臨床的特徴

科学分野:

• 神経科学
• 老年医学
• 公衆衛生

背景:

• 認知スクリーニングツールは、認知障害の信頼性の高い検出を目指しています。
• 黒人アメリカ人（BA）およびヒスパニック/ラテン系（H/L）成人は、人口統計学的要因や健康の社会的決定要因（SSDoH）により、これらのツールで低いスコアを示すことがよくあります。
• この研究では、誤分類の要因を理解するために、多様で認知的に正常な成人におけるモンタール認知評価（MoCA）のパフォーマンスを調査しました。

研究 の 目的:

• 人種・民族的に多様な、認知的に正常な成人におけるMoCAのパフォーマンスを特徴づけること。
• 認知障害の誤分類につながる可能性のある社会人口統計学的および生物学的要因を特定すること。
• BAおよびH/Lサブグループの調整済みMoCAカットオフの影響を評価すること。

主な方法:

• 認知的に正常なBAおよびH/Lの参加者105名が神経学的評価、神経心理学的検査、および神経画像（MRI、アミロイドおよびタウPET）を受けました。
• 人口統計学的に調整されたMoCAカットオフが適用されました：BAは≤22、H/Lは≤24。
• 階層的ロジスティック回帰により、年齢、教育、地域剥奪指数（ADI）、およびアミロイド負荷を含む、低いMoCAスコアの予測因子が分析されました。

主要な成果:

• H/L参加者の40％およびBA参加者の17％が、人口統計学的に調整されたMoCAカットオフを下回りました。
• H/Lの場合、年齢、教育、ADI、およびアミロイド負荷が低いMoCAスコアを最もよく予測しました（R²=0.43）。
• BAの場合、年齢、教育、およびADIが主な予測因子でした（R²=0.47）。教育は有意性に近づきました。

結論:

• 調整されたカットオフを使用しても、社会人口統計学的要因は認知的に正常な個人のMoCAパフォーマンスに引き続き影響を与えます。
• これらの要因は、BA/AAおよびWH/Lの参加者に異なる影響を与えます。
• 臨床および研究現場では、多様な集団における認知障害の過剰診断を避けるために、これらの要因を慎重に考慮する必要があります。