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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Ce travail a été rendu possible grâce au soutien de la Fondation Know Alzheimer et à l'aide du service de production multimédia de l'Universidad CEU Cardenal Herrera, en particulier Enrique Giner. Nous tenons à souligner le travail de toutes les pharmacies participantes (SEFAC), et les médecins collaborateurs de la Société des médecins de soins primaires (SEMERGEN) et la Société de neurologie (SVN) qui ont aidé avec les diagnostics MCI, en particulier Vicente Gassull, Rafael et Jordi Pérez. Enfin, nous remercions tous ceux qui ont accepté de participer à cette étude.

La méthodologie appliquée dans cette étude a déjà été publiée5 dans les travaux effectués à l'Université CEU Cardenal Herrera avec les pharmacies communautaires de la région de Valence (Espagne) associés à la Société espagnole de pharmacie familiale et communautaire (SEFAC). Cette étude en cours a été examinée et approuvée par le Comité d'éthique de la recherche de l'Universidad CEU Cardenal Herrera (approbation no. CEI11/001) en mars 2011. Toutes les personnes impliquées d...

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	<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. 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=Association+between+Sleep+Duration+and+the+Mini-Mental+Score:+The+Northern+Manhattan+Study.">Association between Sleep Duration and the Mini-Mental Score: The Northern Manhattan Study.</a> Journal of Clinical Sleep Medicine. 9 (7), 669 (2013).</li><li>Gabelle, A., 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=Excessive+Sleepiness+and+Longer+Nighttime+in+Bed+Increase+the+Risk+of+Cognitive+Decline+in+Frail+Elderly+Subjects:+The+MAPT-Sleep+Study.">Excessive Sleepiness and Longer Nighttime in Bed Increase the Risk of Cognitive Decline in Frail Elderly Subjects: The MAPT-Sleep Study.</a> Frontiers in Aging Neuroscience. 9, 312 (2017).</li><li>Fern&#225;ndez, 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=Prevalence+of+dementia+in+the+elderly+aged+above+65+in+a+district+in+the+Basque+Country.">Prevalence of dementia in the elderly aged above 65 in a district in the Basque Country.</a> Revista de Neurologia. 46 (2), 89-96 (2008).</li><li>Velert Vila, 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=Suitability+of+the+use+of+benzodiazepines+prescribed+by+the+pharmacist+in+the+elderly.+A+doctor-pharmacist+collaboration+study.">Suitability of the use of benzodiazepines prescribed by the pharmacist in the elderly. 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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J., Coen, R. F., Lawlor, B. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+review+of+screening+tests+for+cognitive+impairment.">A review of screening tests for cognitive impairment.</a> Journal of Neurology, Neurosurgery &amp; Psychiatry. 78 (8), 790-799 (2007).</li><li>Mart&#237;nez de la Iglesia, 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=Adaptaci&#243;n+y+validaci&#243;n+al+castellano+del+cuestionario+de+Pfeiffer+(SPMSQ)+para+detectar+la+existencia+de+deterioro+cognitivo+en+personas+mayores+e+65+a&#241;os.">Adaptaci&#243;n y validaci&#243;n al castellano del cuestionario de Pfeiffer (SPMSQ) para detectar la existencia de deterioro cognitivo en personas mayores e 65 a&#241;os.</a> Medicina Cl&#237;nica. 117 (4), 129-134 (2001).</li><li>Blesa, 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=Clinical+validity+of+the+'mini-mental+state'+for+Spanish+speaking+communities.">Clinical validity of the 'mini-mental state' for Spanish speaking communities.</a> Neuropsychologia. 39 (11), 1150-1157 (2001).</li><li>. pwr: Basic Functions for Power Analysis Available from: <a target="_blank" href="https://cran.r-project.org/web/packages/pwr/index.html">https://cran.r-project.org/web/packages/pwr/index.html</a> (2018)</li><li>. rpart: Recursive Partitioning and Regression Trees Available from: <a target="_blank" href="https://cran.r-project.org/web/packages/rpart">https://cran.r-project.org/web/packages/rpart</a> (2018)</li><li>. 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. D., Moreno, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decision+Tree+for+Early+Detection+of+Cognitive+Impairment+by+Community+Pharmacists.">Decision Tree for Early Detection of Cognitive Impairment by Community Pharmacists.</a> Frontiers in Pharmacology. 9, 1-12 (2018).</li></ol>

Après avoir cherché des termes associés à L'ICM dans les études Cochrane dans la base de données PubMed, un questionnaire spécifique a été créé pour cette étude qui a utilisé les variables les plus évidentes avec une association prouvée avec MCI. Des facteurs démographiques, de mode de vie et sociaux, ainsi que la pharmacothérapie du patient et certaines pathologies pertinentes ont également été enregistrés. De plus, les tests MCI SPMSQ et MMSE ont également été sélectionnés. Fait important, le ...

Le vieillissement de la population augmente la prévalence des maladies chroniques et dégénératives, en particulier les démences dégénératives, qui devraient toucher plus de 131 millions de personnes dans le monde d'ici 20501. Parmi toutes les démences dégénératives, la maladie d'Alzheimer (MA) est la plus fréquente avec une prévalence globale en Europe de 6,88 %2. En raison de l'indépendance toujours en déclin des patients atteints de la MA, ce groupe devrait commencer à recevoir du soutien dès que la MA commence à se manifester. Par conséquent, la détection tôt des signes prodromiques de l'AI, tels que l'affaiblissement cognitif doux (MCI), est essentielle.
MCI est défini comme un stade de déclin cognitif intermédiaire correspondant au vieillissement normal et à la détérioration grave due à la démence3. Selon les estimations de Petersen et coll.4, la prévalence de l'ICM est de 8,4 % chez les personnes âgées de 65 à 69 ans et atteint 25,2 % chez les personnes âgées de plus de 80 ans. L'ICM entraîne des difficultés plus grandes que prévu dans l'exécution des compétences cognitives de bas niveau, en particulier celles liées à la mémoire et au langage, mais n'interfère pas avec les activités de la vie quotidienne.
Le dépistage n'est pas synonyme de diagnostic; le diagnostic de MCI sera toujours une tâche clinique tandis que les méthodes de criblage peuvent seulement nous informer qu'un patient a une plus grande probabilité de souffrir de cette pathologie et qu'il y a un soupçon fondé de MCI qui devrait être confirmé médicalement. Ainsi, les travailleurs de la santé primaire (médecins, pharmaciens, infirmières, etc.) pourraient bénéficier de la disponibilité de méthodes de dépistage simples (tests cognitifs brefs) qui peuvent être appliquées en quelques minutes. Idéalement, ceux-ci identifieraient objectivement les patients présentant une forte probabilité de souffrir d'un MCI de sorte qu'ils puissent alors être médicalement examinés par des médecins généraux ou spécialisés.
Étant donné que la détection précoce de l'ICM devient une tâche essentielle dans le contexte de la santé publique, ce travail visait à identifier les caractéristiques qui sont utiles dans l'identification ciblée de l'ICM dans les tests de dépistage des populations âgées. Ces groupes seraient ensuite testés plus minutieusement pour l'ICM dans les tests administrés par les fournisseurs de soins de santé primaires. Cette méthodologie fournit à un arbre de décision les algorithmes appropriés pour identifier les groupes de population à cibler.
Parmi ces caractéristiques, l'âge est l'un des facteurs les plus constants associés au développement de cette pathologie. D'autres caractéristiques pertinentes sont liées à la démographie ou au mode de vie5. Parmi ces derniers, certaines études ont identifié la durée du sommeil diurne ou nocturne comme un facteur de risque qui peut conduire au diagnostic de MCI5,6,7,8,9. La consommation prolongée de médicaments tels que les benzodiazépines, consommées par environ 20%-25% des personnes âgées10,11, peut également influencer les heures de sommeil et le développement de MCI12,13. En effet, les traitements prolongés pour les maladies chroniques peuvent être des caractéristiques importantes utiles dans la présélection des personnes présentant un risque élevé de souffrir de MCI.
Ici, nous avons développé des modèles basés sur des données qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique, un arbre de décision et un outil prédictif pour augmenter l'efficacité de la méthodologie de détection de l'ICM en discriminant les caractéristiques qui jouent un rôle important au début détection de MCI. L'arbre de décision qui en a résulté présenté ici a été produit à l'aide d'une cohorte spécifique de patients espagnols utilisant des pharmacies communautaires. Cependant, cette méthode serait également utile parmi d'autres populations ayant des caractéristiques différentes.
Ce travail a été réalisé en collaboration avec des médecins de première santé et des médecins spécialisés. Les pharmacies communautaires étaient idéales pour tester cet algorithme parce qu'elles sont proches des patients, ont de longues heures d'ouverture et sont fréquemment visitées et consultées. Les démences dégénératives sont des affections complexes qui ne sont pas toujours bien comprises par les fournisseurs de soins de santé primaires14. Par conséquent, s'impliquer dans le processus permettra de sensibiliser les gens souffrant de MCI et les démences.

<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

L'affaiblissement cognitif doux (MCI) est le premier signe de démence parmi des populations âgées et son détection tôt est crucial dans nos sociétés vieillissantes. Les tests mcI courants prennent beaucoup de temps, de sorte que le dépistage massif sans discrimination ne serait pas rentable. Ici, nous décrivons un protocole qui utilise des techniques d'apprentissage automatique pour sélectionner rapidement les candidats pour une présélection ultérieure par le biais d'un test MCI basé sur les questions. Cela minimise le nombre de ressources nécessaires pour le dépistage, car seuls les patients potentiellement positifs à l'ICM sont testés davantage.
Cette méthodologie a été appliquée dans une étude de recherche initiale MCI qui a formé le point de départ pour la conception d'un arbre de décision de dépistage sélectif. L'étude initiale a recueilli de nombreuses variables démographiques et de style de vie ainsi que des détails sur les médicaments pour les patients. Le Questionnaire sur l'état mental portatif court (SPMSQ) et le Mini-Mental State Examination (MMSE) ont été utilisés pour détecter d'éventuels cas d'ICM. Enfin, nous avons utilisé cette méthode pour concevoir un processus efficace pour classer les personnes à risque de MCI. Ce travail fournit également un aperçu des facteurs liés au mode de vie associés à l'ICM qui pourraient être mis à profit dans la prévention et la détection précoce de l'ICM chez les populations âgées.

Les pharmacies participantes ont recueilli des données auprès de 728 utilisateurs et recueilli des variables démographiques en plus des médicaments prescrits aux participants. Une régression logistique univariée a été effectuée pour toutes les variables34; les graphiques à barres d'erreur indiqués à la figure 3 et à la figure 4 sont des représentations graphiques pratiques de l'intervalle de ...

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

Cette méthodologie produit des arbres de décision qui ciblent les groupes de population plus enclins à souffrir d'une déficience cognitive légère et sont utiles pour le dépistage sélectif rentable de la maladie.

Une approche d'apprentissage automatique pour concevoir un dépistage sélectif efficace de l'affaiblissement cognitif léger

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

Le but de cette vidéo est de décrire comment concevoir un dépistage rentable des troubles cognitifs légers, ce qui implique plus de difficultés que prévu pour effectuer de faibles compétences cognitives principalement liées à la mémoire et le langage. Nous tenons à souligner l’importance de ce type de condition affectant les personnes âgées, et la polyvalence de cette procédure. Cette procédure pourrait être facilement adaptée à d’autres maladies, en convertissant un dépistage coûteux en un dépistage faisable.Recherchez cochrane revues systématiques pour les termes de la condition à l’écran. Par exemple, dans notre étude, l’affaiblissement cognitif ou la démence « se sont joints aux facteurs de risque. Recherche sur PubMed Terms présente quelques preuves de la relation avec la détérioration cognitive ou la démence.Sélectionnez les variables avec plus de preuves d’association avec la détérioration cognitive ou la démence pour élaborer un questionnaire. Une recherche approfondie comprenant des termes comme déficience cognitive et facteurs de risque a été effectuée à l’aide de PubMed et des revues systématiques Cochrane. Avant de commencer l’étude dans le but de compiler le plus grand nombre de facteurs qui apparaissent dans la littérature scientifique.Comme caractéristiques possibles liées aux troubles cognitifs, en particulier dans la base de données Cochrane, il a été entendu pour tous les articles avec le terme déficience cognitive ou démence, et dans les articles PubMed avec les termes de sexe, niveau d’éducation, activités cognitives, activité physique, diabète, hypertension, cholestérol, dépression, obésité, tabagisme, alcool, sommeil, alimentation, et les conditions économiques. En combinaison avec une déficience cognitive ou la démence, aussi. Par conséquent, un questionnaire a été élaboré avec les variables à l’examen bibliographique qui présentent quelques preuves de la relation avec la détérioration cognitive ou la démence.Un questionnaire est conçu avec des informations sur les variables associées sélectionnées. Pour notre étude de performance, les variables choisies sont le mode de vie démographique et les pathologies chroniques en plus de la présence ou de l’absence de dépression, qui est fréquemment associée à la détérioration cognitive. La consommation de drogues a été recueillie selon la méthodologie.Le Code chimique thérapeutique anatomique a été utilisé pour classer les médicaments. Le test de dépistage sélectionné pourrait être administré par le personnel de santé primaire comme les pharmaciens. Les caractéristiques de base nécessaires à l’essai étaient en tenant compte.En particulier, pour la population âgée espagnole avec une grande quantité d’analphabètes qui ont vécu dans la guerre civile espagnole, notre proposition a été d’utiliser court portable Mental State Questionnaire de faveur et mini-examen de l’état mental les deux sont largement utilisés dans la clinique de mémoire, puisque l’un d’eux nécessite l’alphabétisation. Les personnes recrutées étaient des patients non institutionnalisés âgés de 65 ans ou plus qui se rendaient régulièrement à la pharmacie et souhaitaient participer à la présente étude. Les personnes qui ont eu de la difficulté à effectuer un test d’évaluation ou les personnes qui sont en traitement pour la démence sont exclues.Les participants à l’étude sont considérés comme ayant une déficience cognitive lorsqu’au moins un des critères suivants est satisfait. Les scores de données dans le questionnaire portable court d’état mental sont quatre points ou plus dans le cas des participants analphabètes et trois points ou plus pour d’autres sujets. Un moins ou égal à 24 points dans le test corrigé mini-examen de l’état mental.Les participants ayant une déficience cognitive sont dirigés vers un médecin spécialiste, en tant que neurologue, pour leur diagnostic clinique. Les chercheurs pharmaciens sont formés aux connaissances de base sur les troubles cognitifs et à la gestion des outils de dépistage. Notre étude transversale pour détecter les troubles cognitifs et les facteurs potentiels dérivés de la société chez la population âgée de 65 ans et plus est la conception.La taille estimée de l’échantillon pour une prévalence de troubles cognitifs est de 541 personnes, et avec une augmentation de 10% en raison de pertes, sont 600 personnes. Des lettres de communication ont été conçues entre le réseau de soins de santé pour informer sur le projet. Le diagnostic définitif par un test spécifique est réservé aux soins spécialisés, suivant le protocole indiqué dans le diagramme.Il s’agit d’une étape exclusive avant d’appliquer des techniques d’apprentissage automatique, en transformant les données en fonction du p-test des algorithmes à appliquer. Les algorithmes pour générer des arbres de décision sont de changer de variabilité ou de corrélation entre les variables. L’accent est donc mis sur la catégorisation des variables.Par exemple, générer des variables pour classer si oui ou non le patient prend un médicament selon les deuxième et troisième niveaux du Code de classification chimique thérapeutique anatomique, selon la fiche de suivi de pharmacothérapie. Une analyse de régression logistique a été effectuée pour chaque variable afin d’évaluer si elle est suffisamment importante pour être incluse dans l’ensemble de données pour générer l’arbre de décision. Afin d’obtenir la précision maximale de la quantité dans le déclin cognitif possible, plusieurs techniques d’apprentissage automatique ont été assemblés.Enfin, nous avons développé un modèle avec 80% de notre noyau et un modèle d’arbre basé sur notre algorithme de pétition récursive pour développer un arbre de décision pour obtenir les variables les plus significatives dans un criblage. L’algorithme d’apprentissage automatique appliqué à l’ensemble de données de formation, qui se compose d’un 80% de l’ensemble des données. Le reste est utilisé pour estimer l’exactitude du modèle.On s’attend à ce que l’ensemble de données soit en équilibre, et l’amortissement est l’une des techniques pour faire face à ce problème. Pour le dépistage, nous sommes très intéressés à réduire autant que possible le nombre de faux négatifs. Ceci peut être réalisé au moyen d’une sélection supérieure de PA de la matrice de perte.Le paramètre optimal de l’algorithme a été sélectionné avec une validation croisée. Notre étude transversale a été menée auprès de 728 participants non institutionnalisés âgés de plus de 65 ans. Cent vingt-sept participants obtiennent un score positif aux tests de troubles cognitifs légers.Les participants classés positifs ont été référés au diagnostic clinique. Après avoir effectué l’étude de recherche pour estimer le pourcentage d’utilisateurs ayant une déficience cognitive légère, une nouvelle régression logistique variable est effectuée avec toutes les variables dans le but de sélectionner des variables. Pour certaines des variables les plus significatives, un intervalle de confiance de 99 % du rapport de cotes est affiché dans ce graphique à barres d’erreur.Il s’agit d’une représentation intergraphique commune pour l’intervalle de confiance du rapport de cotes, où l’échelle basse est utilisée pour le rapport de cotes. Toutes ces variables dont la valeur p est supérieure à 0,01 sont sélectionnées pour générer un modèle de boîte large basé sur l’arbre de décision, tandis que de nombreuses autres variables ayant une valeur p plus élevée n’ont pas été sélectionnées pour générer le modèle. Par exemple, pour ces variables simples, l’intervalle de confiance de 99 % du rapport de cotes est inclus dans la valeur une.Par conséquent, la valeur p est supérieure à 0,01. Après ce pré-traitement, nous avons divisé l’ensemble de données en test de données de formation et l’ensemble de données de test. L’arbre de décision est généré dans l’ensemble de données de formation sous forme d’entrée, qui se compose de 583 personnes, et validé avec l’ensemble de test avec 145 utilisateurs.Les performances des algorithmes ont été évaluées au moyen de la zone sous la courbe ROC dans l’ensemble de test. Après avoir utilisé la bibliothèque de voiture en R, pour chaque utilisateur, l’arbre résultant a attribué une probabilité et une recommandation de savoir si oui ou non l’utilisateur doit passer le test de déficience cognitive légère. Ils dépendent du nœud final dans l’arbre.La valeur au bas de la boîte est le pourcentage de personnes ayant ces caractéristiques dans l’ensemble de formation. Le plus chaud est la couleur de la boîte, le plus susceptible d’être positif dans les tests de déficience cognitive légère. Faites attention que le nœud supérieur correspond à la question de l’absence de plainte de mémoire.Ici, une réponse positive salue la branche gauche, étant la question suivante le sexe de l’utilisateur, alors qu’une réponse négative implique d’aller à la branche droite et de poser des questions sur le temps de sommeil de l’utilisateur par jour. Pour évaluer la capacité de coulée complète de l’arbre de décision, la courbe ROC s’affiche. Il zone sous la courbe ROC est.0.763.La recommandation de l’arbre au sujet de prendre le test léger d’affaiblissement cognitif a réalisé une sensibilité. de 0,76 et une spécificité de 0,7, représentée avec un point bleu dans le chiffre. En conséquence, une courte entrevue pour sélectionner les utilisateurs à risque de troubles cognitifs légers avec l’outil d’un arbre de décision produit de manière significative le nombre d’utilisateurs prenant des tests de déficience cognitive légère, ce qui prend beaucoup de temps pour le testeur.Cette réduction peut être estimée dans l’ensemble d’essai, interprétant la matrice de confusion des classes observées et prévues. En effet, 55 utilisateurs sur 145 de l’ensemble de tests sont sélectionnés par l’arbre de décision, ce qui réduit de 62% les utilisateurs qui font des tests, alors que la plupart des utilisateurs étant positifs dans les troubles cognitifs légers sont sélectionnés, à savoir 19 sur 25. À la conclusion de cette étude, compte tenu d’un léger dépistage des troubles cognitifs dont la prévalence est faible, 17 % comme celle envisagée pour l’étude de recherche, il est possible de concevoir un ensemble de critères de sélection adéquats au moyen de techniques d’apprentissage automatique, augmentant le pourcentage de positif dans les troubles cognitifs légers jusqu’à plus de 30 % chez certains utilisateurs.Par conséquent, ces outils ont demandé à être plus efficaces dans le dépistage avec une réduction substantielle des coûts. Les modèles axés sur les données ont l’avantage de comprendre quelles sont les informations les plus importantes afin de construire un modèle réduit. La construction d’un arbre de décision nous donne un aperçu des variables que nous devrions mettre l’accent, afin de discriminer d’une manière rentable les personnes qui sont ou non recommandés de passer les tests de déficience cognitive légère.la conception du protocole prend beaucoup de temps. Pour cette raison, d’autres tests peuvent être envisagés pour la détection future de troubles cognitifs légers en seulement quelques minutes. En outre, nous avons décidé de servir notre étude de dépistage à l’âge de 50 ans au lieu de 65 comme une tâche préventive afin d’augmenter l’efficacité dans la chaîne de troubles cognitifs légers.Les pharmaciens sont l’un des professionnels de la santé les plus accessibles et régulièrement visités, et ils peuvent jouer un rôle vital dans le dépistage précoce des troubles cognitifs légers.

Research

JoVE Journal

Behavior

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Le groupe de congruence intermodale comme un moyen d&#39;obtenir une mesure comportementale objectif dans le caoutchouc main Illusion Paradigm

The rubber hand illusion (RHI) is a popular experimental paradigm. Participants view touch on an artificial rubber hand while the participants' own hidden ...

Recherche

Sciences du comportement

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The main goal of this study was to assess the usability of a tablet-computer-based application (EmoCogMeter) in investigating the effects of age on ...

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