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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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 co...

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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. 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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. 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>

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 do...

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 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

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 var...

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

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.

Research

JoVE Journal

Behavior

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

Comportamento

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

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

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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Descobrindo batida Surdez: Distúrbios Detecção de ritmo com o dedo Sincronizado Tapping e Tarefas de temporização da Percepção

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Avaliação da Cognição Social em primatas não-humanos usando uma rede de Computadorizado dispositivo automático de Aprendizagem Sistemas (ALDM) teste

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

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