估计使用DCT时钟在非洲裔美国人群中痴呆风险

科学领域:

• 神经学 神经学
• 老年学是一门学科.
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 阿尔茨海默病和相关痴呆症 (ADRD) 的患病率正在上升,不成比例地影响非裔美国人.
• 现有的认知查工具往往缺乏早期和独立风险识别的敏感性.
• 在DCTclock,一个AI驱动的时钟绘图测试的适应,显示承诺估计痴呆风险.

研究的目的:

• 为了评估DCTclock在预测未来痴呆症转化中的有效性,在一个非裔美国人队列.
• 评估DCTclock在识别患有阿尔茨海默病 (AD) 病理风险的个体方面的表现.

主要方法:

• 来自拉什阿尔茨海默病研究中心少数群体衰老研究研究 (MARS) 和非洲裔美国人临床核心 (AACORE) 的646名非洲裔美国人的回顾性分析.
• 评估基线DCT时钟得分和与随后的痴呆症诊断的相关性.
• 统计分析以确定DCT时钟分数与5年痴呆风险之间的关联.

主要成果:

• 在参与者中观察到显著较低的基线DCTclock得分,这些参与者在三年内发展为痴呆症.
• 与75-100分的参与者相比,DCT时钟分数低于60的参与者在五年内患上痴呆症的可能性显著更高 (16.4%),相比于75-100分的参与者.
• DCTclock在估计研究的非洲裔美国人群中5年痴呆风险方面表现出有效性.

结论:

• DCT时钟是估计非洲裔美国人的5年痴呆风险的可行工具.
• 通过DCTclock提前发现痴呆风险增加,有助于及时规划和干预,可能改善认知健康结果.
• 使用DCTclock可以提高临床试验参与者选择,并降低查成本.