrelasjonene med et av MemTrax-utfallene, selv om korrelasjonene var svake til moderate. Dette er i motsetning til hva som var forventet, siden tidligere studier viste ved å undersøke Mini-Mental State Eksamen ved å bruke Item Response Theory, at domenene "minne/forsinket tilbakekalling" og "orientering" var de mest følsomme for tidlig AD [12]. På akkurat dette tidlig stadie av kognitiv dysfunksjon, ser det ut til at MoCA-indikatorer for subtile svekkelser i navngivning, språk og abstraksjon er mer følsomme for MCI enn målene for hukommelse og orientering, i samsvar med tidligere funn i en Item Response Theory-analyse av MoCA [36]. Videre MemTrax-mål for gjenkjenningshastighet ser ut til å reflektere denne tidlige svekkelsen før gjenkjenningsminnet målt ved MTX (som har en betydelig takeffekt). Denne konstellasjonen av effekter tyder på at de komplekse aspektene ved patologien som forårsaker MCI reflekterer den tidlige hjernen endringer som har vært vanskelige å konseptualisere med enkle nevrokognitive tilnærminger og som faktisk kan reflektere progresjonen av den underliggende nevropatologien [37].
Sterke poeng i denne studien er at prøvestørrelsen (n = 82) var mer enn tilstrekkelig til å oppdage korrelasjonene mellom MoCA og MTX i denne relativt gamle befolkningen. I tillegg ble det gjennomført en praksisprøve for alle forsøkspersoner, slik at eldre som ikke var vant til datamaskin fikk mulighet til å tilpasse seg testmiljøet og utstyret. Sammenlignet med MoCA, indikerte fagene at MemTrax var morsommere å gjøre, mens MoCA føltes mer som en eksamen. Alderen til forsøkspersonene og deres samfunnsuavhengighet begrenset fokuset til analysen til denne utvalgte gruppen av relativt høytfungerende individer, men denne gruppen er blant de vanskeligste for identifisering av funksjonsnedsettelser.
Merk at selv om det anses som en standard screeningtest, er MoCA bare en test for å indikere mulig tilstedeværelse av MCI, ikke et diagnostisk verktøy eller en absolutt måling av kognitiv dysfunksjon. Så følgelig er sammenligningen av MoCA og MTX relativ, og begge har sannsynligvis fanget uavhengig varians i MCI-identifikasjonen. Følgelig har et viktig tema i litteraturen vært forsøket på å definere nytten av MoCA [38], dens validering [39], etablering av normative skårer [40], sammenligning med andre korte kognitive vurderinger [41–45] , og dens nytte som et screeningverktøy for MCI [46] (anmeldt av Carson et al., 2017 [28]), samt anvendeligheten av en elektronisk versjon [47]. Slike analyser involverer undersøkelse av sensitivitet og spesifisitet, vanligvis ved bruk av ROC-analyse med måling av "areal under kurven", og anbefaling av et cutoff for "diagnose". Imidlertid, i fravær av noen tilnærming for å bestemme absolutt hvor et individ ligger på kontinuumet av mild svekkelse, sammen med den enorme variasjonen i det underliggende hjernefunksjoner som bidrar til denne svekkelsen, kan alle slike verktøy bare gi et sannsynlighetsestimat. Å gi korrelasjoner mellom ulike mål viser bare at den underliggende tilstanden blir korrekt adressert, men den virkelige biologiske tilstanden kan ikke defineres nøyaktig med denne tilnærmingen. Selv om analyser på høyere nivå kan være praktisk talt nyttige i en klinisk setting, krever etablering av en slik nytte ytterligere vurdering av fire faktorer: prevalensen av tilstanden i befolkningen; kostnaden for test, kostnaden for de falske positive resultatene og den materielle fordelen av sann positiv diagnose [8, 35].
En betydelig en del av problemet med å evaluere AD og dens tilhørende kognitive svikt er at det ikke er noen reelle "stadier" [48], men snarere et temporalt kontinuum av progresjon [8, 17, 49]. Skillet mellom "normal" og MCI er faktisk mye vanskeligere enn å skille noen av disse tilstandene fra de milde demens assosiert med AD [50, 51]. Ved å bruke konseptet "Modern Test Theory", blir problemet å bestemme hvor på kontinuumet et individ er mest sannsynlig å være innenfor et bestemt konfidensintervall, gitt en bestemt testscore. For å foreta slike avgjørelser er det nødvendig med mer presise vurderinger enn de fleste korte kognitive tester gir, men slike som leveres av MTX. Økt presisjon og fjerning av observatørskjevhet med datastyrt testing er en lovende retning. Dessuten gir en datastyrt test, slik som MemTrax, muligheten for et ubegrenset antall sammenlignbare tester, noe som reduserer variansen i verdifallsestimatet betydelig. Videre, i prinsippet, kan datastyrt testing teste mange av de minnerelaterte domenene som er påvirket av AD. Denne studien sammenlignet ikke MTX med de mange andre datastyrte testene som er laget (se introduksjonen), men ingen av de tilgjengelige så langt bruker den kraftige tilnærmingen som tilbys av en CRT. Videreutvikling av databasert testing er et viktig område for ytterligere oppmerksomhet og støtte. Til slutt, treningseffekter kan tas med i analysene.
På dette tidspunktet er datastyrt online testing ikke en etablert tilnærming til skjerm for demens, vurdere kognitiv svikt, eller stille en hvilken som helst klinisk diagnose. Kraften og potensialet til denne tilnærmingen, spesielt bruken av CRT, for å evaluere episodisk (korttids) hukommelse, er imidlertid enorm og vil sannsynligvis være kritisk i fremtidige anvendelser av kognitiv evaluering, inkludert demensscreening og vurdering, postoperativ forvirringsovervåking, etablering av mental kapasitet for beslutningstaking, oppdage underskudd etter hjernerystelse og estimering av potensiell svekkelse for kjøresikkerhet. I denne studien er det vist at MemTrax kan fange opp en betydelig andel av variansen av kognitiv svikt. I tillegg presenteres cutoff-verdier for MTX-variablene som er lik MoCA cutoff-score for MCI. For fremtidig forskning foreslås det å undersøke i større, mer tydelig definerte populasjoner for å etablere MemTrax som screeningverktøy for MCI. En slik populasjon bør inkludere kliniske prøver der diagnostiske problemstillinger kan defineres så nøyaktig som mulig og forsøkspersoner kan følges over tid med MTX og andre kognitive tester. Slike analyser kan bestemme variasjoner i banene for kognitiv tilbakegang, relatert til både normal aldring og ulike patologiske tilstander. Etter hvert som datastyrt testing og registre utvikler seg, mye mer informasjon om nivåer av helse vil bli tilgjengelig og utvilsomt føre til stor forbedring i helsevesenet og forhåpentligvis tilnærminger for å forhindre slike tilstander som AD.
Erkjennelsene
Vi vil gjerne takke Anne van der Heijden, Hanneke Rasing, Esther Sinnema og Melinda Lodders for deres arbeid i denne studien. I tillegg vil vi takke MemTrax, LLC for å tilby gratis fullversjoner av MemTrax-testen. Dette arbeidet er en del av et forskningsprogram, som er finansiert av provinsen Fryslân (01120657), Nederland og Alfasigma Nederland BV (direkte bidrag til bevilgningsnummer 01120657). Publisert: 12. februar 2019
REFERANSER
| [1] | Jorm AF, Jolley D (1998) Forekomsten av demens: en metaanalyse. Neurology 51, 728–733. |
| [2] | Hebert LE, Weuve. J , Scherr PA , Evans DA (2013) Alzheimers sykdom i USA (2010-2050) estimert ved hjelp av folketellingen for 2010. Neurology 80, 1778–1783. |
| [3] | Weuve. J , Hebert LE , Scherr PA , Evans DA (2015) Prevalens av Alzheimers sykdom i amerikanske stater. Epidemiologi 26, e4–6. |
| [4] | Brookmeyer R , Abdalla N , Kawas CH , Corrada MM (2018) Prognoser prevalensen av prekliniske og kliniske Alzheimers sykdom i USA. Alzheimers dement 14, 121–129. |
| [5] | Borson S , Frank L , Bayley PJ , Boustani M , Dean M , Lin PJ , McCarten JR , Morris JC , Salmon DP , Schmitt FA , Stefanacci RG , Mendiondo MS , Peschin S , Hall EJ , Fillit H , Ashford JW (2013) Forbedring av demensomsorgen: den rolle screening og påvisning av kognitiv svikt. Alzheimers Dement 9, 151–159. |
| [6] | Loewenstein DA, Curiel RE, Duara R, Buschke H (2018) Nye kognitive paradigmer for påvisning av hukommelsessvikt ved preklinisk Alzheimers sykdom. Vurdering 25, 348–359. |
| [7] | Thyrian JR, Hoffmann W, Eichler T (2018) Redaksjonell: Tidlig anerkjennelse av demens i primærhelsetjenesten-aktuelle problemstillinger og konsepter. Curr Alzheimer Res 15, 2–4. |
| [8] | Ashford JW (2008) Screening for hukommelsesforstyrrelser, demens og Alzheimers sykdom. Aldring Helse 4, 399–432. |
| [9] | Yokomizo JE , Simon SS , Bottino CM (2014) Kognitiv screening for demens i primærhelsetjenesten: en systematisk gjennomgang. 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) Funn fra Nasjonal minnescreening Dagsprogram. J Am Geriatr Soc 63, 309–314. |
| [11] | Nasreddine ZS, Phillips NA, Bedirian V, Charbonneau S, Whitehead V, Collin I, Cummings JL, Chertkow H (2005) The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: et kort screeningverktøy for mild kognitiv svikt. J Am Geriatr Soc 53, 695–699. |
| [12] | Ashford JW, Kolm P, Colliver JA, Bekian C, Hsu LN (1989) Alzheimer-pasientevaluering og den mini-mentale tilstanden: elementkarakteristisk kurveanalyse. J Gerontol 44, P139–P146. |
| [13] | Ashford JW , Jarvik L (1985) Alzheimers sykdom: predisponerer nevronplastisitet for aksonal nevrofibrillær degenerasjon? N Engl J Med 313, 388–389. |
| [14] | Ashford JW (2015) Behandling av Alzheimers sykdom: arven fra den kolinerge hypotesen, nevroplastisitet og fremtidige retninger. J Alzheimers Dis 47, 149–156. |
| [15] | Larner AJ (2015) Prestasjonsbasert kognitiv screeningsinstrumenter: en utvidet analyse av avveiningen mellom tid og nøyaktighet. Diagnostics (Basel) 5, 504–512. |
| [16] | Ashford JW , Shan M , Butler S , Rajasekar A , Schmitt FA (1995) Tidsmessig kvantifisering av Alzheimers sykdom alvorlighetsgrad: 'tidsindeks'-modell. Demens 6, 269–280. |
| [17] | Ashford JW, Schmitt FA (2001) Modellering av tidsforløpet til Alzheimers demens. Curr Psychiatry Rep 3, 20–28. |
| [18] | Li K , Chan W , Doody RS , Quinn J , Luo S (2017) Prediksjon av konvertering til Alzheimers sykdom med lengdemål og tid-til-hendelse-data. J Alzheimers Dis 58, 361–371. |
| [19] | Dede E , Zalonis I , Gatzonis S , Sakas D (2015) Integrasjon av datamaskiner i kognitiv vurdering og omfanget av omfattende datastyrte batterier. 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) Overvåking av tidlige tegn av kognitiv nedgang hos eldre ved dataspill: en MR-studie. PLoS One 10, e0117918. |
| [21] | Gates NJ , Kochan NA (2015) Datastyrt og online nevropsykologisk testing for kognisjon og nevrokognitive lidelser i slutten av livet: er vi der ennå? Curr Opin Psychiatry 28, 165–172. |
| [22] | Zygouris S , Tsolaki M (2015) Datastyrt kognitiv testing for eldre voksne: en anmeldelse. 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) Hjernehelse Vurdering for å oppdage og diagnostisere nevrokognitive lidelser. J Am Geriatr Soc 66, 150–156. |
| [24] | Shepard RN, Teghtsoonian M (1961) Oppbevaring av informasjon under forhold som nærmer seg en stabil tilstand. J Exp Psychol 62, 302–309. |
| [25] | Wixted JT , Goldinger SD , Squire LR , Kuhn JR , Papesh MH , Smith KA , Treiman DM , Steinmetz PN (2018) Koding av episodisk minne i menneskelig hippocampus. Proc Natl Acad Sci USA 115, 1093–1098. |
| [26] | Ashford JW, Gere E, Bayley PJ (2011) Måling minne i store gruppeinnstillinger ved hjelp av en kontinuerlig gjenkjenningstest. 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) Hjernehelse Register: En internettbasert plattform for rekruttering, vurdering og longitudinell overvåking av deltakere for nevrovitenskapelige studier. Alzheimers Dement 14, 1063–1076. |
| [28] | Carson N , Leach L , Murphy KJ (2018) En ny undersøkelse av Montreal Cognitive Assessment (MoCA) cutoff-score. Int J Geriatr Psychiatry 33, 379–388. |
| [29] | Faul F , Erdfelder E , Buchner A , Lang AG (2009) Statistiske kraftanalyser ved bruk av G*Power 3.1: tester for korrelasjons- og regresjonsanalyser. Behav Res Methods 41, 1149–1160. |
| [30] | Drasgow F (1986) Polykoriske og polyserielle korrelasjoner. I Encyclopedia of Statistical Sciences, Kotz S , Johnson NL , Les CB , red. John Wiley & Sons, New York, s. 68–74. |
| [31] | Revelle WR (2018) psych: Prosedyrer for personlighet og psykologisk forskning. Northwestern University, Evanston, IL, USA. |
| [32] | Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez JC, Muller M (2011) pROC: en åpen kildekode-pakke for R og S+ for å analysere og sammenligne ROC-kurver. BMC Bioinformatics 12, 77. |
| [33] | Fluss R, Faraggi D, Reiser B (2005) Estimering av Youden-indeksen og dens tilhørende grensepunkt. Biom J 47, 458-472. |
| [34] | Youden WJ (1950) Indeks for vurdering av diagnostiske tester. Kreft 3, 32–35. |
| [35] | Kraemer H (1992) Evaluering av medisinske tester, Sage Publications, Inc., Newbury Park, CA. |
| [36] | Tsai CF, Lee WJ, Wang SJ, Shia BC, Nasreddine Z, Fuh JL (2012) Psychometrics of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) og dens underskalaer: validering av den taiwanske versjonen av MoCA og en elementresponsteorianalyse. Int Psychogeriatr 24, 651–658. |
| [37] | Aschenbrenner AJ , Gordon BA , Benzinger TLS , Morris JC , Hassenstab JJ (2018) Påvirkning av tau PET, amyloid PET og hippocampus volum på kognisjon ved Alzheimers sykdom. Neurology 91, e859–e866. |
| [38] | Puustinen. J , Luostarinen L , Luostarinen M , Pulliainen V , Huhtala H , Soini M , Suhonen J (2016) Bruken av MoCA og andre kognitive tester i evaluering av kognitiv svikt hos eldre pasienter som gjennomgår artroplastikk. 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) Validering av den kinesiske versjonen av Montreal Kognitiv vurdering Grunnleggende for screening av mild kognitiv svikt. 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: normative data from a large Swedish population-based cohort. J Alzheimers Dis 59, 893-901. |
| [41] | Ciesielska N , Sokolowski R , Mazur E , Podhorecka M , Polak-Szabela A , Kedziora-Kornatowska K (2016) Er Montreal Cognitive Assessment (MoCA) testen bedre egnet enn Mini-Mental State Examination (MMSE) ved påvisning av mild kognitiv svikt (MCI) blant personer over 60 år? Meta-analyse. Psychiatr Pol 50, 1039–1052. |
| [42] | Giebel CM , Challis D (2017) Sensitivity of the Mini-Mental State Examination, Montreal Kognitiv vurdering og Addenbrookes kognitive undersøkelse III til daglig aktivitet funksjonsnedsettelser ved demens: en utforskende studie. Int J Geriatr Psychiatry 32, 1085–1093. |
| [43] | Kopecek M, Bezdicek O, Sulc Z, Lukavsky. J , Stepankova H (2017) Montreal Cognitive Assessment and Mini-Mental State Examination pålitelige endringsindekser hos friske eldre voksne. Int J Geriatr Psychiatry 32, 868–875. |
| [44] | Roalf DR, Moore TM, Mechanic-Hamilton D, Wolk DA, Arnold SE, Weintraub DA, Moberg PJ (2017) Bridging cognitive screening tests in neurologic disorders: A crosswalk between the short Montreal Cognitive Assessment and Mini-Mental State Examination. Alzheimers Dement 13, 947–952. |
| [45] | Solomon TM , deBros GB , Budson AE , Mirkovic N , Murphy CA , Solomon PR (2014) Korrelasjonsanalyse av 5 ofte brukte mål på kognitiv funksjon og mental status: en oppdatering. Am J Alzheimers Dis Other Demen 29, 718–722. |
| [46] | Mellor D, Lewis M, McCabe M, Byrne L, Wang T, Wang. J , Zhu M , Cheng Y , Yang C , Dong S , Xiao S (2016) Bestemme passende screeningsverktøy og cut-points for kognitiv svikt i en eldre kinesisk prøve. Psychol Assess 28, 1345–1353. |
| [47] | Snowdon A , Hussein A , Kent R , Pino L , Hachinski V (2015) Sammenligning av et elektronisk og papirbasert Montreal Cognitive Assessment Tool. 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 et al. (1992) En empirisk evaluering av Global Deterioration Scale for iscenesettelse Alzheimers sykdom. Am J Psychiatry 149, 190–194. |
| [49] | Butler SM , Ashford JW , Snowdon DA (1996) Alder, utdanning og endringer i scorene til Mini-Mental State Exam for eldre kvinner: funn fra nonnestudien. J Am Geriatr Soc 44, 675–681. |
| [50] | Schmitt FA, Davis DG, Wekstein DR, Smith CD, Ashford JW, Markesbery WR (2000) "Preklinisk" AD revisited: nevropatologi av kognitivt normale eldre voksne. Neurology 55, 370–376. |
| [51] | Schmitt FA, Mendiondo MS, Kryscio RJ, Ashford JW (2006) En kort Alzheimers skjerm for klinisk praksis. Res Practice Alzheimers Dis 11, 1–4. |
Nøkkelord: Alzheimers sykdom, kontinuerlig ytelsesoppgave, demens, eldre, hukommelse, mild kognitiv svikt, screening
Relaterte linker:
Ny Fingertrykktest - Psykomotorisk hastighetstest
The MIND Diet: Brain Food for en Brain Booster