一个自动化的虚拟现实程序准确地诊断艾滋病毒相关的神经认知障碍在艾滋病毒感染的老年人

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 老年病的医生 老年病的医生
• 传染性疾病 传染性疾病

背景情况:

• 尽管在抗逆转录病毒治疗中,与艾滋病毒相关的神经认知障碍 (HAND) 在老年人中仍然存在.
• 由于其劳动密集性和需要专家进行神经心理测试,因此诊断HAND具有挑战性.
• 以前的研究表明了DETECT虚拟现实程序的可行性和准确性,用于评估艾滋病毒感染者 (PWH) 年轻人的认知能力.

研究的目的:

• 评估DETECT虚拟现实程序在识别老年PWH (≥60岁) 认知障碍方面的准确性.
• 评估DETECT性能与用于HAND诊断的传统神经心理测试结果之间的相关性.
• 确定DETECT作为可扩展的认知查工具对这一群体的实用性.

主要方法:

• 招募79名老年PWH (≥60岁) 接受抗逆转录病毒疗法,病毒载量无法检测.
• 使用弗拉斯卡蒂标准和全面的神经心理学电池评估HAND状态.
• 使用回归模型管理DETECT认知模块并分析其与HAND状态和全球缺陷评分 (GDS) 的关联.

主要成果:

• 在DETECT模块和神经心理学电池之间观察到显著的相关性 (r = 0.45,P < .001).
• 检测性能显著预测了HAND状态 (b = -0.79,P <.001) 和GDS损伤 (b = -0.83,P <.001).
• 在区分HAND状态 (AUC = 0.78) 和检测GDS损伤 (AUC = 0.85) 中,DETECT表现出高准确度.

结论:

• DETECT认知模块是一种新且有效的工具,用于识别老年PWH的认知障碍.
• 它的沉浸式和自我管理的性质使得DETECT成为一个有希望的,可扩展的认知查电池.
• 这种虚拟现实方法有可能改善老年人群中HANDS的诊断和管理.