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Artigo de método

Uma abordagem de aprendizado de máquina para projetar uma triagem seletiva eficiente de comprometimento cognitivo leve

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DOI:

10.3791/59649

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11 de janeiro de 2020

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Neste artigo

Resumo

Esta metodologia produz árvores de decisão que têm como alvo grupos populacionais mais propensos a sofrer de comprometimento cognitivo leve e são úteis para o rastreamento seletivo econômico da doença.

Resumo

O comprometimento cognitivo leve (IMc) é o primeiro sinal de demência entre populações idosas e sua detecção precoce é crucial em nossas sociedades de envelhecimento. Os testes comuns de MCI são demorados de tal forma que a triagem maciça indiscriminada não seria rentável. Aqui, descrevemos um protocolo que usa técnicas de aprendizado de máquina para selecionar rapidamente os candidatos para uma triagem adicional por meio de um teste mci baseado em perguntas. Isso minimiza o número de recursos necessários para o rastreamento, pois apenas os pacientes potencialmente positivos para MCI são testados ainda mais.

Esta metodologia foi aplicada em um estudo inicial da pesquisa do MCI que deu forma ao ponto de partida para o projeto de uma árvore seletiva da decisão da seleção. O estudo inicial coletou muitas variáveis demográficas e de estilo de vida, bem como detalhes sobre medicamentos para pacientes. O Questionário de Estado Mental Portátil Curto (SPMSQ) e o Mini-Exame do Estado Mental (MINE) foram utilizados para detectar possíveis casos de MCI. Finalmente, usamos esse método para projetar um processo eficiente para classificar indivíduos em risco de MCI. Este trabalho também fornece insights sobre fatores relacionados ao estilo de vida associados ao MCI que poderiam ser aproveitados na prevenção e detecção precoce de MCI entre populações idosas.

Introdução

O envelhecimento populacional está aumentando a prevalência de doenças crônicas e degenerativas, especialmente as demências degenerativas, que deverão afetar mais de 131 milhões de pessoas em todo o mundo até 20501. Entre todas as demências degenerativas, a doença de Alzheimer (DA) é a mais comum com uma prevalência global na Europa de 6,88%2. Devido à independência cada vez maior dos pacientes com DA, esse grupo deve começar a receber apoio assim que a DA começar a se manifestar. Portanto, a detecção precoce de sinais prodrômicos de DA, como comprometimento cognitivo leve (IMc), é essencial.

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Protocolo

A metodologia aplicada neste estudo foi publicada anteriormente5 em trabalhos realizados na Universidade CEU Cardenal Herrera, juntamente com farmácias comunitárias na região de Valência (Espanha) associadas à Sociedade Espanhola de Família e Farmácia Comunitária (SEFAC). Este presente estudo foi revisado e aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidad CEU Cardenal Herrera (aprovação não. CEI11/001) em março de 2011. Todos os indivíduos envolvidos no estudo deram o seu consentimento informado por escrito para participar de acordo com a Declaração de Helsínquia.

1. Seleção de fatores associados ao comprometim....

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Resultados

As farmácias participantes coletaram dados de 728 usuários e coletaram variáveis demográficas além dos medicamentos prescritos aos participantes. Uma regressão logística univariada foi realizada para todas as variáveis34; os gráficos de barras de erro mostrados na Figura 3 e na Figura 4 são representações gráficas convenientes do intervalo de confiança da relação de probabilidades (para variáveis qualitati.......

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Discussão

Após a busca de termos associados ao MCI em estudos Cochrane no banco de dados pubmed, foi criado um questionário específico para este estudo que utilizou as variáveis mais evidentes com associação comprovada com a MCI. Fatores demográficos, de estilo de vida e sociais, bem como a farmacoterapia do paciente e algumas patologias relevantes também foram registrados. Além disso, os testes SPMSQ e MMSE MCI também foram selecionados. É importante ressaltar que o SPMSQ não foi afetado pelo nível de escolaridade dos participant.......

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Divulgações

Os autores não têm nada a divulgar.

Agradecimentos

Este trabalho foi possível graças ao apoio da Fundação Know Alzheimer e pela ajuda do serviço de produção multimídia da Universidad CEU Cardenal Herrera, especialmente Enrique Giner. Gostaríamos de reconhecer o trabalho de todas as farmácias participantes (SEFAC), e os médicos colaboradores da Sociedade de Médicos da Atenção Primária (SEMERGEN) e Sociedade de Neurologia (SVN) que ajudaram com os diagnósticos de MCI, especialmente Vicente Gassull, Rafael Sánchez e Jordi Pérez. Por fim, agradecemos a todos aqueles que concordaram em participar deste estudo.

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Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
caretMax KuhnR pacote
rpartTerry Therneau, Beth Atkinson, Brian RipleyR pacote
SPMSQ em espanholFarmaceuticoscomunitarios.orghttp://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO1.pdf
SPMSQ em inglêsgeriatrics.stanford.eduhttps://geriatrics.stanford.edu/culturemed/overview/assessment/assessment_toolkit/spmsq.html
MMSE em espanholFarmaceuticoscomunitarios.orghttp://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO2.pdf
MMSE em inglêsoxfordmedicaleducation.comhttp://www.oxfordmedicaleducation.com/ geriatria/mini-exame-de-estado-mental-mmse/

Referências

  1. 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).
  2. Niu, H., Álvarez-Álvarez, I., Guillén-Grima, F., Aguinaga-Ontoso, I. Prevalence and incidence of Alzheimer's disease....

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