Name: a machine learning approach to design an efficient selective screening of mild cognitive impairment
Uploaded: 2020-01-11T12:00:00
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这项工作是在认识阿尔茨海默氏症基金会的支持和中欧大学卡德纳尔·埃雷拉大学多媒体制作服务的帮助下进行的，特别是恩里克·吉纳。我们要表彰所有参与的药房 （SEFAC） 的工作，以及初级保健医生协会 （SEMERGEN） 和神经病学协会 （SVN） 的合作医生，他们帮助进行 MCI 诊断，尤其是维森特·加斯苏尔、拉斐尔桑切斯和乔迪·佩雷斯最后，我们感谢所有同意参加这项研究的人。

这项研究中应用的方法之前已在西班牙家庭和社区药房协会（SEFAC）的瓦伦西亚地区（西班牙）社区药店与CEU卡德纳尔·埃雷拉大学进行的工作中发表5篇。本研究由中欧大学卡德纳尔·埃雷拉研究伦理委员会审查和批准（批准号为No.CEI11/001）于2011年3月。根据《赫尔辛基宣言》，所有参与研究的个人都表示书面知情同意参加。
1. 与轻度认知障碍相关的因素的选?...

<ol>
	<li>. World Alzheimer report 2016: improving healthcare for people living with dementia: coverage, quality and costs now and in the future Available from: <a target="_blank" href="https://scholar.google.com/scholar.bib?q=info:mEGpcpLHEIMJ:scholar.google.com">https://scholar.google.com/scholar.bib?q=info:mEGpcpLHEIMJ:scholar.google.com</a> (2016)</li><li>Niu, H., &#193;lvarez-&#193;lvarez, I., Guill&#233;n-Grima, F., Aguinaga-Ontoso, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prevalence+and+incidence+of+Alzheimer's+disease+in+Europe:+A+meta-analysis.">Prevalence and incidence of Alzheimer's disease in Europe: A meta-analysis.</a> Neurolog&#237;a (English Edition). 32 (8), 523-532 (2017).</li><li>Petersen, R. 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Estudio preliminar desde la farmacia comunitaria].</a> Revista de Investigacion Clinica. 65 (6), 500-509 (2013).</li><li>Faubel, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Usual+sleep+duration+and+cognitive+function+in+older+adults+in+Spain.">Usual sleep duration and cognitive function in older adults in Spain.</a> Journal of Sleep Research. 18 (4), 427-435 (2009).</li><li>Benito-Le&#243;n, J., Louis, E. D., Bermejo-Pareja, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cognitive+decline+in+short+and+long+sleepers:+A+prospective+population-based+study+(NEDICES).">Cognitive decline in short and long sleepers: A prospective population-based study (NEDICES).</a> Journal of Psychiatric Research. 47 (12), 1998-2003 (2013).</li><li>Ramos, A. 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A doctor-pharmacist collaboration study.</a> Atenci&#243;n Primaria. 44 (7), 402-410 (2012).</li><li>Ranstam, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impaired+cognitive+function+in+elderly+men+exposed+to+benzodiazepines+or+other+anziolytics.">Impaired cognitive function in elderly men exposed to benzodiazepines or other anziolytics.</a> The European Journal of Public Health. 7 (2), 149-152 (1997).</li><li>Airagnes, G., Pelissolo, A., Lavall&#233;e, M., Flament, M., Limosin, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Benzodiazepine+Misuse+in+the+Elderly:+Risk+Factors,+Consequences,+and+Management.">Benzodiazepine Misuse in the Elderly: Risk Factors, Consequences, and Management.</a> Current Psychiatry Reports. 18 (10), 89 (2016).</li><li>Alacreu, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Importance+of+Increasing+Modifiable+Risk+Factors+Knowledge+on+Alzheimer's+Disease+Among+Community+Pharmacists+and+General+Practitioners+in+Spain.">Importance of Increasing Modifiable Risk Factors Knowledge on Alzheimer's Disease Among Community Pharmacists and General Practitioners in Spain.</a> Frontiers in Pharmacology. 10, 860 (2019).</li><li>Cohen, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. , (2013).</li><li>Nardi, P. 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A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician.</a> Journal of Psychiatric Research. 12 (3), 189-198 (1975).</li><li>Buschke, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Screening+for+dementia+with+the+memory+impairment+screen.">Screening for dementia with the memory impairment screen.</a> Neurology. 52 (2), 231-238 (1999).</li><li>Verghese, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Picture-based+memory+impairment+screen+for+dementia.">Picture-based memory impairment screen for dementia.</a> Journal of the American Geriatrics Society. 60 (11), 2116-2120 (2012).</li><li>Nasreddine, Z. 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ATC/DDD Index Available from: <a target="_blank" href="https://www.whocc.no/atc_ddd_index">https://www.whocc.no/atc_ddd_index</a> (2018)</li><li>Kuhn, M., Johnson, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Applied Predictive Modeling. 26, (2013).</li><li>Kuhn, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Building+Predictive+Models+in+R+Using+the+caret+Package.">Building Predictive Models in R Using the caret Package.</a> Journal of Statistical Software. 28 (5), 1-26 (2008).</li><li>Climent, M. T., Pardo, J., Mu&#241;oz-Almaraz, F. J., Guerrero, M. 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在 PubMed 数据库中的 Cochrane 研究中搜索与 MCI 相关的术语后，为这项研究创建了一个特定的调查问卷，该问卷使用了与 MCI 相关的最明显变量。人口、生活方式和社会因素，以及病人的药物治疗和一些相关的病理也被记录下来。此外，还选择了SPMSQ和MMSE MCI测试。重要的是，SPMSQ不受学员教育水平的影响。药剂师接受了管理这项研究的培训，并通过通知他们这项工作的信件保证与初级和专科护理的沟...

人口老龄化正在增加慢性和退行性疾病的流行，特别是退行性痴呆症，预计到2050年，全球将有1.31亿人受到影响。在所有退行性痴呆症中，阿尔茨海默氏病（AD）最为常见，在欧洲的总患病率为6.88%2。由于AD患者的独立性不断下降，当AD开始显现时，这个群体应该立即开始获得支持。因此，早期发现AD的突起体征，如轻度认知障碍（MCI），至关重要。
MCI被定义为一个中间认知衰退阶段，对应于正常老化和严重恶化由于痴呆症3。根据Petersen等人4日的估计，65-69岁人群中MCI的患病率为8.4%，80岁以上的人群的MCI患病率为25.2%。MCI 导致个人在执行低级认知技能方面遇到比预期更多的困难，尤其是那些与记忆和语言相关的技能，但不会影响日常生活的活动。
筛查不是诊断的同义词;MCI 的诊断将始终是一项临床任务，而筛查方法只能告知我们患者患此病理学的可能性较高，并且有一个有充分理由怀疑 MCI 的嫌疑，应该在临床上得到确认。因此，初级卫生保健工作者（医生、药剂师、护士等）可以从可在几分钟内应用的简单筛查方法（简短的认知测试）中受益。理想情况下，这些将客观地识别患者有高概率遭受MCI，以便他们然后可以进行临床测试由一般或专业的医生。
鉴于早期发现MCI正在成为公共卫生方面的一项基本任务，这项工作旨在确定哪些特征有助于在老年人口筛查测试中有针对性地确定MCI。然后，这些群体将在初级保健提供者进行的测试中更彻底地测试MCI。此方法提供了决策树，并提供了用于标识目标人口组的适当算法。
在这些特征中，年龄是与这种病理学发展相关的最一致的因素之一。其他相关特征与人口统计学或生活方式有关5。在后者中，一些研究已经确定白天或夜间睡眠的持续时间是一个危险因素，可能导致MCI5，6，7，8，9的诊断。长期服用药物，如苯并二氮杂卓，估计20%-25%的老年人10，11，也可以影响睡眠时间和发展MCI12，13。事实上，长期治疗慢性病可能是在预选患有MCI的高危人群方面有用的重要特征。
在这里，我们开发了基于数据的模型，这些模型使用自动学习算法、决策树和预测工具，通过区分在早期中发挥重要作用的特征来提高检测 MCI 的方法的效率检测MCI。这里介绍的决策树是使用社区药房使用特定的西班牙患者群体生产的。然而，这种方法在其他具有不同特征的人群中也很有用。
这项工作是在初级保健和专科医生的合作下完成的。社区药房是测试此算法的理想选择，因为它们靠近患者，营业时间长，并且经常访问和咨询。退行性痴呆症是复杂的情况，初级保健提供者并不总是对此十分了解。因此，参与这一进程将提高对患有MCI和痴呆症的人的认识。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>caret</td>
			<td>Max Kuhn</td>
			<td></td>
			<td>R package</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>rpart</td>
			<td>Terry Therneau, Beth Atkinson, Brian Ripley</td>
			<td></td>
			<td>R package</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SPMSQ in Spanish</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 in English</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 in Spanish</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 in English</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/geriatrics/mini-mental-state-examination-mmse/</a></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a machine learning approach to design an efficient selective screening of mild cognitive impairment

轻度认知障碍（MCI）是老年痴呆的第一个迹象，早期发现在我们的老龄化社会至关重要。常见的 MCI 测试非常耗时，因此不分青红皂白的大规模筛查不会具有成本效益。在这里，我们描述了一个协议，该协议使用机器学习技术快速选择候选人，以便通过基于问题的 MCI 测试进行进一步筛选。这最大限度地减少了筛查所需的资源数量，因为只有潜在的 MCI 阳性患者才会接受进一步检测。
该方法在MCI的初步研究中得到了应用，该研究构成了设计选择性筛选决策树的起点。初步研究收集了许多人口统计和生活方式变量，以及有关患者药物的详细信息。短便体精神状态问卷（SPMSQ）和微型心理状态检查（MMSE）用于检测MCI的可能病例。最后，我们使用此方法设计了一个有效的流程，用于对有 MCI 风险的个人进行分类。这项工作还提供了与MCI相关的生活方式相关因素的见解，这些因素可用于预防和早期发现老年人口的MCI。

参与的药房收集了728名使用者的数据，并收集了除给参与者开的药外的人口变量。对所有变量34执行单变量逻辑回归;图 3和图 4所示的误差条图是赔率（对于定性变量）的置信区间和逻辑回归系数（对于定量变量）的置信区间的便捷图形表示。选取了p值超过 0.01 的变量（性别、年龄、教育水平、阅读习?...

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

这种方法产生决策树，针对人群更容易遭受轻度认知障碍，并可用于具有成本效益的选择性筛查疾病。

设计轻度认知障碍有效选择性筛查的机器学习方法

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

本视频的目的是描述如何设计一个具有成本效益的轻度认知障碍筛查，这涉及更多的困难比预期的执行低认知技能主要与记忆和语言有关。我们要强调这种影响老年人的状况的重要性，以及这个程序的多功能性。这个程序可以很容易地适应其他疾病，将昂贵的筛查转化为可行的筛查。搜索 Cochrane 系统评论，查看要筛选的条件术语。例如，在我们的研究中，认知障碍或痴呆症"与风险因素有关。在 PubMed 术语上搜索提供了一些与认知恶化或痴呆症关系的证据。选择具有更多与认知恶化或痴呆症关联证据的变量，以制定调查问卷。使用 PubMed 和 Cochrane 系统审查进行了包括认知障碍"和风险因素"等术语的彻底搜索。在开始研究之前，目的是汇编科学文献中出现的最大因素。作为与认知障碍相关的可能特征，特别是在Cochrane数据库中，所有术语"认知障碍"或痴呆症的文章，以及PubMed文章中关于性别、教育水平、认知活动、身体活动、糖尿病、高血压、胆固醇、抑郁症、肥胖、吸烟、饮酒、睡眠、饮食和经济条件的文章。结合认知障碍"或痴呆症，太。因此，在书目审查中用变量拟订了一份调查表，其中提供了与认知恶化或痴呆症关系的一些证据。调查表的设计包含所选关联变量的信息。在我们的绩效研究中，选择的变量是人口生活方式和慢性病理学，以及存在或不存在抑郁症，这往往与认知恶化有关。药物的消耗是按照该方法收集的。解剖治疗化学规范用于对药物进行分类。选定的筛查测试可由药剂师等初级卫生人员管理。测试所需的基本特征已考虑在内。特别是，对于生活在西班牙内战中的大量文盲的西班牙老年人口，我们的建议是使用短期便携式精神状态调查问卷和小型精神状态检查，这两种调查都广泛应用于记忆诊所，因为其中一个需要识字。被招募者是65岁或以上的非住院病人，他们定期去药房，并希望参加本研究。任何难以进行评估测试的人或正在治疗痴呆症的人被排除在外。当至少满足以下一项标准时，研究参与者被视为认知障碍。短便携式精神状态问卷中的数据分数是文盲参与者的四分或四分或更多分，其他科目为三分或更多分。在更正的迷你精神状态考试中低于或等于 24 分。认知障碍的参与者被转介给医学专家，作为神经科医生，他们的临床诊断。药剂师研究人员接受过认知障碍基本知识和筛查工具管理培训。我们进行横截面研究，以检测65岁及以上人群的认知障碍和潜在的社会因素。认知障碍患病率的估计样本量为541人，因损失增加10%，为600人。医疗网络之间设计了通信信，告知项目。根据图表中显示的协议，通过特定测试进行最终诊断保留给专门护理。这是应用机器学习技术之前专有的步骤，根据要应用的算法的 p 检验转换数据。生成决策树的算法是更改变量之间的变异性或相关性。因此，重点是对变量进行分类。例如，根据解剖治疗化学分类代码的第二和第三级，根据药物治疗随从表，生成变量来分类患者是否正在服用药物。对每个变量执行了逻辑回归分析，以评估其是否足够重要，可以包含在数据集中以生成决策树。为了在可能的认知衰退中获得最大数量的准确性，已经组装了几种机器学习技术。最后，我们基于递归请求算法，开发一个包含 80% 核心的模型和树模型，以开发决策树，以获得筛选中最重要的变量。机器学习算法应用于训练数据集，该数据集包含整个数据集的 80%。其余部分用于估计模型的准确性。数据集预期保持平衡，下采样是解决此问题的技术之一。对于筛选，我们非常有兴趣尽可能减少假阴性。这可以通过损失矩阵的上部 PA 选择实现。通过交叉验证选择了算法的最佳参数。我们的横截面研究由728名65岁非住院参与者进行。10027名参与者在轻度认知障碍测试中得分呈阳性。被归类为阳性的参与者被转诊到临床诊断。在进行研究以估计轻度认知障碍用户的百分比后，将用所有变量执行新的变量物流回归，以选择变量。对于某些更重要的变量，此误差条图中显示赔率比率的 99% 置信区间。它是赔率比率的置信区间的常用跨图表示形式，其中低比例用于赔率比率。选择 p 值大于 0.01 的所有这些变量都选择基于决策树生成宽框模型，而未选择具有较高 p 值的许多其他变量来生成模型。例如，对于这些普通变量，赔率比率的 99% 置信区间包含在值 1 中。因此，p 值高于 0.01。在此预处理之后，我们将数据集拆分为训练数据测试和测试数据集。决策树作为输入在训练数据集中生成，该数据集由 583 个人组成，并且使用包含 145 个用户的测试集进行验证。通过测试集中 ROC 曲线下的区域评估算法的性能。在 R 中使用汽车库后，对于每个用户，生成的树分配了概率和建议，即用户是否应参加轻度认知障碍测试。它们取决于树中的最终节点。框底部的值是培训中具有这些特征的个人的百分比。暖是盒子的颜色，在轻度认知障碍测试中越可能呈阳性。注意顶部节点对应于内存投诉不存在的问题。在这里，一个肯定的答案欢呼到左分支，是以下问题的用户的性别，而否定的答案意味着去正确的分支，并询问用户每天的睡眠时间。要评估决策树的完整铸造能力，将显示 ROC 曲线。它位于 ROC 曲线下的面积为.0.763。树关于参加轻度认知障碍测试的建议获得了敏感性。0.76 和 0.7 的特异性，表示图中的蓝色点。因此，使用决策树工具选择有轻度认知障碍风险的用户进行简短访谈，可显著增加参加轻度认知障碍测试的用户数量，这对于测试人员来说非常耗时。可以在测试集中估计此减少，解释观测类和预测类的混淆矩阵。事实上，在测试集的145个用户中，有55个是由决策树选择的，减少了62%的参加测试的用户，而大多数轻度认知障碍的阳性用户被选择，即25个用户中的19个。作为本研究的结论，鉴于轻度认知障碍筛查的患病率较低，17%为研究考虑，通过机器学习技术设计出一套适当的选择标准，将轻度认知障碍阳性率提高至30%以上。因此，这些工具要求在筛选方面提高效率，从而大幅度降低成本。数据驱动模型受益于了解什么是最重要的信息，以便构建简化模型。决策树的构建让我们了解了哪些变量，我们应该把焦点，以便以具有成本效益的方式区分那些被推荐参加或不建议参加轻度认知障碍测试的人。协议设计非常耗时。因此，一些其他测试可能会考虑在未来发现轻度认知障碍，只需几分钟。此外，我们决定在50岁而不是65岁时进行筛查研究，作为预防任务，以提高轻度认知障碍链的有效性。药剂师是最易访问的和定期访问的医疗保健专业人员之一，他们可以在早期发现轻度认知障碍中发挥重要作用。

Research

JoVE Journal

Behavior

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科研

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