Подход машинного обучения к разработке эффективного селективного скрининга мягких когнитивных нарушений
Summary
Эта методология производит деревья решений, которые ориентированы на группы населения, более склонные к страданиям от легких когнитивных нарушений и полезны для экономически эффективного селективного скрининга заболевания.
Abstract
Мягкие когнитивные нарушения (MCI) является первым признаком деменции среди пожилых людей и его раннее обнаружение имеет решающее значение в наших обществах старения. Общие тесты MCI отнимают много времени, так что неизбирательный массовый скрининг не будет экономически эффективным. Здесь мы описываем протокол, который использует методы машинного обучения для быстрого отбора кандидатов для дальнейшего отбора с помощью теста MCI на основе вопросов. Это сводит к минимуму количество ресурсов, необходимых для скрининга, потому что только пациенты, которые потенциально MCI положительные проходят тестирование дальше.
Эта методология была применена в первоначальном исследовании MCI, которое сформировало отправную точку для разработки селективного дерева решений скрининга. Первоначальное исследование собрало много демографических и переменных образа жизни, а также подробную информацию о лекарствах пациентов. Для выявления возможных случаев MCI использовались краткий портативный вопросник о психическом состоянии (СПбМТС) и Мини-Ментальный государственный экзамен (MMSE). Наконец, мы использовали этот метод для разработки эффективного процесса классификации лиц, подверженных риску MCI. Эта работа также дает представление о факторах, связанных с образом жизни, связанных с MCI, которые могут быть использованы в профилактике и раннем выявлении MCI среди пожилых людей.
Introduction
Старение населения увеличивает распространенность хронических и дегенеративных заболеваний, особенно дегенеративных деменций, которые, как ожидается, затронут более 131 миллиона человек во всем мире к 2050 году1. Среди всех дегенеративных деменций, болезнь Альцгеймера (AD) является наиболее распространенным с общей распространенностью в Европе 6,88%2. Из-за постоянно снижающейся независимости aD пациентов, эта группа должна начать получать поддержку, как только АД начинает проявляться. Таким образом, раннее выявление продромальных признаков АД, таких как умеренные когнитивные нарушения (MCI), имеет важное значение.
MCI определяется как промежуточная стадия когнитивного спада, соответствующая нормальному старению и сильному ухудшению из-за деменции3. По оценкам Petersen et al.4,распространенность MCI составляет 8,4% среди людей в возрасте 65-69 лет и достигает 25,2% для людей старше 80 лет. MCI приводит к тому, что люди испытывают больше трудностей, чем ожидалось, при выполнении когнитивных навыков низкого уровня, особенно связанных с памятью и языком, но не вмешиваются в повседневную жизнь.
Скрининг не является синонимом диагностики; диагноз MCI всегда будет клинической задачей, в то время как методы скрининга могут только сообщить нам, что пациент имеет более высокую вероятность страдания от этой патологии и что есть обоснованные подозрения MCI, которые должны быть подтверждены клинически. Таким образом, работники первичной медико-санитарной помощи (врачи, фармацевты, медсестры и т.д.) могли бы извлечь выгоду из наличия простых методов скрининга (краткие когнитивные тесты), которые могут быть применены в считанные минуты. В идеале, они будут объективно идентифицировать пациентов с высокой вероятностью страдания MCI, так что они могут быть клинически протестированы общими или специализированными врачами.
С учетом того, что раннее выявление МСИ становится важной задачей в контексте общественного здравоохранения, эта работа направлена на выявление характеристик, которые полезны при целенаправленной идентификации МКИ в скрининговых тестах пожилых людей. Затем эти группы будут более тщательно протестированы на MCI в тестах, проводимых поставщиками первичной медико-санитарной помощи. Эта методология предоставляет дереву решений соответствующие алгоритмы для определения групп населения для целевого.
Среди этих характеристик возраст является одним из наиболее последовательных факторов, связанных с развитием этой патологии. Другие соответствующие характеристики связаны с демографией или образом жизни5. Среди последних, некоторые исследования определили продолжительность дневного или ночного сна в качестве фактора риска, который может привести к диагностике MCI5,6,7,8,9. Длительное потребление таких препаратов, как бензодиазепины, потребляется примерно 20%-25% пожилых людей10,11, также может повлиять на часы сна и развитие MCI12,13. Действительно, длительное лечение хронических заболеваний может быть важным и полезным в предварительном отборе лиц с высоким риском заболевания MCI.
Здесь мы разработали модели на основе данных, которые используют автоматические алгоритмы обучения, дерево решений и прогностический инструмент для повышения эффективности методологии обнаружения MCI путем дискриминации, какие характеристики играют важную роль в начале обнаружение MCI. В результате дерево решений, представленных здесь был произведен с использованием конкретной когорты испанских пациентов с использованием общинных аптек. Однако этот метод был бы также полезен среди других групп населения с различными характеристиками.
Эта работа была завершена в сотрудничестве с первичной медико-санитарной помощи и специализированных врачей. Общественные аптеки были идеальными для тестирования этого алгоритма, потому что они близки к пациентам, имеют долгие часы работы, и часто посещаются и консультируются. Дегенеративное слабоумие являются сложными состояниями, которые не всегда хорошо понимают поставщики первичной медико-санитарной помощи14. Таким образом, участие в этом процессе будет повышать осведомленность людей, страдающих от MCI и слабоумия.
Protocol
Representative Results
Discussion
После поиска терминов, связанных с MCI в Кокрановских исследованиях в базе данных PubMed, для этого исследования был создан специальный вопросник, в котором использовались наиболее очевидные переменные с доказанной связью с MCI. Были также зарегистрированы демографические, и социальные фак…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Эта работа стала возможной благодаря поддержке Фонда «Знай Альцгеймер» и помощи мультимедийной службы производства в Университете CEU Cardenal Herrera, особенно Энрике Гинера. Мы хотели бы отметить работу всех участвующих аптек (SEFAC), а также сотрудничающих врачей из Общества врачей первичной медико-санитарной помощи (SEMERGEN) и Неврологического общества (SVN), которые помогли с диагнозами MCI, особенно Висенте Гассулл, Рафаэль Санчес и Хорди Перес. Наконец, мы благодарим всех тех, кто согласился принять участие в этом исследовании.
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/ |
References
- . World Alzheimer report 2016: improving healthcare for people living with dementia: coverage, quality and costs now and in the future Available from: https://scholar.google.com/scholar.bib?q=info:mEGpcpLHEIMJ:scholar.google.com (2016)
- Niu, H., Álvarez-Álvarez, I., Guillén-Grima, F., Aguinaga-Ontoso, I. Prevalence and incidence of Alzheimer’s disease in Europe: A meta-analysis. Neurología (English Edition). 32 (8), 523-532 (2017).
- Petersen, R. C., et al. Mild Cognitive Impairment: Clinical Characterization and Outcome. Archives of Neurology. 56 (3), 303 (1999).
- Petersen, R. C., et al. Practice guideline update summary: Mild cognitive impairment: Report of the Guideline Development, Dissemination, and Implementation Subcommittee of the American Academy of Neurology. Neurology. 90 (3), 126-135 (2018).
- Climent, M. T., Vilaplana, A. M., Arnedo, A., Vilar, J., Moreno-Royo, L. Life styles associated cognitive impairment. Study from the community pharmacy [Estilos de vida asociados a deterioro cognitivo. Estudio preliminar desde la farmacia comunitaria]. Revista de Investigacion Clinica. 65 (6), 500-509 (2013).
- Faubel, R., et al. Usual sleep duration and cognitive function in older adults in Spain. Journal of Sleep Research. 18 (4), 427-435 (2009).
- Benito-León, J., Louis, E. D., Bermejo-Pareja, F. Cognitive decline in short and long sleepers: A prospective population-based study (NEDICES). Journal of Psychiatric Research. 47 (12), 1998-2003 (2013).
- Ramos, A. R., et al. Association between Sleep Duration and the Mini-Mental Score: The Northern Manhattan Study. Journal of Clinical Sleep Medicine. 9 (7), 669 (2013).
- Gabelle, A., et al. Excessive Sleepiness and Longer Nighttime in Bed Increase the Risk of Cognitive Decline in Frail Elderly Subjects: The MAPT-Sleep Study. Frontiers in Aging Neuroscience. 9, 312 (2017).
- Fernández, M., et al. Prevalence of dementia in the elderly aged above 65 in a district in the Basque Country. Revista de Neurologia. 46 (2), 89-96 (2008).
- Velert Vila, J., et al. Suitability of the use of benzodiazepines prescribed by the pharmacist in the elderly. A doctor-pharmacist collaboration study. Atención Primaria. 44 (7), 402-410 (2012).
- Ranstam, J., et al. Impaired cognitive function in elderly men exposed to benzodiazepines or other anziolytics. The European Journal of Public Health. 7 (2), 149-152 (1997).
- Airagnes, G., Pelissolo, A., Lavallée, M., Flament, M., Limosin, F. Benzodiazepine Misuse in the Elderly: Risk Factors, Consequences, and Management. Current Psychiatry Reports. 18 (10), 89 (2016).
- Alacreu, M., et al. Importance of Increasing Modifiable Risk Factors Knowledge on Alzheimer’s Disease Among Community Pharmacists and General Practitioners in Spain. Frontiers in Pharmacology. 10, 860 (2019).
- Cohen, J. . Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. , (2013).
- Nardi, P. M. . Doing Survey Research: A Guide To Quantitative Methods. , (2018).
- Sabater Hernández, D., Silva Castro, M. M., Faus Dáder, M. J. . Método Dáder: guía de seguimiento farmacoterapéutico. , (2017).
- Pfeiffer, E. A Short Portable Mental Status Questionnaire for the Assessment of Organic Brain Deficit in Elderly Patients. Journal of the American Geriatrics Society. 23 (10), 433-441 (1975).
- Folstein, M. F., Folstein, S. E., McHugh, P. R. “Mini-mental state.” A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. Journal of Psychiatric Research. 12 (3), 189-198 (1975).
- Buschke, H., et al. Screening for dementia with the memory impairment screen. Neurology. 52 (2), 231-238 (1999).
- Verghese, J., et al. Picture-based memory impairment screen for dementia. Journal of the American Geriatrics Society. 60 (11), 2116-2120 (2012).
- Nasreddine, Z. S., et al. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: A Brief Screening Tool For Mild Cognitive Impairment. Journal of the American Geriatrics Society. 53 (4), 695-699 (2005).
- Kaya, D., et al. The Saint Louis University Mental Status Examination Is Better than the Mini-Mental State Examination to Determine the Cognitive Impairment in Turkish Elderly People. Journal of the American Medical Directors Association. 17 (4), e11-e15 (2016).
- O’Caoimh, R., et al. Comparison of the quick mild cognitive impairment (Qmci) screen and the SMMSE in screening for mild cognitive impairment. Age and Ageing. 41 (5), 624-629 (2012).
- Cullen, B., ONeill, B., Evans, J. J., Coen, R. F., Lawlor, B. A. A review of screening tests for cognitive impairment. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry. 78 (8), 790-799 (2007).
- Martínez de la Iglesia, J., et al. Adaptación y validación al castellano del cuestionario de Pfeiffer (SPMSQ) para detectar la existencia de deterioro cognitivo en personas mayores e 65 años. Medicina Clínica. 117 (4), 129-134 (2001).
- Blesa, R., et al. Clinical validity of the ‘mini-mental state’ for Spanish speaking communities. Neuropsychologia. 39 (11), 1150-1157 (2001).
- . pwr: Basic Functions for Power Analysis Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/pwr/index.html (2018)
- . rpart: Recursive Partitioning and Regression Trees Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/rpart (2018)
- . ATC/DDD Index Available from: https://www.whocc.no/atc_ddd_index (2018)
- Kuhn, M., Johnson, K. . Applied Predictive Modeling. 26, (2013).
- Kuhn, M. Building Predictive Models in R Using the caret Package. Journal of Statistical Software. 28 (5), 1-26 (2008).
- Climent, M. T., Pardo, J., Muñoz-Almaraz, F. J., Guerrero, M. D., Moreno, L. Decision Tree for Early Detection of Cognitive Impairment by Community Pharmacists. Frontiers in Pharmacology. 9, 1-12 (2018).
