Тест MemTrax по сравнению с оценкой легкого когнитивного нарушения Монреальской когнитивной оценки

Тип статьи: MemTrax В исследовании Статья

Авторы: ван дер Хук, Марьянн Д. | Ньювенхуизен, Арье | Кейер, Яап | Эшфорд, Дж. Вессон

Членство:  Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, США – Отделение психиатрии и поведенческих наук, Центр прикладных исследований пищевых продуктов и молочных продуктов, Университет прикладных наук Ван Холла Ларенштейна, Леуварден, Нидерланды | физиологии человека и животных, Вагенингенский университет, Вагенинген, Нидерланды | Центр изучения болезней и травм, связанных с войной, Вирджиния, Пало-Альто, HCS, Пало-Альто, Калифорния, США

DOI: 10.3233/JAD-181003

Журнал: Журнал Болезнь Альцгеймератом 67, нет 3, стр. 1045-1054, 2019

Абстрактные

Когнитивные нарушения являются основной причиной дисфункции у пожилых людей. Когда умеренных когнитивных нарушений (MCI) возникает у пожилых людей, часто является продромальным состоянием деменции. Монреальский когнитивный тест (MoCA) является широко используемым инструментом для скрининга MCI. Однако этот тест требует проведения лицом к лицу и состоит из набора вопросов, ответы на которые суммируются оценщиком, чтобы получить оценку, точное значение которой было спорным. Это исследование было разработано для оценки производительности компьютеризированной Тест памяти (MemTrax), которая представляет собой адаптацию задачи непрерывного распознавания по отношению к MoCA. Две меры результата генерируются из Тест MemTrax: MemTraxspeed и MemTraxcorrect. Субъектам вводили MoCA и Тест MemTrax. По результатам МоСА испытуемые были разделены на две группы по когнитивному статусу: нормальное когнитивное (n = 45) и МРП (n = 37). Средние баллы MemTrax были значительно ниже в группе MCI, чем в группе с нормальными когнитивными способностями. Все переменные результатов MemTrax были положительно связаны с MoCA. Два метода вычисления среднего Оценка MemTrax и линейная регрессия использовались для оценки пороговых значений теста MemTrax. для выявления МКИ. Эти методы показали, что для результата MemTrax_{скорость} оценка ниже диапазона 0.87 – 91 с^-1 является показателем MCI, а для результата MemTrax_{исправить} оценка ниже диапазона 85–90% является показанием для MCI.

ВВЕДЕНИЕ

Население мира, прежде всего Европа, Северная Америка и Северная Азия, стареет, что приводит к быстрому увеличению доли пожилых людей. С возрастом хорошо зарекомендовал себя прогрессирующий, экспоненциальный рост развития когнитивных нарушений, деменции и Болезнь Альцгеймера (AD), что приводит к огромному увеличению числа людей с этими заболеваниями. Раннее обнаружение и выявление когнитивных расстройств может улучшить уход за пациентами, снизить затраты на здравоохранение и помочь отсрочить появление более тяжелых симптомов, тем самым потенциально способствуя облегчению быстро развивающегося бремени деменции и атопического дерматита. Следовательно, необходимы более совершенные инструменты для мониторинга когнитивных функций у пожилых людей.

Для проведения клинической оценки когнитивных и поведенческих функций пожилых людей клиницисты и исследователи разработали сотни инструментов скрининга и краткой оценки, а несколько тестов стали широко использоваться. Одним из наиболее часто используемых инструментов для клинической оценки легких когнитивных нарушений (MCI) в академических условиях является Монреальская когнитивная оценка (МОКА).

MoCA оценивает семь когнитивных функций: исполнительную, называние, внимание, язык, абстракцию, память/отсроченное припоминание и ориентацию. Области памяти/отсроченного воспроизведения и ориентации MoCA ранее были идентифицированы как наиболее чувствительные элементы к ранним когнитивным нарушениям типа болезни Альцгеймера, что привело к концепции, согласно которой кодирование памяти является фундаментальным фактором, на который воздействует невропатологический процесс при болезни Альцгеймера. Таким образом, в клиническом инструменте для оценки когнитивных нарушений, связанных с БА, память является центральным когнитивным фактором, который необходимо учитывать, в то время как другие нарушения, включая афазию, апраксию, агнозию и исполнительную дисфункцию, хотя обычно нарушаются при БА, могут быть связаны с к дисфункции нейропластических механизмов обработки памяти в опорных областях неокортекса.

Хотя MoCA широко используется для оценки MCI, введение MoCA проводится лицом к лицу, что отнимает много времени и требует клинического контакта и, следовательно, требует значительных затрат для каждого введения. В ходе оценки время, необходимое для проведения теста, повышает точность оценки, поэтому будущие разработки должны учитывать эту взаимосвязь для разработки более эффективных тестов.

Важнейшей проблемой в этой области является необходимость проведения когнитивной оценки с течением времени. Оценка изменений с течением времени важно для обнаружения и определение прогрессирования нарушения, эффективности лечения и оценка терапевтических исследовательских вмешательств. Большинство таких доступных инструментов не подходят и не предназначены для обеспечения высокого уровня точности, и их нельзя легко применять на частой основе. Решением для улучшения когнитивной оценки была предложена компьютеризация, но большинство таких усилий дали немногим больше, чем компьютеризация широко используемых нейропсихологических тестов, и не были разработаны специально для решения критических проблем когнитивной оценки, необходимой для понимания на раннем этапе. слабоумие и его прогрессирование. Таким образом, новые инструменты когнитивной оценки должны быть компьютеризированы и основаны на неограниченном количестве сопоставимых тестов, не ограниченных языком или культурой, которые обеспечивают уровни точности, точности и надежности, которые можно постепенно повышать. Кроме того, такие тесты должны быть веселыми и увлекательными, чтобы повторное тестирование считалось положительным, а не обременительным опытом. Онлайн-тестирование, в частности, дает возможность удовлетворить эту потребность, обеспечивая при этом быстрый сбор и анализ данных и немедленную обратную связь с участвующими лицами, клиницистами и исследователями.

Настоящее исследование было разработано для оценки полезности онлайн-адаптации парадигмы задач непрерывного распознавания (CRT) для оценки когнитивных функций в популяции людей, проживающих в сообществе, у которых не было выявлено слабоумие. Парадигма ЭЛТ широко используется в академической среде. исследования памяти механизмы. Подход CRT был впервые реализован как инструмент демонстрации аудитории, который предоставлял данные о лицах, которые интересовались проблемы с памятью. Впоследствии этот тест был реализован в режиме онлайн французской компанией (HAPPYneuron, Inc.); американской компанией MemTrax, LLC (http://www.memtrax.com); мозгом Медицина Реестр, разработанный доктором Майклом Вайнером, UCSF, и его командой для поддержки набора для исследований когнитивных нарушений; и китайской компанией SJN Biomed, LTD). Этот тест по состоянию на июнь 2018 года собрал данные более чем от 200,000 XNUMX пользователей и проходит испытания в нескольких странах.

В настоящем исследовании MemTrax (MTX), тест на основе ЭЛТ, применялся в сочетании с MoCA у самостоятельно проживающего пожилого населения в северных Нидерландах. Цель этого исследования состояла в том, чтобы определить взаимосвязь между производительностью этой реализации CRT и MoCA. Вопрос заключался в том, будет ли MTX полезен для оценки когнитивных функций, оцениваемых MoCA, что может указывать на потенциальную клиническую применимость.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Исследование населения

В период с октября 2015 г. по май 2016 г. было проведено перекрестное исследование среди пожилых людей, проживающих в общинах, в северных Нидерландах. Субъекты (≥75 лет) были набраны путем распространения листовок и во время групповых встреч, организованных для пожилых людей. Потенциальные субъекты посещались дома для проверки критериев включения и исключения, прежде чем они были зачислены в это исследование. Субъекты, которые страдали (по самоотчетам) деменцией или имели серьезные нарушения зрения или слуха, которые могли повлиять на проведение когнитивных тестов, не были допущены к участию в этом исследовании. Кроме того, испытуемые должны были говорить и понимать голландский язык и не быть неграмотными. Исследование проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией 1975 г., и все участники подписали информированное согласие форма после получения подробного объяснения исследования.

Процедура исследования

После включения в исследование была проведена общая анкета, которая включала вопросы о демографических факторах, таких как возраст и годы обучения (начиная с начальной школы), история болезни и употребление алкоголя. После заполнения анкеты тесты MoCA и MTX проводились в случайном порядке.

МемТракс - Исследовательский медицинский центр

Компания MemTrax, LLC (Редвуд-Сити, Калифорния, США) предоставила бесплатные полные версии теста MTX. В этом тесте демонстрируется серия из 50 изображений продолжительностью до трех секунд каждое. При появлении точно повторяющегося изображения (25/50) испытуемых просили как можно быстрее отреагировать на повторяющееся изображение нажатием клавиши пробела (что обозначалось красной лентой). Когда испытуемый отвечал на изображение, немедленно показывалось следующее изображение. После окончания теста программа показывает процент правильных ответов (MTX_{исправить}) и среднее время реакции в секундах на повторяющиеся изображения, которое отражает время, необходимое для нажатия пробела при распознавании повторяющегося изображения. Чтобы согласовать размеры этих двух показателей, время реакции было преобразовано в скорость реакции (MTX_{скорость}) путем деления 1 на время реакции (т. е. 1/MTX_{время реакции}). История тестов всех отдельных показателей MemTrax и их достоверность автоматически сохранялись онлайн в тестовой учетной записи. Была проверена валидность всех выполненных тестов, требующих 5 или менее ложноположительных ответов, 10 или более правильных распознаваний и среднего времени распознавания от 0.4 до 2 секунд, и в анализ были включены только действительные тесты.

Перед тем, как был проведен фактический тест MTX, тест был подробно объяснен, и испытуемым был предоставлен практический тест. Это включало не только сам тест, но также инструкции и страницы обратного отсчета, чтобы позволить участнику привыкнуть к макету сайта и необходимым первоначальным действиям до начала теста. Чтобы избежать повторения изображений во время фактического теста, для практического теста использовались изображения, не включенные в базу данных MemTrax.

Монреальская когнитивная оценка инструментом

Было получено разрешение от MoCA Institute & Clinique (Квебек, Канада) на использование MoCA для этого исследования. Голландский MoCA доступен в трех версиях, которые случайным образом вводились испытуемым. Оценка MoCA представляет собой сумму результатов по каждой отдельной оцениваемой когнитивной области и имеет максимальную оценку 30 баллов. Согласно официальной рекомендации, дополнительный балл добавлялся, если участник имел образование ≤12 лет (если <30 баллов). Официальные инструкции по тестированию использовались в качестве руководства при проведении тестов. Тесты проводились тремя обученными исследователями, и введение одного теста занимало от 10 до 15 минут.

Анализ данных MemTrax

На основании результатов МоСА с поправкой на образование испытуемые были разделены на две группы по когнитивному статусу: нормальные когнитивные способности (НК) и легкие когнитивные нарушения (УКН). Оценка MoCA 23 была использована в качестве порога для MCI (оценка 22 и ниже считалась MCI), так как было показано, что эта оценка показала в целом «наилучшую диагностическую точность по ряду параметров» по ​​сравнению с первоначально рекомендованной оценкой 26 или значения 24 или 25. Для всех анализов использовалась скорректированная оценка MoCA, поскольку эта оценка используется в клинических условиях.

Тест MTX дает два результата, а именно MTX_{время реакции}, который был преобразован в MTX_{скорость} по 1/MTX_{время реакции}и МТХ_{исправить}.

Статистический анализ проводился с использованием R (версия 1.0.143, Rstudio Team, 2016 г.). Нормальность всех переменных проверяли тестом Шапиро-Уилка. Переменные всей исследуемой популяции, а также групп NC и MCI были представлены как среднее значение ± стандартное отклонение (SD), медиана и межквартильный размах (IQR) или как число и процент. Для сравнения характеристик группы NC и MCI были проведены независимые выборочные T-тесты и критерии суммы рангов Уилкоксона для непрерывных переменных и критерии хи-квадрат для категориальных переменных. Непараметрический тест Крускала-Уоллиса использовался для определения того, повлияли ли три версии MoCA и три администратора на результаты MoCA. Кроме того, был проведен независимый Т-критерий или критерий суммарного ранга Уилкоксона, чтобы определить, влияет ли порядок введения МоСА и метотрексата на результаты теста (например, показатель МоСА, метотрексат)._{исправить}и МТХ_{скорость}). Это было выполнено путем определения того, отличались ли средние баллы для субъектов, которые сначала получили MoCA, а затем MemTrax, или которые получили сначала MTX, а затем MoCA.

Корреляции Пирсона тесты были рассчитаны для оценки взаимосвязи между MTX и MoCA, а также между обоими MemTrax результаты тестов, например, MTXspeed и MTXcorrect. Выполненный ранее расчет объема выборки показал, что для одностороннего корреляционного критерия Пирсона (мощность = 80 %, α = 0.05), при допущении среднего размера эффекта (r = 0.3) требовался минимальный размер выборки n = 67. Полисериальные корреляционные тесты были рассчитаны для оценки связи между результатами теста MTX и отдельными доменами MoCA с использованием пакета psych в R.

Эквивалентный балл MoCA для заданных баллов MemTrax был рассчитан путем вычисления среднего балла MemTrax для каждого возможного балла MoCA, и была выполнена линейная регрессия для оценки уравнений, связывающих эти показатели. Кроме того, чтобы определить пороговые значения теста MemTrax для MCI, измеренные MoCA, и соответствующие значения чувствительности и специфичности, был выполнен анализ характеристик оператора-приемника (ROC) с использованием пакета pROC в R. Непараметрическая стратифицированная начальная загрузка (n = 2000) использовали для сравнения площади под кривыми (AUC) и соответствующих доверительных интервалов. Оптимальный пороговый балл был рассчитан с помощью метода Юдена, который максимизирует истинно положительные результаты и минимизирует ложноположительные результаты.

Для всех статистических анализов двустороннее значение p <0.05 считалось порогом статистической значимости, за исключением анализа для оценки взаимосвязи между MTX и MoCA (т. е. корреляционного анализа и простой линейной регрессии), для которого одно- одностороннее значение p <0.05 считалось значимым.

РЕЗУЛЬТАТЫ MemTrax

Тематика

Всего в это исследование был включен 101 субъект. Данные 19 человек были исключены из анализа, так как результаты теста MemTrax от 12 человек не были сохранены программой, у 6 человек результаты теста MemTrax оказались недействительными, а у одного человека оценка MoCA составила 8 баллов, что свидетельствовало о тяжелых когнитивных нарушениях, что было критерий исключения. Поэтому в анализ были включены данные 82 субъектов. Существенных различий в результатах тестирования MoCA между разными версиями MoCA и между администраторами обнаружено не было. Кроме того, порядок проведения теста не оказал существенного влияния ни на один из результатов теста (MoCA, MTX)._{скорость}, МТХ_{исправить}). На основании результатов теста MoCA субъекты были помещены в группу NC или MCI (например, MoCA ≥ 23 или MoCA <23 соответственно). Характеристики субъектов для всей исследуемой популяции, а также групп NC и MCI представлены в таблице 1. Никаких существенных различий между группами не было, за исключением медианного балла MoCA (25 (IQR: 23–26) против 21 (IQR: 19–22). ) баллы, Z = -7.7, p < 0.001).

Таблица 1

Тематические характеристики

	Общая популяция исследования (n = 82)	НК (n = 45)	МРП (n = 37)	p
Возраст (г)	83.5 ± 5.2	82.6 ± 4.9	84.7 ± 5.4	0.074
Женский, № (%)	55 (67)	27 (60)	28 (76)	0.133
Образование (г)	10.0 (8.0 - 13.0)	11.0 (8.0 - 14.0)	10.0 (8.0 - 12.0)	0.216
Потребление алкоголя (количество стаканов в неделю)	0 (0 - 4)	0 (0 - 3)	0 (0 - 5)	0.900
Оценка MoCA (# баллов)	23 (21 - 25)	25 (23 - 26)	21 (19 - 22)	не доступно

Значения выражаются как среднее ± стандартное отклонение, медиана (IQR) или как число в процентах.

Когнитивный статус измеряется MemTrax

Когнитивный статус измеряли с помощью теста МТХ. На рис. 1 показаны результаты когнитивный тест результаты предметов NC и MCI. Средние баллы MTX (например, MTX_{скорость} и МТХ_{исправить}) существенно различались между двумя группами. NC испытуемые (0.916 ± 0.152 с^-1) имели значительно более высокую скорость реакции по сравнению с субъектами MCI (0.816 ± 0.146 с).^-1); t(80) = 3.01, p = 0.003) (рис. 1А). Кроме того, испытуемые с NC имели более высокие баллы по MTX._{исправить} варьирует по сравнению с субъектами MCI (91.2 ± 5.0% против 87.0 ± 7.7% соответственно; t_w (59) = 2.89, р = 0.005) (рис. 1Б).

Fig.1

Графики результатов теста MTX для групп NC и MCI. А) МТХ_{скорость} результат теста и Б) МТХ_{исправить} результат испытаний. Обе переменные результатов тестов MTX значительно ниже в группе MCI по сравнению с NC. Светло-серый цвет указывает на субъектов NC, тогда как темно-серый цвет указывает на субъектов MCI.

Корреляция между MemTrax и MOCA

Связь между результатами теста MTX и MoCA показана на рис. 2. Обе переменные MTX были положительно связаны с MoCA. МТХ_{скорость} и MoCA показали значительную корреляцию r = 0.39 (p = 0.000), а также корреляцию между MTX_{исправить} и MoCA был r = 0.31 (p = 0.005). Не было никакой связи между MTX_{скорость} и МТХ_{исправить}.

Fig.2

Ассоциации между A) MTX_{скорость} и МоСА; Б) МТХ_{исправить} и МоСА; С) МТХ_{исправить} и МТХ_{скорость}. Субъекты NC и MCI обозначены точками и треугольниками соответственно. В правом нижнем углу каждого графика показаны ро и соответствующее значение р корреляции между двумя переменными.

Ассоциации между A) MTXspeed и MoCA; Б) MTXcorrect и MoCA; C) MTXcorrect и MTXspeed. Субъекты NC и MCI обозначены точками и треугольниками соответственно. В правом нижнем углу каждого графика показаны ро и соответствующее значение р корреляции между двумя переменными.[/caption]

Полисериальные корреляции были рассчитаны между результатами теста MemTrax и доменами MoCA, чтобы определить связь каждого домена с показателями MemTrax. Полисериальные корреляции показаны в таблице 2. Множественные домены MoCA значительно коррелировали с MTX._{скорость .}  Домен «абстракция» показал самую высокую корреляцию, хотя и умеренную, с MTX._{скорость} (г = 0.35, р = 0.002). Домены «название» и «язык» показали слабую или умеренную значительную связь с MTX._{скорость} (r = 0.29, p = 0.026 и r = 0.27, p = 0.012 соответственно). МТХ_{исправить} не был значимо связан с доменами MoCA, за исключением слабой корреляции с доменом «зрительно-пространственный» (r = 0.25, p = 0.021).

Таблица 2

Полисериальные корреляции результатов теста MTX с доменами MoCA

	МТХскорость	МТХисправить
	r	p	r	p
Зрительно-пространственный	0.22	0.046	0.25	0.021
Именование	0.29	0.026	0.24	0.063
Внимание	0.24	0.046	0.09	0.477
Язык	0.27	0.012	0.160	0.165
абстракция	0.35	0.002	0.211	0.079
Вспоминать	0.15	0.159	0.143	0.163
ориентация	0.21	0.156	0.005	0.972

Примечание: значимые корреляции выделены жирным шрифтом.

Оценки MemTrax и оценочные пороговые значения для MCI

Чтобы определить соответствующие баллы MemTrax и MoCA, баллы MemTrax каждого балла MoCA были усреднены, и была рассчитана линейная регрессия для прогнозирования взаимосвязей и соответствующих уравнений. Результаты линейной регрессии показали, что MTX_{скорость} объяснил 55% дисперсии MoCA (R² = 0.55, р = 0.001). Переменная MTX_{исправить} объяснил 21% дисперсии MoCA (R² = 0.21, р = 0.048). На основе уравнений этих взаимосвязей были рассчитаны эквивалентные баллы MoCA для заданных баллов MTX, которые показаны в таблице 3. На основе этих уравнений были рассчитаны соответствующие пороговые значения (например, балл MoCA 23 балла) для MTX._{скорость} и МТХ_{исправить} 0.87 с^-1 и 90%. Кроме того, была выполнена множественная линейная регрессия для обеих переменных MemTrax, но переменная MTX_{исправить} не внесли существенного вклада в модель, поэтому результаты не показаны.

Таблица 3

Предлагаемая эквивалентная оценка MoCA для заданных оценок MemTrax

МоСА (баллы)	Эквивалентный МТХскорость (s-1)a	CI предсказания с MTXскорость (точки)	Эквивалентный МТХисправить (%)b	CI предсказания с MTXисправить (точки)
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

^aИспользуемое уравнение: 1.1 + 25.2 *MTX_{скорость}; ^b Используемое уравнение: –9.7 + 0.36 *MTX_{исправить}.

Кроме того, пороговые значения метотрексата и соответствующие чувствительность и специфичность определялись с помощью ROC-анализа. ROC-кривые переменных MemTrax представлены на рис. 3. AUC для MTX_{скорость} и МТХ_{исправить} составляют соответственно 66.7 (ДИ: 54.9–78.4) и 66.4% (ДИ: 54.1–78.7). AUC переменных MemTrax, используемых для оценки MCI, установленного MoCA, существенно не отличались. В таблице 4 показаны чувствительность и специфичность различных пороговых значений переменных MemTrax. Оптимальные пороговые значения, обеспечивающие максимальное количество истинных положительных результатов при минимальных ложных положительных результатах для MTX._{скорость} и МТХ_{исправить} были 0.91 с^-1 (чувствительность = 48.9%, специфичность = 78.4%) и 85% (чувствительность = 43.2%, специфичность = 93.3%) соответственно.

Fig.3

Кривые ROC результатов теста MTX для оценки MCI по рейтингу MoCA. Пунктирная линия указывает на MTX_{скорость} и сплошная линия МТХ_{исправить}. Серая линия представляет собой контрольную линию 0.5.

Таблица 4

МТХ_{скорость} и МТХ_{исправить} пороговые значения и соответствующие специфичность и чувствительность

	Точка отсечки	Тп (#)	тн (#)	Фп (#)	Fн (#)	Специфичность (%)	Чувствительность (%)
МТХскорость	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
МТХисправить	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, истинно положительный; tn, истинно отрицательный; fp, ложноположительный результат; фн, ложноотрицательный.

ОБСУЖДЕНИЕ

Это исследование было организовано для изучения онлайн-инструмента MemTrax, теста на основе ЭЛТ, с использованием MoCA в качестве эталона. MoCA был выбран потому, что этот тест в настоящее время широко используется для скрининга MCI. Однако оптимальные пороговые значения для МоСА четко не установлены [28]. Сравнение отдельных показателей MemTrax с MoCA показывает, что простой, короткий онлайн-тест может выявить значительную долю различий в когнитивных функциях и когнитивных нарушениях. В этом анализе самый сильный эффект наблюдался для показателя скорости. Мера правильности показала менее надежную связь. Важный вывод заключался в том, что не наблюдалось никакой корреляции между показателями скорости и правильности MTX, что указывает на то, что эти переменные измеряют различные компоненты базовой модели. функция обработки мозгом. Таким образом, у испытуемых не было обнаружено никаких признаков компромисса между скоростью и точностью. Кроме того, использовались два разных метода для оценки пороговых значений теста памяти MemTrax для обнаружения MCI. Эти методы показали, что для скорости и правильности результатов оценка ниже диапазонов соответственно 0.87 – 91 с.^-1 и 85–90% указывают на то, что люди с баллами ниже одного из этих диапазонов с большей вероятностью имеют ЛКН. «Анализ рентабельности» укажет, в какой момент человеку следует посоветовать проконсультироваться с врачом о проведении более полных тестов для скрининга MCI [8-35].

В настоящем исследовании было обнаружено, что домены «название», «язык» и «абстракция», измеренные MoCA, имели самые высокие корреляции с одним из результатов MemTrax, хотя корреляции были от слабых до умеренных. Это противоречит тому, что ожидалось, поскольку предыдущие исследования показали, что при изучении Мини-Экзамен психического состояния с помощью теории ответных заданий было установлено, что домены «память/отсроченное воспоминание» и «ориентация» были наиболее чувствительными к раннему развитию болезни Альцгеймера [12]. В это самое ранняя стадия когнитивной дисфункции, оказывается, что индикаторы MoCA тонких нарушений в именовании, языке и абстракции более чувствительны к MCI, чем меры памяти и ориентации, что согласуется с предыдущими выводами анализа MoCA с помощью теории ответов [36]. Кроме того, Показатель скорости распознавания MemTrax, по-видимому, отражает это раннее ухудшение памяти до распознавания. согласно измерению MTX (который имеет значительный эффект потолка). Это созвездие эффектов предполагает, что сложные аспекты патологии, вызывающие MCI, отражают раннее развитие головного мозга. изменения, которые было трудно концептуализировать с помощью простых нейрокогнитивных подходов, и которые могут фактически отражать прогрессирование лежащей в основе невропатологии [37].

Сильные стороны настоящего исследования заключаются в том, что размер выборки (n = 82) был более чем достаточным для выявления корреляций между MoCA и MTX в этой относительно старой популяции. Кроме того, всем испытуемым был проведен тренировочный тест, чтобы пожилые люди, не привыкшие к компьютеру, имели возможность приспособиться к тестовой среде и оборудованию. По сравнению с MoCA испытуемые указали, что MemTrax доставлял больше удовольствия, тогда как MoCA больше напоминал экзамен. Возраст испытуемых и их общественная независимость ограничили фокус анализа этой избранной группой относительно высокофункциональных индивидуумов, но эта группа является одной из самых сложных для выявления нарушений.

Следует отметить, что хотя MoCA считается стандартным скрининговым тестом, это всего лишь тест для выявления возможного наличия MCI, а не диагностический инструмент или абсолютное измерение когнитивной дисфункции. Таким образом, соответственно, сравнение MoCA и MTX является относительным, и любой из них, вероятно, уловил независимую дисперсию в идентификации MCI. Соответственно, важным вопросом в литературе были попытки определить полезность МоСА [38], его валидацию [39], установление нормативных баллов [40], сравнение с другими краткими когнитивными оценками [41–45]. , и его полезность в качестве инструмента скрининга для MCI [46] (обзор Carson et al., 2017 [28]), а также применимость электронной версии [47]. Такие анализы включают проверку чувствительности и специфичности, обычно с использованием ROC-анализа с измерением «площади под кривой» и рекомендацией порогового значения для «диагноза». Тем не менее, в отсутствие какого-либо подхода для абсолютного определения того, где человек находится в континууме легких нарушений, вместе с огромной изменчивостью лежащих в его основе функции мозга способствуя этому ухудшению, все такие инструменты могут обеспечить только вероятностную оценку. Предоставление корреляций между различными показателями только показывает, что основное состояние лечится правильно, но реальное биологическое состояние не может быть точно определено с помощью этого подхода. Хотя анализ более высокого уровня может быть практически полезен в клинических условиях, установление такой полезности требует дополнительного учета четырех факторов: распространенность состояния среди населения; стоимость теста, стоимость ложноположительных результатов и материальная выгода от истинно положительного диагноза [8, 35].

Главный Часть проблемы при оценке БА и связанных с ней когнитивных нарушений заключается в том, что нет реальных «стадии» [48], а скорее временной континуум прогрессии [8, 17, 49]. Отличить «нормальный» от MCI на самом деле гораздо сложнее, чем отличить любое из этих состояний от легкого. деменция, связанная с БА [50, 51]. Используя концепцию «Современной теории тестирования», проблема становится определяющей, где на континууме человек, скорее всего, окажется в пределах определенного диапазона доверительного интервала, учитывая конкретный результат теста. Чтобы сделать такие выводы, необходимы более точные оценки, чем те, которые обеспечиваются большинством кратких когнитивных тестов, но такие, которые предоставляет MTX. Повышение точности и устранение смещения наблюдателя с помощью компьютеризированного тестирования является многообещающим направлением. Кроме того, компьютеризированный тест, такой как MemTrax, дает возможность проведения неограниченного количества сопоставимых тестов, что существенно снижает дисперсию оценки обесценения. Кроме того, в принципе, компьютеризированное тестирование может проверить многие домены, связанные с памятью, на которые влияет AD. В этом исследовании MTX не сравнивался с многочисленными другими созданными компьютеризированными тестами (см. введение), но ни один из доступных на данный момент тестов не использует мощный подход, предлагаемый CRT. Дальнейшее развитие компьютеризированного тестирования является важной областью, требующей дальнейшего внимания и поддержки. Окончательно, тренировочные эффекты могут учитываться в анализах.

В настоящее время компьютеризированное онлайн-тестирование не является устоявшимся подходом к экран для деменции, оценить когнитивные нарушения или поставить какой-либо клинический диагноз. Однако сила и потенциал этого подхода, особенно использования ЭЛТ, для оценки эпизодической (кратковременной) памяти, огромны и, вероятно, будут иметь решающее значение в будущих приложениях когнитивной оценки, включая скрининг деменции и оценка, послеоперационный мониторинг спутанности сознания, установление умственной способности для принятия решений, выявление дефицита после сотрясения мозга и оценка потенциального нарушения безопасности вождения. В этом исследовании показано, что MemTrax может уловить значительную часть дисперсии когнитивных нарушений. Кроме того, представлены пороговые значения для переменных MTX, которые равны пороговому показателю MoCA для MCI. Для будущих исследований предлагается исследовать более крупные и четко определенные популяции, чтобы использовать MemTrax в качестве инструмента скрининга MCI. Такая популяция должна включать клинические образцы, в которых диагностические проблемы могут быть определены как можно точнее, а за субъектами можно наблюдать с течением времени с помощью метотрексата и других когнитивных тестов. Такой анализ может определить вариации траекторий снижения когнитивных функций, связанные как с нормальным старением, так и с различными патологическими состояниями. По мере развития компьютеризированного тестирования и реестров появляется гораздо больше информации об уровнях здоровье станет доступным и, несомненно, приведет к значительному улучшению здравоохранения. и, надеюсь, подходы к предотвращению таких состояний, как AD.

Авторы

Мы хотели бы поблагодарить Anne van der Heijden, Hanneke Rasing, Esther Sinnema и Melinda Lodders за их работу в этом исследовании. Кроме того, мы хотели бы поблагодарить MemTrax, LLC за предоставление бесплатных полных версий теста MemTrax. Эта работа является частью исследовательской программы, финансируемой провинцией Фрислан (01120657), Нидерландами и Alfasigma Nederland BV (прямой вклад в грант номер 01120657). Опубликовано: 12 февраля 2019 г.

Ссылки

[1]	Джорм А.Ф., Джолли Д. (1998)Заболеваемость деменцией: метаанализ. Неврология 51, 728–733.
[2]	Хеберт Л.Е., Weuve. Дж., Шерр П.А., Эванс Д.А. (2013) Болезнь Альцгеймера в США (2010-2050 гг.) по данным переписи 2010 г. Неврология 80, 1778–1783.
[3]	мы Дж., Хеберт Л.Е., Шерр П.А., Эванс Д.А. (2015) Распространенность Болезнь Альцгеймера в штатах США. Эпидемиология 26, e4–6.
[4]	Brookmeyer R, Abdalla N, Kawas CH, Corrada MM (2018) Прогнозирование распространенности доклинических и клинических Болезнь Альцгеймера В Соединенных Штатах. Демент Альцгеймера 14, 121–129.
[5]	Борсон С., Фрэнк Л., Бэйли П.Дж., Бустани М., Дин М., Лин П.Дж., Маккартен Дж.Р., Моррис Дж.К., Салмон Д.П., Шмитт Ф.А., Стефаначчи Р.Г., Мендиондо М.С., Пещин С., Холл Э.Дж., Филлит Х., Эшфорд Дж.В. (2013) Улучшение лечения деменции: Роль скрининга и выявления когнитивных нарушений. Альцгеймер Демент 9, 151–159.
[6]	Левенштейн Д.А., Куриэль Р.Е., Дуара Р., Бушке Х. (2018) Новые когнитивные парадигмы для выявление нарушений памяти при доклинической болезни Альцгеймера. Оценка 25, 348–359.
[7]	Тириан Дж. Р., Хоффманн В., Эйхлер Т. (2018) Редакционная статья: Раннее распознавание деменции в первичной медико-санитарной помощи — текущие вопросы и концепции. Curr Alzheimer Res 15, 2–4.
[8]	Ashford JW (2008) Скрининг нарушений памяти, деменции и Болезнь Альцгеймера. Здоровье старения 4, 399–432.
[9]	Yokomizo JE, Simon SS, Bottino CM (2014) Когнитивный скрининг для деменция в первичной медико-санитарной помощи: систематический обзор. Int Psychogeriatr 26, 1783–1804.
[10]	Бэйли П.Дж., Конг Дж.Ю., Мендиондо М., Лаззерони Л.С., Борсон С., Бушке Х., Дин М., Филлит Х., Франк Л., Шмитт Ф.А., Пещин С., Финкель С., Остин М., Стейнберг С., Эшфорд Дж.В. (2015) Результаты исследования Скрининг национальной памяти Дневная программа. J Am Geriatr Soc 63, 309–314.
[11]	Насреддин З.С., Филлипс Н.А., Бедириан В., Шарбонно С., Уайтхед В., Коллин И., Каммингс Дж.Л., Чертков Х. (2005) Монреальская когнитивная оценка, MoCA: краткий инструмент скрининга легких когнитивных нарушений. J Am Geriatr Soc 53, 695–699.
[12]	Ashford JW, Kolm P, Colliver JA, Bekian C, Hsu LN (1989)Оценка пациента с болезнью Альцгеймера и мини-психическое состояние: анализ характеристической кривой элемента. Дж. Геронтол 44, стр. 139–146.
[13]	Эшфорд Дж.В., Ярвик Л. (1985) Болезнь Альцгеймера: предрасполагает ли пластичность нейронов к аксональной нейрофибриллярной дегенерации? N Engl J Med 313, 388–389.
[14]	Ashford JW (2015) Лечение Болезнь Альцгеймера: наследие холинергической гипотезы, нейропластичность и будущие направления. Дж. Альцгеймерс Дис 47, 149–156.
[15]	Ларнер А.Дж. (2015) Когнитивное мышление, основанное на производительности. инструменты для скрининга: расширенный анализ компромисса между временем и точностью. Диагностика (Базель) 5, 504–512.
[16]	Эшфорд Дж.В., Шан М., Батлер С., Раджасекар А., Шмитт Ф.А. (1995) Временная количественная оценка Болезнь Альцгеймера Серьезность: модель «индекса времени». Деменция 6, 269–280.
[17]	Эшфорд Дж.В., Шмитт Ф.А. (2001) Моделирование временного хода Слабоумие Альцгеймера. Curr Psychiatry Rep 3, 20–28.
[18]	Ли К., Чан В., Дуди Р.С., Куинн Дж., Луо С. (2017) Прогноз преобразования в Болезнь Альцгеймера с продольными измерениями и данными о времени до события. J Alzheimers Dis 58, 361–371.
[19]	Деде Э., Залонис И., Гатцонис С., Сакас Д. (2015)Интеграция компьютеров в когнитивную оценку и уровень полноты часто используемых компьютеризированных батарей. Neurol Psychiatry Brain Res 21, 128–135.
[20]	Сирали Э., Сабо А., Шита Б., Ковач В., Фодор З., Мароши С., Салач П., Хидаси З., Марош В., Ханак П., Сибри Э., Чукли Г. (2015) Мониторинг ранние признаки снижения когнитивных функций у пожилых людей из-за компьютерных игр: исследование МРТ. PLoS One 10, e0117918.
[21]	Гейтс Н.Дж., Кочан Н.А. (2015)Компьютеризированное и онлайновое нейропсихологическое тестирование когнитивных расстройств и нейрокогнитивных расстройств в позднем возрасте: мы уже там? Curr Opin Psychiatry 28, 165–172.
[22]	Зигурис С., Цолаки М. (2015) Компьютеризированное когнитивное тестирование для пожилые люди: Обзор. Am J Alzheimers Dis Other Demen 30, 13–28.
[23]	Поссин К.Л., Московиц Т., Эрлхофф С.Дж., Роджерс К.М., Джонсон Э.Т., Стил НЗР, Хиггинс Дж.Дж., Стивер. Дж., Алиото А.Г., Фариас С.Т., Миллер Б.Л., Ранкин К.П. (2018) Здоровье мозга Оценка для выявления и диагностики нейрокогнитивных расстройств. J Am Geriatr Soc 66, 150–156.
[24]	Шепард Р.Н., Техцунян М. (1961)Сохранение информации в условиях, приближающихся к устойчивому состоянию. J Exp Psychol 62, 302–309.
[25]	Wixted JT, Goldinger SD, Squire LR, Kuhn JR, Papesh MH, Smith KA, Treiman DM, Steinmetz PN (2018) Кодирование эпизодической памяти в человек гиппокамп. Proc Natl Acad Sci USA 115, 1093–1098.
[26]	Эшфорд Дж.В., Гир Э., Бэйли П.Дж. (2011) Измерение память в условиях большой группы с использованием теста непрерывного распознавания. Дж. Альцгеймерс, Dis 27, 885–895.
[27]	Вайнер М.В., Ношени Р., Камачо М., Труран-Сакри Д., Маккин Р.С., Фленникен Д., Ульбрихт А., Инсел П., Финли С., Фоклер Дж., Вейтч Д. (2018) Здоровье мозга Реестр: интернет-платформа для набора, оценки и лонгитюдного мониторинга участников нейробиологических исследований. Демент Альцгеймера 14, 1063–1076.
[28]	Карсон Н., Лич Л., Мерфи К.Дж. (2018) Повторное рассмотрение предельных показателей Монреальской когнитивной оценки (MoCA). Int J Geriatr Psychiatry 33, 379–388.
[29]	Faul F, Erdfelder E, Buchner A, Lang AG (2009) Статистический анализ мощности с использованием G*Power 3.1: тесты для корреляционного и регрессионного анализа. Behav Res Methods 41, 1149–1160.
[30]	Драсгоу ​​Ф. (1986) Полихорические и полисериальные корреляции. В Энциклопедии статистических наук, Kotz S, Johnson NL, Read CB, eds. John Wiley & Sons, Нью-Йорк, стр. 68–74.
[31]	Revelle WR (2018) psych: Процедуры личностных и психологических исследований. Северо-западный университет, Эванстон, Иллинойс, США.
[32]	Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez JC, Muller M (2011) pROC: пакет с открытым исходным кодом для R и S+ для анализа и сравнения кривых ROC. BMC Биоинформатика 12, 77.
[33]	Фласс Р., Фараджи Д., Райзер Б. (2005) Оценка индекса Юдена и связанной с ним точки отсечения. Биом J 47, 458–472.
[34]	Youden WJ (1950) Указатель рейтинга диагностических тестов. Рак 3, 32–35.
[35]	Kraemer H (1992) Оценка медицинских тестов, Sage Publications, Inc., Newbury Park, CA.
[36]	Tsai CF, Lee WJ, Wang SJ, Shia BC, Nasreddine Z, Fuh JL (2012) Психометрия Монреальского когнитивного теста (MoCA) и его подшкалы: проверка тайваньской версии MoCA и анализ теории ответов на вопросы. Int Psychogeriatr 24, 651–658.
[37]	Aschenbrenner AJ, Gordon BA, Benzinger TLS, Morris JC, Hassenstab JJ (2018) Влияние тау-ПЭТ, амилоида ПЭТ и объема гиппокампа на познание при болезни Альцгеймера. Неврология 91, e859–e866.
[38]	Пуустинен. J, Luostarinen L, Luostarinen M, Pulliainen V, Huhtala H, Soini M, Suhonen J (2016)Использование MoCA и других когнитивных тестов для оценки когнитивных нарушений у пожилых пациентов, перенесших эндопротезирование. 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) Валидация китайской версии Монреаля Базовый когнитивный тест для скрининга легких когнитивных нарушений. J Am Geriatr Soc 64, e285–e290.
[40]	Borland E , Nagga K , Nilsson PM , Minthon L , Nilsson ED , Palmqvist S (2017) Монреальская когнитивная оценка: нормативные данные большой выборки населения Швеции. J Alzheimers Dis 59, 893–901.
[41]	Ciesielska N , Sokolowski R , Mazur E , Podhorecka M , Polak-Szabela A , Kedziora-Kornatowska K (2016) Подходит ли Монреальский когнитивный тест (MoCA) лучше, чем мини-тест психического состояния (ММСЭ) при выявлении легких когнитивных нарушений (УКН) у лиц старше 60 лет? Метаанализ. Психиатр Пол 50, 1039–1052.
[42]	Гибель К.М., Чаллис Д. (2017) Чувствительность мини-обследования психического состояния, Монреаль Когнитивный тест и Когнитивный экзамен Адденбрука III к повседневной деятельности нарушения при деменции: предварительное исследование. Int J Geriatr Psychiatry 32, 1085–1093.
[43]	Копечек М , Бездичек О , Сульч З , Лукавский. Дж., Степанкова Х. (2017) Монреальская когнитивная оценка и краткое исследование психического состояния, надежные показатели изменений у здоровых пожилых людей. Int J Geriatr Psychiatry 32, 868–875.
[44]	Роальф Д.Р., Мур Т.М., Механик-Гамильтон Д., Волк Д.А., Арнольд С.Е., Вайнтрауб Д.А., Моберг П.Дж. (2017)Сочетание когнитивных скрининговых тестов при неврологических расстройствах: переход между короткой Монреальской когнитивной оценкой и мини-обследованием психического состояния. Демент Альцгеймера 13, 947–952.
[45]	Соломон ТМ, деБрос Г.Б., Бадсон А.Е., Миркович Н., Мерфи К.А., Соломон П.Р. (2014) Корреляционный анализ 5 часто используемых показателей когнитивного функционирования и психическое состояние: обновление. Am J Alzheimers Dis Other Demen 29, 718–722.
[46]	Меллор Д., Льюис М., Маккейб М., Бирн Л., Ван Т, Ван. J , Zhu M , Cheng Y , Yang C , Dong S , Xiao S (2016) Определение подходящих инструментов скрининга и пороговых значений для когнитивных нарушений у пожилой китайской выборки. Психологическая оценка 28, 1345–1353.
[47]	Сноудон А., Хусейн А., Кент Р., Пино Л., Хачински В. (2015) Сравнение электронного и бумажного Монреальского инструмента когнитивной оценки. Альцгеймер Diss Assoc Disord 29, 325-329.
[48]	Эйсдорфер К., Коэн Д., Павеза Г.Дж., Эшфорд Дж.В., Лучинс Д.Дж., Горелик П.Б., Хиршман Р.С., Фрилс С.А., Леви П.С., Семла Т.П. и другие. (1992) Эмпирическая оценка Глобальной шкалы ухудшения для постановки Болезнь Альцгеймера. Am J Психиатрия 149, 190–194.
[49]	Батлер С.М., Эшфорд Дж.В., Сноудон Д.А. (1996) Возраст, образование и изменения в баллах мини-психологического экзамена пожилых женщин: результаты исследования монахинь. J Am Geriatr Soc 44, 675–681.
[50]	Шмитт Ф.А., Дэвис Д.Г., Векштейн Д.Р., Смит К.Д., Эшфорд Дж.В., Маркесбери В.Р. (2000) Новый взгляд на «доклиническую» БА: невропатология когнитивно нормальных пожилых людей. Неврология 55, 370–376.
[51]	Schmitt FA, Mendiondo MS, Kryscio RJ, Ashford JW (2006) Краткий обзор экран болезни Альцгеймера для клинической практики. Res Pract Alzheimers Dis 11, 1–4.

Ключевые слова: болезнь Альцгеймера, непрерывное выполнение задания, деменция, пожилой возраст, память, легкие когнитивные нарушения, скрининг.