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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이 작품은 알 알츠하이머 재단의 지원과 유니버시다드 CEU 카르데날 헤레라, 특히 엔리케 지너의 멀티미디어 제작 서비스의 도움에 의해 가능하게되었다. 우리는 MCI 진단을 도운 모든 참여 약국 (SEFAC) 및 일차 진료 의사 협회 (SEMERGEN) 및 신경학회 (SVN)의 협력 의사들의 작품을 인정하고 싶습니다, 특히 Vicente Gassull, 라파엘 산체스와 조르디 페레스. 마지막으로, 이 연구에 참여하기로 동의한 모든 분들께 감사드립니다.

이 연구결과에 적용된 방법론은 이전에 발렌시아(스페인) 지역 사회 약국과 함께 대학 CEU 카르데날 헤레라에서 수행된 5개의 연구에 발표되었습니다(SEFAC). 이 현재 연구는 검토 및 Universidad CEU 카르데날 헤레라에서 연구 윤리위원회에 의해 승인되었다 (승인 번호. CEI1/001) 2011년 3월. 연구에 참여한 모든 개인은 헬싱키 선언에 따라 참여에 대한 서면 동의를 했다.
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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. S., 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=The+Montreal+Cognitive+Assessment,+MoCA:+A+Brief+Screening+Tool+For+Mild+Cognitive+Impairment.">The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: A Brief Screening Tool For Mild Cognitive Impairment.</a> Journal of the American Geriatrics Society. 53 (4), 695-699 (2005).</li><li>Kaya, D., 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=The+Saint+Louis+University+Mental+Status+Examination+Is+Better+than+the+Mini-Mental+State+Examination+to+Determine+the+Cognitive+Impairment+in+Turkish+Elderly+People.">The Saint Louis University Mental Status Examination Is Better than the Mini-Mental State Examination to Determine the Cognitive Impairment in Turkish Elderly People.</a> Journal of the American Medical Directors Association. 17 (4), e11-e15 (2016).</li><li>O'Caoimh, 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=Comparison+of+the+quick+mild+cognitive+impairment+(Qmci)+screen+and+the+SMMSE+in+screening+for+mild+cognitive+impairment.">Comparison of the quick mild cognitive impairment (Qmci) screen and the SMMSE in screening for mild cognitive impairment.</a> Age and Ageing. 41 (5), 624-629 (2012).</li><li>Cullen, B., ONeill, B., Evans, J. 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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. 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>

PubMed 데이터베이스의 Cochrane 연구에서 MCI와 관련된 용어를 검색한 후 MCI와 의한 입증된 연관성을 가진 가장 분명한 변수를 사용한 이 연구를 위해 특정 설문지가 작성되었습니다. 인구 통계학적, 생활 양식 및 사회적인 요인, 뿐만 아니라 환자의 약리요법 및 몇몇 관련 병리도 기록되었습니다. 또한 SPMSQ 및 MMSE MCI 테스트도 선택되었습니다. 중요한 것은, SPMSQ는 참가자의 교육 수준에 영향을받지 않...

인구 고령화는 2050년까지 전 세계적으로 1억 3,100만 명 이상에게 영향을 미칠 것으로 예상되는 만성 및퇴행성 질환, 특히 퇴행성 치매의 유병률을 증가시키고 있다 1. 모든 퇴행성 치매 중에서, 알츠하이머병(AD)은 유럽에서 6.88%2의전반적인 유병률을 가진 가장 흔한 질환이다. AD 환자의 계속 감소하는 독립성 때문에, 이 단은 AD가 명시하기 시작하자마자 지원을 수신하기 시작해야 합니다. 따라서 경도 인지 장애(MCI)와 같은 AD의 프로드로말 징후를 조기에 발견하는 것이 필수적입니다.
MCI는 치매로 인한 정상적인 노화 및 심한 악화에 대응하는 중간 인지 기능 저하 단계로 정의된다3. Petersen 등4에의해 추정에 따르면, MCI의 보급은 65-69 세 사람들 중 8.4%이고 80 세 이상 사람들을 위해 25.2%에 도달합니다. MCI는 낮은 수준의 인지 능력, 특히 기억력과 언어와 관련된 능력을 실행하여 예상보다 더 많은 어려움을 겪고 있지만 일상 생활의 활동을 방해하지는 않습니다.
검열은 진단과 동의어가 아닙니다; MCI의 진단은 항상 임상 업무일 것이지만, 선별 방법은 환자가이 병리학으로 고통받을 확률이 높고 임상적으로 확인되어야하는 MCI의 잘 설립 된 의심이 있음을 알려줄 수 있습니다. 따라서, 1 차 적인 헬스케어 노동자 (닥터, 약사, 간호원 등)는 분에서 적용될 수 있는 간단한 검열 방법 (간단한 인식 시험)의 가용성에서 유익할 수 있었습니다. 이상적으로, 이들은 객관적으로 MCI를 겪기의 높은 확률을 가진 환자를 그 때 일반 또는 전문화한 의사에 의해 임상으로 시험될 수 있다 그래야 확인할 것입니다.
MCI의 조기 발견이 공중 위생의 맥락에서 필수적인 업무가 되고 있다는 것을 감안할 때, 이 일은 노인 인구의 선별 시험에서 MCI의 표적 식별에 유용한 특성을 확인하는 것을 목표로 했습니다. 이 단은 그 때 1 차적인 헬스케어 공급자에 의해 관리된 시험에서 MCI를 위해 더 철저하게 시험될 것입니다. 이 방법론은 대상집단 그룹을 식별하기 위한 적절한 알고리즘을 가진 의사 결정 트리를 제공합니다.
이러한 특성 중 나이는이 병리학의 발달과 관련된 가장 일관된 요인 중 하나입니다. 기타 관련 특성은 인구 통계학적 특성 또는 라이프스타일과 관련이있습니다 5. 후자 중, 일부 연구는 MCI의 진단으로 이어질 수있는 위험 요소로 주간 또는 야간 수면의 기간을 확인5,6,7,8,9. 벤조디아제핀과 같은 약물의 장기간 섭취는 노인10,11의약 20 %-25 %가 소비되며 수면 시간과 MCI12,13의발달에도 영향을 미칠 수 있습니다. 실제로, 만성 질환에 대한 장기간 치료는 MCI로 고통의 높은 위험을 가진 개인의 사전 선택에 유용한 중요한 기능이 될 수 있습니다.
여기서는 자동 학습 알고리즘, 의사 결정 트리 및 예측 도구를 사용하여 초기에 중요한 역할을 하는 특성을 차별하여 MCI 를 감지하는 방법론의 효율성을 높이는 데이터 기반 모델을 개발했습니다. MCI를 감지할 수 있습니다. 여기에 제시 된 결과 의사 결정 트리는 지역 사회 약국을 사용하여 스페인 환자의 특정 코호트를 사용하여 생산되었다. 그러나 이 방법은 특성이 다른 다른 채우기 에서도 유용합니다.
이 작품은 1 차적인 헬스케어 및 전문화한 닥터와 협력하여 완료되었습니다. 지역 사회 약국은 환자와 가깝고, 영업 시간이 길며, 자주 방문하고 상담하기 때문에이 알고리즘을 테스트하는 데 이상적입니다. 퇴행성 치매는 1차 의료제공자가 항상 잘 이해하지 못하는 복잡한상태이다(14). 따라서, 이 과정에 관여하게 되면 MCI와 치매로 고통받는 사람들의 인식을 높일 수 있습니다.

<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

경도 인지 장애 (MCI)는 노인 인구 중 치매의 첫 번째 징후이며 조기 발견은 우리의 노화 사회에서 결정적입니다. 일반적인 MCI 시험은 무차별적인 대규모 검열이 비용 효과적이지 않을 수 있도록 시간이 많이 걸립니다. 여기서는 기계 학습 기술을 사용하여 질문 기반 MCI 테스트를 통해 추가 심사를 위한 후보자를 신속하게 선택하는 프로토콜을 설명합니다. 이것은 잠재적으로 MCI 양성인 환자만 추가로 시험되기 때문에 검열을 위해 요구되는 자원의 수를 최소화합니다.
이 방법론은 선택적 선별 결정 트리의 설계를 위한 출발점을 형성한 초기 MCI 연구 연구에서 적용되었습니다. 초기 연구 결과는 환자 약물에 관하여 많은 인구 통계학 및 생활양식 변수 및 세부사항을 집합했습니다. 짧은 휴대용 정신 상태 설문지 (SPMSQ) 및 미니 정신 상태 검사 (MMSE) MCI의 가능한 경우를 감지 하는 데 사용 되었다. 마지막으로, 우리는 MCI의 위험에 개인을 분류하기위한 효율적인 프로세스를 설계하기 위해이 방법을 사용했다. 이 작품은 또한 노인 인구 중 MCI의 예방 및 조기 발견에 활용 될 수있는 MCI와 관련된 라이프 스타일 관련 요인에 대한 통찰력을 제공합니다.

참여 약국은 728명의 사용자로부터 데이터를 수집하고 참가자에게 처방된 약물 외에도 인구 통계학적 변수를 수집했습니다. 모든변수(34)에대해 일변량 로지스틱 회귀를 수행하였습니다. 그림 3과 그림 4에 표시된 오차 막대 그래프는 배당률의 신뢰 구간(정성적 변수의 경우)과 로지스틱 회귀 계수의 신뢰 구간...

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

이 방법론은 온화한 인식 손상 때문에 손해를 입기 위하여 인구 단을 표적으로 하고 질병의 비용 효과적인 선택적인 검열을 위해 유용하다 는 결정 나무를 생성합니다.

경도 인지 장애의 효율적인 선택적 스크리닝을 설계하는 기계 학습 접근 방식

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

이 비디오의 목적은 주로 메모리와 언어와 관련된 낮은 인지 능력을 수행하는 것으로 예상보다 더 많은 어려움을 수반하는 가벼운 인지 장애의 비용 효율적인 검사를 설계하는 방법을 설명하는 것입니다. 우리는 노인에 영향을 미치는 이런 종류의 조건의 중요성과이 절차의 다재 다능함을 강조하고 싶습니다. 이 절차는 다른 질병에 쉽게 적응할 수 있으며 비용이 많이 드는 검사를 실현 가능한 질병으로 변환할 수 있습니다.화면 조건의 조건에 대한 Cochrane 체계적인 리뷰를 검색합니다. 예를 들어, 우리의 연구에서, 인지 장애 또는 치 매"위험 요소와 합류. PubMed 약관에 대한 검색은 인지 악화 또는 치매와의 관계에 대한 몇 가지 증거를 제시합니다.설문지를 정교하게 하기 위해 인지 악화 또는 치매와의 연관성에 대한 더 많은 증거를 가진 변수를 선택하십시오. 인지 장애로 용어를 포함 하 여 철저 한 검색"그리고 위험 요소"PubMed와 코크레인 체계적인 리뷰를 사용 하 여 실시 했다. 과학 문헌에 나타나는 요인의 가장 큰 수를 컴파일의 목적으로 연구를 시작하기 전에.인지 장애와 관련된 가능한 특성으로, 특히 코크레인 데이터베이스에서 인지 장애"또는 치매라는 용어가 있는 모든 기사에 대해 들었으며, 성별, 교육 수준, 인지 활동, 신체 활동, 당뇨병, 고혈압, 콜레스테롤, 우울증, 비만, 흡연, 알코올, 수면, 식단 및 경제 조건의 용어가 있는 PubMed 기사에서 들었다. 인지 장애"또는 치매와 함께, 너무. 따라서, 설문지는 인지 악화 또는 치매와의 관계의 몇 가지 증거를 제시하는 서지 검토에서 변수로 정교했다.설문지는 선택한 관련 변수의 정보로 설계되었습니다. 우리의 성과 연구를 위해, 선택한 변수는 인구 통계학적 라이프 스타일과 만성 병리뿐만 아니라 우울증의 존재 또는 부재, 자주 인지 악화와 관련 된. 약물의 소비는 방법론에 따라 수집되었다.해부학 치료 화학 코드는 약물을 분류하는 데 사용되었다. 선택된 검열 시험은 약사와 같은 1 차적인 건강의 직원에 의해 관리될 수 있었습니다. 테스트를 수행하는 데 필요한 기본 특성을 고려했습니다.특히 스페인 남북 전쟁에 살았던 많은 문맹인 스페인 노인 인구의 경우, 우리의 제안은 호의의 짧은 휴대용 정신 상태 설문지를 사용하고 미니 정신 상태 검사 모두 메모리 클리닉에서 널리 사용되고 있습니다. 모집된 사람들은 65세 이상의 비제도화된 환자였으며, 약국에 정기적으로 가서 본 연구에 참여하기를 원했습니다. 평가 시험을 수행하는 데 어려움이 있는 사람 또는 치매 치료를 받는 사람은 제외됩니다.연구 참가자는 다음 기준 중 적어도 하나가 충족 될 때 인지 장애로 간주됩니다. 짧은 휴대용 정신 상태 설문지의 데이터 점수는 문맹 참가자의 경우 4 개 이상의 포인트와 다른 과목에 대한 3 개 이상의 포인트입니다. 수정된 미니 정신 상태 시험 시험에서 24점 이하또는 동일합니다.인지 장애 참가자는 임상 진단을 위해 신경학자로 의료 전문가에게 회부됩니다. 약사 연구원은 인지 장애에 대한 기본적인 지식과 선별 도구의 관리에 훈련됩니다. 65세 이상 인구에서 인지 장애 및 잠재적인 사회 파생 요인을 감지하기 위한 단면 연구는 디자인입니다.인지 장애의 보급에 대한 추정 표본 크기는 541명이며 손실로 인해 10% 증가한 600명입니다. 통신 편지는 프로젝트에 대해 알리는 의료 네트워크 사이에 설계되었습니다. 특정 테스트를 통한 최종 진단은 다이어그램에 표시된 프로토콜에 따라 전문 적인 치료를 위해 예약되어 있습니다.이는 적용될 알고리즘의 p-test에 따라 데이터를 변환하여 기계 학습 기술을 적용하기 전에 독점적인 단계입니다. 의사 결정 트리를 생성하는 알고리즘은 변수 간에 가변성 또는 상관 관계를 변경하는 것입니다. 따라서 변수를 분류하는 데 중점을 둡니다.예를 들어, 약물 치료 후속 시트에 따라 환자가 해부학 치료 화학 분류 코드의 제 2 및 제 3 수준에 따라 약물을 복용하고 있는지 여부를 분류하는 변수를 생성합니다. 각 변수에 대해 로지스틱 회귀 분석이 수행되어 의사 결정 트리를 생성하기 위해 데이터 집합에 포함될 만큼 중요한지 평가했습니다. 인지 기능 저하시 최대 정확도를 얻기 위해 여러 기계 학습 기술이 조립되었습니다.마지막으로, 우리는 우리의 코어의 80 %와 나무 모델을 개발하고 우리의 재귀 청원 알고리즘을 기반으로 한 나무 모델은 심사에서 가장 중요한 변수를 얻기 위해 의사 결정 트리를 개발했습니다. 전체 데이터 집합의 80%로 구성된 교육 데이터 집합에 적용된 기계 학습 알고리즘입니다. 나머지 부품은 모델의 정확도를 추정하는 데 사용됩니다.데이터 집합의 균형이 있을 것으로 예상되며 다운샘플링은 이 문제에 직면한 기술 중 하나입니다. 심사를 위해, 우리는 가능한 한 거짓 네거티브의 수를 줄이는 데 매우 관심이 있습니다. 이는 손실 매트릭스의 상부 PA 선택에 의해 달성될 수 있다.알고리즘의 최적의 매개 변수는 교차 유효성 검사로 선택되었습니다. 우리의 단면 연구는 65 세 이상의 728 명의 비 제도화 참가자와 함께 수행되었습니다. 1백 27명의 참가자는 경증 인지 장애 검사에서 긍정적인 점수를 매기고 있습니다.양성으로 분류된 참가자는 임상 진단을 지칭했다. 가벼운 인지 장애를 가진 사용자의 비율을 추정하기 위해 연구 연구를 수행 한 후, 변수를 선택하는 목적으로 모든 변수와 함께 새로운 variate 물류 회귀가 수행됩니다. 일부 변수의 경우 배당률 비율의 99% 신뢰 구간이 이 오류 막대 그래프에 표시됩니다.배당률 비율에 저축이 사용되는 배당률 비율의 신뢰 구간에 대한 일반적인 상호 표현입니다. p값이 0.01보다 큰 이러한 모든 변수는 의사 결정 트리를 기반으로 넓은 상자 모델을 생성하도록 선택되고 p 값이 높은 다른 많은 변수는 모델을 생성하도록 선택되지 않았습니다. 예를 들어 이러한 일반 변수의 경우 배당률 비율의 99% 신뢰 구간이 값 하나에 포함됩니다.따라서 p-값은 0.01보다 높습니다. 이 사전 처리 후 데이터 집합을 학습 데이터 테스트 및 테스트 데이터 집합으로 분할했습니다. 의사 결정 트리는 학습 데이터 집합에서 입력으로 생성되며, 이는 583명으로 구성되며 145명의 사용자로 테스트 집합으로 유효성을 검사합니다.알고리즘의 성능은 테스트 집합의 ROC 곡선 아래 영역에 의해 평가되었습니다. R에서 자동차 라이브러리를 사용한 후, 각 사용자에 대해, 결과 트리는 사용자가 경도 인지 장애 테스트를 받아야 하는지 여부를 결정할 확률과 권장 사항을 할당했습니다. 트리의 최종 노드에 따라 다름입니다.상자 하단의 값은 교육 집합에서 이러한 특성을 가진 개인의 백분율입니다. 따뜻한 상자의 색상, 가벼운 인지 장애 테스트에서 긍정적인 될 가능성이 높습니다. 상단 노드가 메모리 불만 부재의 문제에 해당한다는 데 주의를 기울이는 다.여기서, 긍정적 인 대답은 사용자의 성별에 다음과 같은 질문인 왼쪽 지점에 우박, 부정적인 대답은 오른쪽 분기에 가서 하루 사용자의 수면 시간에 대해 묻는 것을 의미하는 반면. 결정 트리의 전체 주조 기능을 평가하기 위해 ROC 곡선이 표시됩니다. ROC 곡선 아래면적은.0.763입니다.가벼운 인지 장애 테스트 복용에 대 한 나무의 권고감 달성. 0.76및 0.7의 특이성, 그림에 파란색 점으로 표현. 그 결과, 의사 결정 트리의 도구로 가벼운 인지 장애의 위험에 사용자를 선택하는 짧은 인터뷰는 상당히 가벼운 인지 장애 테스트를 복용 사용자의 수를 생산, 이는 테스터에 대한 매우 시간이 많이 소요되는.이러한 감소는 테스트 집합에서 추정할 수 있으며 관찰및 예측 클래스의 혼동 행렬을 해석할 수 있습니다. 실제로, 테스트 세트의 사용자 145명 중 55명이 의사결정트리에 의해 선택되어, 시험을 받는 사용자의 62%를 감소시키는 반면, 경증 인지 장애에 긍정적인 대부분의 사용자가 선택되는 반면, 25명 중 19명이 선택됩니다. 이 연구의 결론으로, 그의 보급이 낮은 경도 인지 장애 검진을 감안할 때, 17%는 연구 결과에 대한 고려와 같은, 선택된 사용자 중 30% 이상으로 온화한 인지 장애에 있는 긍정적인 비율을 증가, 기계 학습 기술을 통해 적당한 선택 기준의 세트를 디자인할 수 있습니다.따라서 이러한 도구는 상당한 비용 절감으로 선별에서 보다 효율적이도록 요청했습니다. 감소된 모델을 구성하기 위해 가장 중요한 정보가 무엇인지 이해하는 이점을 가진 데이터 기반 모델. 의사 결정 트리의 건설은 우리에게 우리가 초점을 넣어야하는 변수에 대한 통찰력을 제공합니다, 비용 효율적인 방법으로 차별하기 위해 또는 가벼운 인지 장애 테스트를 복용권장하지 않는 사람들.프로토콜 설계는 시간이 많이 걸립니다. 그 때문에, 몇 가지 다른 테스트 는 단지 몇 분 만에 가벼운 인지 장애의 미래 감지에 대 한 간주 될 수 있습니다. 더욱이, 우리는 경증 인지 장애의 사슬에 있는 효력을 증가시키기 위하여 예방 과제로 65의 대신50의 나이에 우리의 검열 연구 결과 봉사하기로 결정했습니다.약사는 가장 접근가능하고 정기적으로 방문하는 헬스케어 전문가 중 하나이며, 경증 인지 장애의 조기 발견에 중요한 역할을 할 수 있습니다.

Research

JoVE Journal

Behavior

The Crossmodal Congruency Task as a Means to Obtain an Objective Behavioral Measure in the Rubber Hand Illusion Paradigm

고무 손 환상 패러다임에서 목표 행동 측정을 확보하는 수단으로 Crossmodal 일치 성은 작업

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

연구

행동분석학

Assessment of Age-related Changes in Cognitive Functions Using EmoCogMeter, a Novel Tablet-computer Based Approach

EmoCogMeter, 소설 태블릿 컴퓨터 기반 접근 방식을 사용하여인지 기능의 연령과 관련된 변화의 평가

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 ...

Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks

비트의 청각 장애를 폭로 : 감지 리듬 장애를 누르면 동기화 손가락 및 지각 타이밍 작업에

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here ...

Experimental Assessment of Mouse Sociability Using an Automated Image Processing Approach

자동화 된 이미지 처리 방식을 사용하여 마우스 사교성의 실험 평가

Mouse is the preferred model organism for testing drugs designed to increase sociability. We present a method to quantify mouse sociability in which the ...

Assessment of Social Cognition in Non-human Primates Using a Network of Computerized Automated Learning Device (ALDM) Test Systems

Assessment of Social Cognition in Non-human Primates Using a Network of Computerized Automated Learning Device ALDM Test Systems

전산 자동 학습 장치 (ALDM) 테스트 시스템의 네트워크를 사용하여 비 인간 영장류의 사회인지의 평가

Fagot &#38; Paleressompoulle1 and Fagot &#38; Bonte2 have published an automated learning device (ALDM) for the study of cognitive abilities of monkeys ...

A Novel Experimental and Analytical Approach to the Multimodal Neural Decoding of Intent During Social Interaction in Freely-behaving Human Infants

인간의 유아를 자유롭게 행동의 사회적 상호 작용하는 동안 의도 모드의 신경 디코딩에 소설 실험 및 분석 접근

Understanding typical and atypical development remains one of the fundamental questions in developmental human neuroscience. Traditionally, experimental ...

Behavioral Disturbances: An Innovative Approach to Monitor the Modulatory Effects of a Nutraceutical Diet

행동 교란하십시오 기능 식품 다이어트의 조절 성 효과를 모니터하는 혁신적인 접근 방식

In dogs, diets are often used to modulate behavioral disturbances related to chronic anxiety and stress caused by intense and restless activity. However, ...

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

Lexical Decision Task for Studying Written Word Recognition in Adults with and without Dementia or Mild Cognitive Impairment

치매 또는 경도 인지 장애가 있거나 없는 성인에서 서면 단어 인식을 연구하기위한 어휘 결정 작업

Older adults are slower at recognizing visual objects than younger adults. The same is true for recognizing that a letter string is a real word. People ...

Using Practice Testing, Public Speaking, and Source Monitoring to Examine the Influences of Learning Strategies and Stress on Episodic Memory

학습 전략과 에피소드 메모리에 대한 스트레스의 영향을 조사하기 위해 연습 테스트, 대중 연설 및 소스 모니터링사용

Prior research demonstrated that learning information via retrieval practice, which entails studying and taking practice tests, resulted in less memory ...