Utility MemTrax iyo Qaabaynta Barashada Mashiinka ee Kala soocida cilladda garashada fudud
Maqaalka Cilmi Baadhista
Qorayaasha: Bergeron, Michael F. | Dhulka, 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
Joornaalka: Joornaalka Cudurka Alzheimer, vol. 77, Maya. 4, p.1545-1558, 2020
aan la taaban karin
Background:
Dhacdooyinka baahsan iyo baahsanaanta cudurka Alzheimers iyo daciifnimada garashada fudud (MCI) ayaa keentay baaq degdeg ah oo cilmi baaris ah si loo xaqiijiyo ogaanshaha hore ee baaritaanka garashada iyo qiimaynta.
Ujeeddo:
Ujeeddadeenna cilmi-baarista aasaasiga ah waxay ahayd inaan go'aamino haddii la doortay cabbirrada waxqabadka MemTrax iyo tirakoobyada laxiriira iyo astaamaha astaamaha caafimaadka si wax ku ool ah loogu isticmaali karo moodallo saadaal ah oo lagu sameeyay barashada mashiinka si loo kala saaro caafimaadka garashada (caadiga ah iyo MCI), sida lagu tilmaami karo Qiimaynta Garashada Montreal (MoCA).
Hababka:
Waxaanu samaynay daraasad dhinacyo badan taabanaysa oo ku saabsan 259 neerfaha, rugta xusuusta, iyo bukaanada qaangaarka ah ee daawaynta gudaha oo laga soo shaqaaleysiiyay laba isbitaalada Shiinaha. Bukaan kasta waxaa la siiyay MoCA-ga luqadda Shiinaha wuxuuna iskood u maamulay aqoonsiga joogtada ah ee MemTrax online episodic imtixaanka xusuusta online isla maalintaas. Noocyada kala soocida saadaalinta ayaa la dhisay iyadoo la adeegsanayo barashada mashiinka oo leh ansax 10-laab ah oo iskutallaabta ah, iyo waxqabadka moodeelka waxaa lagu cabbiray iyadoo la isticmaalayo Aagga Hoos yimaada Qallooca Dabeecadda Qaadashada (AUC). Moodooyinka waxaa la dhisay iyadoo la adeegsanayo laba cabbir waxqabadka MemTrax (boqolkiiba sax ah, waqtiga jawaabta), oo ay la socdaan siddeedda astaamood ee tirakoobka guud iyo taariikhda shaqsiyeed.
Natiijooyinka:
Isbarbardhigga ardyada isku darka la xushay ee buundooyinka MoCA iyo heerarka, Naïve Bayes ayaa guud ahaan ahaa ardaygii ugu waxqabadka sareyay ee leh waxqabadka guud ee 0.9093. Dheeraad ah, oo ka mid ah saddexda arday ee ugu sarreeya, waxqabadka kala-soocidda ku salaysan MemTrax guud ahaan wuu ka sarreeyaa iyadoo la adeegsanayo kaliya afarta astaamood ee ugu sarreeya (0.9119) marka la barbar dhigo dhammaan 10-ka astaamood ee guud (0.8999).
Gunaanad:
Waxqabadka MemTrax waxaa si wax ku ool ah loogu isticmaali karaa qaabka saadaalinta kala soocidda barashada mashiinka codsiga baaritaanka ee lagu ogaanayo naafonimada garaadka marxaladda hore.
HORDHAC
La aqoonsaday (inkasta oo aan la aqoonsan) dhacdooyinka baahsan iyo faafitaanka iyo isbarbar yaaca caafimaadka, bulshada, iyo dadweynaha caafimaadka Kharashka iyo culayska cudurka Alzheimers (AD) iyo daciifnimada garashada fudud (MCI) ayaa si isa soo taraysa u dhibaysa dhammaan daneeyayaasha [1]. Dhacdadan murugada leh iyo bourgeoning scenario waxay keentay baaq degdeg ah oo cilmi baaris ah si loo xaqiijiyo ogaanshaha hore baadhista garashada iyo qalabka qiimaynta ee isticmaalka joogtada ah ee wax ku oolka ah ee goobaha shakhsi ahaaneed iyo kiliinikada ee bukaanada da'da ah ee ku kala baahsan gobollada iyo dadweynaha kala duwan [3]. Qalabyadani waa inay sidoo kale bixiyaan turjumaada aan kala go 'lahayn ee natiijooyinka macluumaadka ee diiwaannada caafimaadka elektaroonigga ah. Faa'iidooyinka waxaa lagu xaqiijin doonaa in la ogeysiiyo bukaanada iyo caawinta dhakhaatiirta si ay u aqoonsadaan isbeddellada la taaban karo goor hore oo sidaas darteed awood u yeelasho degdeg ah oo waqtigeeda ku habboon, hirgelinta, iyo dabagalka daaweynta shakhsi ahaaneed ee habboon oo kharash-ool ah iyo daryeelka bukaanka ee kuwa bilaabay inay la kulmaan hoos u dhaca garashada [3, 4]
Qalabka MemTrax kumbiyuutarka ku jira (https://memtrax.com) waa qiimeyn aqoonsi oo sahlan oo kooban oo joogto ah oo is-maamuli karta internetka si loo cabbiro waxqabadka xusuusta waqtiyeysan ee adag halkaas oo isticmaaluhu uu ka jawaabo sawirada soo noqnoqda oo aan ahayn soo bandhigida bilowga ah [5, 6]. Cilmi-baaristii ugu dambeysay iyo natiijooyinka la taaban karo ayaa bilaabaya inay si tartiib tartiib ah oo wadajir ah u muujiyaan waxtarka bukaan-socodka ee MemTrax horaantii AD iyo baaritaanka MCI [5-7]. Si kastaba ha ahaatee, isbarbardhigga tooska ah ee isticmaalka kiliinikada iyo kuwa jira caafimaadka garashada qiimaynta iyo heerarka caadiga ah ayaa loo dammaanad qaaday in lagu wargeliyo aragtida xirfadeed iyo in la xaqiijiyo utility MemTrax ee ogaanshaha hore iyo taageerada ogaanshaha. van der Hoek iyo al. [8] marka la barbar dhigo cabirka waxqabadka MemTrax ee la xushay (xawaaraha falcelinta iyo boqolkiiba saxda ah) heerka garashada sida ay go'aamisay Montreal Qiimaynta Garashada (MoCA). Si kastaba ha ahaatee, daraasaddan ayaa ku koobnayd in lagu xidhiidhiyo halbeegyada waxqabadyadan iyo sifada heerka garashada (sida ay go'aamisay MoCA) iyo qeexidda xadka u dhexeeya iyo qiimayaasha goynta. Sidaa awgeed, si aan u balaadhino baadhitaankan oo aan u wanaajino waxqabadka kala saarista iyo waxtarka, su'aashayada cilmi-baadhista aasaasiga ah waxay ahayd:
- Miyuu qofku dooran karaa cabbirada waxqabadka MemTrax iyo tirakoobka iyo caafimaadka khuseeya muuqaal sifooyin si wax ku ool ah ayaa looga faa'iidaystaa qaab saadaaliya oo lagu sameeyay mashiinka barashada si loo kala saaro caafimaadka garashada si kala-duwan (caadi iyo MCI), sida lagu muujin karo mid ka mid ah dhibcaha MoCA?
Tan labaad, waxaan rabnay inaan ogaano:
- Marka lagu daro sifooyin isku mid ah, qaabka barashada mashiinka waxqabadka ku salaysan ee MemTrax ma si wax ku ool ah loogu dabaqi karaa bukaanka si loo saadaaliyo darnaanta (fudud iyo daran) ee qaybaha la soo xulay ee cilladda garashada sida lagu go'aamin lahaa ogaanshaha caafimaad ee madaxbannaan?
Imaanshaha iyo kobcinta codsiga wax ku oolka ah ee sirdoonka macmal ah iyo barashada mashiinka ee baarista / ogaanshaha ayaa horeyba u muujiyay faa'iidooyin wax ku ool ah oo kala duwan, oo leh qaabayn saadaalin ah oo si wax ku ool ah u hagaya daaweeyayaasha qiimeynta adag ee garashada / caafimaadka maskaxda iyo maareynta bukaanka. Daraasadeena, waxaan dooranay hab la mid ah qaabaynta kala soocida MCI iyo takoorka darnaanta garashada naafanimada sida lagu xaqiijiyay ogaanshaha kiliinikada ee seddexda xog ee matalaya bukaan-jiifka mutadawiciinta ah iyo bukaan-socodka laba cosbitaal ee Shiinaha. Isticmaalka qaabaynta saadaalinta ee barashada mashiinka, waxaanu aqoonsanay ardyada wax qabadkoodu sareeyo ee isku darka xogta/barteyaasha kala duwan waxaanan kala saarnay sifooyinka si ay noogu hanuuniyaan qeexida codsiyada nooca ugu dhaqsaha badan kiliinikada.
Mala-awaalkayagu waxa uu ahaa in qaab MemTrax ku salaysan oo ansax ah loo isticmaali karo si loo kala saaro caafimaadka garashada si kala-duwan (caadi ama MCI) oo ku salaysan heerka cabbirka wadarta guud ee MoCA, iyo in qaab saadaasha MemTrax la mid ah si wax ku ool ah loogu adeegsan karo takooridda darnaanta qaybaha la doortay ee caafimaad ahaan laga helay kala dhantaalnaan fahanka. Muujinta natiijooyinka la filayo waxay noqon doontaa qalab lagu taageerayo waxtarka MemTrax sida shaashadda hore ee ogaanshaha hoos u dhaca garashada iyo kala soocida naafanimada garaadka. Isbarbardhigga wanaagsan ee warshadaha lagu sheegay heerka lagu kabo fudayd aad u weyn iyo dhaqsiyaha isticmaalka ayaa saameyn ku yeelan doona caawinta daaweeyayaasha si ay u qaataan qalabkan fudud, la isku halayn karo, oo la heli karo sidii shaashad bilow ah oo lagu ogaanayo goor hore (ay ku jirto prodromal) heerka garaadka garaadka. Habkan iyo u faa'iideysiga noocan oo kale ah ayaa markaa soo dajin kara waqti dheer oo ka sii wanaagsan daryeelka bukaanka iyo faragelinta. Aragtiyadan hore-u-fikirka ah iyo cabbirada la hagaajiyay iyo moodooyinka ayaa sidoo kale waxtar u yeelan kara yaraynta ama joojinta horumarka waallida, oo ay ku jiraan AD iyo waallida la xidhiidha AD (ADRD).
MATERIALS AND METHODS
Barashada dadka
Intii u dhaxaysay Jannaayo 2018 iyo Ogosto 2019, cilmi-baadhisyo kala duwan ayaa la dhammaystiray bukaannada laga qoray laba cosbitaal oo Shiinaha ku yaal. Maamulka MemTrax [5] ee shakhsiyaadka da'doodu tahay 21 sano iyo ka weyn iyo ururinta iyo falanqaynta xogtaas ayaa dib loo eegay lana ansixiyay lana maamulay si waafaqsan heerarka anshaxa Human Guddiga Ilaalinta Mawduuca ee Jaamacadda Stanford. MemTrax iyo dhammaan tijaabooyinka kale ee daraasaddan guud waxaa la sameeyay sida ku cad caddaymaha Helsinki ee 1975 oo ay ansixiyeen Guddiga Dib-u-eegidda Hay'adaha ee Cusbitaalka Koowaad ee Ku Xiran ee Jaamacadda Kunming Medical University ee Kunming, Yunnan, Shiinaha. Isticmaale kasta waxaa la siiyay a oggolaansho la wargeliyay foom si aad u akhrido / dib u eegto ka dibna si ikhtiyaari ah u ogolaato ka qaybqaadashada.
Ka qaybgalayaasha waxaa laga qoray barkada bukaan-socodka ee rugta neerfaha ee Isbitaalka Yanhua (dataset-hoosaadka YH) iyo Rugta xusuusta ee Cisbitaalka Xiriirinta Koowaad ee Kunming Medical Jaamacadda (XL sub-dataset) ee Beijing, Shiinaha. Ka-qaybgalayaasha ayaa sidoo kale laga shaqaaleysiiyay neurology (XL sub-dataset) iyo daawaynta gudaha (KM sub-dataset) bukaan-jiif ee Cisbitaalka Koowaad ee Jaamacadda Kunming Medical. Shuruudaha ka mid noqoshada waxaa ka mid ah 1) ragga iyo dumarka ugu yaraan 21 jir ah, 2) awoodda ku hadalka Shiinaha (Mandarin), iyo 3) awoodda fahamka tilmaamaha odhaah iyo qoraalba. Shuruudaha ka-saarista waxay ahaayeen aragga iyo naafonimada dhaqdhaqaaqa ka-qaybgalayaasha inay dhammaystiraan Imtixaanka MemTrax, iyo sidoo kale awood la'aanta in la fahmo tilmaamaha tijaabada gaarka ah.
Nooca Shiinaha ee MemTrax
Onlineka Meesha tijaabada MemTrax waa la turjumay galay Shiineys (URL: https://www.memtrax.com.cn) oo loo sii habeeyey in laga faa'iidaysto iyada oo loo marayo WeChat (Shenzhen Tencent Computer Systems Co. LTD., Shenzhen, Guangdong, Shiinaha) is-maamul. Xogta waxaa lagu keydiyay server-ka daruuriga ah (Ali Cloud) oo ku yaal Shiinaha waxaana shati laga siiyay Alibaba (Alibaba Technology Co. Ltd., Hangzhou, Zhejiang, Shiinaha) ee SJN Biomed LTD (Kunming, Yunnan, China). Faahfaahin gaar ah oo ku saabsan MemTrax iyo shuruudaha ansaxnimada tijaabada ee halkan lagu isticmaalo ayaa hore loogu sifeeyay [6]. Tijaabada waxaa lagu sameeyay lacag la'aan bukaanada.
Nidaamyada daraasadda
Bukaan-jiifka iyo bukaan-socodka, xog-ururinta guud ee xaashida ee ururinta xogta dadweynaha iyo shakhsi ahaaneed sida da'da, jinsiga, sanadaha waxbarashada, shaqada, oo keliya ku nool ama qoyska, iyo taariikhda caafimaadka waxaa maamulay xubin ka mid ah kooxda daraasadda. Kadib dhamaystirka su'aalaha, MoCA [12] iyo imtixaanada MemTrax ayaa la maamulay (MoCA ugu horeysay) iyada oo aan ka badnayn 20 daqiiqo inta u dhaxaysa imtixaanada. MemTrax boqolkiiba sax ah (MTx-% C), celceliska wakhtiga jawaabta (MTx-RT), iyo taariikhda iyo wakhtiga imtixaanka waxa lagu duubay warqad xubin ka mid ah kooxda daraasadda ee ka qaybgale kasta oo la imtixaanay. Su'aalaha la dhammeeyey iyo natiijooyinka MoCA waxaa lagu dhejiyay xaashida xaashida ee Excel oo uu sameeyay cilmi-baadhaha maamulay imtixaannada oo uu xaqiijiyay saaxiibkii ka hor inta aan faylasha Excel loo kaydin falanqaynta.
Imtixaanka MemTrax
Imtixaanka khadka MemTrax waxaa ka mid ahaa 50 sawir (25 gaar ah iyo 25 ku celis ah; 5 qaybood oo ah 5 muuqaal oo muuqaal ama shay) oo lagu muujiyey nidaam gaar ah oo random-ka-random ah. Ka qaybqaataha ayaa taabsi doona badhanka Start ee shaashadda si uu u bilaabo tijaabada oo uu bilaabo daawashada taxanaha sawirka oo uu mar kale taabto sawirka shaashadda sida ugu dhakhsaha badan mar kasta oo sawir soo noqnoqda uu soo baxo. Sawir kasta wuxuu soo muuqday 3 s ama ilaa sawirka shaashadda la taabto, taas oo keentay in isla markiiba la soo bandhigo sawirka xiga. Iyada oo la adeegsanayo saacada gudaha ee aaladda maxalliga ah, MTx-RT sawir kasta waxaa lagu go'aamiyay wakhtiga ka soo wareegay soo bandhigida sawirka ilaa markii uu shaashadda taabtay ka qaybqaataha iyada oo ka jawaabaysa muujinta aqoonsiga sawirka mid hore loo muujiyay. inta lagu jiro imtixaanka. MTx-RT waxaa loo duubay sawir kasta, iyadoo 3 s oo buuxa la duubay taasoo muujinaysa wax jawaab ah. MTx-% C waxaa loo xisaabiyay si loo muujiyo boqolleyda ku celcelinta iyo sawirada bilawga ah ee isticmaaluhu si sax ah uga jawaabay (dhab togan + run taban oo loo qaybiyay 50). Faahfaahin dheeraad ah oo ku saabsan maamulka MemTrax iyo hirgelinta, dhimista xogta, xogta aan sax ahayn ama "wax jawaab ah kama bixin", iyo falanqaynta xogta aasaasiga ah ayaa lagu sifeeyay meelo kale [6].
Tijaabada MemTrax si faahfaahsan ayaa loo sharraxay iyo tijaabo barbardhac ah (oo leh sawirro gaar ah oo aan ahayn kuwa loo adeegsaday imtixaanka natiijada duubista) ayaa la siiyay ka qaybgalayaasha goobta isbitaalka. Ka qaybgalayaasha YH iyo KM-hoosaadka xog-hoosaadka waxay ku qaadeen imtixaanka MemTrax ee casriga ah ee lagu shubay codsiga WeChat; halka tiro kooban oo ka mid ah bukaanada xog-hoosaadka XL ay isticmaaleen iPad-ka inta soo hartayna ay isticmaaleen talefanka casriga ah. Dhammaan ka qaybgalayaashu waxay qaadeen imtixaanka MemTrax iyada oo baaraha daraasadda si aan qarsoodi ahayn u eegayay.
Qiimaynta garashada ee Montreal
Nooca Beijing ee MoCA-ga Shiinaha (MoCA-BC) [13] waxaa maamulay oo dhaliyay cilmi-baarayaal tababaran sida ku cad tilmaamaha imtixaanka rasmiga ah. Sida ku habboon, MoCA-BC waxaa loo muujiyey inuu yahay mid la isku halayn karo tijaabi garashada baarista dhammaan heerarka waxbarashada ee dadka waaweyn ee Shiinaha [14]. Imtixaan kastaa wuxuu qaatay qiyaastii 10 ilaa 30 daqiiqo si loo maamulo iyadoo lagu salaynayo kartida garashada ka qaybqaataha.
MoCA kala soocidda qaabaynta
Waxaa jiray guud ahaan 29 sifooyin la isticmaali karo, oo ay ku jiraan laba MemTrax cabirka waxqabadka tijaabada iyo 27 sifo oo la xidhiidha tirakoobka iyo caafimaadka macluumaadka ka qaybgalayaasha kasta. Dhibcaha imtixaanka wadarta guud ee MoCA bukaan kasta ayaa loo isticmaalay sidii baaritaanka garashada "Beenmark" si loo tababaro moodelladayada saadaalinta. Sidaas awgeed, sababtoo ah MoCA waxaa loo isticmaalay in lagu abuuro summada fasalka, uma aan isticmaali karno dhibcaha wadarta guud (ama mid ka mid ah buundooyinka hoose ee MoCA) sifo madax-bannaan. Waxaanu samaynay tijaabooyin horudhac ah oo aanu ku qaabaynay (kala soocida caafimaadka garashada ee ay qeexday MoCA) sadexda cosbitaal/kiliiniga(yada) xog-hoosaadka si gaar ah ka dibna la isku daray anagoo adeegsanayna dhamaan sifooyinka. Si kastaba ha ahaatee, dhammaan xogta isku midka ah laguma soo ururin mid kasta oo ka mid ah afarta rugaha caafimaadka ee matalaya saddexda xog-hoosaadyada; sidaas awgeed, qaar badan oo ka mid ah sifooyinkeena ku jira xogta la isku daray (marka la isticmaalayo dhammaan sifooyinka) ayaa lahaa dhacdooyin sare oo qiimayaal maqan. Ka dib waxaan ku dhisnay moodooyin leh xog-ururin la isku daray annagoo adeegsanayna sifooyin caadi ah oo keliya taasoo keentay in waxqabadka kala soocidda la hagaajiyo. Tan waxa ay u badan tahay in lagu macneeyay isku-dar ah in la haysto xaalado badan oo lala shaqeeyo iyadoo la isku daray saddexda xog-hoosaad ee bukaan-socodka oo aan lahayn astaamo leh baahsanaanta aan loo baahnayn ee qiyamka maqan (hal sifo oo keliya oo ku jirta xogta isku-darka ah, nooca shaqada, ayaa lahaa wax qiimayaal ah oo maqan, saamaynaya kaliya saddex xaaladood oo bukaan ah), sababtoo ah kaliya sifooyin caadi ah oo laga diiwaan geliyey dhammaan saddexda goobood ayaa lagu daray. Waxaa xusid mudan, ma aannaan haysan shuruud gaar ah oo diidmo ah sifo kasta oo aan ugu dambeyntii lagu darin xogta la isku daray. Si kastaba ha ahaatee, qaabaynta xogtayada isku dhafan ee hordhaca ah, waxaanu marka hore isticmaalnay dhammaan sifooyinka mid kasta oo ka mid ah saddexda xog-hoosaad ee bukaan-socodka. Tani waxay si weyn u keentay waxqabadka moodeelka oo qiyaas ahaan ka hooseeya qaabaynta hordhaca ah ee xog-hoosaad kasta oo gaar ah. Intaa waxaa dheer, iyadoo waxqabadka kala soocidda moodooyinka la dhisay iyadoo la adeegsanayo dhammaan sifooyinka ay ahayd mid dhiirri-gelin leh, dhammaan ardayda iyo qorshayaasha kala-soocidda, waxqabadku wuu fiicnaaday labanlaab ka badan moodooyinka marka la isticmaalayo sifooyinka guud. Dhab ahaantii, waxa ka mid ahaa kuwii ku dambeeyay inay noqdaan ardaydeenii ugu sarraysay, dhammaan hal nooc mooyaane ayaa la hagaajiyay markii la baabi'iyay sifooyinka aan caadiga ahayn.
Xogta isku geynta kama dambaysta ah (YH, XL, iyo KM oo la isku daray) waxaa ku jiray 259 xaaladood, mid kastaa wuxuu matalaa ka qaybgale gaar ah oo qaatay labadaba imtixaannada MemTrax iyo MoCA. Waxaa jiray 10 sifo oo madaxbannaan oo la wadaago: MemTrax cabbirka waxqabadka: MTx-% C iyo macnaha MTx-RT; macluumaadka taariikhda dadka iyo caafimaadka: da'da, jinsiga, sanadaha waxbarashada, nooca shaqada (Collar buluug ah/cadaan), taageerada bulshada (haddii imtixaan qaadayuhu uu keligii nool yahay ama uu la nool yahay qoys), iyo jawaabaha haa/maya haddii isticmaaluhu haysto taariikhda sonkorowga, hyperlipidemia, ama dhaawac maskaxeed oo dhaawac ah. Laba cabbir oo dheeraad ah, buundada wadarta guud ee MoCA iyo wadarta guud ee dhibcaha MoCA ee lagu hagaajiyay sannadaha waxbarashada [12], ayaa si gaar ah loo isticmaalay si loo horumariyo sumadaha kala soocida ku tiirsanaanta, sidaas awgeed waxaa la abuuray laba nidaam qaabayn oo kala duwan si loogu dabaqo xogtayada la isku daray. Nooc kasta (lagu habeeyey iyo aan la hagaajin) ee dhibcaha MoCA, xogta ayaa mar kale si gooni gooni ah loogu qaabeeyey kala soocida binary iyadoo la adeegsanayo laba shuruudood oo kala duwan - markii hore lagu taliyay mid [12] iyo qiime kale oo ay isticmaaleen oo ay kor u qaadeen kuwa kale [8, 15]. Nidaamka kala-soocidda bilowga beddelka, bukaan-socodka waxaa loo tixgeliyey in uu leeyahay caafimad garasho caadi ah haddii isaga/isaga/asagu ay dhaliyeen ≥23 imtixaanka MoCA iyo in MCI-ga haddii buundada ay ahayd 22 ama ka hooseeya; Halka, qaabka lagu taliyey ee bilowga hore, bukaanku ay ahayd inuu keeno 26 ama ka wanaagsan MoCA si loogu calaamadiyo inuu leeyahay caafimad garasho caadi ah.
Xogta la sifeeyay ee qaabaynta kala soocidda MoCA
Waxaan sii baarnay kala soocida MoCA annagoo adeegsanayna afar farsamooyin oo si caadi ah loo isticmaalo: Chi-Squared, Gain Ratio, Faa'iidada Macluumaadka, iyo Hubin La'aanta Astaamaha. Aragtida ku meel gaadhka ah, waxaanu ku dabaqnay darajooyinka dhammaan xogta xogta la isku daray anagoo adeegsanayna mid kasta oo ka mid ah afarta qorshe ee qaabaynta. Dhammaan darajooyinku waxay isku raaceen sifooyin sare oo isku mid ah, ie, da'da, tirada sanadaha waxbarashada, iyo labadaba cabbirka waxqabadka MemTrax (MTx-% C, macnaheedu waa MTx-RT). Ka dib waxaanu dib u dhisnay moodooyinka anagoo adeegsanayna farsamada xulashada sifada si aanu ugu tababarno moodooyinka afarta astaamood ee ugu sareeya oo kaliya (eeg Xulashada xulashada hoose).
Natiijooyinka siddeeda ugu dambeeya ee kala duwanaanshaha qorshayaasha qaabaynta dhibcaha MoCA ayaa lagu soo bandhigay shaxda 1.
Shaxda 1
Soo koobida kala duwanaanshaha nidaamka qaabaynta ee loo isticmaalo kala soocida MoCA (Caadi Caafimaadka garashada ka dhanka ah MCI)
| Qorshaha qaabaynta | Caafimaadka Garashada Caadiga ah (Fasalka Xun) | MCI (Fasalka Wanaagsan) |
| La hagaajiyay-23 Aan sifeynin/La sifeynin | 101 (39.0%) | 158 (61.0%) |
| La hagaajiyay-26 Aan sifeynin/La sifeynin | 49 (18.9%) | 210 (81.1%) |
| Aan la hagaajin-23 Aan sifeynin/La sifeynin | 92 (35.5%) | 167 (64.5%) |
| Aan la hagaajin-26 Aan sifeynin/La sifeynin | 42 (16.2%) | 217 (83.8%) |
Tirada la ixtiraamayo iyo boqolkiiba wadarta guud ee bukaanada fasal kasta waxa lagu kala soocaa habaynta dhibcaha waxbarashada (La hagaajiyay ama Aan La Hagaajin) iyo heerka kala soocida (23 ama 26), sida lagu dabaqay labada hab ee muuqaalada ah (Lama sifayn iyo La Sifeeyay).
Qaabaynta qiimaynta caafimaad ee ku salaysan MemTrax
Saddexda xog-hoosaadyada asalka ah (YH, XL, KM), kaliya bukaannada xog-hoosaadka XL ayaa si madax-bannaan si madax bannaan looga baaray cillad garaadka (tusaale ahaan, buundooyinkooda MoCA ee kala duwan looma isticmaalin sameynta kala soocidda caadiga ah iyo kuwa daciifka ah). Gaar ahaan, bukaannada XL ayaa laga helay midkood Baaritaanka cudurka Alzheimers (AD) ama waallida xididdada dhiigga (VaD). Mid kasta oo ka mid ah qaybahan ogaanshaha aasaasiga ah, waxaa jiray magacaabid dheeraad ah oo loogu talagalay MCI. Cilad-baadhista MCI, waallida, xanuunka neerfaha ee xididdada dhiigga, iyo xanuunka neurocognitive ee ay sababto AD waxay ku salaysan yihiin shuruudo gaar ah oo lagu ogaanayo oo lagu qeexay Buug-tilmaameedka iyo Tirakoobka Cudurrada Maskaxda: DSM-5 [16]. Iyadoo la tixgalinayo baaritaannadan la safeeyey, laba qaab oo kala soocida qaabaynta ayaa si gooni ah loogu dabaqay xog-hoosaadka XL si loo kala saaro heerka darnaanta (heerka naafanimada) ee qayb kasta oo ogaanshaha aasaasiga ah. Xogta loo adeegsaday mid kasta oo ka mid ah nidaamyadan qaabaynta ogaanshaha (AD iyo VaD) waxaa ku jira macluumaadka taariikhda dadka iyo bukaanka, iyo sidoo kale waxqabadka MemTrax (MTx-% C, macnaheedu waa MTx-RT). Cilad kasta waxaa lagu calaamadeeyay mid khafiif ah haddii loo qoondeeyay MCI; haddii kale, waxaa loo tixgeliyey mid daran. Waxaan markii hore tixgelinnay in lagu daro buundada MoCA ee moodooyinka ogaanshaha (mid fudud iyo mid daran); laakiin waxa aanu go'aansanay in ay taasi jabin doonto ujeedada qorshahayaga qaabaynta saadaasha sare. Halkan ardayda waxaa lagu tababari doonaa iyadoo la isticmaalayo sifooyin bukaano kale oo diyaar u ah bixiyaha iyo cabirka waxqabadka ee tijaabada MemTrax ee fudud (badalkii MoCA) ee ka soo horjeeda tixraaca "heerka dahabka", ogaanshaha caafimaad ee madaxa banaan. Waxaa jiray 69 xaaladood oo ku jira xogta ogaanshaha AD iyo 76 xaaladood oo VaD ah (Shaxda 2). Labada xog-ururinta, waxa jiray 12 sifooyin madax-bannaan. Marka lagu daro 10-ka astaamood ee lagu daray kala-soocidda dhibcaha MoCA, taariikhda bukaanku waxa kale oo ay ku jirtay macluumaadka taariikhda dhiig-karka iyo istaroogga.
Shaxda 2
Soo koobida kala duwanaanshaha nidaamka qaabaynta ee loo isticmaalo kala soocida darnaanta ogaanshaha (Dhexe iyo Daran)
| Qorshaha qaabaynta | Dhexdhexaad (Fasalka xun) | Daran (Fasalka Wanaagsan) |
| MCI-AD iyo AD | 12 (17.4%) | 57 (82.6%) |
| MCI-VaD iyo VaD | 38 (50.0%) | 38 (50.0%) |
Tirada la ixtiraamayo iyo boqolkiiba wadarta guud ee bukaanada fasal kasta waxa lagu kala soocaa qaybta ogaanshaha aasaasiga ah (AD ama VaD).
Statistics
Isbarbardhigga sifooyinka ka qaybgalayaasha iyo sifooyinka kale ee nambarada ee u dhexeeya xog-hoosaadyada istaraatijiyad kala-soocidda nooc kasta (si loo saadaaliyo darnaanta caafimaadka garashada MoCA iyo darnaanta ogaanshaha) ayaa lagu sameeyay iyadoo la adeegsanayo luqadda barnaamijka Python (nooca 2.7.1) [17]. Kala duwanaanshaha waxqabadka moodeelka ayaa markii hore la go'aamiyay iyadoo la adeegsanayo hal-ama laba-factor (sida ku habboon) ANOVA oo leh 95% kalsoonida iyo imtixaanka Tukey daacadnimada farqiga weyn (HSD) si loo barbardhigo macnaha waxqabadka. Baadhitaankan farqiga u dhexeeya qaab-dhismeedka moodeelka ayaa la sameeyay iyadoo la adeegsanayo isku-darka Python iyo R (nooca 3.5.1) [18]. Habkan (inkasta oo, laga doodi karo in ka yar sidii ugu fiicnayd) ayaanu u isticmaalnay habkan oo keliya gargaar caafimaad marxaladda hore isbarbardhigga waxqabadka moodalka bilowga ah ee odoroska codsiga bukaan-socodka ee suurtagalka ah. Kadibna waxaanu isticmaalnay imtixaanka darajada saxeexan ee Bayesian anagoo adeegsanayna qaybinta dambe si loo go'aamiyo suurtogalnimada kala duwanaanshaha waxqabadka moodeelka [19]. Falanqayntan, waxaan isticmaalnay inta u dhaxaysa -0.01, 0.01, taasoo muujinaysa in haddii laba kooxood ay leeyihiin farqi waxqabad oo ka yar 0.01, waxaa loo tixgeliyey isku mid (gudaha gobolka ee u dhigma waxqabadka), ama haddii kale way ka duwan yihiin (mid ka fiican midda kale). Si loo sameeyo isbarbardhigga Bayesian ee kalasaarayaasha oo loo xisaabiyo itimaalkan, waxaan u isticmaalnay maktabadda baycomp (nooca 1.0.2) ee Python 3.6.4.
Qaabaynta saadaalinta
Waxaan dhisnay moodooyin saadaaliya annagoo adeegsanayna tobanka kala duwanaansho ee qorshayaashayada qaabaynta si aan u saadaalino ( u kala saarno) natiijada bukaan kasta imtixaankiisa MoCA ama darnaanta ogaanshaha caafimaad. Dhammaan ardayda waa la dabaqay, moodooyinkana waxaa la dhisay iyadoo la isticmaalayo barnaamijka software-ka ee Weka [20]. Falanqayntayada hordhaca ah, waxaanu shaqaalaynay 10 algorithms-barashada sida caadiga ah loo isticmaalo: 5-Deriska ugu dhow, laba nooc oo geed go'aan C4.5 ah, Dib-u-dhac Logistic, Perceptron Multilayer, Naïve Bayes, laba nooc oo Random Forest, Shabakadda Shaqada Radial Basis, iyo Taageerada Vector Mashiinka. Sifooyinka muhiimka ah iyo isbarbardhigga algorithms-yadan ayaa lagu sifeeyay meelo kale [21] (eeg lifaaqa kala duwan). Kuwaas waxaa loo doortay sababtoo ah waxay matalaan noocyo kala duwan oo kala duwan oo arday ah iyo sababtoo ah waxaan muujinnay guusha iyaga oo isticmaalaya falanqayn hore oo ku saabsan xogta la midka ah. Goobaha-parameterka-ka-soo-baxa ayaa laga doortay cilmi-baaristii hore ee tilmaamaysay inay ku xooggan yihiin xogo kala duwan oo kala duwan [22]. Iyada oo ku saleysan natiijooyinka falanqaynteena hordhaca ah iyadoo la adeegsanayo isla xog isku dhafan oo leh astaamo caadi ah oo la adeegsaday ka dib falanqaynta buuxda, waxaanu aqoonsannay saddex arday oo si joogto ah u bixiyay waxqabad xoogan dhammaan noocyada kala-soocidda: Dib-u-celinta Logistic, Naïve Bayes, iyo Mashiinka Taageerada Vector.
Xaqiijinta-isdhaafsiga iyo cabbirka waxqabadka moodeelka
Dhammaan qaabaynta saadaasha (oo ay ku jiraan falanqaynta hordhaca ah), qaab kasta waxaa la dhisay iyadoo la adeegsanayo ansaxinta iskutallaabta 10-laab ah, iyo waxqabadka moodeelka waxaa lagu cabiray iyadoo la isticmaalayo Aagga Hoos yimaada Dabeecadda Dabeecadda Qaadashada (AUC). Xaqiijinta isdhaafsiga waxay ku bilaabatay si aan kala sooc lahayn oo loo qaybiyo mid kasta oo ka mid ah 10ka qaabaynta xogta xogta qaabaynta 10 qaybood oo siman, iyadoo la adeegsanayo sagaal qaybood oo kala duwan si loo tababaro moodeelka iyo qaybta hadhay ee tijaabada. Nidaamkan ayaa lagu soo noqnoqday 10 jeer, iyadoo la adeegsanayo qayb ka duwan sida tijaabada lagu dejiyay soo noqnoqoshada kasta. Natiijooyinka ayaa markaa la isku daray si loo xisaabiyo natiijadii/waxqabadka moodalka ugu dambeeya. Isku darka arday kasta/ xog-ururinta, nidaamkan oo dhan ayaa lagu soo noqnoqday 10 jeer iyadoo xogta loo qaybiyay si kala duwan mar kasta. Tallaabadan u dambaysay waxay yaraysay eexda, waxay xaqiijisay ku-noqoshada, waxayna gacan ka gaysatay go'aaminta guud ahaan waxqabadka moodeelka. Wadar ahaan (dhibcaha MoCA iyo qorshayaasha kala soocida darnaanta ogaanshaha oo la isku daray), 6,600 nooc ayaa la dhisay. Tan waxaa ku jiray 1,800 nooc oo aan sifeynin (6 qaab qaabayn ah oo lagu dabaqay xogta x3 bartayaasha × 10 ordaya × 10 laalaab = 1,800 nooc) iyo 4,800 nooc oo la miiray 4 laab = 3 nooc).
Xulashada xulashada
Moodooyinka la sifeeyay, xulashada sifada (iyadoo la adeegsanayo afarta hab ee kala saraynta sifada) ayaa lagu sameeyay xaqiijinta iskutallaabta. Mid kasta oo ka mid ah 10-ka laalaab, sida 10% ka duwan ee xog-ururinta ayaa ahayd xogta tijaabada, kaliya afarta astaamood ee ugu sarreeya ee la doortay ee xog-ururin kasta (sida, sagaalka laab ee kale, ama 90% soo hadhay ee dhammaan xogta) ayaa la isticmaalay. si loo dhiso moodooyinka. Waanu kari waynay inaanu xaqiijino afarta sifo ee loo adeegsaday nooc kasta, maadaama macluumaadkaasi aan la kaydin ama aan laga dhigin gudaha goobta qaabaynta ee aanu isticmaalnay (Weka). Si kastaba ha ahaatee, marka la eego joogteynta xulashadayada bilowga ah ee sifooyinka ugu sarreeya markii darajada lagu dabaqay dhammaan xogta la isku daray iyo isku midka ah ee ku xiga ee bandhigyada qaabaynta, sifooyinkan isku midka ah (da'da, sanadaha waxbarashada, MTx-% C, iyo macnaha MTx-RT ) Waxay u badan tahay inay yihiin kuwa ugu baahsan ee afarta ugu sarreeya ee la isticmaalo oo la socda xulashada sifada ee nidaamka xaqiijinta.
Natiijooyinka
Tilmaamaha nambarada ka qaybqaataha (ay ku jiraan buundooyinka MoCA iyo cabirka waxqabadka MemTrax) ee xog-ururinta ee xeeladaha kala soocida nooc kasta si loo saadaaliyo caafimaadka garashada ee MoCA-ga (caadi ah iyo MCI) iyo darnaanta ogaanshaha (mid fudud iyo mid daran) ayaa lagu muujiyay shaxda 3.
Shaxda 3
Astaamaha ka qaybqaatayaasha, buundooyinka MoCA, iyo waxqabadka MemTrax ee istiraatijiyad kala soocidda nooc kasta
| Istaraatiijiyada Kala-saarista | Age | Education | MoCA waa la hagaajiyay | MoCA Aan la hagaajin | MTx-% C | MTx-RT |
| Qaybta MoCA | 61.9 jir (13.1) | 9.6 jir (4.6) | 19.2 (6.5) | 18.4 (6.7) | 74.8% (15.0) | 1.4s (0.3) |
| Daranaanta ogaanshaha | 65.6 jir (12.1) | 8.6 jir (4.4) | 16.7 (6.2) | 15.8 (6.3) | 68.3% (13.8) | 1.5s (0.3) |
Qiimaha la muujiyay (macnaha, SD) ee lagu kala soocay qaabaynta xeeladaha kala soocida ayaa wakiil ka ah xogta xogta la isku daray ee loo isticmaalo in lagu saadaaliyo caafimaadka garashada ee MoCA-ga (MCI iyo caadiga) iyo xog-hoosaadka XL ee loo isticmaalo oo kaliya in lagu saadaaliyo darnaanta ogaanshaha (mid fudud iyo mid daran).
Isku darka kasta ee buundooyinka MoCA (la hagaajiyay/aan la hagaajin) iyo heerka (26/23), waxaa jiray farqi tirakoob (statistics)p = 0.000) marka la barbardhigo laba dhinacba (caafimaadka garashada caadiga ah iyo MCI) ee da'da, waxbarashada, iyo waxqabadka MemTrax (MTx-% C iyo MTx-RT). Xog-hoosaad kasta oo bukaan-socod kasta oo ka mid ah fasalka MCI ee kala duwan ee isku-darka kastaa wuxuu ahaa celcelis ahaan 9 ilaa 15 sano ka weyn, wuxuu soo sheegay ilaa shan sano oo waxbarasho ka yar, wuxuuna lahaa waxqabadka MemTrax ee ka wanaagsan labada mitir.
Natiijooyinka qaabaynta saadaalinta ee kala soocidda dhibcaha MoCA iyadoo la adeegsanayo saddexda arday ee ugu sarreeya, Dib-u-celinta Logistic, Naïve Bayes, iyo Mashiinka Taageerada Vector, ayaa lagu muujiyey Shaxda 4. Saddexdan waxaa lagu doortay iyadoo lagu salaynayo waxqabadka arday ee ugu sarreeya ee ugu sarreeya dhammaan noocyada kala duwan. lagu dabaqay kaydka xogta ee dhammaan nidaamyada qaabaynta. Xogta aan sifeynin iyo qaabaynta, mid kasta oo ka mid ah qiyamka xogta ee Jadwalka 4 ayaa tilmaamaya waxqabadka moodeelka ee ku salaysan celceliska AUC ee ka soo jeeda 100 nooc (10 orod × 10 laab) oo loo dhisay arday kasta/qaabaynta nidaamka isku darka, oo leh midka ugu sarreeya siday u kala horreeyaan. bartaha waxqabadka leh ayaa lagu tilmaamay si geesinimo leh. Halka marka la eego qaabaynta xogta la sifeeyey, natiijooyinka lagu soo sheegay shaxda 4 waxay ka tarjumayaan celceliska waxqabadka moodeelka 400 ee nooc ee arday kasta oo isticmaalaya mid kasta oo ka mid ah hababka darajooyinka sifada (4 qaababka kala saraynta qaababka × 10 wuxuu ordaa × 10 laablaab).
Shaxda 4
Natiijooyinka kala soocidda dhibcaha MoCA-da kala-duwan (AUC; 0.0-1.0) ee mid kasta oo ka mid ah saddexda arday ee wax-barashada ugu sarreeya ee dhammaan nidaamyada qaabaynta.
| Qaabka Habboon ee La Isticmaalay | Dhibcaha MoCA | Xadka Goynta | Dib u soo noolaynta logistic | Naïve Bayes | Taageerada Mashiinka Vector |
| Aan sifeynin (10 astaamood) | La hagaajiyay | 23 | 0.8862 | 0.8913 | 0.8695 |
| 26 | 0.8971 | 0.9221 | 0.9161 | ||
| Aan la hagaajin | 23 | 0.9103 | 0.9085 | 0.8995 | |
| 26 | 0.8834 | 0.9153 | 0.8994 | ||
| Sifeeyay (4 astaamood) | La hagaajiyay | 23 | 0.8929 | 0.8954 | 0.8948 |
| 26 | 0.9188 | 0.9247 | 0.9201 | ||
| Aan la hagaajin | 23 | 0.9135 | 0.9134 | 0.9122 | |
| 26 | 0.9159 | 0.9236 | 0.9177 |
Ka faa'iidaysiga kala duwanaanshaha qaabaynta, buundada MoCA, iyo dhibcaha goynta MoCA, waxqabadka ugu sarreeya ee qaabayn kasta ayaa lagu muujiyay geesi (ma aha daruuri tirakoob ahaan ka duwan dhammaan kuwa kale ee aan ku jirin geesi ee nooca loo yaqaan).
Isbarbardhigga ardyada dhammaan noocyada dhibcaha MoCA iyo marinnada (lagu hagaajiyay/aan la hagaajin iyo 23/26, siday u kala horreeyaan) ee isku darka xogta aan la sifeynin (ie, iyadoo la adeegsanayo 10-ka astaamood ee caadiga ah), Naïve Bayes guud ahaan wuxuu ahaa bartaha ugu waxqabadka sareeyo leh guud ahaan Waxqabadka kala soocidda ee 0.9093. Iyadoo la tixgelinayo saddexda arday ee ugu sarreeya, imtixaannada darajada-saxiixa ah ee Bayesian-ku-xiran waxay muujiyeen inay suurtogal tahay (PrNaïve Bayes oo ka sarreeyay Dib-u-celinta Logistic wuxuu ahaa 99.9%. Intaa waxaa dheer, inta u dhaxaysa Naïve Bayes iyo Support Vector Machine, 21.0% itimaalka u dhigma la taaban karo ee waxqabadka bartaha waxay xoojinaysaa faa'iidada waxqabadka ee Naïve Bayes. Isbarbardhigga dheeriga ah ee nooca buundooyinka MoCA ee dhammaan bartayaasha/martiyada ayaa soo jeediyay faa'iido wax qabad oo yar iyadoo la adeegsanayo buundooyinka MoCA ee aan la hagaajin iyo la hagaajiyay (79.0 iyo 0.0, siday u kala horreeyaan; Pr (aan la hagaajin> hagaajin) = 0.988). Sidoo kale, isbarbardhigga heerka goynta ee dhammaan ardayda iyo noocyada dhibcaha MoCA ayaa muujiyay faa'iido kala-saar yar oo la isticmaalayo 26 sida heerka kala soocida marka loo eego 23 (0.9056 iyo 0.8942, siday u kala horreeyaan; Pr (26 > 23) = 0.999). Ugu dambeyntii, baarista waxqabadka kala soocida moodooyinka iyadoo la adeegsanayo kaliya natiijooyinka la sifeeyay (tusaale, afarta astaamood ee ugu sarreeya oo keliya), Naïve Bayes (0.9143) ayaa tiro ahaan ahaa bartaha ugu waxqabadka sarreeya dhammaan noocyada buundooyinka MoCA. Si kastaba ha ahaatee, marka la isku daro dhammaan farsamooyinka kala-sareynta sifada, dhammaan ardyada wax-barashada ugu sarreeya waxay sameeyeen si la mid ah. Imtixaanada darajada Saxiixa ee Bayesian waxay tuseen 100% ixtimaalka u dhigma wax ku ool ah ee u dhexeeya lamaane kasta oo bartayaal la shaandheeyay. Sida xogta aan la sifeynin (iyadoo la adeegsanayo dhammaan 10-ka astaamood ee caadiga ah), waxaa mar kale faa'iido u leh nooca aan la hagaajin ee dhibcaha MoCA (Pr (aan la hagaajin> hagaajin) = 1.000), iyo sidoo kale faa'iido la mid ah oo kala duwan oo loogu talagalay heerka kala-soocidda ee 26 (Pr (26 > 23) = 1.000). Waxaa xusid mudan, celceliska waxqabadka mid kasta oo ka mid ah saddexda arday ee ugu sarreeya dhammaan noocyada buundooyinka MoCA/xaddiga iyadoo la adeegsanayo kaliya afarta astaamood ee ugu sarreeya ayaa dhaafiyay celceliska waxqabadka arday kasta ee xogta aan la sifayn. La yaab ma leh, waxqabadka kala soocida moodooyinka la sifeeyay (iyadoo la adeegsanayo afarta astaamood ee ugu sarreeya) guud ahaan wuu ka sarreeyaa (0.9119) moodooyinka aan la sifeynin (0.8999), iyadoon loo eegin qaababka habka qiimeynta moodooyinka kuwaas oo la barbardhigay moodooyinkaas iyadoo la adeegsanayo dhammaan 10ka caadiga ah. Astaamaha. Habka xulashada sifo kasta, waxaa jiray 100% ixtimaalka faa'iidada waxqabadka marka loo eego moodooyinka aan la sifeynin.
Iyada oo bukaannada loo tixgeliyey kala soocida ogaanshaha cudurka AD, u dhexeeya kooxda (MCI-AD iyo AD) farqiga da'da (p = 0.004), waxbarashada (p = 0.028), Dhibcaha MoCA la hagaajiyay/aan la hagaajinp = 0.000), iyo MTx-% C (p = 0.008) waxay ahaayeen kuwo muhiim ah; halka MTx-RT aysan ahayn (p = 0.097). Iyada oo bukaannada loo tixgeliyey kala soocidda darranaanta ogaanshaha cudurka VaD, farqiga u dhexeeya kooxda (MCI-VaD iyo VaD) ee dhibcaha MoCA la hagaajiyay/aan la hagaajinp = 0.007) iyo MTx-% C (p = 0.026) iyo MTx-RT (p = 0.001) waxay ahaayeen kuwo muhiim ah; halka da'da (p = 0.511) iyo waxbarashada (p = 0.157) ma jirin farqi weyn oo u dhexeeya kooxda.
Natiijooyinka qaabaynta saadaalinta ee kala soocida darnaanta ogaanshaha iyadoo la adeegsanayo saddexda arday ee hore loo doortay, Logistic Regression, Naïve Bayes, iyo Support Vector Machine, ayaa lagu muujiyay shaxda 5. , Saddexda arday ee aan ku aqoonsannay inay yihiin kuwa ugu wanaagsan qaabayntayadii hore waxay bixiyeen waxqabadka ugu joogtada ah ee labada nooc ee cusub. Isbarbardhigga ardyada mid kasta oo ka mid ah qaybaha ogaanshaha asaasiga ah (AD iyo VaD), ma jirin farqi shaqo oo kala soocid joogto ah oo u dhexeeya ardayda MCI-VaD iyo VaD, in kasta oo Mashiinka Taageerada Vector uu guud ahaan si aad ah u qabtay. Sidoo kale, ma jirin farqi weyn oo u dhexeeya ardayda MCI-AD iyo kala-soocidda AD, in kasta oo Naïve Bayes (NB) uu lahaa faa'iido waxqabad yar oo ka sarreysa Logistic Regression (LR) iyo jamac aad u yar oo ka sarreeya Mashiinka Taageerada Vector, oo leh ixtimaalka 61.4% iyo 41.7% siday u kala horreeyaan. Dhammaan labada xog-ururin, waxaa jiray faa'iido waxqabad guud oo loogu talagalay Mashiinka Taageerada Vector (SVM), oo leh Pr (SVM> LR) = 0.819 iyo Pr (SVM> NB) = 0.934. Waxqabadkayaga kala soocidda guud ee dhammaan ardayda marka la saadaaliyo darnaanta cudurka ee xogta-hoosaadka XL ayaa ku fiicnaaday qaybta ogaanshaha VaD iyo AD (Pr (VAD> AD) = 0.998).
Shaxda 5
Waxqabadka kala soocidda darnaanta ogaanshaha kiliinikada ee kala-duwan (AUC; 0.0-1.0) natiijooyinka mid kasta oo ka mid ah saddexda arday ee wax-barashada ugu sarreeya ee nidaamyada qaabaynta.
| Qorshaha qaabaynta | Dib u soo noolaynta logistic | Naïve Bayes | Taageerada Mashiinka Vector |
| MCI-AD iyo AD | 0.7465 | 0.7810 | 0.7443 |
| MCI-VaD iyo VaD | 0.8033 | 0.8044 | 0.8338 |
Waxqabadka ugu sarreeya ee nidaam kasta oo qaabaynta ayaa lagu muujiyay geesi (ma aha daruuri tirakoob ahaan ka duwan kuwa kale ee aan ku jirin geesi).
DHIBAATOOYINKA
Ogaanshaha hore ee isbeddelada caafimaadka garashada ayaa muhiim ah faa'iido wax ku ool ah oo ku saabsan maaraynta caafimaadka shakhsi ahaaneed iyo caafimaadka dadweynaha si isku mid ah. Runtii, sidoo kale waa mudnaan sare marka la eego goobaha bukaan-socodka ee bukaannada adduunka oo dhan. Hadafka la wadaago waa in loo digtoonaado bukaanada, daryeelayaasha, iyo bixiyeyaasha oo loo soo dedejiyo daawaynta ku haboon oo kharash-ku-ool ah iyo daryeelka muddada dheer ee kuwa bilaabay inay la kulmaan hoos u dhaca garashada. Isku darka sadexda qaybood ee xogtayada cosbitaal/kiliinikada, waxaanu aqoonsanay sadex arday oo si gaar ah loo door biday (oo leh hal meel oo caan ah -Naïve Bayes) si loo dhiso moodallo saadaalin ah oo la isticmaalayo Qiyaasta waxqabadka MemTrax oo si la isku halleyn karo u kala saari kara heerka caafimaadka garashada si kala-duwan (caafimaadka garashada caadiga ah ama MCI) sida lagu muujin doono wadarta guud ee MoCA. Waxaa xusid mudan, guud ahaan waxqabadka kala soocidda dhammaan saddexda arday ayaa horumaray markii moodaladeennu ay isticmaaleen kaliya afarta astaamood ee ugu sarreeya kuwaas oo ka kooban cabbirrada waxqabadka MemTrax. Waxaa intaa dheer, waxaanu muujinay suurtogalnimada la hubo ee ka faa'iidaysiga isla bartayaasha iyo cabbirada waxqabadka MemTrax ee nidaamka qaabaynta taageerada ogaanshaha si loo kala saaro darnaanta labada qaybood ee ogaanshaha waallida: AD iyo VaD.
Baaritaanka xusuusta waxay udub dhexaad u tahay ogaanshaha hore ee AD [23, 24]. Haddaba, waa fursad in MemTrax uu yahay mid la aqbali karo, ka-qaybgal, oo si sahlan looga hirgelin karo onlayn. baaritaanka baarista xusuusta episodic guud ahaan dadweynaha [6]. Xaqiijinta aqoonsiga iyo wakhtiyada jawaab celinta hawshan waxqabad ee joogtada ah ayaa si gaar ah shaaca uga qaadaya aqoonsiga hore iyo sii xumaanshaha iyo cilladaha ka dhalanaya hababka neuroplastic ee la xidhiidha barashada, xusuusta, iyo garashada. Taasi waa, moodooyinka halkan ku saleysan cabbiraadaha waxqabadka MemTrax ayaa xasaasi u ah waxayna u badan tahay inay diyaar u yihiin oo kharash yar ay muujinayaan cilladaha neerfaha bayoolojiga inta lagu jiro marxaladda asymptomatic-ka ee ku-meel-gaarka ah ka hor inta aan la gaarin khasaare la taaban karo [25]. Ashford iyo al. si dhow u baadhay qaababka iyo hab-dhaqanka saxnaanta xusuusta aqoonsiga iyo wakhtiga jawaabta isticmaalayaasha khadka tooska ah ee kaligood uga qaybqaatay MemTrax [6]. Iyadoo la ixtiraamayo in qaybintani ay muhiim u tahay qaabaynta ugu fican iyo horumarinta codsiyada daryeelka bukaanka saxda ah oo waxtarka leh, qeexida aqoonsiga kiliinikada lagu dabaqi karo iyo astaamaha wakhtiga jawaabta ayaa lagama maarmaan u ah samaynta tixraac aasaasi ah oo qiimo leh oo loogu talagalay isticmaalka kiliinikada iyo cilmi-baarista. Qiimaha wax ku oolka ah ee MemTrax ee baaritaanka AD ee heerka hore ee naafanimada garashada garashada iyo kala duwanaanshaha taageerada ogaanshaha ayaa u baahan in markaas si aad ah loo baaro marka la eego goobta bukaan-socodka halkaas oo isku-dhafka iyo garashada, dareenka, iyo awoodda dhaqdhaqaaqa ee saameeya waxqabadka imtixaanka la tixgelin karo. Iyo in la ogeysiiyo aragtida xirfadeed iyo dhiirigelinta u adeegsiga kiliinikada ee wax ku oolka ah, marka hore waa lama huraan in la muujiyo isbarbardhigga imtixaanka qiimeynta caafimaadka garashada ee la aasaasay, in kasta oo kan dambe laga yaabo in uu si xaddidan u xaddido saadka imtixaannada culus, caqabadaha waxbarashada iyo luqadda, iyo saameynta dhaqanka [26] . Marka tan la eego, isbarbardhigga wanaagsan ee MemTrax ee waxtarka bukaan-socodka ee MoCA ee sida caadiga ah lagu tilmaamo halbeegga warshadaha ayaa muhiim ah, gaar ahaan marka la miisaamo fududaynta isticmaalka iyo oggolaanshaha bukaanka ee MemTrax.
Sahankii hore ee isbarbardhigga MemTrax iyo MoCA wuxuu muujinayaa caqligalka iyo caddaynta hordhaca ah ee dammaanad qaadaya baaritaanka qaabaynta [8]. Si kastaba ha ahaatee, isbarbardhiggan hore waxa uu kaliya la xidhiidhay labada cabbir ee waxqabadka MemTrax ee muhiimka ah ee aanu ku eegnay heerka garashada sida ay go'aamisay MoCA iyo kala duwanaanta la qeexay iyo qiimayaasha goynta. Waxaan sii qoto dheeray qiimeynta utility kiliinikada ee MemTrax annagoo sahameynay habka saadaasha ku saleysan qaabeynta kaas oo bixin doona tixgelin gaar ah oo gaar ah oo cabbirada bukaan-socodka gaarka ah ee kale ee suurtagalka ah. Si ka duwan kuwa kale, kamaanaan helin faa'iido waxqabadka moodeelka iyadoo la adeegsanayo sixitaanka waxbarashada ( hagaajinta) dhibcaha MoCA ama kala duwanaanshaha heerka dhibcaha wadarta guud ee caafimaadka faquuqa ee MoCA laga soo bilaabo markii hore lagu taliyay 26 ilaa 23 [12, 15]. Dhab ahaantii, faa'iidada waxqabadka kala soocida ayaa doorbiday iyadoo la adeegsanayo dhibcaha MoCA ee aan la hagaajin iyo heerka sare.
Qodobbada muhiimka ah ee ku-dhaqanka bukaan-socodka
Barashada mishiinada ayaa inta badan sida ugu wanaagsan looga faa'iidaystaa uguna waxtarka badan marka la eego qaabaynta saadaasha marka xogtu tahay mid balaadhan oo dhinacyo badan leh, taas oo ah, marka ay jiraan indho-indhayn badan iyo sifooyin qiimo sare leh (wax ku biirinaya). Hase yeeshee, xogtan hadda jirta, moodooyinka la sifeeyay ee leh afar astaamood oo keliya ayaa si ka wanaagsan kuwa loo adeegsaday dhammaan 10-ka astaamood ee caadiga ah. Tani waxay soo jeedinaysaa in xogtayada wadarta guud ee cisbitaalka aanu lahayn sifada ugu haboon ee kiliinikada (qiimaha sare leh) ee sida ugu wanaagsan loogu kala saaro bukaanka sidan Si kastaba ha ahaatee, sifada qiimaynta xooga saaraysa halbeegyada waxqabadka muhiimka ah ee MemTrax—MTx-% C iyo MTx-RT—waxay si adag u taageertaa dhisidda moodooyinka baadhista garaadka yaraanta marxaladda hore ee ku xeeran imtixaankan oo fudud, fudud in la maamulo, qiimo jaban, oo si habboon u muujinaya waxqabadka xusuusta, ugu yaraan hadda sida shaashadda bilowga ah ee kala-soocidda binary ee heerka caafimaadka garashada. Marka la eego culayska sii kordhaya ee bixiyeyaasha iyo nidaamyada daryeelka caafimaadka, hababka baadhista bukaanka iyo codsiyada bukaan-socodka waa in si ku habboon loo horumariyo iyada oo xoogga la saarayo ururinta, raadraaca, iyo qaabaynta astaamaha bukaanka iyo cabbirrada tijaabada kuwaas oo ah kuwa ugu faa'iido badan, faa'iido leh, oo la xaqiijiyay inay waxtar u leeyihiin ogaanshaha iyo taageerada maareynta bukaanka.
Iyadoo labada halbeeg ee muhiimka ah ee MemTrax ay udub dhexaad u yihiin kala-soocidda MCI, bartayaashayada waxqabadka ugu sarreeya (Naïve Bayes) wuxuu lahaa waxqabad saadaalineed oo aad u sarreeya inta badan moodooyinka (AUC in ka badan 0.90) oo leh run-positive iyo saamiga been-beenta ah oo ku dhow ama in ka badan 4 1. Codsiga kiliinikada ee tarjumaadda ee la isticmaalayo bartaha ayaa markaa qaban doona (si sax ah u kala saaraya) inta badan kuwa qaba cillad garaadka, iyadoo la yareynayo kharashka la xidhiidha si khalad ah u kala saarista qof leh caafimad garasho caadi ah inuu leeyahay cillad garasho (been ah) ama ka maqan soociddaas kuwa qaba cillad garaadka (false negative). Mid ka mid ah xaaladahan kala soocida khaldan midkood waxay ku soo rogi kartaa culays nafsaani-bulsho oo aan munaasib ahayn bukaanka iyo daryeelayaasha.
Halka falanqaynta hordhaca ah iyo tan buuxdaba aanu ku isticmaalnay dhammaan tobanka arday ee qaabaynta qaabaynta kasta, waxaanu diirada saarnay natiijooyinkeena saddexda qaybood ee muujinaya waxqabadka ugu xoogan ee joogtada ah. Tani waxay sidoo kale ahayd in lagu muujiyo, iyadoo lagu salaynayo xogtan, ardyada sida la filayo u fulin doona si la isku halleyn karo oo heer sare ah codsi caafimaad oo la taaban karo si loo go'aamiyo kala soocida heerka garashada. Waxaa intaa dheer, sababtoo ah daraasaddan waxaa loogu talagalay inay noqoto baaritaan hordhac ah oo ku saabsan isticmaalka mashiinka barashada baarista garashada iyo caqabadahan caafimaad ee waqtiga, waxaan sameynay go'aanka ah in aan ka dhigno farsamooyinka barashada mid fudud oo guud, iyada oo la hagaajinayo qiyaasta ugu yar. Waxaan qadarinay in habkani uu xaddiday suurtagalnimada in si cidhiidhi ah loo qeexay awoodaha saadaasha gaarka ah ee bukaanka. Sidoo kale, halka tababbarka moodooyinka isticmaalaya kaliya sifooyinka ugu sarreeya (habka la sifeeyay) waxay nagu wargelinayaan xog dheeraad ah oo ku saabsan xogtan (gaar ahaan cilladaha ku jira xogta la ururiyay iyo muujinta qiimaha lagu hagaajinayo wakhtiga qaaliga ah ee kiliinikada iyo kheyraadka), waxaan aqoonsannahay inay tahay mid degdeg ah in la yareeyo Baaxadda moodooyinka iyo, sidaas darteed, dhammaan (iyo sifooyinka kale) waa in lagu tixgaliyaa cilmi-baaris mustaqbalka ilaa inta aan ka yeelanno muuqaal qeexan oo muuqaal ah oo mudnaanta leh oo lagu dabaqi karo dadweynaha ballaaran. Sidaa darteed, waxaan sidoo kale si buuxda u aqoonsannahay in xog la isku wada dhan yahay oo ballaaran oo wakiil ka ah iyo hagaajinta kuwan iyo moodooyinka kale ay lagama maarmaan noqon doonto ka hor inta aan lagu darin codsi caafimaad oo wax ku ool ah, gaar ahaan si loo habeeyo cudurada saameeya waxqabadka garashada ee u baahan doona in lagu tixgeliyo qiimeyn caafimaad oo dheeraad ah.
Utility MemTrax waxaa sii xoojiyay qaabaynta darnaanta cudurka ee ku salaysan ogaanshaha caafimaad ee goonida ah. Waxqabadka guud ee kala soocida ka wanaagsan ee saadaalinta darnaanta VaD (marka la barbardhigo AD) ma ahayn la yaab leh marka la eego astaamaha astaanta bukaanka ee moodooyinka gaarka ah ee caafimaadka xididdada dhiigga iyo khatarta istaroogga, ie, hypertension, hyperlipidemia, sonkorowga, iyo (dabcan) taariikhda istaroogga. In kasta oo ay ahaan lahayd mid aad loo jecel yahay oo ku habboonaan lahayd in isla qiimayn caafimaad oo isku mid ah lagu sameeyo bukaannada la midka ah ee leh caafimaadka garashada caadiga ah si loogu tababaro bartayaasha xogtan la wada leeyahay. Tani si gaar ah ayaa loo dammaanad qaaday, maadaama MemTrax loogu talagalay in loo isticmaalo ugu horrayn si loo ogaado heerka hore ee garashada yaraanta iyo dabagalka ku xiga ee isbeddelka shaqsiga. Waxa kale oo macquul ah in qaybinta xogta aadka loo jecel yahay ee ku jirta xogta VaD ay qayb ahaan gacan ka geysatay qaabaynta qaabaynta marka la barbardhigo. Xogta VaD waxay ahayd mid si fiican isku dheeli tirantay inta u dhaxaysa labada fasal, halka xogta AD ee bukaannada MCI ee aad uga yar aanay ahayn. Gaar ahaan xog-ururinta yaryar, xitaa dhawr xaaladood oo dheeraad ah ayaa samayn kara farqi la qiyaasi karo. Labada aragtiyoodba waa doodo macquul ah oo salka ku haya faraqa u dhexeeya darnaanta cudurka qaabaynta. Si kastaba ha ahaatee, qiyaas ahaan u nisbeynta waxqabadka soo hagaagay sifooyin tiro-koobeedka xog-ururinta ama sifooyinka gaarka ah ee soo-bandhigidda bukaan-socodka ee la tix-gelinayo waa mid dhicis ah. Si kastaba ha ahaatee, buug-yarahan waxa uu soo bandhigay waxtarka qaabka kala soocida saadaasha MemTrax ee doorka taageerada ogaanshaha bukaan-socodka waxa uu bixiyaa aragti qiimo leh oo wuxuu xaqiijinayaa raadinta baaritaan dheeri ah oo lala yeesho bukaannada ku jira taxanaha MCI.
Hirgelinta iyo muujinta isticmaalka MemTrax iyo moodooyinkan Shiinaha, halkaas oo luqadda iyo dhaqanku ay aad uga duwan yihiin gobollada kale ee isticmaalka la aasaasay (tusaale, Faransiiska, Nederland, iyo Maraykanka) [7, 8, 27], waxay sii xoojinaysaa awoodda aqbalaada baahsan ee caalamiga ah iyo qiimaha kiliinikada ee madal ku salaysan MemTrax. Tani waa tusaale muuqda oo lagu dadaalayo is-waafajinta xogta iyo horumarinta hab-dhaqameed caalami ah oo wax ku ool ah iyo qaabaynta agabyada baadhista garashada kuwaas oo la habeeyey si fududna loogu habeeyey isticmaalka adduunka oo dhan.
Talaabooyinka soo socda ee qaabaynta hoos u dhaca garashada iyo codsiga
Faham la'aanta garashada ee AD runtii waxay ku dhacdaa si joogto ah, maaha marxalado ama tillaabooyin gaar ah [28, 29]. Si kastaba ha ahaatee, marxaladan hore, yoolkeenu wuxuu ahaa in aan marka hore samayno awooddayada si aan u dhisno moodal lagu daro MemTrax oo asal ahaan ka sooci kara "caadi" iyo "aan caadi ahayn". Xog la taaban karo oo loo dhan yahay hawlaha u baahan garashada xakamaynta) [30] gobolo kala duwan oo caalami ah, dadyowga, iyo kooxaha da'da si ay u tababaraan oo ay u horumariyaan casriyeyn badan (oo ay ku jiraan iskudhafka miisaanka leh) moodooyinka barashada mashiinka ayaa taageeri doona heer aad u sarreeya oo kala-saarid la xoojiyey, taas oo ah, awoodda lagu kala saaro kooxaha bukaanka qaba MCI oo u kala qaybiya qaybo yaryar oo ka sii qeexan oo ay weheliso hoos u dhaca garashada ee joogtada ah. Waxaa intaa dheer, baaritaannada bukaan-socodka ee isku-dhafan ee shakhsiyaadka guud ahaan bukaannada gobollada kala duwan ayaa lagama maarmaan u ah si wax ku ool ah u tababarto moodooyinkan aad loo wada dhan yahay oo la saadaalin karo inay adag yihiin. Tani waxay fududayn doontaa maaraynta kiis gaar ah oo gaar ah oo loogu talagalay kuwa leh asalka la midka ah, saamaynta, iyo muuqaalada garashada sifada oo aad u cidhiidhi ah sidaas awgeedna kor loogu qaado taageerada go'aanka caafimaad iyo daryeelka bukaanka.
In badan oo ka mid ah cilmi-baarista caafimaad ee la xiriirta ilaa hadda ayaa wax ka qabatay bukaannada qaba ugu yaraan waallida fudud; iyo, ficil ahaan, inta badan faragelinta bukaanka waxaa la isku dayaa oo kaliya marxaladaha hore. Si kastaba ha ahaatee, sababtoo ah hoos u dhaca garashada ayaa si fiican u bilaabma ka hor inta aan la buuxin shuruudaha kiliinikada ee waallida, shaashad hore oo MemTrax ku salaysan oo si wax ku ool ah loo isticmaalo ayaa dhiirigelin karta waxbarashada ku haboon ee shakhsiyaadka ku saabsan cudurka iyo horumarkiisa waxayna soo dedejisaa waxqabadyo hore iyo waqti ka badan. Sidaa darteed, ogaanshaha hore waxay taageeri kartaa ka-qaybgalka ku habboon ee u dhexeeya jimicsiga, cuntada, taageerada shucuureed, iyo hagaajinta bulsheed ee faragelinta dawooyinka iyo xoojinta isbeddelada la xidhiidha bukaanka ee habdhaqanka iyo aragtida ah in keligiis ama wadar ahaan ay yareyn karto ama ay suurtagal tahay inay joojiyaan horumarka waallida [31, 32] . Waxaa intaa dheer, oo leh waxtar leh baaritaanka horeShakhsiyaadka iyo qoysaskooda waxaa laga yaabaa in lagu dhiirigeliyo inay tixgeliyaan tijaabooyinka bukaan-socodka ama ay helaan la-talin iyo taageero adeegyo bulsho oo kale si ay u caddeeyaan waxa laga filayo iyo waxa la doonayo oo loo maareeyo hawlaha maalinlaha ah. Ansixinta dheeraadka ah iyo faa'iidada faa'iidada leh ee baahsan ee hababkan waxay noqon kartaa qalab yaraynta ama joojinta horumarka MCI, AD, iyo ADRD ee shakhsiyaad badan.
Runtii, dhamaadka hoose ee kala duwanaanshaha da'da bukaanka ee daraasadadeena kama turjumayso dadweynaha walaac dhaqameed ee AD. Si kastaba ha ahaatee, celceliska da'da koox kasta oo lagu isticmaalo nidaamyada qaabaynta kala soocida ee ku salaysan buundada/xaddiga MoCA iyo darnaanta ogaanshaha (Shaxda 3) ayaa hoosta ka xariiqaysa aqlabiyad cad (in ka badan 80%) oo ah ugu yaraan 50 sano jir. Qaybintan ayaa sidaas awgeed aad ugu habboon guud ahaan, iyadoo taageerta u adeegsiga moodooyinkan dadweynaha oo tilmaamaya kuwa sida caadiga ah ay saameeyeen. bilowga hore iyo jirrada neurocognitive ee sii kordheysa oo ay ugu wacan tahay AD iyo VaD. Sidoo kale, caddaymihii ugu dambeeyay iyo aragtida ayaa culayska saaraysa arrimaha la aqoonsan yahay (tusaale, dhiig-karka, buurnaanta, sonkorowga, iyo sigaarka) ee suurtogalka ah inay wax ka taraan sare u kaca goor hore. Dhibcaha halista xididdada dhiigga ee dadka waaweyn iyo kuwa dhexe iyo ka dhalan karta dhaawac maskaxda ah xididdada dhiigga oo si qarsoodi ah u soo baxa oo leh saameyn muuqata xitaa kuwa da'da yar dadka waaweyn [33-35]. Sidaa awgeed, fursadda baadhista bilowga ah ee ugu wanaagsan ee goor hore lagu ogaan karo heerka dhimista garashada iyo bilaabista ka hortagga wax ku oolka ah iyo xeeladaha dhexgalka si guul leh wax looga qabto waallida waxay ka soo bixi doontaa baadhista arrimaha wax ku biiriya iyo tilmaamayaasha hore ee da'da, oo ay ku jiraan qaan-gaarnimada hore iyo suurtagalnimada xitaa carruurnimada (iyaga oo xusaya muhiimadda arrimaha hiddaha sida apolipoprotein E ee uurka hore).
Ficil ahaan, baaris caafimaad oo ansax ah iyo hababka qaaliga ah ee sawir-qaadista horumarsan, xog-ururinta hidde-sideyaasha, iyo cabbiraadda biomarkers ee ballan-qaadka ah ayaan had iyo jeer diyaar u ahayn ama xitaa suurtagal u ah bixiyeyaasha badan. Haddaba, marar badan, kala-soocidda guud ee garashada guud ee bilowga ah waxa laga yaabaa in laga soo saaro moodooyinka iyadoo la adeegsanayo cabbirro kale oo fudud oo uu bixiyo bukaanku (tusaale, iskiis u warramay. dhibaatooyinka xusuusta, daawooyinka hadda jira, iyo xaddidnaanta dhaqdhaqaaqa joogtada ah) iyo sifooyinka guud ee dadweynaha [7]. Diiwaanada sida Jaamacadda California Caafimaadka Maskaxda Diiwaangelinta (https://www.brainhealthregistry.org/) [27] iyo kuwa kale oo leh balaadh ballaadhan oo calaamado is-sheegid ah, cabbiro tayo leh (tusaale, hurdo iyo garashada maalin kasta), daawooyinka, heerka caafimaadka, iyo taariikhda, iyo Tirakoobyada tirakoobka ee faahfaahsan ayaa wax ka taraya horumarinta iyo xaqiijinta ku-dhaqanka habboon ee moodooyinkan hore ee rugta caafimaadka. Dheeraad ah, imtixaan sida MemTrax, kaas oo muujiyay waxtarka qiimeynta shaqada xusuusta, ayaa laga yaabaa inay dhab ahaantii bixiso qiyaas aad u fiican oo ah pathology AD marka loo eego calaamadaha noolaha. Marka la eego in astaanta udub-dhexaadka ah ee pathology AD ay tahay carqaladaynta neuroplasticity iyo luminta xad dhaafka ah ee synapses, taas oo u muuqata inay tahay episodic. xusuusta oo xumaata, cabbir lagu qiimeeyo xusuusta episodic ayaa dhab ahaantii laga yaabaa Bixi qiyaas ka wanaagsan culayska bayooloji ee AD marka loo eego calaamadaha noolaha ee bukaanka nool [36].
Dhammaan noocyada saadaasha-ha ahaato mid lagu kabo xog adag oo loo dhan yahay oo laga helay tignoolajiyada casriga ah iyo aragtida caafimaad ee la safeeyey ee qaybo badan ama kuwa ku xaddidan macluumaadka aasaasiga ah iyo kuwa diyaarka ah ee la heli karo ee sifada xogta bukaan-socodka ee jira-faa'iidada la aqoonsan yahay ee sirdoonka macmalka ah. iyo barashada mishiinku waa in moodooyinka natiijadu ay isku xidhi karaan oo ay si firfircoon uga baran karaan xogta iyo aragtida cusub ee la xidhiidha oo ay bixiso isticmaalka codsiga socda. Ka dib wareejinta tignoolajiyada wax ku oolka ah, sida moodooyinka halkan (iyo in la horumariyo) lagu dabaqo oo lagu hodmo kiisas badan iyo xog laxiriirta (ay ku jiraan bukaanada qaba cudurada isku dhafan ee soo bandhigi kara hoos u dhaca garashada ee soo socota), waxqabadka saadaasha iyo kala soocida caafimaadka garashada waxay noqon doontaa mid aad u adag. taasoo keentay utility taageero go'aan caafimaad oo waxtar leh. Horumarkani waxa uu noqon doonaa mid si buuxda oo dhab ah loo rumeeyo iyada oo MemTrax la gelinayo caado (ku wajahan awoodaha jira) ee goobaha ay bixiyayaasha daryeelka caafimaadku ka isticmaali karaan wakhtiga dhabta ah ee rugta caafimaadka.
Muhiimada u ah ansaxinta iyo u faa'iidaysiga qaabka MemTrax ee taageerada ogaanshaha iyo daryeelka bukaanka ayaa ah xog dheer oo macno leh oo aad loo raadsado. Iyadoo la eegayo oo la duubayo isbeddelada isku dhafan (haddii ay jiraan) ee xaaladda bukaan-socod ee kala duwanaansho ku filan oo caadi ah illaa marxaladda hore ee MCI, moodooyinka qiimaynta socota ee habboon iyo kala-soocidda waa la tababari karaa oo wax laga beddeli karaa marka ay bukaannada da'da yihiin oo la daweeyo. Taasi waa, utility soo noqnoqda ayaa kaa caawin kara dabagalka dheer ee isbeddellada garashada fudud, wax ku oolnimada faragelinta, iyo ilaalinta daryeelka la wargeliyey. Habkani wuxuu si dhow ula jaan qaadayaa ku-dhaqanka bukaan-socodka iyo maaraynta bukaanka iyo kiis.
Xaddidaadda
Waxaan qadarinaynaa caqabada iyo qiimaha lagu ururinayo xogta caafimaad ee nadiifka ah ee rugta caafimaadka/goobta cisbitaalka la kantaroolay. Si kastaba ha ahaatee, waxay xoojin lahayd qaabayntayada haddii xogtayada ay ku jiraan bukaanno badan oo leh astaamo caadi ah. Waxaa intaa dheer, gaar ahaan qaabaynta ogaanshahayaga, waxa ay ahaan lahayd mid aad loo jecel yahay oo ku habboonaan lahayd in isla qiimayn caafimaad oo la mid ah lagu sameeyo bukaannada la midka ah ee leh caafimaadka garashada caadiga ah si loo tababaro ardayda. Iyo sida ay hoosta ka xariiqeen waxqabadka kala soocida sare iyadoo la adeegsanayo xogta la sifeeyay (kaliya afarta astaamood ee ugu sarreeya), mid guud iyo qiyaasaha caafimaadka garashada/tilmaamayaashu waxay u badan tahay inay fiicnaan lahaayeen qaabaynta waxqabadka oo leh tiro badan oo astaamo caadi ah oo ka jira dhammaan bukaannada.
Ka qaybgalayaasha qaarkood ayaa laga yaabaa inay si isku xigta ula kulmeen cudurro kale oo keeni kara cillado garasho oo ku-meel-gaar ah ama daba-dheeraaday. Marka laga reebo xog-hoosaadka XL halkaas oo bukaannada si gaar ah loogu kala saaray inay leeyihiin AD ama VaD, xogta wadajirka ah laguma soo ururin / lagu soo wargelin barkadda bukaanka ee YH, iyo inta ugu badan ee la soo sheegay isku-dhafka ilaa fog ee xog-hoosaadka KM waa sonkorow. Si kastaba ha ahaatee, waxaa lagu doodi karaa in lagu daro bukaanada ku jira qorshayaashayada qaabaynta ee leh cudurrada isku dhafan kuwaas oo keeni kara ama ka sii dari kara heerka yaraanta garashada iyo waxqabadka hoose ee MemTrax ayaa noqon doona mid matali kara dadka bukaanka ah ee dhabta ah ee adduunka dhabta ah ee baaritaankan garashada hore ee guud ahaaneed. iyo habka qaabaynta. Hore u socoshada, ogaanshaha saxda ah ee cudurrada faafa ee suurtagalka ah inay saameeyaan waxqabadka garashada ayaa si weyn faa'iido u leh hagaajinta moodooyinka iyo natiijada codsiyada daryeelka bukaanka.
Ugu dambeyntii, bukaannada YH iyo KM waxay isticmaaleen taleefanka casriga ah si ay u tijaabiyaan tijaabada MemTrax, halka tiro xaddidan oo bukaannada xogta hoose ee XL ay isticmaaleen iPad-ka inta kalena ay isticmaaleen taleefan casriga ah. Tani waxay soo bandhigtay farqi yar oo la xidhiidha qalabka ee waxqabadka MemTrax ee qaabaynta kala soocidda MoCA. Si kastaba ha ahaatee, kala duwanaanshiyaha (haddii ay jiraan) MTx-RT, tusaale ahaan, inta u dhaxaysa aaladaha waxay u badan tahay inay dayacan yihiin, gaar ahaan ka qaybgale kasta oo la siinayo imtixaan "ku celcelin" wax yar ka hor waxqabadka imtixaanka la duubay. Si kastaba ha ahaatee, isticmaalka labadan qalab ee gacanta lagu hayo waxa ay wax u dhimi kartaa isbarbardhigga tooska ah iyo/ama ku biirinta natiijooyinka kale ee MemTrax halkaas oo isticmaalayaashu ay kaga jawaabeen in ay ku celiyaan sawirada iyaga oo taabtay bar-furka kumbuyuutarka.
Qodobbada muhiimka ah ee MemTrax utility modeling saadaasha
- Qaababka saadaasha ee waxqabadka ugu sarreeya ee ka kooban cabbirada waxqabadka MemTrax ee la doortay ayaa si la isku hallayn kara u kala saari kara heerka caafimaadka garashada (caafimaadka garashada caadiga ah ama MCI) sida uu muujin doono imtixaanka MoCA ee la aqoonsan yahay.
- Natiijooyinkani waxay taageerayaan is dhexgalka mitirka waxqabadka MemTrax ee la doortay ee codsiga baadhista qaabka saadaalinta ee kala soocida ee cilladda garashada marxaladda hore.
- Qaabayntayada kala soocidayadu waxay sidoo kale muujisay suurtogalnimada isticmaalka waxqabadka MemTrax ee codsiyada kala soocida darnaanta ogaanshaha waallida.
Natiijooyinkan cusubi waxay dejiyaan caddaymo qeexan oo taageeraya utility barashada mashiinka si loo dhiso qaabab kala soocida MemTrax ku salaysan ee la xoojiyey ee taageerada ogaanshaha ee maaraynta kiis caafimaad oo wax ku ool ah iyo daryeelka bukaanka ee shakhsiyaadka la kulma cillad garashada.
Mahadnaq
Waxaan aqoonsannahay shaqada J. Wesson Ashford, Curtis B. Ashford, iyo asxaabtooda si ay u horumariyaan oo ay u ansixiyaan hawsha aqoonsiga joogtada ah ee internetka iyo qalabka (MemTrax) ee laga faa'iidaysto halkan waxaanan u mahadcelineynaa bukaanno badan oo qaba waallida kuwaas oo gacan ka geystay cilmi-baarista aasaasiga ah ee muhiimka ah . Waxaan sidoo kale u mahadcelineynaa Xianbo Zhou iyo asxaabtiisa SJN Biomed LTD, asxaabtiisa iyo la-hawlgalayaasha isbitaallada / goobaha bukaannada, gaar ahaan Drs. M. Luo iyo M. Zhong, kuwaas oo ka caawiyay qoritaanka ka qaybgalayaasha, jadwalka imtixaanada, iyo ururinta, duubista, iyo maaraynta xogta, iyo ka qaybgalayaasha mutadawiciinta ah oo ku tabarucay waqtigooda qaaliga ah oo ay ka go'an tahay qaadashada imtixaanada iyo bixinta xogta qiimaha leh si aan u qiimeyno daraasaddan. Tani daraasadda waxaa taageeray qayb ahaan MD Cilmi-baarista Sayniska Barnaamijka Jaamacadda Caafimaadka ee Kunming (Lanbarka 2017BS028 ilaa XL) iyo Barnaamijka Cilmi-baarista ee Waaxda Sayniska iyo Tignoolajiyada ee Yunnan (Lambarka. 2019FE001 (-222) ilaa XL).
J. Wesson Ashford waxa uu xareeyay arji shati ah oo loogu talagalay isticmaalka tusaalaha aqoonsiga joogtada ah ee gaarka ah ee lagu sifeeyay warqadan guud ahaan tijaabinta xusuusta.
MemTrax, LLC waa shirkad ay leedahay Curtis Ashford, waxayna shirkadani maamushaa baaritaanka xusuusta nidaamka lagu tilmaamay warqadan.
Siidaynta qorayaasha ayaa laga heli karaa onlayn (https://www.j-alz.com/manuscript-disclosures/19-1340r2).
tixraacyada
| [1] Ururka Alzheimers (2016) 2016 Xaqiiqooyinka cudurka Alzheimers iyo tirooyin. Alzheimers Dement 12, 459-509. | |
| [2] Gresenz CR, Mitchell JM, Marrone J, Federoff HJ (2019) Saamaynta marxaladda hore cudurka Alzheimers natiijooyinka dhaqaalaha qoyska. Caafimaadka Econ 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) Horumarinta tayada neurology: Qaabka cabbirka tayada daciifnimada garashada khafiifka ah. Neerfaha 93, 705-713. |
| [4] Tong T, Thokala P, McMillan B, Ghosh R, Brazier J (2017) Qiimaha isticmaalka baarista garashada ee lagu ogaanayo waallida iyo garaadka khafiifka ah ee daciifka ah ee daryeelka aasaasiga ah. Int J Geriatr Cilmi-nafsiga 32, 1392-1400. | |
| [5] Ashford JW, Gere E, Bayley PJ (2011) Qiyaasta xusuusta goobo badan oo kooxeed iyadoo la isticmaalayo imtixaan aqoonsi oo joogto ah. J Alzheimers Dis 27, 885-895. | |
| [6] | Ashford JW, Tarpin-Bernard F, Ashford CB, Ashford MT (2019) Hawsha aqoonsiga joogtada ah ee kombiyuuterka ah ee cabbiraadda xusuusta cirifka. J Alzheimers Dis 69, 385-399. |
| [7] | Bergeron MF, Landset S, Tarpin-Bernard F, Ashford CB, Khoshgoftaar TM, Ashford JW (2019) Waxqabadka xusuusta-episodic ee qaabaynta barashada mashiinka si loo saadaaliyo kala soocida heerka caafimaadka garashada. J Alzheimers Dis 70, 277-286. |
| [8] van der Hoek MD, Nieuwenhuizen A, Keijer J, Ashford JW (2019) Imtixaanka MemTrax marka la barbar dhigo qiimaynta garashada ee montreal ee qiimaynta garaadka khafiifka ah. J Alzheimers Dis 67, 1045-1054. | |
| [9] | Falcone M, Yadav N, Poellabauer C, Flynn P (2013) Isticmaalka dhawaaqyada shaqalka goonida ah si loo kala saaro dhaawaca maskaxda ee fudud. 2013 Shirka Caalamiga ah ee IEEE ee Acoustics, Hadalka iyo Habaynta Calaamadaha, Vancouver, BC, pp. 7577–7581. |
| [10] | Dabek F, Caban JJ (2015) Ka faa'iidaysiga xogta weyn si loo qaabeeyo suurtagalnimada horumarinta xaaladaha nafsaaniga ah ka dib miyir-beelka. Procedia Comput Sci 53, 265-273. |
| [11] | Climent MT. Farmashiyaha hore 2018, 9. |
| [12] | Nasreddine ZS, Phillips NA, Bedirian V, Charbonneau S, Whitehead V, Collin I, Cummings JL, Chertkow H (2005) Qiimaynta garashada Montreal, MoCA: Qalab baadhis kooban oo garaadka daciifka ah. J Am Geriatr Soc 53, 695–699. |
| [13] | Yu J, Li J, Huang X (2012) Nooca Beijing ee qiimaynta garaadka montreal oo ah qalab baadhis kooban oo garaadka daciifka ah: Daraasad ku salaysan bulshada. BMC Cilmi-nafsiga 12, 156. |
| [14] | Chen KL, Xu Y, Chu AQ, Ding D, Liang XN, Nasreddine ZS, Dong Q, Hong Z, Zhao QH, Guo QH (2016). J Am Geriatr Soc 64, e285–e290. |
| [15] | Carson N , Leach L , Murphy KJ (2018) Dib-u-eegis ku saabsan buundooyinka goynta ee Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Int J Geriatar Cilmi-nafsiga 33, 379-388. |
| [16] | Ururka Cilmi-nafsiga ee Mareykanka (2013) Kooxda Hawsha Baadhista iyo Buugga Tirakoobka ee xanuunada dhimirka: DSM-5™, Daabacaada Dhimirka ee Mareykanka, Inc., Washington, DC. |
| [17] | Python. Python Software Foundation, http://www.python.org, La galiyay Noofambar 15, 2019. |
| [18] | R Core Group, R: Luuqad iyo deegaan loogu talagalay xisaabinta tirakoobka R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/, 2018, La galiyay Noofambar 15, 2019. |
| [19] | Benavoli A, Corani G, Demsar J, Zaffalon M (2017) Waqtiga isbeddelka: Tababarka isbarbardhigga kala-saareyaasha badan iyada oo loo marayo falanqaynta Bayesian. J Mach Baro Res 18, 1-36. |
| [20] | Frank E , Hall MA , Witten IH (2016) The WEKA Workbench. Gudaha Macdanta Xogta: Qalabka Waxbarasho ee Mashiinka iyo Farsamooyinka, 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) Barashada mishiinka ee qaabaynta isboorti dugsiga sare calaamadaha gariir. Layliga Ciyaaraha Med Sci 51, 1362–1371. |
| [22] | Van Hulse J, Khoshgoftaar TM, Napolitano A (2007) Aragtiyo tijaabo ah oo ku saabsan barashada xogta aan dheelitirnayn. Gudaha Gabagabadii Shirweynihii 24aad ee Caalamiga ah ee Barashada Mashiinnada, Corvalis, Oregon, USA, bogga 935-942. |
| [23] | Ashford JW, Kolm P. J Gerontol 1989, 44-139. |
| [24] Ashford JW, Jarvik L (1985) Cudurka Alzheimers: Balaastigga neuronku ma u horseedaa axonal neurofibrillary degeneration? 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. , Rocca WA, Petersen RC (2019) Badi ahaan bayooloji vs kiliinikada qeexan qaybaha Alzheimer iyadoo la isticmaalayo Machadka Qaranka ee Aging-Alzheimer Cilmi-baarista Ururka qaab dhismeedka. JAMA Neurol 76, 1174-1183. | |
| [26] Zhou X, Ashford JW (2019) Horumarka laga sameeyay qalabka baadhista cudurka Alzheimers. Da'da 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) Caafimaadka Maskaxda Diiwaangelinta: Madal internet-ku-salaysan oo qorista, qiimaynta, iyo la socodka muddada dheer ee ka-qaybgalayaasha daraasaadka cilmiga neerfaha. Alzheimers Dement 14, 1063-1076. | |
| [28] Ashford JW, Schmitt FA (2001) Qaabaynta wakhtiga Alzheimer waallida. Curr Cilmi-nafsiga Rep 3, 20-28. | |
| [29] | Li X, Wang X. hoos u dhac BMJ Furan 2019, e9. |
| [30] Tarnanas I, Tsolaki A, Wiederhold M, Wiederhold B, Tsolaki M (2015) Kala duwanaanshaha horumarka biomarker shan sano ah Waallida cudurka Alzheimers saadaasha: Waxqabadyo qalabaysan oo qalafsan oo calaamadeeyaha nolol maalmeedka ma buuxin karaan meelaha banaan? Alzheimers Dement (Amst) 1, 521-532. | |
| [31] McGurran H , Glenn JM , Madero EN , Bott NT (2019) Kahortagga iyo daawaynta cudurka Alzheimers: Hababka bayoolojiga ee jimicsiga. J Alzheimers Dis 69, 311-338. | |
| [32] Mendiola-Precoma J, Berumen LC, Padilla K, Garcia-Alcocer G (2016) Daaweynta ka hortagga iyo daawaynta cudurka Alzheimers. 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) Ururada u dhexeeya khatarta xididdada dhiigga ee qaangaarka iyo cudurada maskaxda ee nolosha dambe: Caddaynta kooxda dhalashada Ingiriiska. JAMA Neurol 77, 175-183. |
| [34] | Seshadri S (2020) Ka hortagga waallida-fikirka ka baxsan da'da iyo sanduuqyada amyloid. JAMA Neurol 77, 160-161. |
| [35] | Maillard P. -waxbarasho qaybeed. Lancet Neurol 2012, 11-1039. |
| [36] Fink HA, Linskens EJ, Silverman PC, McCarten JR, Hemmy LS, Ouellette JM, Greer NL, Wilt TJ, Butler M (2020) Saxnaanta baaritaanka biomarker ee neuropathologically qeexan Cudurka Alzheimers ee dadka waaweyn ee waallida qaba. Ann Intern Med 172, 669-677. |
Xiriirinta: [a] SIVOTEC Analytics, Boca Raton, FL, USA | [b] Waaxda Kumbiyuuterka iyo Korantada iyo Sayniska Kombiyuutarka, Jaamacadda Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, USA | [c] SJN Biomed LTD, Kunming, Yunnan, Shiinaha | [d] Xarunta Cilmi-baarista Alzheimers, Washington Institute of Clinical Research, Washington, DC, USA | [e] Waaxda Daawaynta Dhaqancelinta, Cusbitaalka Ugu Horeeya ee Ku Xidhan ee Jaamacadda Caafimaadka Kunming, Kunming, Yunnan, Shiinaha | [f] Waaxda Neerfaha, Isbitaalka Dadka Dehong, Dehong, Yunnan, Shiinaha | [g] Waaxda Neerfaha, Cusbitaalka ugu horreeya ee ku xidhan Jaamacadda Kunming Medical, Degmada Wuhua, Kunming, Gobolka Yunnan, Shiinaha | [h] Xarunta Daraasaadka Cudurada iyo Dhaawaca La Xidhiidha Dagaalka, VA Palo Alto Daryeelka caafimaadka Nidaamka, Palo Alto, CA, USA | [i] Waaxda Cilmi-nafsiga & Sayniska Dhaqanka, Dugsiga Caafimaadka ee Jaamacadda Stanford, Palo Alto, CA, USA
Xidhiidhka: [*] Xidhiidhka: Michael F. Bergeron, PhD, FACSM, SIVOTEC Analytics, Boca Raton Innovation Campus, 4800 T-Rex Avenue, Suite 315, Boca Raton, FL 33431, USA. E-mail: mbergeron@sivotecanalytics.com.; Xiaolei Liu, MD, Waaxda Neerfaha, Cusbitaalka ugu Horeeya ee Jaamacadda Kunming Medical, 295 Xichang Road, Degmada Wuhua, Kunming, Gobolka Yunnan 650032, Shiinaha. E-mailka: ring@vip.163.com
Erayada muhiimka ah: gabowga, cudurka Alzheimers, waallida, baadhista tirada badan