该方法可生成决策树，用于识别更易患轻度认知障碍的人群，有助于对该疾病的低成本选择性筛查。
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摘要
摘要
轻度认知障碍（MCI）是老年人群中痴呆症的早期征兆，其早期检测在老龄化社会中至关重要。常用的MCI检测方法耗时较长，因此无差别地进行大规模筛查不具备成本效益。本文介绍了一种利用机器学习技术快速筛选需进一步接受基于问卷的MCI检测的候选者的方法。该方法通过仅对可能呈MCI阳性的患者进行进一步检测，最大限度地减少了筛查所需的资源。
该方法学应用于一项初步的轻度认知障碍（MCI）研究，该研究为设计选择性筛查决策树奠定了基础。初步研究收集了大量人口统计学和生活方式变量，以及患者用药的详细信息。 简易便携式精神状态问卷 （SPMSQ）和 简易精神状态检查 采用简易精神状态检查量表（MMSE）以识别轻度认知障碍（MCI）的可能病例。最终，我们利用该方法设计了一种高效分类MCI高风险个体的流程。本研究还揭示了与MCI相关的生活方式因素，这些因素可被用于老年人群中MCI的预防与早期检测。
引言
人口老龄化正在增加慢性病和退行性疾病的发生率，尤其是退行性痴呆症，预计到2050年全球将有超过1.31亿人受到影响1。在所有退行性痴呆症中，阿尔茨海默病（AD）最为常见，在欧洲的总体患病率为6.88%2。由于AD患者的生活自理能力持续下降，这一群体应在AD症状初现时即开始获得支持。因此，早期发现AD的前驱症状（如轻度认知障碍（MCI））至关重要。
轻度认知障碍（MCI）被定义为介于正常衰老与痴呆所致严重认知衰退之间的一种中间认知功能下降阶段3。根据Petersen等人4的估计，65至69岁人群中MCI的患病率为8.4%，而在80岁以上人群中则高达25.2%。MCI患者在执行低级认知技能（尤其是与记忆和语言相关的技能）时表现出超出正常预期的困难，但尚不足以干扰日常生活活动。
筛查并不等同于诊断；轻度认知障碍（MCI）的诊断始终是一项临床任务，而筛查方法仅能提示患者患有该病理状况的可能性较高，存在合理的MCI疑虑，需通过临床评估加以确认。因此，初级卫生保健人员（如医生、药师、护士等）可受益于简便筛查方法（简短的认知测试）的可用性，这些方法可在数分钟内完成。理想情况下，这些方法应能客观识别出MCI高风险患者，以便后续由全科或专科医生进行临....
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方案
本研究采用的方法此前已在瓦伦西亚地区（西班牙）与西班牙家庭与社区药学学会（SEFAC）相关的社区药店开展的研究中发表5，该研究由CEU红衣主教贝拉大学完成。本研究于2011年3月经CEU红衣主教贝拉大学研究伦理委员会审查并批准（批准号：CEI11/001）。所有参与本研究的个体均按照《赫尔辛基宣言》的要求签署了书面知情同意书。
1. 与轻度认知障碍相关的因素选择
- 检索与轻度认知障碍（MCI）相关的术语，用于筛选Cochrane系统综述（例如：认知障碍、痴呆、风险因素等）。
- 检索在PubMed数据库中已有部分证据表明与认知衰退或痴呆相关的术语；这些术语包括人口学因素（性别、年龄、教育水平和经济状况）、社会因素（认知活动和社会活动）、慢性疾病（胆固醇、抑郁、高血压、糖尿病和肥胖）以及生活方式行为（饮酒、吸烟习惯、饮食、体力活动和睡眠时长）。
- 计算定性变量的比值比或定量变量的Cohen's d效应量15。选择对认知衰退或痴呆具有较大效应量的变量，用于设计问卷。
2. 问卷设计
- 根据 Nardi 提供的指南设计问卷，以收集所选变量的相关信息16。例如，Climent 等人
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结果
参与的药房收集了728名用户的数据，除参与者所开具的药物外，还收集了人口统计学变量。对所有变量进行了单变量逻辑回归分析34；图3和图4所示的误差条形图直观地展示了比值比的置信区间（针对定性变量）以及逻辑回归系数的置信区间（针对定量变量）。选取了p值超过0.01的变量（性别、年龄、教育水平、阅读习惯、睡眠时间、抑郁症状和记忆主诉），并用于构建基于决策树的白箱模型。该决策树以包含583名个体的训练数据集作为输入生成，并通过由145名参与者组成的测试数据集进行验证。
使用 R 语言中的 caret33 软件包后，所得到的分类回归树根据个体在树中的最终节点（如图5所示）及.......
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讨论
在 PubMed 数据库的 Cochrane 研究中检索与轻度认知障碍（MCI）相关的术语后，本研究设计了一份特定问卷，采用与 MCI 具有明确关联且已证实的最显著变量。同时记录了人口统计学、生活方式和社会因素，以及患者的药物治疗情况和一些相关病理状况。此外，还选用了 SPMSQ 和 MMSE MCI 检测工具。值得注意的是，SPMSQ 不受参与者教育水平的影响。药剂师接受了本研究的实施培训，并通过发送告知信函确保与初级和专科医疗保健机构的沟通。如果这些测试提示存在轻度认知障碍（MCI）的可能，仅由专科医疗保健提供者做出最终诊断。
综上所述，本研究在一种患病率较低的人群（17%）中对轻度认知障碍（MCI）进行了筛查。我们设计了一套用于机器学习技术的筛选标准，使被选中用户中MCI阳性比例提高至30%以上。因此，这些工具有助于提高筛查效率，并显著降低由决策树所选定人群组进行大规模筛查的成本。
该方法的一个局限性是，随着人群的变化，决策树在此特定队列中可能会失效，因此可能需要定期更新。例如，该人群中的许多个体为文盲，但未来65岁以上.......
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
本研究得益于Know Alzheimer基金会的支持，以及CEU圣佩德罗·德·阿尔坎塔拉大学多媒体制作服务部门的帮助，特别是恩里克·希内尔（Enrique Giner）。我们谨向所有参与药房（SEFAC）的工作表示感谢，并向初级保健医师协会（SEMERGEN）和神经病学协会（SVN）的协作医生致以谢意，他们在轻度认知障碍（MCI）的诊断中提供了协助，特别是维森特·加苏尔（Vicente Gassull）、拉斐尔·桑切斯（Rafael Sánchez）和霍尔迪·佩雷斯（Jordi Pérez）。最后，我们感谢所有同意参与本研究的人员。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| caret | Max Kuhn | R 程序包 | |
| rpart | Terry Therneau, Beth Atkinson, Brian Ripley | R 程序包 | |
| 西班牙语版 SPMSQ | Farmaceuticoscomunitarios.org | http://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO1.pdf | |
| 英语版 SPMSQ | geriatrics.stanford.edu | https://geriatrics.stanford.edu/culturemed/overview/assessment/assessment_toolkit/spmsq.html | |
| 西班牙语版 MMSE | Farmaceuticoscomunitarios.org | http://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO2.pdf | |
| 英语版 MMSE | oxfordmedicaleducation.com | http://www.oxfordmedicaleducation.com/geriatrics/mini-mental-state-examination-mmse/ |
参考文献
- Prince, M., Comas-Herrera, A., Knapp, M., Guerchet, M., Karagiannidou, M. World Alzheimer report 2016: improving healthcare for people living with dementia: coverage, quality and costs now and in the future. , Alzheimer's Disease International (ADI). https://scholar.google.com/scholar.bib?q=info:mEGpcpLHEIMJ:scholar.google.com (2016).
- Niu, H., Álvarez-Álvarez, I., Guillén-Grima, F., Aguinaga-Ontoso, I. Prevalence and incidence of Alzheimer's disease....
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