应用和验证一种算法对认知表现早期损伤的分类
Yurun Cai1,2, Jennifer A Schrack1,3, Yuri Agrawal4
1Department of Epidemiology, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, USA.
Aging & mental health
|June 24, 2023
概括
在症状出现之前检测早期认知障碍 (ECI) 对痴呆症干预至关重要. 使用视觉空间或记忆测试缺陷的算法有效地预测了老年人未来的痴呆风险.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 老年学是一门学科.
- 认知心理学 认知心理学
背景情况:
- 痴呆病理有很长的临床前阶段,需要早期检测方法.
- 一旦痴呆症的临床症状显而易见,干预往往太晚了.
研究的目的:
- 为了比较两种算法对50岁及以上的成年人早期认知障碍 (ECI) 的分类.
- 评估这些ECI算法的并发和预测有效性,以对比轻度认知障碍 (MCI) 或痴呆症的诊断.
主要方法:
- 根据相对于年龄,性别,种族和特定教育水平的表现定义了两个ECI算法.
- 同时有效性是使用接收器运行特征 (ROC) 曲线分析来评估的.
- 预测有效性是使用Cox比例危险模型来评估的.
主要成果:
- 这两种ECI算法都显示了与MCI/痴呆症诊断的适度并发有效性.
- 基于卡片旋转或加利福尼亚口头学习测试 (CVLT) 立即回忆缺陷的算法是未来MCI/痴呆症的更强有力的预测因素.
- 这种预测算法在12.3年的随访中显示了3.53的危险比率.
结论:
- 视觉空间能力或记忆的损伤可以检测到在认知上正常的个体的临床前认知变化.
- 这些发现表明,有可能提前识别患痴呆风险较高的个体.
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