Name: Uma abordagem de aprendizado de máquina para projetar uma triagem seletiva eficiente de comprometimento cognitivo leve (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-01-11T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 18 s
Description: Aprenda a projetar uma triagem seletiva eficiente para comprometimento cognitivo leve usando árvores de decisão baseadas em aprendizado de máquina. Este método reduz custos e melhora a detecção precoce em idosos.

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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.

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 comprometimento cognitivo leve
<ol><li>Procure termos relacionados ao MCI para uso no rastreamento cochrane revisões sistemáticas (por exemplo, comprometimento cognitivo, demência, fatores de risco, etc.).</li>
	<li>Procure termos para os quais há alguma evidência de uma relação com deterioração cognitiva ou demência publicada no banco de dados PubMed; estes incluem fatores demográficos (sexo, idade, nível de escolaridade e status econômico), fatores sociais (atividades cognitivas e sociais), patologias crônicas (colesterol, depressão, hipertensão, diabetes e obesidade) e comportamentos de estilo de vida (álcool consumo, hábito de fumar, dieta, atividade física e horas de sono).</li>
	<li>Calcule a relação de probabilidades para variáveis qualitativas ou o tamanho do efeito D de Cohen para variáveis quantitativas15. Selecione as variáveis com tamanhos maiores do efeito para a deterioração cognitiva ou a demência para o uso em elaborar um questionário.</li>
</ol>2. Design dos questionários
<ol><li>Projetar um questionário para coletar informações sobre as variáveis selecionadas, seguindo as diretrizes fornecidas por Nardi16. Por exemplo, as variáveis utilizadas no Climent et al.5 foram demográficas (idade, peso e altura [medidas com procedimentos padronizados utilizando escalas e stadiometros calibrados], sexo, nível de escolaridade e tipo de emprego), estilo de vida (exercício físico, leitura, tempo gasto dormindo durante a noite e durante o dia, quebra-cabeças, jogos, tempo de consumo de TV e consumo de tabaco e álcool) e patologias crônicas (hipertensão, hiperlipidemia e diabetes). Além disso, registra a presença ou ausência de depressão, que freqüentemente está associada à deterioração cognitiva.</li>
	<li>Projetar uma folha de acompanhamento farmacoterapia para relatar todos os medicamentos consumidos pelos participantes no momento da entrevista, como em Climent et al.5, que usou o método17 de Dader para projetar esta folha.</li>
</ol>3. Seleção de testes para triagem mci
<ol><li>Determine todos os testes usados para rastrear MCI que poderiam ser administrados por profissionais de saúde primários (por exemplo, farmacêuticos). Rejeite todos os testes que devem ser administrados por um especialista. Alguns dos testes que cumprem essas condições são o Questionário de Estado Mental Portátil Curto (SPMSQ)18, Mini Exame estadual mental (MSE)19,Tela de Comprometimento da Memória (MIS)20,Tela de Deficiência de Memória de Imagem (PMIS)21, Avaliação Cognitiva de Montreal (MoCA)22, Estado Mental da Universidade de Saint Louis (SLUMS)23, e Comprometimento Cognitivo Leve Rápido (Qmci)24. Uma revisão exaustiva de cada teste mci está disponível em Cullen et al.25.</li>
	<li>Busca por uma boa estimativa das sensibilidades e especificidades do teste na literatura científica.</li>
	<li>Estimar o tempo necessário para administrar esses testes para indivíduos saudáveis.</li>
	<li>Considere as características básicas do paciente necessárias para a conclusão desses testes. Por exemplo, um nível mínimo de escolaridade pode ser necessário porque muitos testes de MCI não são adequados para participantes analfabetos. Um conjunto de testes de triagem MCI geralmente é aplicado para aumentar a sensibilidade; no entanto, o número mínimo de testes deve ser rapidamente administrado pelos farmacêuticos se o rastreamento seletivo final for destinado a uma grande população. Climent et al.5 avaliaram o MCI usando os testes MMSE e SPMSQ, sendo este último adequado para o grande número de indivíduos que viveram a guerra civil espanhola que são analfabetos.<ol>
<li>Use uma variante do SPMSQ por Pfeiffer18 foi validado em espanhol por Martínez de la Iglesia26. Este teste tem uma pontuação máxima de 10 e o ponto de corte para estabelecer o comprometimento cognitivo é de 3 ou mais erros (4 ou mais para indivíduos analfabetos). Este teste leva entre 8 e 10 minutos para ser concluído.</li>
		<li>Use uma versão NORMACODERM do MMSE validada para falantes de espanhol por Blesa27, adaptando a versão original de Folstein19. Este teste de triagem tem uma pontuação máxima de 30 e é corrigido de acordo com os anos de escolaridade e idades dos pacientes. Os participantes que pontuam menos ou igual a 24 são considerados como casos de MCI. O MEE É uma medida da função cognitiva geral e inclui orientação ao tempo e ao local, linguagem escrita e falada, capacidade de atenção, cálculo e memória. Foi administrado a todos os participantes deste estudo porque é um teste muito curto que leva apenas cerca de 5 minutos para ser concluído.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Recrutamento sujeito
<ol><li>Encontre farmacêuticos dispostos a recrutar pessoas não institucionalizadas para formar a população estudada. O estudo mencionado pelo Climent et al.5 incluiu pessoas com 65 anos ou mais que iam regularmente à farmácia e que concordaram em participar deste estudo. Exclua pacientes com qualquer dificuldade em realizar esses testes de avaliação (por exemplo, por causa da cegueira, surdez, etc.) ou que já estavam sendo tratados para demência.</li>
	<li>Fornecer aos farmacêuticos participantes formulários de consentimento informados, que devem ser preenchidos por todos os indivíduos que participam do estudo. Este formulário de consentimento especifica o título da pesquisa, os objetivos do projeto, uma explicação compreensível de todos os procedimentos em que o participante participaria, a ausência de riscos específicos, a confidencialidade de todos os dados coletados e a direito de retirar-se do estudo por qualquer motivo a qualquer momento.</li>
	<li>Treine os farmacêuticos para administrar entrevistas pessoais estruturadas aos participantes, que devem durar aproximadamente meia hora por a pessoa. Coletar dados por 1 ano e enviar todos os formulários para os pesquisadores responsáveis pela proteção de dados no estudo. Posteriormente, acompanhamento com os pacientes por 3 meses.</li>
	<li>Instrua os farmacêuticos como identificar um provável caso MCI usando testes DE MCI. Com base no Climent et al.5, usamos pontuações do SPMSQ de 4 ou mais pontos (para participantes analfabetos) ou 3 ou mais pontos para os demais participantes e pontuações de 24 pontos ou menos foram usadas no teste de MEE corrigido.</li>
	<li>Instrua os farmacêuticos sobre como encaminhar casos de MCI a um médico especialista (neurologista) para seu diagnóstico clínico - o último passo no fluxograma usado neste estudo de pesquisa (Figura 1).</li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59649/59649fig1.jpg"> Figura 1: Fluxograma do estudo de pesquisa e a triagem seletiva proposta. O lado esquerdo representa o estudo inicial cujos dados foram analisados com técnicas de aprendizado de máquina para propor o rastreamento seletivo para detecção precoce de MCI mostrado no painel direito. Este número foi modificado a partir de Climent34. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59649/59649fig1large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior deste número.</a>
5. Formação de pesquisador farmacêutico
<ol><li>Entre em contato com especialistas para organizar sessões para treinamento dos farmacêuticos participantes em conhecimentos básicos relacionados ao comprometimento cognitivo e na gestão de suas ferramentas de triagem, por exemplo, o SPMSQ e o MMSE.</li>
	<li>Certifique-se de que os farmacêuticos participantes estejam cientes dos procedimentos, do protocolo de coleta de dados e de todas as possíveis questões relacionadas à proteção de dados. Informe-os de que o projeto foi aprovado por um Comitê de Ética em Pesquisa e da importância do formulário de consentimento de acordo com a Declaração de Helsínquia. NOTA: Para realizar o estudo descrito pelo Climent et al.5, foram realizadas oficinas no Colégio Oficial de Farmacêuticos e na Universidade Cardenal-Herrera CEU (UCH-CEU), e abrangeu o seguinte: MCI e demência; abordagens diagnósticas para mci e gestão do SPMQP e MMSE (ministrado pelo Serviço de Neurologia do Hospital La Plana em Castellón); apresentação do projeto e explicação da metodologia por pesquisadores farmacêuticos comunitários seniores; e educação em saúde e treinamento cognitivo por pesquisadores do Departamento de Farmácia da Universidade UCH-CEU.</li>
</ol>6. Projeto do estudo
<ol><li>Calcule um tamanho amostral para avaliar a viabilidade do projeto. Como se tratava de um estudo observacional, uma amostra maior produzirá ferramentas mais eficazes. Há duas maneiras de determinar o tamanho da amostra: uma é baseada na estimativa da prevalência e a outra é mais precisa, levando em conta tamanhos de efeito.<ol>
<li>Calcule uma estimativa precisa da prevalência da condição na população <img src="/files/ftp_upload/59649/59649eq1.jpg"> onde α é o nível de significado, p0 é a estimativa inicial e erro é o erro máximo esperado com uma confiança de 100(1 - α)%.</li>
		<li>De acordo com os tamanhos de efeito encontrados na literatura para cada fator, usar ferramentas como o pacote pwr em R para estimar quanto poder é necessário para detectar diferenças15,28. NOTA: Por exemplo, em nosso estudo5 nós projetamos a primeira proposta com um erro de 3% em 95% de confiança e uma estimativa inicial da prevalência de MCI em 15% na população com 65 anos ou mais, resultando em um tamanho estimado da amostra necessária de 541 indivíduos.</li>
	</ol>
</li>
</ol>7. Rede interdisciplinar de comunicação, farmacêuticos, médicos de saúde primários e especialistas
<ol><li>Projete cartas para comunicar informações sobre o projeto aos centros de saúde envolvidos.</li>
	<li>Explique aos farmacêuticos participantes como informar seus médicos designados sobre os resultados dos exames através de uma carta ao centro de saúde primário.</li>
	<li>Envie comunicações escritas aos coordenadores médicos dos centros de saúde relacionados às farmácias participantes e aos Serviços de Neurologia dos hospitais aos quais são atribuídos.</li>
	<li>Entre em contato com neurologistas participantes para descobrir o diagnóstico definitivo de cada paciente obtido por meio de testes específicos realizados por profissionais de saúde especializados. Antes disso, os profissionais de saúde primários devem realizar o seguinte protocolo, conforme resumido pelas diretrizes clínicas(Figura 2).</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59649/59649fig2.jpg"> Figura 2: Protocolo para a ação primária de saúde. Um exemplo de ações primárias de saúde que devem ser consideradas para detecção precoce de MCI antes que o paciente seja encaminhado para um diagnóstico médico por especialistas. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59649/59649fig2large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior deste número.</a>
8. Análise estatística e pré-processamento
NOTA: Antes de aplicar técnicas de aprendizado de máquina, uma etapa preparatória é necessária para transformar os dados originais em um novo conjunto de dados de acordo com o objetivo final do estudo e os procedimentos a serem aplicados. Para essa transformação, várias coisas devem ser consideradas, incluindo as características dos algoritmos. Isso ocorre porque alguns deles são sensíveis à falta de variabilidade ou compartilhamento de informações entre colunas, embora os algoritmos usados para gerar árvores de decisão sejam particularmente robustos contra esses problemas. Essa fase inicial visa categorizar variáveis qualitativas e reunir valores com casos suficientes para cada variável. Para uma triagem eficiente, é importante escolher variáveis cuja aquisição comprovadamente é fácil e precisa. Os participantes são selecionados por uma breve entrevista na qual os algoritmos utilizados foram restritos a um modelo de caixa branca, facilitando a verificação dos critérios usados para decidir se o indivíduo deve fazer o teste. Sugerimos o uso do pacote rpart29 no software R para esses algoritmos e implementação de partição recursiva.
<ol><li>Colete todos os formulários das farmácias participantes e converta-os em uma tabela em que cada coluna é uma variável e cada indivíduo participante é uma linha.</li>
	<li>Atribuir um número de identificação a cada participante. Salve o número de identificação e as informações de contato em um documento diferente para que elas não são usadas pelo algoritmo de aprendizado de máquina.</li>
	<li>Gerar variáveis para classificar se cada medicamento que o paciente toma corresponde a códigos de nível segundo ou terceiro ATC30 (Produto Terapêutico Anatômico), de acordo com os ingredientes principais ativos na folha de acompanhamento farmacoterapia.</li>
	<li>Realizar uma análise descritiva inicial.<ol>
<li>Para cada variável ordinal, escolha um contraste adequado para a variável. Para variáveis categóricas, selecione o valor considerado como a linha de base.</li>
		<li>Para variáveis categóricas, calcule uma regressão logística unvariada com uma variável de resposta para triagem para MCI. Analise o resultado da regressão com uma tabela de contingência, o p-valor, a relação de probabilidades de amostra e o intervalo de confiança de 95% da relação de probabilidades.</li>
		<li>Para variáveis quantitativas, calcule a média, desvio padrão, coeficiente de regressão logística e o intervalo de confiança de 95% de seus coeficientes.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Rejeite variáveis com valores ausentes (indisponíveis), considerando essas variáveis difíceis de coletar com precisão.</li>
	<li>Selecione apenas variáveis para as quais há pelo menos uma categoria estatisticamente significativa(α &amp; 0,01) de acordo com a análise de regressão logística. O resultado desta etapa produz um conjunto de dados reduzido em comparação com o inicial.</li>
</ol>9. Algoritmos para criar uma árvore de decisão
NOTA: Algoritmos de aprendizado de máquina devem ser devidamente parametrizados para prever quais indivíduos provavelmente terão um resultado positivo do teste MCI. Um dos principais problemas durante o rastreamento de uma condição é que os dados originais devem ser desequilibrados (ou seja, poucos casos positivos em comparação com os negativos). Para obter modelos com dados equilibrados, usamos uma técnica chamada amostragem para baixo, ou amostragem aleatória, para igualar a frequência com a da classe de menor frequência31. O rastreamento eficiente também requer a redução do número de falsos negativos, tanto quanto possível (ou seja, aumentando a sensibilidade da seleção de participantes que sofrem de MCI). Uma das técnicas utilizadas para alcançar uma maior sensibilidade é a introdução de penalidades no cálculo do índice de impureza de Gini (ou seja, o índice utilizado pelo algoritmo para selecionar a melhor divisão para a árvore de decisão)32.
<ol><li>Gerar um conjunto de dados de treinamento e teste com 80% e 20% de todo o conjunto de dados, respectivamente usando a função criarDataPartition na biblioteca caret33.</li>
	<li>Aplique os algoritmos usados para gerar árvores de decisão para o conjunto de dados de treinamento. Use o trem novamente função na biblioteca caret33. As seguintes etapas são diferentes parâmetros da função; por exemplo, a árvore utilizada neste artigo foi gerada com rpart29 (método = "rpart"), mas outros algoritmos estão disponíveis.<ol>
<li>Selecione o método de amostragem de 'down amostra' e introduza o parâmetro de amostragem = "down" no cuidado.</li>
		<li>Defina as probabilidades anteriores para ambas as classes.</li>
		<li>Fornecer uma matriz de perdas com as penalidades do índice de impureza do Gini aplicadas para se concentrar na sensibilidade crescente.</li>
		<li>Para cada parâmetro no algoritmo, escolha uma grade apropriada de valores.</li>
		<li>Use uma estimativa de validação cruzada dos valores da curva operacional do receptor (ROC) para selecionar os melhores modelos dentro da grade de parâmetros.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Calcule uma matriz de confusão e a área a curva ROC (AUC) para a previsão do conjunto de testes para avaliar o verdadeiro desempenho do modelo.</li>
</ol>

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<li>Martínez de la Iglesia, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptaci%C3%B3n+y+validaci%C3%B3n+al+castellano+del+cuestionario+de+Pfeiffer+%28SPMSQ%29+para+detectar+la+existencia+de+deterioro+cognitivo+en+personas+mayores+e+65+a%C3%B1os%5BTitle%5D)+AND+%22Medicina+Cl%C3%ADnica%22%5BJournal%5D)">Adaptación y validación al castellano del cuestionario de Pfeiffer (SPMSQ) para detectar la existencia de deterioro cognitivo en personas mayores e 65 años.</a> Medicina Clínica. 117 (4), 129-134 (2001).</li>
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</ol>

Os autores não têm nada a divulgar.

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...

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.
Mci é definido como um estágio de declínio cognitivo intermediário correspondente ao envelhecimento normal e deterioração grave devido à demência3. De acordo com estimativas de Petersen et al.4, a prevalência de MCI é de 8,4% entre as pessoas com idadeentre 65-69 anos e atinge 25,2% para aqueles com mais de 80 anos. O IMC resulta em indivíduos com mais dificuldades do que o esperado na execução de habilidades cognitivas de baixo nível, especialmente aquelas relacionadas à memória e à linguagem, mas não interfere nas atividades da vida diária.
O rastreamento não é sinônimo de diagnóstico; o diagnóstico de MCI será sempre uma tarefa clínica visto que os métodos da seleção podem somente nos informar que um paciente tem uma probabilidade mais elevada de sofrer desta patologia e que há uma suspeita well-founded de MCI que deva ser confirmada clìnica. Assim, os profissionais de saúde primários (médicos, farmacêuticos, enfermeiros, etc.) poderiam se beneficiar da disponibilidade de métodos de rastreamento simples (breves testes cognitivos) que podem ser aplicados em minutos. Idealmente, estes identificariam objetiva pacientes com uma probabilidade elevada de sofrer um MCI de modo que pudessem então clinicamente ser testados por médicos gerais ou especializados.
Dado que a detecção precoce do CCL está se tornando uma tarefa essencial no contexto da saúde pública, este trabalho teve como objetivo identificar quais características são úteis na identificação direcionada do MCI em testes de rastreamento de populações idosas. Esses grupos seriam então mais bem testados para MCI em testes administrados por prestadores de cuidados de saúde primários. Esta metodologia fornece uma árvore de decisão com os algoritmos apropriados para identificar os grupos populacionais para atingir.
Entre essas características, a idade é um dos fatores mais consistentes associados ao desenvolvimento dessa patologia. Outras características relevantes estão relacionadas à demografia ou estilo de vida5. Entre estes últimos, alguns estudos identificaram a duração do sono diurno ou noturno como um fator de risco que pode levar ao diagnóstico de MCI5,6,7,8,9. O consumo prolongado de medicamentos como benzodiazepínicos, consumidos por cerca de 20% a 25% dos idosos10,11,também pode influenciar as horas de sono e o desenvolvimento de MCI12,13. De fato, tratamentos prolongados para doenças crônicas podem ser características importantes úteis na pré-seleção de indivíduos com alto risco de sofrer de MCI.
Aqui, desenvolvemos modelos baseados em dados que usam algoritmos de aprendizagem automática, uma árvore de decisão e uma ferramenta preditiva para aumentar a eficiência da metodologia para detectar O MCI discriminando quais características desempenham um papel importante no início detecção de MCI. A árvore de decisão resultante apresentada aqui foi produzida usando uma coorte específica de pacientes espanhóis usando farmácias comunitárias. No entanto, esse método também seria útil entre outras populações com características diferentes.
Este trabalho foi concluído em colaboração com a atenção primária à saúde e médicos especializados. Farmácias comunitárias foram ideais para testar esse algoritmo porque estão próximas dos pacientes, têm longos horários de funcionamento e são frequentemente visitadas e consultadas. As demências degenerativas são condições complexas que nem sempre são bem compreendidas pelos prestadores de cuidados de saúde primários14. Portanto, envolver-se no processo aumentará a conscientização sobre as pessoas que sofrem de MCI e demências.

<table><tbody><tr><td>caret</td><td>Max Kuhn</td><td></td><td>R pacote</td></tr><tr><td>rpart</td><td>Terry Therneau, Beth Atkinson, Brian Ripley</td><td></td><td>R pacote</td></tr><tr><td>SPMSQ em espanhol</td><td>Farmaceuticoscomunitarios.org</td><td></td><td><a href="http://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO1.pdf" target="_blank">http://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO1.pdf</a></td></tr><tr><td>SPMSQ em inglês</td><td>geriatrics.stanford.edu</td><td></td><td><a href="https://geriatrics.stanford.edu/culturemed/overview/assessment/assessment_toolkit/spmsq.html" target="_blank">https://geriatrics.stanford.edu/culturemed/overview/assessment/assessment_toolkit/spmsq.html</a></td></tr><tr><td>MMSE em espanhol</td><td>Farmaceuticoscomunitarios.org</td><td></td><td><a href="http://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO2.pdf" target="_blank">http://farmaceuticoscomunitarios.org/anexos/vol11_n1/ANEXO2.pdf</a></td></tr><tr><td>MMSE em inglês</td><td>oxfordmedicaleducation.com</td><td></td><td><a href="http://www.oxfordmedicaleducation.com/geriatrics/mini-mental-state-examination-mmse/" target="_blank">http://www.oxfordmedicaleducation.com/ geriatria/mini-exame-de-estado-mental-mmse/</a></td></tr></tbody></table>

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

A Machine Learning Approach to Design an Efficient Selective Screening of Mild Cognitive Impairment

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.

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...

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.

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

Mild cognitive impairment (MCI) is the first sign of dementia among elderly populations and its early detection is crucial in our aging societies. Common ...

O objetivo deste vídeo é descrever como projetar uma triagem econômica de prejuízo cognitivo leve, que envolve mais dificuldades do que o esperado para realizar baixas habilidades cognitivas principalmente relacionadas à memória e linguagem. Queremos ressaltar a importância desse tipo de condição que afeta os idosos e a versatilidade desse procedimento. Este procedimento poderia ser facilmente adaptado a outras doenças, convertendo uma triagem cara em uma possível.Pesquise revisões sistemáticas de Cochrane para termos da condição para tela. Por exemplo, em nosso estudo, comprometimento cognitivo ou demência" juntou-se a fatores de risco. A pesquisa em Termos PubMed apresenta algumas evidências da relação com a deterioração cognitiva ou demência.Selecione as variáveis com mais evidências de associação com deterioração cognitiva ou demência para elaborar um questionário. Uma busca minuciosa, incluindo termos como comprometimento cognitivo e fatores de risco, foi conduzida usando pubmed e as Revisões Sistemáticas Cochrane. Antes de iniciar o estudo com o objetivo de compilar o maior número de fatores que aparecem na literatura científica.Como possíveis características relacionadas ao comprometimento cognitivo, especificamente no Banco de Dados Cochrane, foi ouvido para todos os artigos com o termo comprometimento cognitivo"ou demência, e em artigos pubmed com os termos de sexo, nível de educação, atividades cognitivas, atividades físicas, diabetes, hipertensão, colesterol, depressão, obesidade, tabagismo, álcool, sono, dieta e condições econômicas. Em combinação com comprometimento cognitivo ou demência, também. Assim, foi elaborado um questionário com as variáveis da revisão bibliográfica que apresentam alguma evidência da relação com a deterioração cognitiva ou demência.Um questionário é elaborado com informações das variáveis associadas selecionadas. Para nosso estudo de desempenho, as variáveis escolhidas são estilo de vida demográfico e patologias crônicas, além da presença ou ausência de depressão, que está frequentemente associada à deterioração cognitiva. O consumo de medicamentos foi coletado seguindo a metodologia.O Código Químico Terapêutico Anatômico foi usado para classificar as drogas. O teste de triagem selecionado poderia ser administrado por equipes de saúde primária, como farmacêuticos. As características básicas necessárias para a realização do teste foram levando em conta.Em particular, para a população idosa espanhola com grande quantidade de analfabetos que viveram na Guerra Civil Espanhola, nossa proposta foi usar o Short Portable Mental State Questionnaire of favor e Mini-Mental State Examination Ambos são amplamente utilizados na clínica de memória, uma vez que um deles requer alfabetização. As pessoas recrutadas eram pacientes não institucionalizados com 65 anos ou mais que iam regularmente à farmácia e desejavam participar do presente estudo. São excluídas as pessoas que tiveram dificuldade para realizar o teste de avaliação ou pessoas em tratamento para demência.Os participantes do estudo são considerados deficientes cognitivos quando pelo menos um dos seguintes critérios é atendido. Os escores de dados no Short Portable Mental State Questionnaire são quatro ou mais pontos no caso de participantes analfabetos e três ou mais pontos para outros sujeitos. Menos ou igual a 24 pontos no teste de exame de estado mini-mental corrigido.Os participantes com deficiência cognitiva são encaminhados a um médico especialista, como neurologista, para seu diagnóstico clínico. Os pesquisadores farmacêuticos são treinados em conhecimentos básicos sobre comprometimento cognitivo e na gestão de ferramentas de triagem. Nosso estudo transversal para detectar prejuízo cognitivo e potenciais fatores derivados da sociedade na população com 65 anos ou mais é o projeto.O tamanho amostral estimado para uma prevalência de comprometimento cognitivo é de 541 pessoas, e com um aumento de 10% devido a perdas, são 600 pessoas. Cartas de comunicação foram desenhadas entre a rede de saúde informando sobre o projeto. O diagnóstico definitivo por meio de um exame específico é reservado para atendimento especializado, seguindo o protocolo mostrado no diagrama.Este é um passo proprietário antes de aplicar técnicas de aprendizagem de máquina, transformando dados de acordo com o teste p dos algoritmos a serem aplicados. Os algoritmos para gerar árvores de decisão são a mudança de variabilidade ou correlação entre variáveis. Então o foco é categorizar variáveis.Por exemplo, gerar variáveis para classificar se o paciente está ou não tomando um medicamento de acordo com o segundo e terceiro nível do Código de Classificação Química Terapêutica Anatômica, dependendo da folha de acompanhamento da farmacoterapia. Foi realizada uma análise de regressão logística para cada variável avaliar se é significativo o suficiente para ser incluído no conjunto de dados para gerar a árvore de decisão. Para obter a máxima precisão de quantidade em um possível declínio cognitivo, várias técnicas de aprendizado de máquina foram montadas.E, finalmente, desenvolvemos um modelo com 80% do nosso núcleo e um modelo de árvore baseado em nosso algoritmo de petição recursiva para desenvolver uma árvore de decisão para obter as variáveis mais significativas em uma triagem. O algoritmo de aprendizagem de máquina aplicado ao conjunto de dados de treinamento, que consiste em 80% de todo o conjunto de dados. A parte restante é usada para estimar a precisão do modelo.Espera-se que o conjunto de dados esteja em equilíbrio, e a baixa amostra é uma das técnicas para enfrentar esse problema. Para a triagem, estamos muito interessados em reduzir o número de falsos negativos tanto quanto possível. Isso pode ser alcançado por meio de uma seleção superior de PA da matriz de perdas.O parâmetro ideal do algoritmo foi selecionado com uma validação cruzada. Nosso estudo transversal foi realizado com 728 participantes não institucionalizados com mais de 65 anos. Cento e 27 participantes pontuam positivo em testes de comprometimento cognitivo leve.Os participantes classificados como positivos foram encaminhados para diagnóstico clínico. Após a realização do estudo para estimar o percentual de usuários com prejuízo cognitivo leve, é realizada uma nova regressão logística variada com todas as variáveis com o objetivo de selecionar variáveis. Para algumas das variáveis mais significativas, um intervalo de confiança de 99% da razão de chances é exibido neste gráfico de barra de erro.É uma representação intergráfica comum para o intervalo de confiança da razão de chances, onde a baixa escala é usada para a razão de chances. Todas essas variáveis cujo valor p é maior que 0,01 são selecionadas para gerar um modelo de caixa larga com base na árvore de decisão, enquanto muitas outras variáveis com maior valor p não foram selecionadas para gerar o modelo. Por exemplo, para essas variáveis simples, o intervalo de confiança de 99% da razão de chances está incluído no valor um.E, portanto, o valor p é superior a 0,01. Após esse pré-processamento, dividimos o conjunto de dados em teste de dados de treinamento e o conjunto de dados de teste. A árvore de decisão é gerada no conjunto de dados de treinamento como entrada, que consiste em 583 indivíduos, e validado com o conjunto de testes com 145 usuários.O desempenho dos algoritmos foi avaliado por meio da área sob a curva ROC no conjunto de testes. Depois de usar a Biblioteca do carro em R, para cada usuário, a árvore resultante atribuiu uma probabilidade e uma recomendação de se o usuário deve ou não fazer o teste de comprometimento cognitivo leve. Eles dependem do nó final na árvore.O valor na parte inferior da caixa é a porcentagem de indivíduos com essas características no conjunto de treinamento. O mais quente é a cor da caixa, maior a probabilidade de ser positivo em testes de comprometimento cognitivo leve. Preste atenção que o nó superior corresponde à questão da ausência de reclamação de memória.Aqui, uma resposta positiva saúda o ramo esquerdo, sendo a seguinte pergunta o sexo do usuário, enquanto uma resposta negativa implica ir para a filial direita e perguntar sobre o tempo de sono do usuário por dia. Para avaliar a capacidade total de fundição da árvore de decisão, a curva ROC é exibida. A área abaixo da curva ROC é de 0,763.A recomendação da árvore sobre a realização do teste de comprometimento cognitivo leve alcançou uma sensibilidade. de 0,76 e especificidade de 0,7, representada com um ponto azul na figura. Como resultado, uma breve entrevista para selecionar usuários em risco de prejuízo cognitivo leve com a ferramenta de uma árvore de decisão produz significativamente o número de usuários que realização de testes leves de comprometimento cognitivo, o que é bastante demorado para o testador.Essa redução pode ser estimada no conjunto de testes, interpretando a matriz de confusão das classes observadas e previstas. De fato, 55 dos 145 usuários no conjunto de testes são selecionados pela árvore de decisão, reduzindo 62% dos usuários que fazem testes, enquanto a maioria dos usuários que são positivos em prejuízo cognitivo leve são selecionados, ou seja, 19 de 25. Como conclusão deste estudo, dado um leve rastreamento de comprometimento cognitivo cuja prevalência é baixa, 17% como a considerada para o estudo, é possível projetar um conjunto de critérios adequados de seleção por meio de técnicas de aprendizagem de máquina, aumentando o percentual de positivo em prejuízo cognitivo leve até mais de 30% entre os usuários selecionados.Consequentemente, essas ferramentas pediram para serem mais eficientes na triagem com uma redução substancial de custos. Modelos orientados por dados com benefício de entender quais são as informações mais importantes para construir um modelo reduzido. A construção de uma árvore de decisão nos dá uma visão sobre quais variáveis devemos colocar um foco, a fim de discriminar de forma econômica as pessoas que são ou não recomendadas fazendo os testes de comprometimento cognitivo leve.o design do protocolo é demorado. Por causa disso, alguns outros testes podem ser considerados para detecção futura de prejuízo cognitivo leve em apenas alguns minutos. Além disso, decidimos servir nosso estudo de triagem aos 50 anos em vez de 65 como tarefa preventiva, a fim de aumentar a eficácia na cadeia de prejuízo cognitivo leve.Os farmacêuticos são um dos profissionais de saúde mais acessíveis e visitados regularmente, e podem desempenhar um papel vital na detecção precoce de prejuízo cognitivo leve.

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Research

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

Este artigo descreve o Teste das 4 Montanhas (4MT), um teste dependente do hipocampo da memória espacial alocêntrica funcional. O hipocampo é afetado no início da doença de Alzheimer (DA) e este artigo descreve a metodologia 4MT e os resultados dos testes em pacientes, o que demonstra o valor do 4MT no diagnóstico de DA pré-demência.

A 4 Montanhas de teste: um teste curto de memória espacial com alta sensibilidade para o diagnóstico de pré-demência da doença de Alzheimer

Descreve-se aqui uma abordagem de rastreio comportamental escalonada que pode ser utilizada para pesquisar compostos que exibem eficácia in vivo sobre comportamentos motores cognitivos e funcionais em modelos de ratinho transgénicos de β-amiloidose e tauopatia. Esses métodos são otimizados para pesquisar compostos para atividades em tarefas de memória de curto prazo e de trabalho.

Avaliação de Alternância Espontânea, Reconhecimento de Objetos Novos e Clasping de Membros em Modelos de Rato Transgênico de Neuropatologia Amilóide-β e Tau

Com base no estado de repouso ressonância magnética funcional com análise de causalidade de Granger, investigamos as alterações na conectividade funcional do dirigido entre o córtex cingulado posterior e todo o cérebro em pacientes com doença de Alzheimer (AD), pacientes com comprometimento cognitivo leve (MCI) e controles saudáveis.

Aplicação da análise de causalidade de Granger da Conexão funcional direcionado na doença de Alzheimer e transtorno cognitivo leve

Este artigo descreve um protocolo para avaliação cognitiva para modelos genéticos da doença de Alzheimer usando o sistema de IntelliCage, que é um sistema de monitoramento comportamental alto throughput automatizado com condicionamento operante.

Automatizada, a longo prazo ensaio comportamental para funções cognitivas em vários modelos genéticos da doença de Alzheimer, usando IntelliCage

Aqui, apresentamos um protocolo projetado para mostrar como estereótipos de envelhecimento negativos podem prejudicar o desempenho da memória de idosos durante os testes cognitivos e como reduzir esse efeito deletério. Este método pode ajudar as pessoas mais velhas a se apresentarem em um nível ideal durante os testes em estudos de laboratório e configurações clínicas.

Destacando e reduzindo o impacto dos estereótipos de envelhecimento negativo durante os testes cognitivos dos idosos

Aqui, apresentamos um protocolo para avaliar se vários tipos de lesões cerebrovasculares silenciosas estão diferencialmente associados a déficits em determinados domínios cognitivos em uma coorte de 398 idosos hipertensos chineses, utilizando uma combinação de testes neuropsicológicos e ressonância magnética multi-seqüencial 3T.

Avaliação do Desempenho Cognitivo de Hipertensos Com Lesões Cerebrovasculares Silenciosas

As escalas de avaliação clínica não são suficientemente sensíveis à disfunção cognitiva em pacientes com AVC de alto funcionamento. O paradigma da dupla tarefa apresenta vantagens e potencialidades na avaliação e treinamento cognitivo da disfunção cognitiva. O estudo aqui propõe um paradigma de Stroop de dupla tarefa para identificar disfunção cognitiva em pacientes com AVC de alto funcionamento.

Paradigma Stroop de Dupla Tarefa para Detecção de Déficits Cognitivos em Pacientes com AVC de Alto Funcionamento

Aqui, apresentamos um protocolo que investiga a relação entre sintomas cognitivos e qualidade do sono em pacientes com transtorno depressivo maior. A ferramenta integrada THINC-integrated e a polissonografia foram utilizadas para avaliar os sintomas cognitivos e a qualidade do sono.

Associação entre qualidade do sono e sintomas cognitivos em pacientes com transtorno depressivo maior

Demonstramos como uma medida objectiva pode ser empregue no paradigma ilusão da mão de borracha largamente utilizado. Esta medida é obtida por modificação da tarefa bem estabelecida congruência crossmodal. Esta tarefa permite a investigação de processos multissensoriais que são críticos para modulações de representações do corpo, como na ilusão da mão de borracha.

A Task Congruência Crossmodal como um meio para se obter uma medida comportamental Objetivo no Rubber Mão Illusion Paradigm

Nós testamos a usabilidade de um aplicativo baseado em tablet por computador (EmoCogMeter) na investigação dos efeitos da idade sobre a cognição. Os resultados mostram um declínio cognitivo relacionado com a idade, provando assim a usabilidade da nossa aplicação. Achados sublinhar o grande potencial clínico e prático de uma aplicação baseada em tablet para a detecção e monitoramento de disfunção cognitiva.

Avaliação das Alterações relacionadas à idade em Funções Cognitivas Usando EmoCogMeter, uma nova abordagem Tablet computador baseado

Aprenda a projetar uma triagem seletiva eficiente para comprometimento cognitivo leve usando árvores de decisão baseadas em aprendizado de máquina. Este método reduz custos e melhora a detecção precoce em idosos.

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

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