경도 인지 장애의 효율적인 선택적 스크리닝을 설계하는 기계 학습 접근 방식
Summary
이 방법론은 온화한 인식 손상 때문에 손해를 입기 위하여 인구 단을 표적으로 하고 질병의 비용 효과적인 선택적인 검열을 위해 유용하다 는 결정 나무를 생성합니다.
Abstract
경도 인지 장애 (MCI)는 노인 인구 중 치매의 첫 번째 징후이며 조기 발견은 우리의 노화 사회에서 결정적입니다. 일반적인 MCI 시험은 무차별적인 대규모 검열이 비용 효과적이지 않을 수 있도록 시간이 많이 걸립니다. 여기서는 기계 학습 기술을 사용하여 질문 기반 MCI 테스트를 통해 추가 심사를 위한 후보자를 신속하게 선택하는 프로토콜을 설명합니다. 이것은 잠재적으로 MCI 양성인 환자만 추가로 시험되기 때문에 검열을 위해 요구되는 자원의 수를 최소화합니다.
이 방법론은 선택적 선별 결정 트리의 설계를 위한 출발점을 형성한 초기 MCI 연구 연구에서 적용되었습니다. 초기 연구 결과는 환자 약물에 관하여 많은 인구 통계학 및 생활양식 변수 및 세부사항을 집합했습니다. 짧은 휴대용 정신 상태 설문지 (SPMSQ) 및 미니 정신 상태 검사 (MMSE) MCI의 가능한 경우를 감지 하는 데 사용 되었다. 마지막으로, 우리는 MCI의 위험에 개인을 분류하기위한 효율적인 프로세스를 설계하기 위해이 방법을 사용했다. 이 작품은 또한 노인 인구 중 MCI의 예방 및 조기 발견에 활용 될 수있는 MCI와 관련된 라이프 스타일 관련 요인에 대한 통찰력을 제공합니다.
Introduction
인구 고령화는 2050년까지 전 세계적으로 1억 3,100만 명 이상에게 영향을 미칠 것으로 예상되는 만성 및퇴행성 질환, 특히 퇴행성 치매의 유병률을 증가시키고 있다 1. 모든 퇴행성 치매 중에서, 알츠하이머병(AD)은 유럽에서 6.88%2의전반적인 유병률을 가진 가장 흔한 질환이다. AD 환자의 계속 감소하는 독립성 때문에, 이 단은 AD가 명시하기 시작하자마자 지원을 수신하기 시작해야 합니다. 따라서 경도 인지 장애(MCI)와 같은 AD의 프로드로말 징후를 조기에 발견하는 것이 필수적입니다.
MCI는 치매로 인한 정상적인 노화 및 심한 악화에 대응하는 중간 인지 기능 저하 단계로 정의된다3. Petersen 등4에의해 추정에 따르면, MCI의 보급은 65-69 세 사람들 중 8.4%이고 80 세 이상 사람들을 위해 25.2%에 도달합니다. MCI는 낮은 수준의 인지 능력, 특히 기억력과 언어와 관련된 능력을 실행하여 예상보다 더 많은 어려움을 겪고 있지만 일상 생활의 활동을 방해하지는 않습니다.
검열은 진단과 동의어가 아닙니다; MCI의 진단은 항상 임상 업무일 것이지만, 선별 방법은 환자가이 병리학으로 고통받을 확률이 높고 임상적으로 확인되어야하는 MCI의 잘 설립 된 의심이 있음을 알려줄 수 있습니다. 따라서, 1 차 적인 헬스케어 노동자 (닥터, 약사, 간호원 등)는 분에서 적용될 수 있는 간단한 검열 방법 (간단한 인식 시험)의 가용성에서 유익할 수 있었습니다. 이상적으로, 이들은 객관적으로 MCI를 겪기의 높은 확률을 가진 환자를 그 때 일반 또는 전문화한 의사에 의해 임상으로 시험될 수 있다 그래야 확인할 것입니다.
MCI의 조기 발견이 공중 위생의 맥락에서 필수적인 업무가 되고 있다는 것을 감안할 때, 이 일은 노인 인구의 선별 시험에서 MCI의 표적 식별에 유용한 특성을 확인하는 것을 목표로 했습니다. 이 단은 그 때 1 차적인 헬스케어 공급자에 의해 관리된 시험에서 MCI를 위해 더 철저하게 시험될 것입니다. 이 방법론은 대상집단 그룹을 식별하기 위한 적절한 알고리즘을 가진 의사 결정 트리를 제공합니다.
이러한 특성 중 나이는이 병리학의 발달과 관련된 가장 일관된 요인 중 하나입니다. 기타 관련 특성은 인구 통계학적 특성 또는 라이프스타일과 관련이있습니다 5. 후자 중, 일부 연구는 MCI의 진단으로 이어질 수있는 위험 요소로 주간 또는 야간 수면의 기간을 확인5,6,7,8,9. 벤조디아제핀과 같은 약물의 장기간 섭취는 노인10,11의약 20 %-25 %가 소비되며 수면 시간과 MCI12,13의발달에도 영향을 미칠 수 있습니다. 실제로, 만성 질환에 대한 장기간 치료는 MCI로 고통의 높은 위험을 가진 개인의 사전 선택에 유용한 중요한 기능이 될 수 있습니다.
여기서는 자동 학습 알고리즘, 의사 결정 트리 및 예측 도구를 사용하여 초기에 중요한 역할을 하는 특성을 차별하여 MCI 를 감지하는 방법론의 효율성을 높이는 데이터 기반 모델을 개발했습니다. MCI를 감지할 수 있습니다. 여기에 제시 된 결과 의사 결정 트리는 지역 사회 약국을 사용하여 스페인 환자의 특정 코호트를 사용하여 생산되었다. 그러나 이 방법은 특성이 다른 다른 채우기 에서도 유용합니다.
이 작품은 1 차적인 헬스케어 및 전문화한 닥터와 협력하여 완료되었습니다. 지역 사회 약국은 환자와 가깝고, 영업 시간이 길며, 자주 방문하고 상담하기 때문에이 알고리즘을 테스트하는 데 이상적입니다. 퇴행성 치매는 1차 의료제공자가 항상 잘 이해하지 못하는 복잡한상태이다(14). 따라서, 이 과정에 관여하게 되면 MCI와 치매로 고통받는 사람들의 인식을 높일 수 있습니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
PubMed 데이터베이스의 Cochrane 연구에서 MCI와 관련된 용어를 검색한 후 MCI와 의한 입증된 연관성을 가진 가장 분명한 변수를 사용한 이 연구를 위해 특정 설문지가 작성되었습니다. 인구 통계학적, 생활 양식 및 사회적인 요인, 뿐만 아니라 환자의 약리요법 및 몇몇 관련 병리도 기록되었습니다. 또한 SPMSQ 및 MMSE MCI 테스트도 선택되었습니다. 중요한 것은, SPMSQ는 참가자의 교육 수준에 영향을받지 않…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 작품은 알 알츠하이머 재단의 지원과 유니버시다드 CEU 카르데날 헤레라, 특히 엔리케 지너의 멀티미디어 제작 서비스의 도움에 의해 가능하게되었다. 우리는 MCI 진단을 도운 모든 참여 약국 (SEFAC) 및 일차 진료 의사 협회 (SEMERGEN) 및 신경학회 (SVN)의 협력 의사들의 작품을 인정하고 싶습니다, 특히 Vicente Gassull, 라파엘 산체스와 조르디 페레스. 마지막으로, 이 연구에 참여하기로 동의한 모든 분들께 감사드립니다.
Materials
| caret | Max Kuhn | R package | |
| rpart | Terry Therneau, Beth Atkinson, Brian Ripley | R package | |
| SPMSQ in Spanish | Farmaceuticoscomunitarios.org | http://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO1.pdf | |
| SPMSQ in English | geriatrics.stanford.edu | https://geriatrics.stanford.edu/culturemed/overview/assessment/assessment_toolkit/spmsq.html | |
| MMSE in Spanish | Farmaceuticoscomunitarios.org | http://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO2.pdf | |
| MMSE in English | oxfordmedicaleducation.com | http://www.oxfordmedicaleducation.com/geriatrics/mini-mental-state-examination-mmse/ |
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