优化移动认知评估可以减少给药时间,同时保持老年人查准确度

科学领域:

• 老年学是一门学科.
• 神经学 神经学
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 痴呆症患病率不断上升,需要对老年人提供高效的查工具.
• 目前的数字认知评估可能会漫长,导致参与者疲劳和减少坚持.
• 需要简短,准确和易于使用的认知障碍查方法.

研究的目的:

• 开发和验证一个简短的移动应用程序,认知障碍数字评估 (DACI),用于准确识别老年人认知障碍 (CI).
• 评估DACI的全长版本和紧版的诊断性能和完成时间.
• 评估DACI在改善查可访问性和减少参与者疲劳方面的潜力.

主要方法:

• 最初的验证涉及304名老年人完成全长DACI和纸和笔认知障碍查测试 (CIST).
• 机器学习 (CatBoost模型) 用于分析性能,随后选择功能以创建一个紧的DACI版本.
• 与297名参与者进行的第二次验证评估了紧型DACI的诊断准确性和时间效率.

主要成果:

• 最初的CatBoost模型实现了0.813的AUC和0.903的灵敏度,平均完成时间为321秒.
• 紧的DACI,利用两个基本的子测试,证明了改善的诊断性能 (AUC = 0.871) 显著减少完成时间91秒.
• DACI有效地识别了认知障碍的个体,测试时间最小.

结论:

• 简短的,基于移动的认知障碍数字评估 (DACI) 准确地识别了老年人的认知障碍.
• DACI的短时间和易用性可以减少疲劳,增强坚持,并提高认知查的可访问性.
• 该应用程序为快速,远程认知评估提供了一个有希望的工具,可能有助于早期发现和干预认知衰退.