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 trabajo fue posible gracias al apoyo de la Fundación Know Alzheimer y la ayuda del servicio de producción multimedia de la Universidad CEU Cardenal Herrera, especialmente Enrique Giner. Nos gustaría reconocer el trabajo de todas las farmacias participantes (SEFAC), y de los médicos colaboradores de la Sociedad de Médicos de Atención Primaria (SEMERGEN) y de la Sociedad de Neurología (SVN) que ayudaron con los diagnósticos de MCI, especialmente Vicente Gassull, Rafael Sánchez, y Jordi Pérez. Por último, damos las gracias a todos los que aceptaron participar en este estudio.

La metodología aplicada en este estudio se ha publicado previamente5 en trabajos realizados en la Universidad CEU Cardenal Herrera junto con farmacias comunitarias de la Región Valenciana (España) asociadas a la Sociedad Española de Farmacia Familiar y Comunitaria (SEFAC). Este estudio actual fue revisado y aprobado por el Comité de Etica de Investigación de la Universidad CEU Cardenal Herrera (aprobación no. CEI11/001) en marzo de 2011. Todas las personas involucradas en el estudio dieron ...

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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. C., 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=Mild+Cognitive+Impairment:+Clinical+Characterization+and+Outcome.">Mild Cognitive Impairment: Clinical Characterization and Outcome.</a> Archives of Neurology. 56 (3), 303 (1999).</li><li>Petersen, R. C., 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=Practice+guideline+update+summary:+Mild+cognitive+impairment:+Report+of+the+Guideline+Development,+Dissemination,+and+Implementation+Subcommittee+of+the+American+Academy+of+Neurology.">Practice guideline update summary: Mild cognitive impairment: Report of the Guideline Development, Dissemination, and Implementation Subcommittee of the American Academy of Neurology.</a> Neurology. 90 (3), 126-135 (2018).</li><li>Climent, M. T., Vilaplana, A. M., Arnedo, A., Vilar, J., Moreno-Royo, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Life+styles+associated+cognitive+impairment.+Study+from+the+community+pharmacy+[Estilos+de+vida+asociados+a+deterioro+cognitivo.+Estudio+preliminar+desde+la+farmacia+comunitaria].">Life styles associated cognitive impairment. Study from the community pharmacy [Estilos de vida asociados a deterioro cognitivo. 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. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Doing Survey Research: A Guide To Quantitative Methods. , (2018).</li><li>Sabater Hern&#225;ndez, D., Silva Castro, M. M., Faus D&#225;der, M. 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> M&#233;todo D&#225;der: gu&#237;a de seguimiento farmacoterap&#233;utico. , (2017).</li><li>Pfeiffer, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Short+Portable+Mental+Status+Questionnaire+for+the+Assessment+of+Organic+Brain+Deficit+in+Elderly+Patients.">A Short Portable Mental Status Questionnaire for the Assessment of Organic Brain Deficit in Elderly Patients.</a> Journal of the American Geriatrics Society. 23 (10), 433-441 (1975).</li><li>Folstein, M. F., Folstein, S. E., McHugh, P. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term="Mini-mental+state."+A+practical+method+for+grading+the+cognitive+state+of+patients+for+the+clinician.">"Mini-mental state." 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. 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>

Después de buscar términos asociados con MCI en estudios de Cochrane en la base de datos PubMed, se creó un cuestionario específico para este estudio que utilizó las variables más evidentes con una asociación probada con MCI. También se registraron factores demográficos, de estilo de vida y sociales, así como farmacoterapia del paciente y algunas patologías relevantes. Además, también se seleccionaron las pruebas SPMSQ y MMSE MCI. Es importante destacar que el SPMSQ no se vio afectado por el nivel de escolar...

El envejecimiento de la población está aumentando la prevalencia de enfermedades crónicas y degenerativas, especialmente demencias degenerativas, que se espera que afecten a más de 131 millones de personas en todo el mundo para 20501. Entre todas las demencias degenerativas, la enfermedad de Alzheimer es la más común con una prevalencia general en Europa del 6,88%2. Debido a la independencia cada vez más en declive de los pacientes con AD, este grupo debe comenzar a recibir apoyo tan pronto como ad comienza a manifestarse. Por lo tanto, la detección temprana de signos prodrómicos de AD, como deterioro cognitivo leve (MCI), es esencial.
LA ICM se define como una etapa de deterioro cognitivo intermedio correspondiente al envejecimiento normal y al deterioro grave debido a la demencia3. Según estimaciones de Petersen et al.4, la prevalencia de IMC es del 8,4% entre las personas de 65 a 69 años y alcanza el 25,2% para las mayores de 80 años. MCI resulta en individuos experimentando más dificultades de lo esperado en la ejecución de habilidades cognitivas de bajo nivel, especialmente aquellos relacionados con la memoria y el lenguaje, pero no interfiere con las actividades de la vida diaria.
La detección no es sinónimo de diagnóstico; el diagnóstico de ICM siempre será una tarea clínica, mientras que los métodos de cribado sólo pueden informarnos que un paciente tiene una mayor probabilidad de sufrir esta patología y que hay una sospecha fundada de ICM que debe confirmarse clínicamente. Por lo tanto, los trabajadores de la atención primaria (médicos, farmacéuticos, enfermeros, etc.) podrían beneficiarse de la disponibilidad de métodos de cribado simples (breves pruebas cognitivas) que se pueden aplicar en cuestión de minutos. Idealmente, estos identificarían objetivamente a los pacientes con una alta probabilidad de sufrir un MCI para que luego puedan ser clínicamente probados por médicos generales o especializados.
Dado que la detección precoz de la ICM se está convirtiendo en una tarea esencial en el contexto de la salud pública, este trabajo tenía como objetivo identificar qué características son útiles en la identificación específica de la ICM en las pruebas de detección de poblaciones de edad avanzada. Estos grupos se probarían más a fondo para detectar la ICM en las pruebas administradas por los proveedores de atención primaria de salud. Esta metodología proporciona un árbol de decisiones con los algoritmos adecuados para identificar los grupos de población a los que se va a destinar.
Entre estas características, la edad es uno de los factores más consistentes asociados con el desarrollo de esta patología. Otras características relevantes están relacionadas con la demografía o el estilo de vida5. Entre estos últimos, algunos estudios han identificado la duración del sueño diurno o nocturno como un factor de riesgo que puede conducir al diagnóstico de MCI5,6,7,8,9. El consumo prolongado de medicamentos como las benzodiazepinas, consumidas por un estimado del 20%-25% de los adultos mayores10,11,también puede influir en las horas de sueño y el desarrollo de MCI12,13. De hecho, los tratamientos prolongados para enfermedades crónicas pueden ser características importantes útiles en la preselección de individuos con un alto riesgo de padecer MCI.
Aquí, desarrollamos modelos basados en datos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático, un árbol de decisión y una herramienta predictiva para aumentar la eficiencia de la metodología para detectar MCI discriminando qué características juegan un papel importante en los primeros detección de MCI. El árbol de decisión resultante presentado aquí se produjo utilizando una cohorte específica de pacientes españoles utilizando farmacias comunitarias. Sin embargo, este método también sería útil entre otras poblaciones con características diferentes.
Este trabajo se completó en colaboración con médicos especializados y de atención primaria. Las farmacias comunitarias eran ideales para probar este algoritmo porque están cerca de los pacientes, tienen un horario de apertura largo y son visitadas y consultadas con frecuencia. Las demencias degenerativas son condiciones complejas que no siempre son bien comprendidas por los proveedores de atención primaria14. Por lo tanto, involucrarse en el proceso aumentará la conciencia de las personas que sufren de ICM y demencias.

<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

El deterioro cognitivo leve (MCI) es el primer signo de demencia entre las poblaciones de edad avanzada y su detección temprana es crucial en nuestras sociedades envejecidas. Las pruebas comunes de MCI consumen mucho tiempo, de manera que el cribado masivo indiscriminado no sería rentable. Aquí, describimos un protocolo que utiliza técnicas de aprendizaje automático para seleccionar rápidamente candidatos para su posterior selección a través de una prueba de MCI basada en preguntas. Esto minimiza el número de recursos necesarios para el cribado porque solo los pacientes que son potencialmente positivos para la ICM se prueban más a fondo.
Esta metodología se aplicó en un estudio inicial de investigación de MCI que formó el punto de partida para el diseño de un árbol de decisión de cribado selectivo. El estudio inicial recopiló muchas variables demográficas y de estilo de vida, así como detalles sobre los medicamentos para pacientes. El Cuestionario de Estado Mental Portátil Corto (SPMSQ) y el Examen de Estado Mini-Mental (MMSE) se utilizaron para detectar posibles casos de MCI. Por último, utilizamos este método para diseñar un proceso eficiente para clasificar a las personas en riesgo de MCI. Este trabajo también proporciona información sobre los factores relacionados con el estilo de vida asociados con la ICM que podrían aprovecharse en la prevención y detección temprana de ICM entre las poblaciones de edad avanzada.

Las farmacias participantes recopilaron datos de 728 usuarios y recopilaron variables demográficas además de los medicamentos prescritos a los participantes. Se realizó una regresión logística univariada para todas las variables34; los gráficos de barras de error que se muestran en la Figura 3 y la Figura 4 son representaciones gráficas convenientes del intervalo de confianza de la relación de prob...

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

Esta metodología produce árboles de decisión que se dirigen a grupos de población más propensos a sufrir de deterioro cognitivo leve y son útiles para la detección selectiva rentable de la enfermedad.

Un enfoque de aprendizaje automático para diseñar un examen selectivo eficiente del deterioro 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 ...

El propósito de este video es describir cómo diseñar un cribado rentable de deterioro cognitivo leve, que implica más dificultades de las esperadas para realizar bajas habilidades cognitivas principalmente relacionadas con la memoria y el lenguaje. Queremos destacar la importancia de este tipo de afección que afecta a los ancianos, y la versatilidad de este procedimiento. Este procedimiento podría adaptarse fácilmente a otras enfermedades, convirtiendo un costoso cribado en uno factible.Busque En Cochrane Systematic Reviews los términos de la condición a la pantalla. Por ejemplo, en nuestro estudio, deterioro cognitivo o demencia"unido a factores de riesgo. La búsqueda en los términos de PubMed presenta algunas pruebas de la relación con el deterioro cognitivo o la demencia.Seleccione las variables con más evidencia de asociación con el deterioro cognitivo o la demencia para elaborar un cuestionario. Una búsqueda exhaustiva que incluye términos como deterioro cognitivo "y factores de riesgo"se llevó a cabo mediante el uso de PubMed y la Cochrane Systematic Reviews. Antes de comenzar el estudio con el propósito de compilar el mayor número de factores que aparecen en la literatura científica.Como posibles características relacionadas con el deterioro cognitivo, específicamente en la base de datos Cochrane, se escuchó para todos los artículos con el término deterioro cognitivo"o demencia, y en los artículos de PubMed con los términos de sexo, nivel educativo, actividades cognitivas, actividad física, diabetes, hipertensión, colesterol, depresión, obesidad, tabaquismo, alcohol, sueño, dieta, y condiciones económicas. En combinación con deterioro cognitivo"o demencia, también. Por lo tanto, se elaboró un cuestionario con las variables en la revisión bibliográfica que presentan alguna evidencia de la relación con el deterioro cognitivo o demencia.Un cuestionario está diseñado con información de las variables asociadas seleccionadas. Para nuestro estudio de rendimiento, las variables elegidas son el estilo de vida demográfico y las patologías crónicas, además de la presencia o ausencia de depresión, que se asocia con frecuencia con el deterioro cognitivo. El consumo de drogas se recogió siguiendo la metodología.El Código Químico Terapéutico Anatómico se utilizó para clasificar los medicamentos. La prueba de detección seleccionada podría ser administrada por personal de salud primaria, como los farmacéuticos. Las características básicas necesarias para realizar la prueba se tenían en cuenta.En particular, para la población de edad avanzada española con gran cantidad de analfabetos que vivieron en la Guerra Civil Española, nuestra propuesta era utilizar el Cuestionario de Estado Mental Portátil Corto de favor y El Examen del Estado Mini-Mental ambos son ampliamente utilizados en la clínica de la memoria, ya que uno de ellos requiere alfabetización. Las personas reclutadas eran pacientes no institucionalizados de 65 años o más que iban regularmente a la farmacia y deseaban participar en el presente estudio. Se excluyen las personas que tuvieron alguna dificultad para realizar la prueba de evaluación o las personas que están en tratamiento para la demencia.Los participantes del estudio se consideran discapacitados cognitivos cuando se cumple al menos uno de los siguientes criterios. Las puntuaciones de datos en el Cuestionario de Estado Mental Portátil Corto son cuatro o más puntos en el caso de participantes analfabetos y tres o más puntos para otros sujetos. Un menor o igual que 24 puntos en la prueba de Examen de Estado Mini-Mental corregido.Los participantes con problemas cognitivos son referidos a un especialista médico, como neurólogo, por su diagnóstico clínico. Los investigadores farmacéuticos están capacitados en conocimientos básicos sobre deterioro cognitivo y en el manejo de herramientas de cribado. Nuestro estudio transversal para detectar deterioro cognitivo y factores potenciales derivados de la sociedad en la población de 65 años o más es el diseño.El tamaño estimado de la muestra para una prevalencia de deterioro cognitivo es de 541 personas, y con un aumento del 10% debido a pérdidas, son 600 personas. Se han diseñado cartas de comunicación entre la red sanitaria informando sobre el proyecto. El diagnóstico definitivo a través de una prueba específica está reservado para la atención especializada, siguiendo el protocolo que se muestra en el diagrama.Este es un paso propietario antes de aplicar técnicas de aprendizaje automático, transformando los datos de acuerdo con la prueba p de los algoritmos que se van a aplicar. Los algoritmos para generar árboles de decisión son cambiar la variabilidad o correlación entre variables. Por lo tanto, el enfoque se centra en categorizar variables.Por ejemplo, generando variables para clasificar si el paciente está tomando o no un medicamento de acuerdo con el segundo y tercer nivel del Código de Clasificación Química Terapéutica Anatómica, dependiendo de la hoja de seguimiento de farmacoterapia. Se realizó un análisis de regresión logística para cada variable para evaluar si es lo suficientemente importante como para incluirse en el conjunto de datos para generar el árbol de decisión. Con el fin de obtener la máxima precisión de la cantidad en el posible deterioro cognitivo, se han ensamblado varias técnicas de aprendizaje automático.Y finalmente, hemos desarrollado un modelo con un 80% de nuestro núcleo y un modelo de árbol basado en nuestro algoritmo de petición recursiva para desarrollar un árbol de decisión para obtener las variables más significativas en un cribado. El algoritmo de aprendizaje automático aplicado al conjunto de datos de entrenamiento, que consta de un 80% de todo el conjunto de datos. La pieza restante se utiliza para estimar la precisión del modelo.Se espera que el conjunto de datos esté en equilibrio y la reducción de muestreo es una de las técnicas para enfrentar este problema. Para la detección, estamos muy interesados en reducir el número de falsos negativos tanto como sea posible. Esto se puede lograr mediante una selección PA superior de la matriz de pérdida.El parámetro óptimo del algoritmo se seleccionó con una validación cruzada. Nuestro estudio transversal se llevó a cabo con 728 participantes no institucionalizados mayores de 65 años. Ciento 27 participantes obtienen resultados positivos en pruebas de deterioro cognitivo leve.Los participantes clasificados como positivos fueron referidos al diagnóstico clínico. Después de realizar el estudio de investigación para estimar el porcentaje de usuarios con deterioro cognitivo leve, se realiza una nueva regresión logística variable con todas las variables con el propósito de seleccionar variables. Para algunas de las variables más significativas, se muestra un intervalo de confianza del 99% de la relación de probabilidades en este gráfico de barras de error.Es una representación intergráfica común para el intervalo de confianza de la relación de probabilidades, donde se utiliza la escala baja para la relación de probabilidades. Todas estas variables cuyo valor p es mayor que 0,01 se seleccionan para generar un modelo de cuadro ancho basado en el árbol de decisión, mientras que muchas otras variables con un valor p más alto no se seleccionaron para generar el modelo. Por ejemplo, para estas variables simples, el intervalo de confianza del 99% de la relación de probabilidades se incluye en el valor uno.Y por lo tanto, el valor p es mayor que 0.01. Después de este preprocesamiento, hemos dividido el conjunto de datos en la prueba de datos de entrenamiento y el conjunto de datos de prueba. El árbol de decisión se genera en el conjunto de datos de entrenamiento como entrada, que consta de 583 individuos, y se valida con el conjunto de pruebas con 145 usuarios.El rendimiento de los algoritmos se ha evaluado mediante el área bajo la curva ROC en el conjunto de pruebas. Después de usar la biblioteca de automóviles en R, para cada usuario, el árbol resultante asignó una probabilidad y una recomendación de si el usuario debe tomar o no la prueba de deterioro cognitivo leve. Dependen del nodo final del árbol.El valor en la parte inferior de la caja es el porcentaje de individuos con estas características en el conjunto de entrenamiento. Cuanto más cálido es el color de la caja, más probable es que sea positivo en pruebas de deterioro cognitivo leve. Preste atención a que el nodo superior corresponde a la cuestión de la ausencia de queja de memoria.Aquí, una respuesta positiva saluda a la rama izquierda, siendo la siguiente pregunta el sexo del usuario, mientras que una respuesta negativa implica ir a la rama derecha y preguntar sobre el tiempo de sueño del usuario por día. Para evaluar la capacidad de fundición completa del árbol de decisión, se muestra la curva ROC. Su área bajo curva ROC es.0.763.La recomendación del árbol acerca de tomar la prueba de deterioro cognitivo leve logró una sensibilidad. de 0,76 y una especificidad de 0,7, representada con un punto azul en la figura. Como resultado, una breve entrevista para seleccionar a los usuarios en riesgo de deterioro cognitivo leve con la herramienta de un árbol de decisión produce significativamente el número de usuarios que toman pruebas de deterioro cognitivo leve, que es bastante lento para el probador.Esta reducción se puede estimar en el conjunto de pruebas, interpretando la matriz de confusión de las clases observadas y predichas. De hecho, 55 de los 145 usuarios del conjunto de pruebas son seleccionados por el árbol de decisión, lo que reduce un 62% de los usuarios que realizan pruebas, mientras que la mayoría de los usuarios que son positivos en deterioro cognitivo leve son seleccionados, a saber, 19 de 25. Como conclusión de este estudio, dado un leve examen de deterioro cognitivo cuya prevalencia es baja, 17%como la considerada para el estudio de investigación, es posible diseñar un conjunto de criterios de selección adecuados mediante técnicas de aprendizaje automático, aumentando el porcentaje de positivo en deterioro cognitivo leve hasta más del 30% entre los usuarios seleccionados.En consecuencia, estas herramientas han pedido ser más eficientes en la detección con una reducción sustancial de los costos. Modelos basados en datos con beneficios para comprender cuál es la información más importante para construir un modelo reducido. La construcción de un árbol de decisión nos da una idea de qué variables debemos poner un enfoque, con el fin de discriminar de una manera rentable a las personas que son o no recomiendan tomar las pruebas de deterioro cognitivo leve.el diseño del protocolo consume mucho tiempo. Debido a eso, algunas otras pruebas se pueden considerar para la detección futura de deterioro cognitivo leve en sólo unos minutos. Además, hemos decidido servir a nuestro estudio de cribado a la edad de 50 años en lugar de 65 como una tarea preventiva con el fin de aumentar la eficacia en la cadena de deterioro cognitivo leve.Los farmacéuticos son uno de los profesionales de la salud más accesibles y visitados regularmente, y pueden desempeñar un papel vital en la detección temprana de deterioro cognitivo leve.

Research

JoVE Journal

Behavior

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

El Grupo de Congruencia crossmodal como medio para obtener una medida del comportamiento objetivo de la Guía Caucho mano Illusion Paradigm

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Investigación

Comportamiento

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