将PASAT3得分转换为SDMT得分,用于多发性硬化症患者的认知研究

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 临床神经学 临床神经学
• 心理测量 心理测量 心理测量

背景情况:

• 认知障碍显著影响多发性硬化症 (PwMS) 患者的生活质量.
• 定期的认知查是PwMS的标准护理.
• 最近从节奏听力序列加法测试 (PASAT3) 转向符号数字模式测试 (SDMT) 的转变使纵向研究变得复杂.

研究的目的:

• 开发一种可靠的算法,将PASAT3分数转换为SDMT分数.
• 为了在PwMS中促进一致的长期认知数据分析.
• 调查人口统计学对认知测试表现的影响.

主要方法:

• 追溯分析来自459名PwMS和147名健康对照 (HC) 的并发PASAT3和SDMT分数.
• 开发和验证12个线性 (混合) 模型,包括年龄,性别和教育.
• 在完整的数据集上改进表现最好的模型,以创建转换公式.

主要成果:

• 最终的模型显示了PASAT3得分,患者/对照组,年龄和教育对SDMT得分的显著影响.
• 在PASAT3得分和年龄之间,以及在性别和患者/对照组之间确定了关键相互作用.
• 预测的SDMT得分与观察到的得分有很强的显著相关性 (R = 0.77,p<0.001) 并得到了良好的校准.

结论:

• 一个经过验证的公式可以将PASAT3转换为SDMT分数,并考虑人口统计和测试绩效相互作用.
• 这种方法弥合了PwMS认知评估中的方法差距.
• 这项研究提供了关于人口因素如何影响PwMS认知表现的宝贵见解.