在社区环境中开发和验证运动认知风险综合征查工具

科学领域:

• 老年学与认知科学
• 预防痴呆症的研究
• 公共卫生查

背景情况:

• 运动认知风险综合症 (MCR) 表示痴呆症的超早期阶段,强调对可访问的查工具的急需.
• 早期发现MCR对于及时干预和预防痴呆症的策略至关重要.
• 现有的查方法可能缺乏广泛社区使用所需的敏感性或可访问性.

研究的目的:

• 开发和验证一种新的运动认知风险综合征查工具.
• 将新工具的有效性与已有的MCR识别方法进行比较.
• 通过创新的技术解决方案提高痴呆风险的早期发现.

主要方法:

• 一项涉及50岁以上的1189名中国参与者的横截面研究进行.
• 该队列分为培训 (70%) 和测试 (30%) 组,用于模型开发和验证.
• 使用物流回归 (LR) 和决策树 (DT) 模型,使用曲线下的面积 (AUC) 评估性能.

主要成果:

• 患有MCR的发生率为13. 12%.
• 两种LR和DT模型都显示出强大的预测性能 (AUC在0. 821到0. 859之间).
• 确定了七个可修改的风险因素,包括对社会参与,体力活动和精神健康的新见解.

结论:

• 一个集成LR和DT模型的交互式网络接口有效地识别MCR.
• 建议采用决策树模型,因为它在临床环境中简单易用.
• 该工具支持社区护士和临床医生有效地对MCR进行选,帮助预防痴呆症.