MemTrax 测试与蒙特利尔认知评估评估轻度认知障碍的比较
文章类型：MemTrax 研究 文章
作者：van der Hoek, Marjanne D. | Nieuwenhuizen, Arie | 凯尔，雅普 | 阿什福德，J.韦森
所属机构： 斯坦福大学, 美国加利福尼亚州斯坦福 - 荷兰吕伐登范霍尔拉伦斯坦应用科学大学食品和乳制品应用研究中心精神病学和行为科学系 | 荷兰瓦赫宁根瓦赫宁根大学人类和动物生理学 | 战争相关疾病和伤害研究中心，弗吉尼亚州帕洛阿尔托 HCS，美国加利福尼亚州帕洛阿尔托
DOI：10.3233/JAD-181003
期刊：期刊 阿尔茨海默氏病，第一卷 67，没有。 3，pp.1045-1054，2019
抽象
认知障碍是老年人功能障碍的主要原因。 什么时候 轻度认知障碍 (MCI) 发生在老年人身上，它通常是痴呆的前驱症状。 蒙特利尔认知评估 (MoCA) 是筛查 MCI 的常用工具。 然而，这个测试需要面对面的管理，并且由各种各样的问题组成，评分者将这些问题的答案加在一起以提供一个分数，其确切含义一直存在争议。 本研究旨在评估计算机化的性能 内存测试 (MemTrax)，这是一个连续识别任务的改编，相对于 MoCA。 从中产生了两个结果测量 MemTrax 测试： MemTraxspeed 和 MemTraxcorrect。 受试者接受了 MoCA 和 MemTrax 测试. 根据 MoCA 的结果，受试者被分为两组认知状态：正常认知（n = 45) 和 MCI (n = 37). MCI 组的平均 MemTrax 分数显着低于正常认知组。 所有 MemTrax 结果变量都与 MoCA 呈正相关。 两种方法，计算平均值 MemTrax 分数和线性回归用于估计 MemTrax 测试的截止值 检测 MCI。 这些方法表明，对于结果 MemTrax速度 分数低于 0.87 – 91 s-1 是 MCI 的指示，对于结果 MemTrax正确 分数低于 85 – 90% 表示 MCI。
引言
以欧洲、北美和北亚为首的全球人口正在老龄化，导致老年人口比例迅速增加。 随着年龄的增长，认知障碍、痴呆和 阿尔茨海默氏病 (AD)，这导致患有这些疾病的人数大幅增加。 早期发现 和识别认知障碍可以改善患者护理，降低医疗保健成本，并有助于延缓更严重症状的发作，从而可能有助于缓解迅速发展的痴呆和 AD 负担。 因此，需要更好的工具来监测老年人的认知功能。
为了对老年人的认知和行为功能进行临床评估，临床医生和研究人员开发了数百种筛查和简要评估工具，并且几种测试已经普遍使用。 在学术环境中临床评估轻度认知障碍 (MCI) 最常用的工具之一是 蒙特利尔认知评估 （民政部）。
MoCA 评估七种认知功能：执行、命名、注意力、语言、抽象、记忆/延迟回忆和定向。 MoCA 的域记忆/延迟回忆和定向先前被确定为对早期阿尔茨海默型认知障碍最敏感的项目，这导致了记忆编码是 AD 神经病理学过程攻击的基本因素的概念。 因此，在评估与 AD 相关的认知障碍的临床工具中，记忆是需要考虑的核心认知因素，而其他障碍，包括失语症、失用症、失认症和执行功能障碍，虽然通常被 AD 破坏，但可能与此相关支持新皮质区域的神经可塑性记忆处理机制的功能障碍。
尽管 MoCA 被广泛用于评估 MCI，但 MoCA 的管理是面对面进行的，这既耗时又需要临床接触，因此每次管理都需要相当大的成本。 在评估过程中，管理测试所需的时间提高了评估的准确性，因此未来的发展必须考虑到这种关系以开发更有效的测试。
该领域的一个关键问题是随着时间的推移对认知评估的要求。 随时间变化的评估是 对检测很重要 确定损伤的进展、治疗效果和治疗研究干预措施的评估。 大多数可用的此类工具既不适合也不是为高精度而设计的，并且不能轻易地经常管理。 改善认知评估的解决方案已被建议为计算机化，但大多数此类努力仅提供了常用神经心理学测试的计算机化，并且尚未开发用于专门解决早期理解所需的认知评估的关键问题 痴呆 及其进展。 因此，新的认知评估工具应该是计算机化的，并基于可比测试的无限来源，不受语言或文化的限制，提供可以逐步提高的准确性、精确度和可靠性水平。 此外，此类测试必须有趣且引人入胜，这样重复测试才会被视为积极而非繁重的体验。 特别是在线测试提供了满足这一需求的潜力，同时提供了数据的快速收集和分析，并向参与的个人、临床医生和研究人员提供即时反馈。
本研究旨在评估在线适应连续识别任务 (CRT) 范式的效用，以评估未被确定患有痴呆症的社区居民人群的认知功能。 CRT范式广泛应用于学术界 记忆研究 机制。 CRT 方法最初是作为观众演示工具实施的，该工具提供有关对以下内容感兴趣的个人的数据 记忆问题. 随后，该测试由一家法国公司（HAPPYneuron, Inc.）在线实施； 由美国公司 MemTrax, LLC (http://www.memtrax.com) 提供； 由大脑 健康管理 由 UCSF 的 Michael Weiner 博士及其团队开发的注册表，用于支持认知障碍研究的招募； 和一家中国公司 SJN Biomed, LTD)。 该测试截至 2018 年 200,000 月，已获得超过 XNUMX 名用户的数据，并在多个国家进行试用。
在本研究中，MemTrax (MTX) 是一种基于 CRT 的测试，与 MoCA 一起在荷兰北部独立生活的老年人群中进行。 本研究的目的是确定 CRT 和 MoCA 实施的性能之间的关系。 问题是 MTX 是否可用于评估 MoCA 评估的认知功能，这可能表明潜在的临床适用性。
材料和方法
研究人口
2015 年 2016 月至 75 年 1975 月期间，对荷兰北部社区居住的老年人进行了一项横断面研究。 通过分发传单和在为老年人组织的小组会议期间招募受试者（≥XNUMX 岁）。 在参加本研究之前，对潜在受试者进行了家访以筛选纳入和排除标准。 患有（自我报告的）痴呆症或视力或听力严重受损会影响认知测试管理的受试者不允许参加本研究。 此外，受试者需要能够说和理解荷兰语，而不是文盲。 该研究是根据 XNUMX 年的赫尔辛基宣言进行的，所有参与者都签署了一份 知情同意 在收到对研究的详细解释后形成。
学习程序
参加研究后，进行了一般问卷调查，其中包括有关人口统计因素的问题，例如年龄和受教育年限（从小学开始）、病史和饮酒量。 完成问卷后，以随机顺序进行 MoCA 和 MTX 测试。
MemTrax - 研究医学中心
由 MemTrax, LLC（美国加利福尼亚州雷德伍德城）提供免费的完整版 MTX 测试。 在此测试中，将显示一系列 50 张图像，每张图像最多显示 25 秒钟。 当出现精确的重复图像（50/XNUMX）时，指示受试者通过按空格键（由红色胶带指示）尽快对重复图像做出反应。 当受试者对图像做出反应时，会立即显示下一张图像。 完成测试后，程序会显示正确响应的百分比（MTX正确) 以及重复图像的平均反应时间（以秒为单位），它反映了识别重复图像时按下空格键所需的时间。 为了匹配这两个测量的维度，将反应时间转换为反应速度（MTX速度) 将 1 除以反应时间（即 1/MTX反应时间)。 所有个人 MemTrax 分数的测试历史及其有效性都自动在线保存在测试帐户中。 检查所有执行测试的有效性，需要 5 个或更少的假阳性响应，10 个或更多的正确识别，平均识别时间在 0.4 到 2 秒之间，分析中只包括有效测试。
在进行实际的 MTX 测试之前，对测试进行了详细解释，并为受试者提供了模拟测试。 这不仅包括测试本身，还包括说明和倒计时页面，让参与者在测试开始之前习惯站点的布局和所需的初始操作。 为避免在实际测试过程中重复图像，使用未包含在 MemTrax 数据库中的图像进行模拟测试。
蒙特利尔认知评估 工具
MoCA Institute & Clinique (Quebec, Canada) 获得了使用 MoCA 进行这项研究的许可。 荷兰 MoCA 提供三个版本，随机分配给受试者。 MoCA 分数是评估的每个独立认知领域的表现总和，最高得分为 30 分。 根据官方建议，如果参与者受教育年限≤12 年（如果 <30 分），则加分。 在测试管理期间，官方测试说明被用作指导。 测试由三名训练有素的研究人员执行，一项测试的执行大约需要 10 到 15 分钟。
MemTrax 数据分析
根据经过教育校正的 MoCA 结果，将受试者分为两组认知状态：正常认知 (NC) 与轻度认知障碍 (MCI)。 MoCA 得分 23 被用作 MCI 的分界值（得分 22 及以下被认为是 MCI），因为与最初推荐的得分相比，该得分显示总体上“在一系列参数中的最佳诊断准确性”。 26 或 24 或 25 的值。对于所有分析，使用校正后的 MoCA 评分，因为该评分用于临床环境。
MTX测试给出两个结果，即MTX反应时间, 转换为 MTX速度 按 1/MTX反应时间, 和 MTX正确.
使用 R（版本 1.0.143，Rstudio Team，2016）进行统计分析。 通过 Shapiro-Wilk 检验检查所有变量的正态性。 整个研究人群以及 NC 和 MCI 组的变量报告为平均值 ± 标准差 (SD)、中位数和四分位间距 (IQR) 或数字和百分比。 对连续变量进行独立样本 T 检验和 Wilcoxon Sum Rank 检验，对分类变量进行卡方检验，以比较 NC 和 MCI 组的特征。 非参数 Kruskal-Wallis 检验用于确定 MoCA 的三个版本和三个管理员是否影响 MoCA 结果。 此外，进行了独立的 T 检验或 Wilcoxon Sum Rank 检验以确定 MoCA 和 MTX 的给药顺序是否影响测试结果（例如，MoCA 评分、MTX正确, 和 MTX速度)。 这是通过确定先接受 MoCA 然后接受 MemTrax 或先接受 MTX 然后接受 MoCA 的受试者的平均分数是否不同来执行的。
皮尔逊相关 计算测试以评估 MTX 和 MoCA 之间以及 MemTrax 之间的关系 测试结果，例如 MTXspeed 和 MTXcorrect。 先前执行的样本量计算表明，对于单尾 Pearson 相关性检验（功效 = 80%， α = 0.05），假设中等效应大小（r = 0.3），需要最小样本量 n = 67。 使用 R 中的 psych 包计算多序列相关测试以评估 MTX 测试结果与单独的 MoCA 域之间的关系。
通过计算每个可能的 MoCA 分数的平均 MemTrax 分数来计算给定 MemTrax 分数的等效 MoCA 分数，并进行线性回归以估计与这些测量相关的方程。 此外，为了确定 MoCA 测量的 MCI 的 MemTrax 测试的截止值以及相应的灵敏度和特异性值，使用 R 中的 pROC 包进行了接受者操作员特征 (ROC) 分析。非参数分层引导 (n = 2000) 用于比较曲线下面积 (AUC) 和相应的置信区间。 最佳截止分数是使用 Youden 方法计算的，该方法最大化真阳性，同时最小化假阳性。
对于所有统计分析，两侧 p 值 <0.05 被认为是统计显着性的阈值，但评估 MTX 和 MoCA 之间关系的分析（即相关分析和简单线性回归）除外<0.05 的侧 p 值被认为是显着的。
MemTrax 结果
主题
本研究共纳入 101 名受试者。 19 人的数据被排除在分析之外，因为 12 名受试者的 MemTrax 测试结果未被程序保存，6 名受试者的 MemTrax 测试结果无效，8 名受试者的 MoCA 得分为 82 分，表明严重的认知障碍，这是排除标准。 因此，分析中包括了来自 XNUMX 名受试者的数据。 MoCA 测试结果在不同版本的 MoCA 之间和管理员之间没有发现显着差异。 此外，考试管理的顺序对任何考试成绩（MoCA、MTX）都没有显着影响。速度, 甲氨蝶呤正确)。 根据 MoCA 测试结果，受试者被置于 NC 或 MCI 组（例如分别为 MoCA ≥ 23 或 MoCA <23）。 总研究人群以及 NC 和 MCI 组的受试者特征如表 1 所示。组间没有显着差异，除了中位 MoCA 分数（25（IQR：23-26）与 21（IQR：19-22） ) 点，Z = -7.7，p <0.001)。
表格1
主题特征
| 总研究人群（n = 82） | 数控 (n = 45) | MCI（n = 37） | p | |
| 年龄（y） | 83.5±5.2 | 82.6±4.9 | 84.7±5.4 | 0.074 |
| 女性，人数（%） | 55（67） | 27（60） | 28（76） | 0.133 |
| 教育（y） | 10.0（8.0 – 13.0） | 11.0（8.0 – 14.0） | 10.0（8.0 – 12.0） | 0.216 |
| 酒精摄入量（# 杯/周） | 0（0 – 4） | 0（0 – 3） | 0（0 – 5） | 0.900 |
| MoCA 分数（# 分） | 23（21 – 25） | 25（23 – 26） | 21（19 – 22） | NA |
值表示为平均值 ± 标准差、中位数 (IQR) 或带有百分比的数字。
MemTrax 测量的认知状态
通过 MTX 测试测量认知状态。 图 1 显示了结果 认知测试 NC 和 MCI 科目的结果。 平均 MTX 分数（例如，MTX速度 和 MTX正确) 两组之间存在显着差异。 NC 受试者 (0.916 ± 0.152 s-1) 与 MCI 受试者相比具有明显更快的反应速度 (0.816 ± 0.146 s-1); t(80) = 3.01, p = 0.003) (图 1A)。 此外，NC 科目在 MTX 上的得分更高正确 比 MCI 受试者可变（分别为 91.2 ± 5.0% 和 87.0 ± 7.7%；tw (59) = 2.89, p = 0.005) (图 1B)。
Fig.1
NC 和 MCI 组的 MTX 测试结果箱线图。 A) MTX速度 测试结果和 B) MTX正确 测试结果。 与 NC 相比，MCI 组的 MTX 测试的两个结果变量均显着降低。 浅灰色表示 NC 主题，而深灰色表示 MCI 主题。
NC 和 MCI 组的 MTX 测试结果箱线图。 A) MTXspeed 测试结果和 B) MTXcorrect 测试结果。 与 NC 相比，MCI 组的 MemTrax 测试的两个结果变量都显着降低。 浅灰色表示 NC 主题，而深灰色表示 MCI 主题。
MemTrax 和 MOCA 之间的相关性
MTX 测试分数和 MoCA 之间的关联如图 2 所示。两个 MTX 变量都与 MoCA 呈正相关。 甲氨蝶呤速度 和 MoCA 显示出 r = 0.39 (p = 0.000) 的显着相关性，以及 MTX 之间的相关性正确 MoCA 为 r = 0.31 (p = 0.005)。 MTX 之间没有关联速度 和 MTX正确.
Fig.2
A) MTX 之间的关联速度 和民政部； B) MTX正确 和民政部； C) MTX正确 和 MTX速度. NC 和 MCI 受试者分别用圆点和三角形表示。 在每个图表的右下角，显示了两个变量之间相关性的 rho 和相应的 p 值。
A) MTXspeed 和 MoCA 之间的关联； B) MTXcorrect 和 MoCA； C) MTXcorrect 和 MTXspeed。 NC 和 MCI 受试者分别用圆点和三角形表示。 在每个图表的右下角，显示了两个变量之间相关性的 rho 和相应的 p 值。
A) MTXspeed 和 MoCA 之间的关联； B) MTXcorrect 和 MoCA； C) MTXcorrect 和 MTXspeed。 NC 和 MCI 受试者分别用圆点和三角形表示。 在每个图表的右下角，显示了两个变量之间的相关性的 rho 和相应的 p 值。[/caption]
计算 MemTrax 测试分数和 MoCA 域之间的多序列相关性，以确定每个域与 MemTrax 指标的关联。 多序列相关性如表 2 所示。 MoCA 的多个结构域与 MTX 显着相关速度 。 域“抽象”与 MTX 显示出最高的相关性，尽管中等速度 （r = 0.35，p = 0.002）。 域“命名”和“语言”显示出与 MTX 的弱到中度显着关联速度 （r = 0.29，p = 0.026 和 r = 0.27，p = 0.012，分别）。 甲氨蝶呤正确 与 MoCA 域没有显着相关性，除了与域“视觉空间”的弱相关性（r = 0.25，p = 0.021）。
表格2
MTX 测试结果与 MoCA 域的多序列相关性
| MTX速度 | MTX正确 | |||
| r | p | r | p | |
| 视觉空间 | 0.22 | 0.046 | 0.25 | 0.021 |
| 命名 | 0.29 | 0.026 | 0.24 | 0.063 |
| 注意 | 0.24 | 0.046 | 0.09 | 0.477 |
| 语言 | 0.27 | 0.012 | 0.160 | 0.165 |
| 抽象化 | 0.35 | 0.002 | 0.211 | 0.079 |
| 记得 | 0.15 | 0.159 | 0.143 | 0.163 |
| 方向 | 0.21 | 0.156 | 0.005 | 0.972 |
注：显着相关性以粗体表示。
MCI 的 MemTrax 分数和估计截止值
为了确定 MemTrax 和 MoCA 的相应分数，对每个 MoCA 分数的 MemTrax 分数进行平均，并计算线性回归以预测关系和相应的方程。 线性回归结果表明 MTX速度 解释了 MoCA 中 55% 的方差（R2 = 0.55，p = 0.001）。 变量 MTX正确 解释了 MoCA 中 21% 的方差（R2 = 0.21，p = 0.048）。 基于这些关系的方程式，计算给定 MTX 分数的等效 MoCA 分数，如表 3 所示。基于这些方程式，MTX 的相应截止值（例如，23 分的 MoCA 分数）速度 和 MTX正确 为 0.87 秒-1 和 90%。 此外，对两个 MemTrax 变量进行了多元线性回归，但变量 MTX正确 对模型没有显着贡献，因此未显示结果。
表格3
给定 MemTrax 分数的建议等效 MoCA 分数
| 民政部（分） | 等效 MTX速度 (s-1)a | 使用 MTX 进行预测的 CI速度 （分） | 等效 MTX正确 （％）b | 使用 MTX 进行预测的 CI正确 （分） |
| 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 |
a使用的公式：1.1 + 25.2 *MTX速度; b 使用的公式：–9.7 + 0.36 *MTX正确.
此外，通过 ROC 分析确定 MTX 截止值和相应的灵敏度和特异性。 MemTrax 变量的 ROC 曲线如图 3 所示。MTX 的 AUC速度 和 MTX正确 分别为 66.7 (CI: 54.9 – 78.4) 和 66.4% (CI: 54.1 – 78.7)。 用于评估 MoCA 建立的 MCI 的 MemTrax 变量的 AUC 没有显着差异。 表 4 显示了 MemTrax 变量的不同截止点的敏感性和特异性。 MTX 的最佳截止分数，最大化真阳性同时最小化假阳性速度 和 MTX正确 为 0.91 秒-1 （敏感性 = 48.9% 特异性 = 78.4%）和 85%（敏感性 = 43.2%；特异性 = 93.3%）。
Fig.3
MTX 测试结果的 ROC 曲线以评估 MoCA 评定的 MCI。 虚线表示 MTX速度 和实线 MTX正确. 灰线代表0.5的参考线。
MTX 测试结果的 ROC 曲线以评估 MoCA 评定的 MCI。 虚线表示 MTXspeed，实线表示 MTXcorrect。 灰线代表0.5的参考线。
表格4
MTX速度 和 MTX正确 截止点和相应的特异性和敏感性
| 截止点 | TP (#) | 吨 (#) | FP (#) | Fn (#) | 特异性（％） | 灵敏度 （％） | |
| MTX速度 | 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 | |
| MTX正确 | 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，真阳性； tn，真阴性； fp，误报； fn，假阴性。
讨论
本研究旨在调查在线 MemTrax 工具，这是一种基于 CRT 的测试，使用 MoCA 作为参考。 选择 MoCA 是因为该测试目前广泛用于筛查 MCI。 然而，MoCA 的最佳切点尚未明确 [28]。 MemTrax 的各个测量值与 MoCA 的比较表明，简单、简短的在线测试可以捕获认知功能和认知障碍的很大一部分差异。 在此分析中，速度测量的效果最强。 正确性度量显示出不太稳健的关系。 一个重要的发现是，在 MTX 速度和正确性测量之间没有观察到相关性，这表明这些变量测量了底层的不同组件 大脑处理功能. 因此，没有在受试者之间发现速度-准确性权衡的迹象。 此外，使用两种不同的方法来估计 MemTrax 记忆测试的截止值以检测 MCI。 这些方法表明，对于结果速度和正确性，分数分别低于 0.87 – 91 秒的范围-1 85 – 90% 表明得分低于其中一个范围的人更有可能患有 MCI。 “成本价值分析”将表明在什么时候应建议个人咨询医生进行更全面的测试以筛查 MCI [8-35]。
在本研究中，发现 MoCA 测量的领域“命名”、“语言”和“抽象”与 MemTrax 结果之一具有最高的相关性，尽管相关性从弱到中等。 这与预期相反，因为之前的研究表明， 小型精神状态考试 使用项目反应理论，“记忆/延迟回忆”和“定向”领域对早期 AD 最敏感 [12]。 在这个很 早期 在认知功能障碍方面，似乎 MoCA 的命名、语言和抽象方面的细微损伤指标对 MCI 比记忆和定向测量更敏感，这与 MoCA [36] 的项目反应理论分析中的先前发现一致。 此外， 识别速度的 MemTrax 测量似乎反映了识别记忆之前的这种早期损伤 以 MTX 衡量（具有显着的上限效应）。 这个星座 影响表明导致 MCI 的病理学的复杂方面反映了早期大脑 这些变化很难用简单的神经认知方法概念化，实际上可能反映了潜在神经病理学的进展 [37]。
本研究的重点是样本量（n = 82）足以检测这个相对较老的人群中 MoCA 和 MTX 之间的相关性。 此外，还对所有受试者进行了模拟测试，让不习惯电脑的老年人有机会适应测试环境和设备。 与 MoCA 相比，受试者表示 MemTrax 做起来更有趣，而 MoCA 感觉更像是一场考试。 受试者的年龄和他们的社区独立性将分析的重点限制在这一选择的相对高功能个体的群体中，但这一群体是最难识别障碍的群体之一。
值得注意的是，尽管 MoCA 被认为是标准筛查测试，但它只是一种指示可能存在 MCI 的测试，而不是诊断工具或认知功能障碍的绝对测量。 因此，相应地，MoCA 和 MTX 的比较是相对的，两者都可能在 MCI 识别中捕获了独立方差。 因此，文献中的一个重要问题是努力定义 MoCA 的有用性 [38]、其验证 [39]、规范评分的建立 [40]、与其他简短认知评估的比较 [41-45] ，及其作为 MCI [46] 筛选工具的效用（由 Carson 等人审查，2017 [28]），以及电子版本的适用性 [47]。 此类分析涉及敏感性和特异性检查，通常使用 ROC 分析和“曲线下面积”的测量，以及“诊断”截止值的建议。 然而，由于没有任何方法可以绝对确定个体在轻度损伤连续体中的位置，以及潜在的巨大变异性 大脑功能 造成这种损害的原因是，所有此类工具只能提供概率估计。 提供不同措施之间的相关性仅表明正确解决了潜在条件，但无法用这种方法精确定义真实的生物学状态。 虽然更高层次的分析在临床环境中可能具有实际意义，但建立这种效用需要额外考虑四个因素：人群中疾病的流行程度； 测试成本、假阳性结果的成本以及真阳性诊断的物质利益 [8, 35]。
一个主要的 评估 AD 及其相关认知障碍的部分问题是没有真正的 “阶段”[48]，而是一个时间连续的进展 [8]。 将“正常”与 MCI 区分开来实际上比将这两种情况与轻度区分开来要困难得多 痴呆相关 与 AD [50, 51]。 使用“现代测试理论”的概念，问题变成了在给定特定测试分数的情况下，确定个人最有可能处于特定置信区间范围内的连续体中的哪个位置。 为了做出这样的决定，需要比大多数简短的认知测试提供的更精确的评估，但如 MTX 提供的那样。 通过计算机化测试提高精度和消除观察者偏差是一个有前途的方向。 此外，诸如 MemTrax 之类的计算机化测试提供了无限数量的可比测试的可能性，从而大大减少了减值估计的方差。 此外，原则上，计算机化测试可以测试许多受 AD 影响的内存相关领域。 这项研究没有将 MTX 与已经创建的众多其他计算机化测试进行比较（见介绍），但目前可用的测试都没有使用 CRT 提供的强大方法。 计算机化考试的进一步发展是需要进一步关注和支持的一个重要领域。 最后， 训练效果 可以考虑到分析中。
目前，计算机化的在线测试还不是一种既定的方法 痴呆症筛查，评估认知障碍，或做出任何临床诊断。 然而，这种方法的力量和潜力，特别是使用 CRT 来评估情景（短期）记忆，是巨大的，并且可能在未来的认知评估应用中至关重要，包括 痴呆筛查 和评估、术后混乱监测、决策心理能力的建立、检测脑震荡后的缺陷以及估计驾驶安全的潜在损害。 在这项研究中，表明 MemTrax 可以捕获很大一部分认知障碍的方差。 此外，为 MTX 变量提供了截止值，该值等于 MCI 的 MoCA 截止分数。 对于未来的研究，建议在更大、更明确定义的人群中进行调查，以将 MemTrax 确立为 MCI 的筛查工具。 此类人群应包括临床样本，其中可以尽可能准确地定义诊断问题，并且可以随时间使用 MTX 和其他认知测试跟踪受试者。 此类分析可以确定与正常衰老和各种病理状况相关的认知衰退轨迹的变化。 随着计算机化测试和注册的发展，更多关于水平的信息 健康将变得可用，并且无疑会导致医疗保健的巨大改善 并希望采取方法来预防 AD 等情况。
致谢
我们要感谢 Anne van der Heijden、Hanneke Rasing、Esther Sinnema 和 Melinda Lodders 在本研究中所做的工作。 此外，我们要感谢 MemTrax, LLC 提供免费的完整版 MemTrax 测试。 这项工作是一项研究计划的一部分，该计划由荷兰弗里斯兰省 (01120657)、荷兰和 Alfasigma Nederland BV 资助（直接资助赠款号 01120657）。 发布时间：12 年 2019 月 XNUMX 日
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关键词：阿尔茨海默病，连续执行任务，痴呆，老年人，记忆力，轻度认知障碍，筛查