Denne metode producerer beslutningstræer, der målretter befolkningsgrupper mere tilbøjelige til at lide af mild kognitiv svækkelse og er nyttige for omkostningseffektiv selektiv screening af sygdommen.
Mild kognitiv svækkelse (MCI) er det første tegn på demens blandt ældre populationer og dens tidlige opdagelse er afgørende i vores aldrende samfund. Fælles MCI-tests er tidskrævende, så vilkårlig massiv screening ikke vil være omkostningseffektiv. Her beskriver vi en protokol, der bruger maskinlæringsteknikker til hurtigt at udvælge kandidater til yderligere screening via en spørgsmåls baseret MCI-test. Dette minimerer antallet af ressourcer, der kræves til screening, fordi kun patienter, der potentielt er MCI-positive, testes yderligere.
Denne metode blev anvendt i et indledende MCI-forskningsstudie, der dannede udgangspunkt for udformningen af et selektivt Screenings beslutningstræ. Den indledende undersøgelse indsamlede mange demografiske og livsstils variabler samt detaljer om patient medicin. Den korte Trans Portable mental status spørgeskema (spmsq) og Mini-mental State eksamen (MMSE) blev brugt til at afsløre mulige tilfælde af MCI. Endelig brugte vi denne metode til at designe en effektiv proces til klassificering af personer med risiko for MCI. Dette arbejde giver også indsigt i livsstilsrelaterede faktorer forbundet med MCI, der kan udnyttes til forebyggelse og tidlig påvisning af MCI blandt ældre populationer.
Befolkningens aldring er stigende forekomsten af kroniske og degenerative sygdomme, især degenerative demens, som forventes at påvirke mere end 131.000.000 mennesker på verdensplan af 20501. Blandt alle de degenerative demenssygdomme, Alzheimers sygdom (AD) er den mest almindeligt med en samlet udbredelse i Europa af 6,88%2. På grund af den stadigt faldende uafhængighed af AD patienter, bør denne gruppe begynde at modtage støtte, så snart ANNONCEN begynder at manifestere. Derfor er tidlig påvisning af prodromale tegn på AD, såsom mild kognitiv svækkelse (MCI), afgørende.
MCI er defineret som en mellemliggende kognitiv tilbagegang fase svarende til normal aldring og svær forværring på grund af demens3. Ifølge skøn af Petersen et al.4er forekomsten af MCI 8,4% blandt personer i alderen 65-69 år og når 25,2% for patienter over 80 år. MCI resulterer i, at personer oplever flere vanskeligheder end forventet i udførelsen af lav-niveau kognitive færdigheder, især dem relateret til hukommelse og sprog, men ikke forstyrrer aktiviteterne i dagligdagen.
Screening er ikke synonymt med diagnose; diagnosen MCI vil altid være en klinisk opgave, hvorimod screeningsmetoder kun kan informere os om, at en patient har en højere sandsynlighed for at lide af denne patologi, og at der er en velbegrundet mistanke om MCI, som bør bekræftes klinisk. Derfor, primære sundhedspersonale (læger, farmaceuter, sygeplejersker, etc.) kunne drage fordel af tilgængeligheden af simple screeningsmetoder (korte kognitive tests), der kan anvendes i minutter. Ideelt set ville disse objektivt identificere patienter med en høj sandsynlighed for at lide en MCI, så de derefter kan blive klinisk testet af almindelige eller specialiserede læger.
Da den tidlige påvisning af MCI bliver en væsentlig opgave i forbindelse med folkesundheden, har dette arbejde til formål at identificere, hvilke karakteristika der er nyttige for den målrettede identificering af MCI i screeningstest af ældre populationer. Disse grupper vil derefter blive mere grundigt testet for MCI i test, der administreres af primære behandlere. Denne metode giver et beslutningstræ med de relevante algoritmer til at identificere de befolkningsgrupper, der skal målrettes mod.
Blandt disse karakteristika, alder er en af de mest konsekvente faktorer i forbindelse med udviklingen af denne patologi. Andre relevante karakteristika er relateret til demografi eller Lifestyle5. Blandt sidstnævnte, nogle undersøgelser har identificeret varigheden af dagtimerne eller Nighttime søvn som en risikofaktor, der kan føre til diagnosticering af MCI5,6,7,8,9. Den langvarige indtagelse af medicin såsom benzodiazepiner, forbruges af en anslået 20%-25% af ældre voksne10,11, kan også påvirke søvntimer og udviklingen af MCI12,13. Faktisk, langvarige behandlinger for kroniske sygdomme kan være vigtige funktioner nyttige i præ-udvælgelse af personer med en høj risiko for at lide af MCI.
Her har vi udviklet data baserede modeller, der bruger automatiske lærings algoritmer, et beslutningstræ og et prædiktivt værktøj til at øge effektiviteten af metodologien til påvisning af MCI ved at diskriminere, hvilke karakteristika der spiller en vigtig rolle i de tidlige påvisning af MCI. Det resulterende beslutningstræ præsenteret her blev fremstillet ved hjælp af en specifik kohorte af spanske patienter, der bruger Fællesskabs apoteker. Denne metode vil imidlertid også være nyttig blandt andre populationer med forskellige karakteristika.
Dette arbejde blev afsluttet i samarbejde med primær sundhedspleje og specialiserede læger. Fællesskabets apoteker var ideelle til afprøvning af denne algoritme, fordi de er tæt på patienter, har lange åbningstider, og er ofte besøgt og konsulteret. Degenerative demenssygdomme er komplekse forhold, som ikke altid er godt forstået af de primære udbydere af sundhedsydelser14. Derfor vil at blive involveret i processen øge bevidstheden om mennesker, der lider af MCI og demenssygdomme.
Efter at have søgt efter termer forbundet med MCI i Cochrane Studies i PubMed-databasen, blev der oprettet et specifikt spørgeskema til denne undersøgelse, der brugte de mest tydelige variabler med en dokumenteret tilknytning til MCI. Demografiske, livsstils-og sociale faktorer samt patientens Farmakoterapi og nogle relevante patologier blev også registreret. Desuden blev SPMSQ-og MMSE MCI-testene også valgt. Det er vigtigt, at SPMSQ ikke blev påvirket af deltagernes skoleniveau. Farmaceuter blev uddannet til at ad…
The authors have nothing to disclose.
Dette arbejde blev muliggjort af støtte fra know Alzheimerfonden og hjælp fra multimedie produktions tjenesten på Universidad CEU Cardenal Herrera, især Enrique Giner. Vi vil gerne anerkende det arbejde, som alle de deltagende apoteker (SEFAC), og de samarbejdende læger fra samfundet af Primary Care læger (SEMERGEN) og Neurology Society (SVN), der hjalp med MCI diagnoser, især Vicente Gassull, Rafael Sánchez, og Jordi Pérez. Endelig takker vi alle, der har indvilliget i at deltage i denne undersøgelse.
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/ |