Тест рисования часов: Тест «Рисование часов»

Содержание

Тест рисования часов

Тест рисования часов ⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 4

Простота и необычайно высокая информативность данного теста, в том числе и при легкой деменции, делает его одним из наиболее общеупотребительных инструментов для диагностики данного клинического синдрома. Тест проводится следующим образом. Больному дают чистый лист нелинованной бумаги и карандаш. Врач говорит: «Нарисуйте, пожалуйста, круглые часы с цифрами на циферблате, и чтобы стрелки часов показывали без пятнадцати два». Больной самостоятельно должен нарисовать круг, поставить в правильные места все 12 чисел и нарисовать стрелки, указывающие на правильные позиции, В норме, это задание никогда не вызывает затруднений. Если возникают ошибки, они оцениваются количественно по 10-балльной шкале:

10 баллов – норма, нарисован круг, цифры в правильных местах, стрелки показывают заданное время.

9 баллов – незначительные неточности расположения стрелок.

8 баллов – более заметные ошибки в расположении стрелок

7 баллов – стрелки показывают совершенно неправильное время

6 баллов – стрелки не выполняют свою функцию (например, нужное время обведено кружком)

5 баллов – неправильное расположение чисел на циферблате: они следуют в обратном порядке (против часовой стрелки) или расстояние между числами неодинаковое.

4 балла – утрачена целостность часов, часть чисел отсутствуют или расположена вне круга

3 балла – числа и циферблат более не связаны друг с другом

2 балла – деятельность больного показывает, что он пытается выполнить инструкцию, но безуспешно

1 балл – больной не делает попыток выполнить инструкцию

Выполнение данного теста нарушается как при деменциях лобного типа, так и при альцгеймеровской деменции и деменциях с преимущественным поражением подкорковых структур. Для дифференциального диагноза данных состояний, при неправильном самостоятельном рисунке, больного просят дорисовать стрелки на уже нарисованном (врачом) циферблате с числами. При деменциях лобного типа и деменциях с преимущественным поражением подкорковых структур легкой и умеренной выраженности страдает лишь самостоятельное рисование, в то время как способность расположения стрелок на уже нарисованном циферблате сохраняется

. При деменции альцгеймеровского типа нарушается как самостоятельное рисование, так и способность расположения стрелок на уже готовом циферблате.

 

Шкала Общего Ухудшения (Global Deterioration Rating)

Шкала Общего Ухудшения (Global Deterioration Rating) является одной из наиболее полных клинических шкал, весьма часто применяемой на практике. 2-я и 3-я позиции данной Шкалы соответствуют легкому когнитивному расстройству, а 4-7-я – деменции (согласно МКБ-10).

1 – нет ни субъективных, ни объективных симптомов нарушений памяти или других когнитивных функций.

 

2 – очень мягкие расстройства: жалобы на снижение памяти, чаще всего двух видов

(а) – не помнит, что куда положил;

(б) забывает имена близких знакомых.

В беседе с больным нарушения памяти не выявляются. Больной полностью справляется с работой и самостоятелен в быту. Адекватно встревожен имеющейся симптоматикой.



 

3 – мягкие расстройства: негрубая, но клинически очерченная симптоматика.

Не менее одного из следующих: (

а) невозможность найти дорогу при поездке в незнакомое место;

(б) сослуживцы пациента знают о его когнитивных проблемах;

(в) трудности поиска слова и забывчивость на имена очевидна для домашних;

(г) пациент не запоминает то, что только что прочел;

(д) не запоминает имена людей, с которыми знакомится;

(е) куда-то положил и не смог найти важный предмет;

(ж) при нейропсихологическом тестировании может отмечаться нарушение серийного счета.
Объективизировать когнитивные расстройства при этой степени выраженности можно лишь с помощью тщательного исследования высших мозговых функций.

Нарушения могут сказываться на работе и в быту. Больной начинает отрицать имеющиеся у него нарушения. Часто легкая или умеренная тревожность.

 

4 – умеренные нарушения: очевидная симптоматика.

Основные проявления:

(а) пациент недостаточно осведомлен о происходящих вокруг событиях;

(б) нарушена память о некоторых событиях жизни;

(в) нарушен серийный счет;

(г) нарушена способность находить дорогу, осуществлять финансовые операции и т. д.

Обычно нет нарушений

(а) ориентировки во времени и в собственной личности;

(б) узнавания близких знакомых;

(в) способности находить хорошо знакомую дорогу.

Неспособность выполнения сложных заданий. Отрицание дефекта становится основным механизмом психологической защиты. Отмечается уплощение аффекта и избегание проблемных ситуаций.

 

5 – умеренно тяжелые нарушения: утрата независимости. Невозможность припомнить важные жизненные обстоятельства, например, домашний адрес или телефон, имена членов семьи (например, внуков), название учебного заведения, которое заканчивал.

Обычно дезориентация во времени или в месте. Трудности серийного счета (от 40 по 4 или от 20 по 2).

В то же время, основная информация о себе и окружающих сохранна. Пациенты никогда не забывают собственное имя, имя супруга и детей. Не требуется посторонней помощи при еде и естественных отправлениях, хотя могут быть трудности при одевании.

 

6 – тяжелые нарушения: не всегда возможно припоминание имени супруга или другого лица, от которого имеется полная зависимость в повседневной жизни. Амнезия на большинство событий жизни. Дезориентация во времени. Трудности счета от 10 до 1, иногда также от 1 до 10. Большую часть времени нуждается в посторонней помощи, хотя иногда сохраняется способность находить хорошо знакомую дорогу. Часто нарушается цикл «сон-бодрствование». Почти всегда сохранно припоминание собственного имени. Обычно сохранно узнавание знакомых людей.

Изменяется личность и эмоциональное состояние.

Могут быть:

(а) бред и галлюцинации, например, идеи о том, что супруга подменили, разговор с воображаемыми лицами или с собственным отражением в зеркале;

(б) навязчивости;

(в) тревожность, психомоторное возбуждение, агрессия;

(г) когнитивная абулия – отсутствие целенаправленной деятельности в результате утраты способности к ней.

 

7 – очень тяжелые нарушения: Обычно отсутствует речь. Недержание мочи, необходима помощь при приеме пищи. Утрачиваются основные психомоторные навыки, в том числе навык ходьбы. Мозг больше не способен руководить телом. Отмечаются неврологические симптомы декортикации.

 

Дата добавления: 2015-07-11; просмотров: 71 | Нарушение авторских прав

mybiblioteka.su — 2015-2021 год. (0.033 сек.)

Диагностика деменции при болезни Паркинсона


Мы продолжаем рассказывать о критериях диагностики различных типов деменций. Один из прошлых материалов был посвящён деменции с тельцами Леви. В нём было сказано, что ряд учёных и врачей называют деменцию с тельцами Леви и болезнь Паркинсона разными проявлениями одного и того же нейродегенеративного процесса. Эти состояния также объединяет то, что при болезни Паркинсона тоже может возникнуть деменция – выраженное когнитивное снижение, приводящее к утрате способности самостоятельно решать социально-бытовые задачи, например, совершать покупки в магазине или готовить еду.

Диагностика деменции при болезни Паркинсона отчасти затруднена из-за того, что двигательные нарушения при этом нейродегенеративном заболевании сами по себе способны привести к социально-бытовой дезадаптации. Немоторные проявления болезни Паркинсона – апатия, замедление процессов мышления – также приводят к проблемам в повседневном функционировании. Пациенты с болезнью Паркинсона часто при первом взгляде на них производят куда более плохое впечатление с клинических позиций, чем при дальнейшем исследовании. С болезнью Альцгеймера обычно происходит наоборот – внешняя сохранность часто вводит в заблуждение относительно когнитивных функций не только родственников, но и врачей. По этой причине диагностика деменций не должна строиться на общем и поверхностном впечатлении от пациента. В процесс диагностики необходимо включать нейрокогнитивное исследование и оценку социально-бытовой адаптации с учётом объективных ограничений, например, неврологический дефицит в двигательной сфере вследствие болезни Паркинсона или инсульта.

По этим причинам полезно остановиться на критериях диагностики болезни Паркинсона:

1) Пациенту должна быть диагностирована болезнь Паркинсона
2) Болезнь Паркинсона должна начаться раньше, чем деменция. При этом учитываются сведения из медицинской документации, а также полученные от самого пациента и его близких. Напоминаю, что для различения болезни Паркинсона и деменции с тельцами Леви применятся правило одного года. При болезни Паркинсона двигательные нарушения должны опережать когнитивное снижение как минимум на один год. При деменции с тельцами Леви это работает строго наоборот: когнитивное снижение возникает на год раньше моторных симптомов.
3) У пациента должно быть обнаружено общее снижение когнитивных функций. Для этого рекомендуется проведение теста MMSE. Если пациент с болезнью Паркинсона набирает 25 и менее баллов при этом тесте, этот критерий считается выполненным.
4) Когнитивный дефицит должен быть достаточным, чтобы нарушать повседневное функционирование. Если нарушение когнитивных функций носит эпизодический характер, а также слабо или вообще не влияет на повседневную жизнь пациента, то в этом случае диагноз деменции маловероятен.
5) Нарушения должны определяться, как минимум, в двух из четырёх доменов:
— внимание. Например, мы просим пациента отнять 7 от 100 пять раз. Если он делает две и более ошибок, то сфера внимания считается затронутой. Данный тест входит в методику MMSE.
— исполнительская функция. Можно провести пациенту тест рисования часов. Если пациент не способен справиться корректно с тестом, то мы отмечаем, что у него нарушены исполнительские функции.
— визуально-конструктивные способности. Для их оценки можно использовать один из тестов в методике MMSE – рисование перекрывающихся пятиугольников. Если пациент не справляется с этой задачей, то его визуально-конструктивные способности нарушены.
— память. Здесь также подойдёт одна и частей теста MMSE – повторение трёх слов после их называния врачом. Нарушением памяти считается забывание хотя бы одного слова из трёх.

Легко заметить, что для диагностики деменции при болезни Паркинсона подойдёт проведение теста MMSE с дифференциальной оценкой некоторых из его частей. Кроме этого необходимо тщательно оценить двигательные проявления болезни Паркинсона.

Виктор Лебедев, врач-психиатр, руководитель проекта «Дело Пинеля»

Источник: Dubois, B., Burn, D., Goetz, C. et al. 2007, Diagnostic procedures for Parkinson’s disease dementia: Recommendations from the movement disorder society task force. Mov. Disord., 22: 2314-2324.

Тест с ответами по теме «Методы выявления когнитивных расстройств у лиц пожилого и старческого возраста» | 24forcare

Характеристика мягких расстройств в общей шкале нарушений исключает когнитивную абулию.

1. MMSE чувствительна для пациентов с

1) альцгеймеровским типом расстройств;+
2) дизрегуляторным типом расстройств;
3) лобным типом расстройств.

2. Амплитуда у пациентов с когнитивными нарушениями при регистрации когнитивного потенциала Р300

1) не изменяется;
2) снижается;+
3) увеличивается.

3. Батарея лобных тестов чувствительна для пациентов с

1) альцгеймеровским типом расстройств;
2) дизрегуляторным типом расстройств;+
3) дисмнестическим типом расстройств.

4. В норме число слов в категориальных ассоциациях по сравнению с литеральными

1) больше;+
2) меньше;
3) одинаково.

5. Генерация когнитивного потенциала P300 осуществляется

1) взаимодействием таламических и гиппокампальных структур;+
2) лимбико-ретикулярным комплексом;
3) пирамидными путями;
4) ядрами черепных нервов.

6. Для выполнения теста рисования часов пациента просят нарисовать

1) маятник;
2) стрелки;+
3) циферблат часов;+
4) цифры.+

7. Для объективизации когнитивных нарушений в клинической практике используют

1) МРТ;
2) МСКТ;
3) УЗИ черной субстанции;
4) нейропсихологические шкалы.+

8. Для оценки динамического праксиса больному предлагают

1) закрыть глаза и назвать как можно больше слов на заданную букву алфавита;
2) назвать, что общего между яблоком и грушей;
3) повторить серию из трех движений.+

9. Для первичного выявления деменции преимущественно используют

1) FAB;
2) MMSE;
3) Mini-cog;+
4) тест рисования часов.

10. Если при выполнении теста на простую реакцию выбора пациент полностью копирует ритм врача, он набирает

1) 0 баллов;+
2) 1 балл;
3) 2 балла;
4) 3 балла.

11. Исследование когнитивного потенциала Р300 используют для

1) диагностики болезни Альцгеймера;
2) диагностики деменции с тельцами Леви;
3) диагностики сосудистой деменции;
4) дифференциального диагноза деменции и аффективных расстройств.+

12. Ишемическая шкала Хачинского используется для

1) диагностики болезни Альцгеймера;
2) диагностики деменции с тельцами Леви;
3) диагностики лобно-височной деменции;
4) исключения/предположения сосудистой причины деменции.+

13. Какое количество баллов по результатам MMSE соответствует отсутствию когнитивных нарушений?

1) 23 балла и менее;
2) 24-27 баллов;
3) 28-30 баллов;+
4) 31-35 баллов.

14. Какое количество баллов по результатам MMSE соответствует тяжелым когнитивным нарушениям?

1) 23 балла и менее;+
2) 24-27 баллов;
3) 28-30 баллов;
4) 31-35 баллов.

15. Какое количество баллов по результатам MMSE соответствует умеренным когнитивным нарушениям?

1) 23 балла и менее;
2) 24-27 баллов;+
3) 28-30 баллов;
4) 31-35 баллов.

16. Латентность у пациентов с когнитивными нарушениями при регистрации когнитивного потенциала Р300

1) не изменяется;
2) увеличивается;+
3) уменьшается.

17. Максимальный балл при пробе на концептуализацию

1) 1 балл;
2) 2 балла;
3) 3 балла;+
4) 4 балла.

18. Названные пациентом имена собственные при проверке беглости речи

1) засчитываются как 1 балл;
2) засчитываются как 2 балла;
3) засчитываются как 3 балла;
4) не засчитываются.+

19. Недостатком теста Mini-cog является

1) длительность выполнения;
2) малая информативность в случае легких и умеренных когнитивных нарушений;+
3) сложность выполнения;
4) трудности интерпретации результатов.

20. Нормой при проверке категориальных ассоциаций является называние за 1 минуту

1) 12 и более слов;
2) 22 и более слов;+
3) 32 и более слов;
4) 42 и более слов.

21. Нормой при проверке литеральных ассоциаций является называние за 1 минуту не менее

1) 15 слов;
2) 20 слов;+
3) 25 слов;
4) 30 слов.

22. Первый шаг Mini-cog включает

1) повторение и запоминание слов;+
2) проверку на ориентировку во времени;
3) тест рисования часов;
4) чтение.

23. План обследования при когнитивных нарушениях включает в себя исследования

1) МРТ головного мозга;+
2) ОАК, ОАМ;+
3) гомоцистеин плазмы крови;+
4) мочевина, креатинин.

24. Показания к люмбальной пункции для пациентов с когнитивным нарушениями

1) деменция у лиц старше 55 лет;
2) клиническая картина нормотензивной гидроцефалии;+
3) подозрение на метастатическое и инфекционное поражение ЦНС;+
4) положительные результаты серологических проб на сифилис.+

25. Предположительный диагноз деменции выставляют пациенту, набравшему при проведении Mini-cog

1) менее 2 баллов;
2) менее 3 баллов;+
3) менее 4 баллов;
4) менее 5 баллов.

26. При оценке теста на отсроченное воспроизведение слова, названные пациентом, с подсказкой

1) не оцениваются баллами;+
2) оцениваются в 1 балл;
3) оцениваются в 2 балла;
4) оцениваются в 3 балла.

27. Схема регистрации когнитивного потенциала Р300 основывается на подаче серии

1) зрительных И слуховых стимулов;
2) зрительных ИЛИ слуховых стимулов;+
3) зрительных стимулов;
4) слуховых стимулов.

28. Тест MMSE исключает задание на

1) ориентировку в месте;
2) ориентировку во времени;
3) рисование часов;+
4) трехэтапную команду.

29. Тест вербальных ассоциаций включает в себя

1) зрительные ассоциации;
2) категориальные ассоциации;+
3) литеральные ассоциации;+
4) символьно-цифровые ассоциации.

30. Характеристика мягких расстройств в общей шкале нарушений исключает

1) когнитивную абулию;+
2) невозможность найти дорогу в незнакомое место;
3) отрицание имеющихся нарушений;
4) трудности поиска слова.

Уважаемые пользователи!

Если хотите поблагодарить автора за его огромный труд, полученные знания и уникальный ресурс, то можете отправить ДОНАТ (от скромной до щедрой суммы).

Спасибо, что Вы с нами!

Машинное обучение привлекли для постановки диагноза по рисунку часов

Рисунок циферблата здорового человека, страдающего болезнью Альцгеймера и страдающего болезнью Паркинсона.

Изображение: William Souillard-Mandar et als. / MIT / CSAIL

Сотрудники Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта в MIT совместно с медиками представили прототип компьютерной системы, реализующий классический нейропсихологический тест рисования часов. Новая система, использующая специальную электронную шариковую ручку и алгоритмы машинного обучения способна поставить множество неврологических диагнозов еще до того как нарушения в центральной нервной системе приведут к ощутимому когнитивным нарушениям у пациентов. Также система справляется с постановкой диагноза значительно быстрее рядового врача, а в ряде случаев и гораздо точнее. С препринтом статьи, описывающим алгоритмы машинного обучения можно ознакомиться на сайте лаборатории.

Тест рисования часов используется в клинической практике уже более 50 лет. Все, что необходимо для его проведения – это карандаш и лист бумаги (иногда для дифференциальной диагностики используется еще и нарисованный циферблат без стрелок). Пациенту должен самостоятельно нарисовать круглый циферблат с определенным временем (в российской практике чаще всего просят нарисовать «без пятнадцати два», в США — «одиннадцать часов десять минут»). Дополнительно пациента могут попросить перерисовать уже нарисованный циферблат или вписать в циферблат без стрелок какое-либо указанное врачом время.

Специалисты из MIT предложили использовать электронную шариковую ручку, способную при помощи встроенной микрокамеры отслеживать и оценивать свою позицию на бумаге 80 раз в секунду. С ее помощью ученые регистрировали множество характеристик, таких как длина и толщина нарисованных линий, нажим, помарки, цифры (их вид и порядок написания) и т.д. Они помогли существенно дополнить набор традиционных клинических характеристики (например, отсутствие стыковки между началом и концом линии, описывающей круг, неправильное положение стрелок и т.д.), которые были извлечены из 3 541 тестов, проведенных при помощи системы под надзором опытных клиницистов.

Всего было собрано пять различных наборов данных, которые затем были прогнаны через алгоритмы машинного обучения. Для решения задачи классификации исследователи использовали деревья принятия решений (алгоритмы CART, C4.5, случайные леса и др.). С их помощью ученые классифицировали несколько десятков тысяч признаков по их релевантности тем или иным симптомам. Это помогло выявить наиболее «говорящие» и важные для различных диагнозов характеристики, а также их констелляции, помогающие в дифференциальной диагностике и определении конкретных синдромов. Например, для диагностики нарушений памяти наиболее важным оказалось время затрачиваемое испытуемым до того, как он начнет рисовать, тогда как для страдающего болезнью Паркинсона – продолжительность рисования, маленький размер циферблата, плохая проработанность деталей.

С помощью теста рисования часов можно поставить множество диагнозов – от инсульта или сотрясения, до болезни Альцгеймера или Паркинсона. Однако у него есть один существенный недостаток – он работает только тогда, когда повреждения в мозге уже привели к существенным когнитивным нарушениям. В то же время, патологический процесс в нервной системе, например, при болезни Альцгеймера, бывает начинается за 10 лет до первых очевидных симптомов, и ранняя диагностика играет немаловажную роль. Помимо этого тест предполагает субъективные суждения врача, и существует не менее 6 скоринговых систем, рекомендующих обращать внимание на те или иные характеристики (пропущенные цифры, нечеткие линии, неправильное положение стрелок и т.д.). Опытный врач может быстро и точно поставить правильный диагноз, однако у молодых неврологов обработка результатов теста занимает продолжительное время и диагноз не всегда бывает точным.

Новая система, названная разработчиками digital Clock Drawing Test (dCDT) поможет поставить диагноз заблаговременно, сэкономит время и уровняет в уровне профессионализма молодых и опытных врачей. А если будет разработан соответствующий интерфейс (над ним сейчас как раз трудятся), то для постановки диагноза вообще не потребуется тратить время квалифицированных неврологов.

Даниил Кузнецов

Сравнительный анализ эффективности применения монотерапии донепезилом и комбинированной терапии донепезилом и акатинолом мемантином у больных с болезнью Альцгеймера на стадии легкой деменции | Ткачева

1. Яхно Н.Н., Захаров В.В., Локшина А.Б. и др. Деменции: практическое руководство для врачей. М. : МЕДпресс-информ, 2011, 272 с.

2. Левин О.С. Диагностика и лечение когнитивных нарушений и деменции в клинической практике. М. : МЕДпресс, 2019, 448 с.

3. Емелин А.Ю., Лобзин В.Ю., Воробьёв С.В. Когнитивные нарушения: руководство для врачей, М., 2019, 416 с.

4. Захаров В.В. Когнитивная неврология. М.: Медфорум — Альфа, 2019, 188 с.

5. Гаврилова С.И. Болезнь Альцгеймера. Современные представления о диагностике и терапии. М., 2018, 136 с.

6. Kishi T., Matsunaga S., Oya K. et al. Memantine for Alzheimer’s Disease: An Updated Systematic Review and Meta-analysis. J. Alzheimers Dis. 2017;60(2):401–425. doi:10.3233/JAD-170424.

7. McShane R., Westby M.J., Roberts E. et al. Memantine for dementia. Cochrane Database Syst Rev., 2019;Mar 20;3:CD003154. doi:10.1002/14651858.CD003154.pub6.

8. Schmidt R., Hofer E., Bouwman F.H. et al. EFNS-ENS/EAN Guideline on concomitant use of cholinesterase inhibitors and memantine in moderate to severe Alzheimer’s disease. Eur. J. Neurol. 2015;22:889–898.

9. Яхно Н.Н., Преображенская И.С., Захаров В.В., Мхитарян Э.А. Эффективность акатинола мемантина у пацентов с недементными когнитивными расстройствами. Результаты многоцентрового клинического наблюдения. Неврологический журнал. 2010;15(2):52–58.

10. Захаров В.В., Вознесенская Т.Г. Нервно-психические нарушения: диагностические тесты. М.: МЕДпресс-информ, 2013; 320 с.

11. Chen R., Chan P.T., Chu H., et al. Treatment effects between monotherapy of donepezil versus combination with memantine for Alzheimer disease: A meta-analysis. PLoS One. 2017;12(8):e0183586. Published 2017 Aug 21. doi:10.1371/journal.pone.0183586.

12. Kennedy R.E., Cutter G.R., Fowler M.E., Schneider L.S. Association of Concomitant Use of Cholinesterase Inhibitors or Memantine With Cognitive Decline in Alzheimer Clinical Trials: A Meta-analysis. JAMA Netw Open. 2018;1(7):e184080. Published 2018 Nov 2. doi:10.1001/jamanetworkopen.2018.4080.

13. Folch J., Busquets O., Ettcheto M., et al. Memantine for the Treatment of Dementia: A Review on its Current and Future Applications. J Alzheimers Dis. 2018;62(3):1223–1240. doi:10.3233/JAD-170672.

14. Lopez O.L., Becker J.T., Wahed A.S., et al. Long-term effects of the concomitant use of memantine with cholinesterase inhibition in Alzheimer disease [published correction appears in J. Neurol Neurosurg Psychiatry. 2009 Sep 1;80(9):1056]. J. Neurol Neurosurg Psychiatry. 2009;80(6):600–607. doi:10.1136/jnnp.2008.158964.

15. Parsons C.G., Danysz W., Dekundy A., Pulte I. Memantine and Cholinesterase Inhibitors: Complementary Mechanisms in the Treatment of Alzheimer’s Diseas. Neurotox Res. 2013;24(3): 358–36. Published online 2013 May 9. doi:10.1007/s12640-013-9398-z.

16. Fournier G.N., Materi L.M., Semba K., Rasmusson D.D. Cortical acetylcholine release and electroencephalogram activation evoked by ionotropic glutamate receptor agonists in the rat basal forebrain. Neuroscience. 2004;123:785–792.

17. Wu M., Hajszan T., Xu C., Leranth C., Alreja M. Group I metabotropic glutamate receptor activation produces a direct excitation of identified septohippocampal cholinergic neurons. J Neurophysiol. 2004;92:1216–1225.

18. Fadel J., Sarter M., Bruno J.P. Basal forebrain glutamatergic modulation of cortical acetylcholine release. Synapse. 2001;39:201–212.

19. Moor E., Auth F., DeBoer P., Westerink B.H.C. Septal and hippocampal glutamate receptors modulate the output of acetyl-choline in hippocampus: a microdialysis study. J. Neurochem. 1996;67:310–316.

20. Allen T.G., Abogadie F.C., Brown D.A. Simultaneous release of glutamate and acetylcholine from single magnocellular “cholinergic” basal forebrain neurons. J. Neurosci. 2006;26:1588–1595.

21. Enz A., Gentsch C. Co-administration of memantine has no effect on the in vitro or ex vivo determined acetylcholinesterase inhibition of rivastigmine in the rat brain. Neuropharmacology. 2004;47:408–413.

22. Wenk G.L., Quack G., Moebius H.J., Danysz W. No interaction of memantine with acetylcholinesterase inhibitors approved for clinical use. Life Sci. 2000;66:1079–1083.

23. Patel L., Grossberg G.T. Combination therapy for Alzheimer’s disease. Drugs Aging. 2011;28:539–546.

24. Schmidtke K., Holthoff V., Kressig R.W., Molinuevo J.L. Combination of Memantine and cholinesterase inhibitors in the treatment of AD. Neurology News. 2011;1:1–8.

25. Gillette-Guyonnet S., Andrieu S., Nourhashemi F., Gardette V., Coley N., Cantet C., et al. Long-term progression of Alzheimer’s disease in patients under antidementia drugs. Alzheimers Dement. 2011;7:579–592.

26. Howard R., McShane R., Lindesay J., Ritchie C., Baldwin A., Barber R., et al. Donepezil and memantine for moderate-to-severe Alzheimer’s disease. N. Engl. J. Med. 2012;366:893–903.

27. Lachaine J., Beauchemin C., Legault M., Bineau S. Economic evaluation of the impact of memantine on time to nursing home admission in the treatment of Alzheimer disease. Can. J. Psychiatry. 2011;56:596–604.

«Тихий убийца»: может ли самоизоляция спровоцировать болезнь Альцгеймера

Существуют специальные тесты, которые позволяют определить нарушение памяти, уменьшение словарного запаса и снижение интеллекта у человека.Фото: Светлана МАКОВЕЕВА

Накануне «КП-Томск» опубликовала беседу с врачом-неврологом Натальей Жуковой о болезни Альцгеймера. Сегодня мы рассказываем о профилактике этого заболевания и тестах, которые в домашних условиях вы можете пройти сами и провести их для своих родных.

Как выявить первые признаки самостоятельно

Существуют специальные тесты, которые позволяют определить нарушение памяти, уменьшение словарного запаса и снижение интеллекта у человека. В основном, они проводятся в кабинете у врача, но некоторые можно воспроизвести и в домашних условиях. Задания выполняются в течение 10-15 минут.

Комбинация букв и цифр

Буквы скрывают с помощью различных знаков. Обычный человек может сконцентрироваться и прочитать сообщение с первой или второй попытки. А при начальных признаках деменции мозг больного не способен выстроить нужные связи, и текст кажется ему непонятным. Такую диагностику можно провести в домашних условиях. Но специфичность ее довольно низкая.

Пример текста в котором зашифрованы буквы.

Копирование геометрической фигуры

Человеку предлагают лист с изображенными фигурами: круг, квадрат, зигзаг, треугольник и прямоугольник. Он должен изобразить все картинки. Оценивается следующее:

– Все ли фигуры изображены;

– Правильно ли их изобразили;

– Ровные ли линии у фигур.

Запоминание слов

Первые признаки Альцгеймера у взрослых женщин и мужчин можно выявить в простом разговоре. Предложите близкому человеку запомнить пять слов. Они должны быть простыми, но не связанными между собой. После диктовки переведите разговор на другую тему и попросите воспроизвести слова через 3-4 минуты. При хорошей кратковременной памяти человек вспоминает все пять слов. При болезни Альцгеймера может вспомнить максимум одно, и подсказка не помогает.

Тест рисования часов

Тест «Часы» предлагает нарисовать циферблат часов и указать стрелками время. При этом больные с болезнью Альцгеймера не могут даже изобразить круг, цифры выносят за пределы циферблата, меняют порядок чисел. В редком случае пациента удается правильно изобразить часы, но не получается выставить время. Тест характеризует изменение пространственного восприятия.

Главное – не быть одиноким

Болезнь Альцгеймера в большинстве случаев проявляется в силу генетической предрасположенности, однако исследования показали, что изменение образа жизни может снизить риск развития этого заболевания. Наталья Григорьевна дала небольшие рекомендации, которые будут полезны не только вашим пожилым родственникам, но и вам для профилактики.

Расширяйте круг общения.

Активная социальная жизнь и поддержание близких отношений с другими людьми снижают риск болезни Альцгеймера в пожилом возрасте. Запишитесь в клуб, займитесь каким-нибудь новым видом деятельности или хобби и старайтесь побольше общаться со знакомыми.

Активная социальная жизнь и поддержание близких отношений с другими людьми снижают риск болезни Альцгеймера в пожилом возрасте.Фото: Алексей БУЛАТОВ

Учиться никогда не поздно!

Единственная возможность сохранить остроту ума — осваивать новые навыки и знания. Учитесь играть в шахматы, учитесь игре на музыкальных инструментах, изучайте иностранный язык, просто заучивайте стихи, тренируйте свой мозг и не давайте ему лениться.

Нарушайте свои привычки.

Идите на работу по новой дороге, изменяйте свой утренний распорядок или просто разнообразьте свое чтение (например, чередуйте научную фантастику с историческими романами). Подобные изменения помогают поддерживать активную деятельность мозга и сохранять остроту восприятия.

Регулярно занимайтесь физическими упражнениями.

Физические упражнения помогают сохранить объем гиппокампа – зоны мозга, которая в первую очередь страдает при болезни Альцгеймера. Лучшие способы профилактики деменции – спортивная ходьба, плавание, велосипед, бег, танцы. Если у вас свое хозяйство и дефицит свободного времени – не переживайте, садовые работы тоже входят в список.

Лучшие способы профилактики деменции – спортивная ходьба, плавание, велосипед, бег, танцы.Фото: Артем КИЛЬКИН

Больше смейтесь.

Не зря русская народная мудрость называет смех лекарством. Позитивное настроение и смех полезны для нашего мышления. Иногда можно просто подурачиться с детьми, а то и самому стать ребенком.

Бросьте сигареты.

Курение значительно повышает риск развития болезни Альцгеймера, и чем больше человек курит, тем выше риск потерять рассудок в старости

Следуйте средиземноморской диете.

Основу средиземноморской диеты составляет рыба, птица, овощи, орехи, семена и оливковое масло. Этот рацион идеально подходит для сердечно-сосудистой системы и головного мозга.

Позже выйдите на пенсию.

Активная работа помогает оставаться в тонусе и поддерживать широкий круг общения. Некоторые пожилые люди после ухода на пенсию чувствуют себя лишенными всяких целей, и их здоровье начинает ухудшаться. Умственная и физическая активность на работе (при нормальном состоянии здоровья и получении удовольствия от работы) способствует здоровью головного мозга.

Позитивное настроение и смех полезны для нашего мышления.

Сохраняйте спокойствие.

При стрессе в организме выделяется гормон, который отрицательно влияет на здоровье, а со временем и на активность головного мозга. Выберите занятие, которое помогает вам успокаиваться. Попробуйте заняться йогой, медитацией, принимать теплые ванны, гулять на природе или выполнять дыхательные упражнения.

Простые рекомендации, о которых мы рассказали в этой статье, позволят человеку встретить старость наполненным жизненными силами и энергией. Обращайте внимание на любые изменения в поведении своих пожилых родственников и не дайте им быть в одиночестве.

Приложение для раннего выявления болезни Альцгеймера • Digital Tales Media

До сих пор болезнь Альцгеймера изучена недостаточно, но компания Linus Health полна решимости превратить то, что мы знаем, в комплексный инструмент скрининга для раннего выявления заболевания, поскольку только в США ежегодно около более миллиона людей сталкиваются с деменцией.

Платформа Linus сочетает в себе когнитивные скрининговые тесты и функцию удаленного мониторинга пациентов, помогающие обнаружить ранние признаки болезни, а также инструменты для отслеживания её прогрессирования и лечения с помощью изменения образа жизни.

Linus использует информацию от встроенных в смартфоны и планшеты датчиков при проведении диагностических тестов. Пациенты могут реже обращаться к врачам в клиниках, благодаря постоянному дистанционному мониторингу их состояния.

Флагманским тестом на платформе Linus является DCTclock – традиционный оцифрованный модифицированный тест рисования часов при деменции. В первоначальной форме в этом тесте пациентам предлагается использовать ручку и бумагу, чтобы нарисовать аналоговые часы по памяти, а затем врачи изучают готовый рисунок на предмет признаков потери памяти и нарушений когнитивных способностей.

В приложении DCTclock пациенты рисуют часы с помощью цифровой ручки и бумаги или мобильного устройства. Используя эти инструменты, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут анализировать не только конечный рисунок, но и весь процесс рисования на предмет признаков деменции.

Обычно традиционный тест рисования часов демонстрирует клиницистам только то, что пациенту сложно нарисовать симметричный круг и разместить цифры и стрелки часов в правильных положениях. В свою очередь инструмент DCTclock может определить, сколько времени потребовалось пациенту, чтобы нарисовать весь циферблат и какой момент в рисовании вызвал наибольшее затруднение.

Компания сообщила, что недавнее исследование продемонстрировало высокий уровень точности в выявлении с помощью DCTcloc пациентов с ранними признаками болезни Альцгеймера. В исследовании приняли участие более 300 человек. Одни прошли двухминутный тест DCTclock, другие – 30-минутный типичный набор тестов, а также все участники подверглись процедуре сканирования мозга с помощью позитронно-эмиссионной томографии. ПЭТ КТ подтвердило, что у пациентов, которые сталкивались с затруднениями в выполнении теста DCTclock отмечалось повышенное содержание бета-амилоидных бляшек в головном мозге. Также исследование продемонстрировало, что цифровой тест является более точным способом выявления пациентов с амилоидными бляшками, чем набор традиционных тестов.

В июне Linus Health получила финансирование в размере 55 миллионов долларов.

Morningside Ventures возглавила раунд, а также в нем приняли участие существующие инвесторы. Эти средства позволят базирующейся в Бостоне компании расширить свою команду и ускорить разработку платформы для удовлетворения насущной потребности в когнитивных проверках и аналитических исследованиях.

Тест рисования часов — первичная гериатрическая помощь

Ресурсы для комплексной гериатрической оценки на основе
Профилактическая и индивидуальная первичная медицинская помощь за пожилыми людьми

Тест рисования часов

Цель: Быстрый скрининговый тест на когнитивную дисфункцию, вторичную по отношению к деменции, делирию или ряду неврологических и психических заболеваний

Время администрирования: x мин. переменная


Удобство для пользователя: высокое


Администрирует: лицо, оказывающее первичное медицинское обслуживание

Содержимое: шаблон для теста рисования часов, показывающий пустой круг в виде циферблата.

Автор: (Шульман К.Л., 1986)

Авторские права: Бесплатное использование

Почему

Тест рисования часов (CDT) был предложен в качестве быстрого скринингового теста на когнитивную дисфункцию, вторичную по отношению к деменции, делирию или ряду неврологических и психических заболеваний (Cucinotta D, 2004).

CDK можно эффективно вводить стойким и не соблюдающим предписания пожилым людям (Freund B, 2005)

Как

  • Дайте пациенту лист бумаги с предварительно нарисованным кругом примерно 10 см в диаметре.

  • Укажите, что круг представляет циферблат часов, и попросите пациента ввести числа так, чтобы он выглядел как часы.

  • Попросите пациента сложить руки, чтобы часы показывали время «десять минут одиннадцатого».

Подсчет очков

Выбор балльной системы в конечном итоге зависит от конкретных потребностей и целей клинициста или исследователя.

Оценочная карточка

Часы разделены на восьмые, начиная с линии, проходящей через число 12 и центра круга.

Если 12 отсутствует, предполагается, что его положение находится против часовой стрелки от 1 на расстоянии, равном расстоянию между 1 и 2.

Для разделения часов на восьмые можно использовать любую линейку.

В шаблоне подсчета очков показан круг часов, уже разделенный на восьмые.

Шаблон для подсчета очков, нарисованный на прозрачном листе пластика, помещается поверх рисунка пациента.

В качестве альтернативы шаблон для подсчета очков, нарисованный на бумаге, помещается под рисунок пациента так, чтобы часы с шаблоном подсчета очков были видны сквозь бумагу для рисования пациента над ним.

По одному баллу дается за числа 1, 2, 4, 5, 7, 8, 10 и 11, если хотя бы половина площади числа находится в собственном октанте круга относительно числа 12.

Одно очко дается за очевидную короткую стрелку, указывающую на 11, и очевидную длинную руку, указывающую на 2.

Разница в длине стрелок должна быть очевидна с первого взгляда.

Оценка:

10 предполагает, что когнитивные нарушения (CI) маловероятны.

8 или 9 должны интерпретироваться клинически.

<8 означает CI

<5 указывает на заметное обесценение.

Тест рисования часов — оценочная карточка

У стабильных с медицинской точки зрения пациентов результаты остаются стабильными изо дня в день (Watson Y, 1993).

Приложения

CDT может использоваться для дополнения информации, полученной в результате других тестов, таких как:

  • MMSE (Ферруччи Л., 1996)

  • 7-минутная батарея нейрокогнитивного скрининга (Solomon PR, 1998)

  • Rey-Osterreith Comp [lex Figure (Osterreith P, 1994)

  • Тест модальности символов и цифр (Mendez MF, 1992)

CDT использовался для:

  • устанавливают проблемы с исполнительными функциями, указывая на необходимость формальной оценки вождения (Freund B, 2005).

  • скрининг на дисфункцию исполнительного контроля при подкорковых инсультах или сосудистой патологии, например, при гипертонии или диабете (Munshi M, 2006) и гипотиреозе (Royall DR, 1998)

  • прогноз послеоперационного делирия (Fisher BW, 1995)

  • прогнозирование функционального исхода у пациентов с переломом шейки бедра (Адунский А., 2002)

Специфические нарушения функции головного мозга были связаны со специфическими отклонениями CDT:

  • ишемическая сосудистая деменция (Libon DJ, 1996)

  • Болезнь Хантингтона (Rouleau I, 1992)

  • корреляция с объемами серого вещества в двусторонних верхних височных областях (Heinik J, 2000)

  • Истончение задней поясной извилины и правой средней лобной извилины (Ahn HJ, 2011)

  • корреляция с лобно-долевой дисфункцией (Moretti R, 2002)

  • правая теменная (Suhr J, 1998)

  • задний правый (Freedman M, 1994)

  • двусторонний префронтальный (Salmon E, 2009)

  • височная (Боксер А.Л., 2003)

  • височно-теменной (Forster S, 2009)

  • передний (Teipel SJ, 2006)

При болезни Альцгеймера CDT использовался для:

  • позволяет отличить болезнь Альцгеймера от сосудистых заболеваний головного мозга (Heinik J, 2002)

  • прогрессии трека (Royall DR, 1998)

  • определяет степень, в которой снижение исполнительной функции влияет на походку (Sheridan PL, 2003).

CDT можно эффективно применять для устойчивых и не соблюдающих правила пожилых людей (Freund B, 2005)

Сильные и слабые стороны

Сила и слабость теста на рисование часов заключается в количестве когнитивных, моторных и перцептивных функций, необходимых одновременно для успешного выполнения.

Для успешного выполнения задания требуется

  • зрительная память (Colombo M, 2009)

  • зрительно-пространственных способностей (Nagahama Y, 2005).

  • ориентация, концептуализация времени (Лам LWC, 1998)

  • исполнительная функция (Estaban-Santillan C, 1998).

  • слуховое восприятие, моторное программирование, числовые знания, семантическая инструкция, подавление отвлекающих стимулов, концентрация и терпимость к фрустрации (Шульман К.И., 2000)

Исполнительная функция, необходимая для рисования часов, включает в себя функции управления, присущие навыкам самостоятельной жизни.

Полностью нормальные часы означают, что ряд функций не нарушен, и предполагают, что пациент может продолжить работу самостоятельно.

Совершенно ненормальные часы — это индикатор потенциальных проблем, требующих дальнейшего исследования или выделения ресурсов (Royall DR, 1996).

Несмотря на то, что часы, которые сильно отклоняются от нормы, требуют немедленного внимания, остаются вопросы относительно важности незначительных ошибок.

Последовательный рисунок часов можно использовать для отслеживания прогрессирующего процесса дементирования или выздоровления от токсического делирия (Шульман К.И., 2000).

Незначительные ошибки часов указывают на безумный процесс. Они также выдвигают на первый план размещение рычагов как наиболее абстрактную особенность рисунка часов и, следовательно, полезную в ранних процессах дементации (Estaban-Santillan C, 1998).

Преимущество CDT перед многими другими когнитивными методами заключается в том, что он не полагается на вербальные способности, а также у пациентов с афазией или другой потерей вербального выражения. (Сприн О, 1998),

, что делает его полезным инструментом для выявления деменции среди неанглоязычных групп населения (Cacho J, 1996).

Высокая внутри- и межэкспертная надежность была продемонстрирована клиницистами и не клиницистами (Kozora E, 1994).

Этот инструмент используется при физическом осмотре

Вернуться к: Физический осмотр

Физический осмотр — один из 5 поддоменов

Медицинское заключение

Вернуться к: Медицинское заключение

Медицинское заключение является одним из 8 разделов

Комплексное гериатрическое обследование (CGA)

Вернуться к: Комплексное гериатрическое обследование

Этот инструмент также используется в когнитивном упадке

Вернуться к: когнитивное снижение

Journal of Medical Internet Research


Введение

Тест рисования часов (CDT) — это широко используемый нейропсихологический тест для выявления когнитивных нарушений и деменции благодаря простоте его применения и возможности клинической оценки [,].Тест обычно проводится путем указания времени, например, десять минут двенадцатого, и просьбы пациентов или участников нарисовать часы, показывающие это время (условие команды), с последующим предложением пациентам или участникам скопировать предварительно нарисованное изображение часов (копия состояние). Оба условия теста требуют нескольких когнитивных областей. Условие командного теста требует неизменного внимания, слухового восприятия, семантической памяти, исполнительных функций и зрительно-конструктивных способностей, тогда как условие теста копирования основывается в первую очередь на визуально-пространственных, внимательных и управляющих навыках [-].Внимательное наблюдение за процессом создания рисунков является ключом к оценке типа и серьезности когнитивных нарушений [,]. Для объективной количественной оценки результатов тестирования было создано несколько систем ручной оценки. Однако ни одна из этих систем оценки не может охватить весь спектр когнитивных навыков, используемых при прохождении теста [].

Недавно была разработана цифровая версия CDT (dCDT), в которой используется цифровая шариковая ручка и интеллектуальная бумага, как альтернатива стандартным системам подсчета очков для рисования часов [,].Цифровое перо может записывать свое положение с отметкой времени и имеет превосходную точность при захвате всей графомоторной, пространственной и временной информации [-]; однако характеристика этих характеристик и их корреляция со стандартными нейропсихологическими тестами еще предстоит изучить в крупном сообществе.

Целью этого исследования было изучить связь между особенностями dCDT и когнитивными функциями в когорте Framingham Heart Study (FHS). Мы также исследовали связь между особенностями dCDT и когнитивным статусом (клинически диагностированное легкое когнитивное нарушение по сравнению с таковым с нормальным когнитивным состоянием).


Методы

Выборка исследования

FHS — это проспективное когортное исследование на уровне сообществ, которое было начато в 1948 году. Было задействовано три поколения участников. Подробности о когорте FHS были ранее опубликованы [-]. В это исследование вошли участники, которые прошли по крайней мере одно dCDT и нейропсихологическое обследование. Исключались участники с преобладающей деменцией (n = 23) или не прошедшие экспертизу группы экспертов (n = 138). Наблюдательный совет медицинского кампуса Бостонского университета одобрил процедуры и протоколы исследования.Письменное информированное согласие было получено от всех участников.

The dCDT

С октября 2011 года участникам FHS, которые приезжали на очередной нейропсихологический тестовый визит, одновременно вводили dCDT с помощью цифровой ручки. Тест был разработан совместно Массачусетским технологическим институтом и больницей и медицинским центром Лахи в сотрудничестве с Консорциумом Clock Sketch [-,]. Участники использовали цифровую ручку (Anoto Inc), чтобы нарисовать часы на умной бумаге со слабым точечным узором ().Цифровое перо работает как обычная шариковая ручка, но также измеряет положение пера 80 раз в секунду с пространственным разрешением 0,002 дюйма с помощью встроенной камеры [,]. Рисунки автоматически подразделяются на разные категории, такие как числа, руки и линии. Для контроля качества внешний оценщик может воспроизводить и разбирать каждый рисунок, чтобы обеспечить соответствующую классификацию. Как правило, классификация часов, нарисованных здоровыми людьми или людьми с легкими нарушениями, занимает от 1 до 2 минут.Любые ошибки классификации могут быть исправлены оценщиком с помощью удобного интерфейса перетаскивания. Для классификации более сложных изображений часов может потребоваться дополнительное время, однако большинство задач выполняется в течение 5 минут.

Было получено более 100 функций dCDT для измерения всего процесса рисования, включая захват всех штрихов и соответствующих им задержек. Эти функции отражают ряд когнитивных функций, связанных с эффективностью рисования, простыми двигательными операциями, скоростью обработки информации и пространственным мышлением (Таблица S1).Обратное нормальное преобразование на основе ранга позже было применено ко всем функциям dCDT, чтобы уменьшить асимметрию распределения.

Рис. 1. Цифровые часы. Тест рисования: цифровое перо, умная бумага и стыковочное устройство. Посмотреть этот рисунок
Нейропсихологическая оценка

Протокол нейропсихологического теста, измеряющий несколько когнитивных областей вербальной памяти, зрительной памяти, внимания и концентрации, исполнительной функции, абстрактного мышления, языка и зрительно-перцепционной организации, был введен всем участникам FHS []: Wechsler Шкала памяти [] Логическая память — немедленный вызов, отложенный вызов и распознавание; Визуальное воспроизведение — немедленное воспоминание, отложенное воспоминание и узнавание; Парное ассоциированное обучение — немедленное вспоминание, отложенное вспоминание и распознавание; шкала интеллекта взрослых Векслера [] размах цифр — вперед, назад и сходства; Boston Naming Test — версия из 30 пунктов []; Тесты прокладки трассы A и B []; Тест визуальной организации Хупера []; Беглость речи и беглость речи — животные [,].Все тесты проводились обученными оценщиками.

Выявление легкого когнитивного нарушения

Помимо регулярных посещений исследовательских центров, участники FHS проходили нейропсихологическое обследование каждые 4–5 лет [,]. Для участников с возможными когнитивными нарушениями регулярные нейропсихологические тесты проводились каждые 1-2 года, а неврологические осмотры проводились на подгруппе участников. Когда присутствовало снижение потенциального когнитивного нарушения, клинический обзор проводился группой, в состав которой входили, по крайней мере, один невролог и один нейропсихолог.Диагноз легкого когнитивного нарушения был установлен комиссией по обзору, которая требовала, чтобы у пациента были доказательства снижения когнитивных функций в одной или нескольких когнитивных областях, не было записей, указывающих на функциональное снижение, и что он не соответствовал критериям деменции. Хотя шкала оценки клинической деменции [] официально не применялась, группа экспертов использовала шкалу оценки клинической деменции (0–3) для количественной оценки тяжести нарушения; для легких когнитивных нарушений — оценка 0.5 было дано.

Статистический анализ

Модели линейной регрессии использовались для оценки связи между каждым признаком dCDT и нейропсихологическими тестами. Модели были скорректированы по возрасту и полу. Поправка Бонферрони использовалась для корректировки множественных испытаний, и значимые ассоциации были заявлены, если P <0,05 / n t , где n t было количеством выполненных тестов; следовательно, тесты были значимыми, если P <4.8x10 –4 , с α = 0,05 и 105 тестами. Для каждого нейропсихологического теста также была создана общая оценка на основе характеристик dCDT, которые были в значительной степени связаны с тестом. Оценка для выборки i определяется как

, где m — количество признаков dCDT, значимо связанных с нейропсихологическим тестом, β j — оценка величины эффекта для признака j и V ij — нормализованная функция dCDT j для образца i .Оценка представляла собой взвешенную комбинацию всех характеристик dCDT для нейропсихологического теста. Связь между составной оценкой и каждым нейропсихологическим тестом также была проверена с помощью моделей линейной регрессии, скорректированных с учетом возраста и пола.

Связь между нейропсихологическими тестами и составными баллами dCDT с легкими когнитивными нарушениями оценивалась с помощью моделей логистической регрессии, скорректированных с учетом возраста, пола и образования. Возраст рассматривался как непрерывная переменная, а пол — как дихотомическая переменная.Образование рассматривалось как категориальная переменная (например, отсутствие диплома о среднем образовании, диплом о среднем образовании, выпускник некоторых колледжей и колледжей). Разницу между группами оценивали с помощью критерия суммы рангов Вилкоксона для непрерывных переменных или критерия хи-квадрат для дихотомических и категориальных переменных. Поправка Бонферрони использовалась для корректировки нескольких тестов, и ассоциации были значительными, если P <2,8 × 10 –3 , учитывая, что использовались 18 нейропсихологических тестов. Все статистические анализы были выполнены с использованием программного обеспечения R (версия 4.0.3, Проект R).


Результаты

Как показано в, наша выборка исследования включала 2062 участника (возраст: средний 62, стандартное отклонение 13 лет; 51,6% женщин; и 43,4% получили образование уровня колледжа или выше). Среди них у 36 участников были диагностированы легкие когнитивные нарушения. Как и ожидалось, участники с легкими когнитивными нарушениями, как правило, были старше и имели худшие когнитивные способности, чем участники группы с нормальной когнитивной способностью.

Таблица 1. Клиническая характеристика. 11 904 904 .1)
Переменная Все (N = 2062) Легкие когнитивные нарушения (n = 36) Нормальные познавательные способности (n = 20264)
Возраст (лет), среднее (стандартное отклонение) 62 (13) 79 (7) 62 (13) <0,001
Пол, n (%)


.50

 Женщины 1065 (51,6) 21 (58,3) 1044 (51,5)

Мужчины 997 (41,7) 48,4 982 (48,5)
Образование, n (%)


> 0,99

904 904		 4 (11,1) 225 (11,1)

Старшая школа 386 (18,7) 7 (19,4) 379 (18,7)4
4 900
Некоторый колледж 551 (26,7) 9 (25,0) 542 (26,8)

Колледж и выше 896 (43,421) 16421 904 880 (43.4)
Оценка нейропсихологического теста, среднее значение (стандартное отклонение)




Немедленное восстановление логической памяти 10 (3) 13 (3) <0,001

 Логическая память — отложенный вызов 12 (4) 8 (3) 12 (4) <.001

 Логическая память — распознавание 10 (1) 9 (2) 10 (1) .002

 Визуальное воспроизведение 904 821 Визуальное воспроизведение — немедленное воспроизведение 3) 5 (2) 8 (3) <.001

 Визуальное воспроизведение — отложенный вызов 8 (3) 3 (2) 8 (3) <.001

 Визуальное воспроизведение — распознавание 3 (1) 2 (1) 3 (1) <.001

 Парное обучение младшего специалиста — немедленный отзыв 15 (4) 11 (3) 15 (3) <0,001

 сопряженное обучение с отложенным вызовом 9 (1) 7 (2) 9 (1) <0,001

 Парное обучение младшего специалиста — признание 10 (2) 9 (2) (2) <.001

 Размах цифр — вперед 7 (1) 6 (1) 7 (1) <0,001

 назад 1) 4 (1) 5 (1) <0,001

 Сходства 17 (3) 14 (4) 17 (3) <0,001

 Boston Naming Test — версия с 30 пунктами 26 (7) 23 (6) 26 (7) <.( секунд) 88 (73) 213 (131) 86 (70) <0,001

 Тест визуальной организации Хупера 25 (3) 22 (3) 26 (3) <0,001

 Свободная речь 41 (12) 31 (13) 41 (12) <.001

 Свободное владение речью — животное 19 (6) 13 (5) 19 (6) <0,001

Всего 105 различных функций dCDT были получены из каждый рисунок dCDT. Связь между каждым отдельным признаком dCDT и 18 нейропсихологическими тестами, оценивающими различные когнитивные функции, показаны в таблице S1 (). Кроме того, особенности dCDT, которые были в значительной степени связаны с различными когнитивными доменами, были обобщены в таблице S2 ().В среднем каждый нейропсихологический тест был связан с 50 характеристиками dCDT после корректировки для нескольких тестов.

Взвешенные составные баллы, построенные на основе значимых характеристик dCDT для каждого нейропсихологического теста, были в значительной степени связаны с соответствующими нейропсихологическими тестами ().

Таблица 2. Связь между результатами теста цифрового рисования часов (dCDT) и нейропсихологическими тестами. 5,2 × 10 Ассоциированный Обучение — распознавание 903 Свободное владение.

Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 5.

    Chen R, Herskovits EH. Методы машинного обучения для построения диагностической модели слабоумия очень легкой степени. Нейроизображение. 2010. 52 (1): 234–44. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.03.084.

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 6.

    Даллора А.Л., Эйваззаде С., Мендес Э., Берглунд Дж., Андерберг П. Методы машинного обучения и микросимуляции для прогноза деменции: систематический обзор литературы.PLoS One. 2017; 12 (6): e0179804. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0179804.

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 7.

    Nori VS, Hane CA, Crown WH, Au R, Burke WJ, Sanghavi DM, Bleicher P. Модели машинного обучения для прогнозирования начала деменции: подход к обучению по меткам. Демент Альцгеймера (N Y). 2019; 5 (1): 918–25. https://doi.org/10.1016/j.trci.2019.10.006.

    Артикул Google ученый

  • 8.

    Ахамед Ф., Шахрестани С., Чунг Х. Интернет вещей и машинное обучение для здорового старения: определение ранних признаков деменции. Датчики (Базель). 2020; 20 (21): 6031.

  • 9.

    Enshaeifar S, Zoha A, Markides A, Skillman S, Acton ST, Elsaleh T, Hassanpour M, Ahrabian A, Kenny M, Klein S, Rostill H, Nilforooshan R, Barnaghi P. Управление здравоохранением и анализ паттернов повседневной жизнедеятельности людей с деменцией с помощью домашних датчиков и методов машинного обучения.PLoS One. 2018; 13 (5): e0195605. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195605.

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 10.

    Ан Х.Дж., Чин Дж., Пак А, Ли Б.Х., Сух М.К., Сео ЮЗ, На ДЛ. Сеульский нейропсихологический скрининг Battery-dementia version (SNSB-D): полезный инструмент для оценки и мониторинга когнитивных нарушений у пациентов с деменцией. J Korean Med Sci. 2010. 25 (7): 1071–6. https://doi.org/10.3346/jkms.2010.25.7.1071.

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 11.

    Рей А. Психологический экзамен на травмы. (Les проблем.). [Психологическое обследование при травматической энцефолопатии. Проблемы.]. Archives de Psychologie. 1941; 28: 215–85.

    Google ученый

  • 12.

    Черриер М.М., Мендес М.Ф., Дэйв М., Перриман К.М.Выполнение комплексного теста фигуры Рей-Остеррита при болезни Альцгеймера и сосудистой деменции. Нейропсихиатрия Neuropsychol Behav Neurol. 1999. 12 (2): 95–101.

    CAS PubMed Google ученый

  • 13.

    Папка LM. Конструктивные стратегии на сложных рисунках фигур после одностороннего повреждения головного мозга. J Clin Neuropsychol. 1982; 4 (1): 51–8. https://doi.org/10.1080/01688638208401116.

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 14.

    Pillon B. Проблемы, связанные с визуально-конструктивными проблемами и методами компенсации: Результаты оценки 85 пациентов, находящихся на пенсии. Нейропсихология. 1981; 19 (3): 375–83. https://doi.org/10.1016/0028-3932(81)

    -1.

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 15.

    Lezak MD. Нейропсихологическая оценка. 3-й. изд. Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета; 1995.

  • 16.

    Каммингс Дж. Л., Бенсон Д. Ф.. Деменция типа Альцгеймера.Перечень диагностических клинических признаков. J Am Geriatr Soc. 1986. 34 (1): 12–9. https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.1986.tb06334.x.

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 17.

    Со Э. Х., Ким Х., Чой К. Ю., Ли К. Х., Чу И. Х. Предлегкое когнитивное нарушение: может ли зрительная память предсказать, кто быстро перейдет в легкое когнитивное нарушение? Психиатрическое расследование. 2018; 15 (9): 869–75. https://doi.org/10.30773/pi.2018.07.29.1.

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 18.

    Fujii DE, Lloyd HA, Miyamoto K. Важность визуально-пространственных и организационных навыков в воспроизведении комплексной фигуры Рей-Остеррейта у субъектов с высоким и низким IQ. Clin Neuropsychol. 2000. 14 (4): 551–4. https://doi.org/10.1076/clin.14.4.551.7206.

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 19.

    Rey A, Ferrara-Mori G. appliquée Cdp. Reattivo della figura complessa: Manuale: Organizzazi * oni speciali; 1967 г.

    Google ученый

  • 20.

    Шульман К.И. Рисование часов: идеальный ли это когнитивный скрининговый тест? Int J Geriatr Psychiatry. 2000. 15 (6): 548–61. https://doi.org/10.1002/1099-1166(200006)15:6<548::AID-GPS242>3.0.CO;2-U.

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 21.

    Фридман М., Лич Л., Каплан Э, Винокур Г., Шульман К.И., Делис, округ Колумбия. Рисунок часов: нейропсихологический анализ.Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета; 1994. стр. vi. 182-vi

    Google ученый

  • 22.

    Ким С., Джанг С., Ю К-Х, Ли Би Си, Кан Ю. Полезность теста рисования часов в качестве инструмента когнитивного скрининга легких когнитивных нарушений и легкой деменции: оценка с использованием трех систем оценки. Демент, нейрокогнанное расстройство. 2018; 17 (3): 100–9. https://doi.org/10.12779/dnd.2018.17.3.100.

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 23.

    Allone C, Lo Buono V, Corallo F, Bonanno L, Palmeri R, Di Lorenzo G и др. Когнитивные нарушения при болезни Паркинсона, деменции Альцгеймера и сосудистой деменции: роль теста на рисование часов. Психогериатрия. 2018; 18 (2): 123–31. https://doi.org/10.1111/psyg.12294.

    Артикул PubMed Google ученый

  • 24.

    Lee KS, Kim EA, Hong CH, Lee DW, Oh BH, Cheong HK. Тест рисования часов при легких когнитивных нарушениях: количественный анализ четырех методов подсчета очков и качественный анализ.Dement Geriatr Cogn Disord. 2008. 26 (6): 483–9. https://doi.org/10.1159/000167879.

    Артикул PubMed Google ученый

  • 25.

    Muller S, Herde L, Preische O, Zeller A, Heymann P, Robens S, et al. Диагностическая ценность теста рисования цифровых часов по сравнению с общим баллом нейропсихологической батареи CERAD для различения пациентов на ранней стадии болезни Альцгеймера от здоровых людей. Научный доклад 2019; 9 (1): 3543.https://doi.org/10.1038/s41598-019-40010-0.

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 26.

    Lee KS, Cheong H-K, Oh BH, Hong CH, Lee D-W. Надежность и валидность четырех методов оценки теста рисования часов для скрининга деменции и легких когнитивных нарушений. Демент, нейрокогнанное расстройство. 2009; 53.

  • 27.

    Грундман М., Петерсен Р.С., Феррис С.Х., Томас Р.Г., Айзен П.С., Беннетт Д.А., Фостер Н.Л., Джек С.Р. мл., Галаско Д.Р., Дуди Р., Кей Дж., Сано М., Мос Р., Готье С., Ким HT, Jin S, Schultz AN, Schafer K, Mulnard R, van Dyck C, Mintzer J, Zamrini EY, Cahn-Weiner D, Thal LJ, Совместное исследование болезни Альцгеймера.Легкие когнитивные нарушения можно отличить от болезни Альцгеймера и нормального старения при клинических испытаниях. Arch Neurol. 2004. 61 (1): 59–66. https://doi.org/10.1001/archneur.61.1.59.

    Артикул PubMed Google ученый

  • 28.

    O’Bryant SE, Waring SC, Cullum CM, Hall J, Lacritz L, Massman PJ, et al. Определение стадии деменции с использованием суммы баллов по шкале оценок клинической деменции: исследование консорциума исследователей Техаса по болезни Альцгеймера. Arch Neurol.2008. 65 (8): 1091–5. https://doi.org/10.1001/archneur.65.8.1091.

  • 29.

    Дэвис Р., Либон Д.И., Au R, Питман Д., Пенни Д.Л. ДУМАЙТЕ: вывод о когнитивном статусе из тонкого поведения. Proc Conf AAAI Artif Intell. 2014; 2014: 2898–905.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 30.

    Souillard-Mandar W., Davis R, Rudin C, Au R, Libon DJ, Swenson R, Price CC, Lamar M, Penney DL. Изучение моделей классификации когнитивных состояний на основе незаметного поведения в тесте рисования цифровых часов.Mach Learn. 2016; 102 (3): 393–441. https://doi.org/10.1007/s10994-015-5529-5.

  • 31.

    Рампасек Л., Гольденберг А. TensorFlow: ворота биологии к глубокому обучению? Cell Syst. 2016; 2 (1): 12–4. https://doi.org/10.1016/j.cels.2016.01.009.

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 32.

    Ли С-И, Юн С-И, Ким М-Дж, Ри Х.Й, Рю Ч.В., Джан Г-Х. Изучение корреляции между показателями Сеульской батареи нейропсихологических скринингов и объемом серого вещества после коррекции ковариат возраста, пола и генотипов у пациентов с БА и MCI.J Korean Soc Magn Reson Med. 2013. 17 (4): 294–307. https://doi.org/10.13104/jksmrm.2013.17.4.294.

    Артикул Google ученый

  • 33.

    Park SY, Byun BH, Kim BI, Lim SM, Ko IO, Lee KC, Kim KM, Kim YK, Lee JY, Bu SH, Kim JH, Chi DY, Ha JH. Корреляция нейропсихологической оценки с 11C-PiB и 18F-FC119S амилоидным ПЭТ при легких когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера. Медицина (Балтимор). 2020; 99 (16): e19620. https: // doi.org / 10.1097 / MD.0000000000019620.

    CAS Статья Google ученый

  • 34.

    Росселли М., Ардила А. Влияние возраста, образования и пола на сложную фигуру Рей-Остериет. Clin Neuropsychol. 1991. 5 (4): 370–6. https://doi.org/10.1080/1385404

    • Нейропсихологический тест Существенные особенности dCDT, n Участники, n Размер эффекта Стандартная ошибка a Bonferroni 904 Логическая память — немедленный вызов 48 2048 0.0625 0,0061 7,4 × 10 -24
    Логическая память — отложенный вызов 54 2047 0,0571 0,0059 8,1 × 10 0,0059 8,1 × 10 –21 9032 9032 Логическая память Распознавание 28 2037 0,0681 0,0086 4,2 × 10 -15
    Визуальное воспроизведение — немедленное воспроизведение 62 2049 0.0592 0,0041 3,0 × 10 -45
    Визуальное воспроизведение — отсроченный вызов 61 2048 0,0596 0,0042 8,0 × 10 0,0042 8,0 × 10 903 -44 903 Признание 69 2043 0,0548 0,0044 5,3 × 10 -35
    Парное обучение младшего специалиста — немедленный отзыв 32 0 1991.0966 0,0104 5,8 × 10 -20
    Парное обучение младшего специалиста — отложенный отзыв 50 2026 0,0612 0,006421 13 2062 0,1561 0,0287 5,8 × 10 -8
    Размах цифр — вперед 32 2053.0773 0,0092 8,4 × 10 -17
    Размах цифр — назад 35 2032 0,0780 0,0090 8,0 × 10 -21
    81 2043 0,0404 0,0019 6,5 × 10 -87
    Тест на создание следов B 86 1999 0,0428 0,002640 × 10 -56
    Сходства 46 2034 0,0783 0,0072 4,1 × 10 -27
    Hooper Visual Organization Test 2007 0,0041 2,5 × 10 -44
    Boston Naming Test — версия из 30 элементов 47 2062 0,0615 0,0063 2,7 × 10 21
    66 2007 0.0523 0,0048 4,0 × 10 -27
    Свободное владение речью — животное 31 2062 0,0637 0,0068 1,2 × 10 -21 Все значения P остались значимыми после поправки Бонферрони ( P <2,8 × 10 –3 ).

    Восемь нейропсихологических тестов были достоверно связаны с легкими когнитивными нарушениями ( P <2.8 × 10 –3 ), включая визуальное воспроизведение — отложенное воспоминание, визуальное воспроизведение — немедленное вспоминание, визуальное воспроизведение — распознавание, парное ассоциированное обучение — немедленное вспоминание, парное ассоциированное обучение — отложенное вспоминание, размах цифр — обратный ход, тест B , и логическая память — отложенный вызов (). Все составные баллы dCDT были достоверно связаны с легкими когнитивными нарушениями ( P <2,8x10 –3 ).

    Таблица 3. Связь между нейропсихологическими тестами и совокупными баллами цифрового теста рисования часов (dCDT) и умеренными когнитивными нарушениями. 903 902 9036 Стандартное значение ошибки 0.4896 1 3
    Тип теста Нейропсихологические тесты Составные баллы dCDT

    		 Оценка коэффициента Стандартная ошибка P значение
    Логическая память — немедленный вызов –0.1256 0.0459 6,2 × 10 –3 –0,0590 0,0138 2,0 × 10 –5
    Логическая память — отложенный вызов –0,1403 0,04 –0,0523 0,0124 2,6 × 10 –5
    Логическая память — Распознавание –0,2469 0,1067 2,1 × 10 –2

    0,027–0,04 2.3 × 10 –5
    Визуальное воспроизведение — немедленное воспроизведение –0,3044 0,0712 1,9 × 10 –5 –0,0498 0,0116 1,8–9 0,0116 1,8
    Визуальное воспроизведение — отложенное воспоминание –0,3558 0,0757 2,6 × 10 –6 –0,0465 0,0110 2,2 × 10 –5 2,2 × 10 –5 Распознавание
    0,1519 1,3 × 10 –3 –0,1357 0,0333 4,5 × 10 –5
    Парное обучение младшего специалиста — немедленное обращение 904.19 –3,5 10 –4 –0,1157 0,0236 9,2 × 10 –7
    Парное обучение младшего специалиста — отложенный отзыв –0,3861 0.1100 –4,52 904 904 0.1575 0,0349 6,4 × 10 –6
    Парное ассоциированное обучение — признание –0,0860 0,0675 2,0 × 10 –1 –0,5428 0,124–0,54 –5
    Разряд цифр — вперед –0,2922 0,1549 5,9 × 10 –2 –0,2417 0,0560 1,6 × 4 0,0560 1,6 × 4 1,6 × 4 903 —Назад –0.6303 0,1858 6,9 × 10 –4 –0,2493 0,0551 6,1 × 10 –6
    Тест на прокладку следа A 0,0022 0,0022 0,0033 0,0010 1,0 × 10 –3
    Тест на создание трейлов B 0,0039 0,0012 1,1 × 10 –3 0,0028 0,0003 × 10 –4
    Сходства –0,1118 0,0421 7,9 × 10 –3 –0,0668 0,0154 1,4 10324 90oo5 на 1,4 10 195 Организационный тест –0,1030 0,0435 1,8 × 10 –2 –0,0449 0,0102 1,2 × 10 –5
    Версия Boston Naming 9004 30-предметный тест. .0236 0,0212 2,7 × 10 –1 –0,0300 0,0070 1,8 × 10 –5
    10 Словесная беглость –0,0396 –0,0396 –0,0396 –0,0115 0,0029 6,3 × 10 –5
    Беглость речи — животный мир –0,0727 0,0283 1,0 × 10 –2

    		 1,0 × 10 –24 9008 3.1 × 10 –5

    Обсуждение

    Нейропсихологические тесты широко используются при оценке когнитивных способностей. Все 18 нейропсихологических тестов для оценки нескольких когнитивных доменов были достоверно связаны в среднем с 50 признаками dCDT (диапазон от 13 до 86 признаков), а составные баллы dCDT были достоверно связаны с легкими когнитивными нарушениями по сравнению с нормальным познанием.

    CDT исследует широкий спектр когнитивных способностей [].Условие команды требует, чтобы человек сначала понял словесную команду, вызвал все атрибуты, связанные с часами, из семантической памяти, понял визуально-пространственные отношения между функциями часов и выполнил команду, используя необходимое умственное планирование и зрительно-конструктивные способности. Для условия копирования успешное выполнение требует, чтобы человек распознал визуально-пространственные атрибуты в модели, которую нужно скопировать, и затем мобилизовал необходимые исполнительные способности для выполнения вывода организованным образом.Однако стандартная КДТ на бумаге для оценки деменции обычно является субъективной и требует много времени. Учитывая, что только ограниченное количество признаков может быть оценено, стандартная CDT имеет относительно низкую чувствительность и вариабельную специфичность для легкой или сомнительной деменции []. С другой стороны, dCDT обеспечивает всестороннюю и объективную оценку множества когнитивных областей с гораздо большей эффективностью времени [,]. Сообщалось, что общее время завершения dCDT положительно коррелировало с когнитивными функциями, тогда как латентность после циферблата и латентность до начала работы были отрицательно связаны с рабочей памятью и скоростью обработки [].Наше исследование расширило эту работу, включив более 100 функций dCDT и оценив их связь с 18 различными нейропсихологическими тестами. Составные баллы, построенные на основе характеристик dCDT, были в значительной степени связаны (все P <0,001) с несколькими нейропсихологическими тестами, такими как Тест на создание следов A, Тест на создание следов B, тест на визуальную организацию Хупера и субтесты визуального воспроизведения. Наши результаты показали, что составные баллы dCDT представляют собой лучшие суррогаты для соответствующих нейропсихологических тестов, чем индивидуальные характеристики dCDT.Результаты также подчеркивают психометрические характеристики dCDT для измерения нескольких когнитивных областей, таких как внимание, исполнительная функция, зрительно-перцептивная организация и зрительная память, результаты которых согласуются с результатами предыдущих исследований [,].

    Полный протокол нейропсихологического теста должен быть проведен обученным оценщиком и интерпретирован нейропсихологом, что занимает не менее 45 минут; Таким образом, финансовые и медицинские требования к ресурсам ограничивают применение полного протокола нейропсихологического тестирования в клиниках общего профиля.Напротив, dCDT намного удобнее, и тест обычно занимает менее 2 минут. Также стоит отметить, что некоторые пациенты с легкими когнитивными нарушениями могут показывать нормальные показатели в некоторых когнитивных областях нейропсихологического теста, демонстрируя пониженную чувствительность этих нейропсихологических тестов при обнаружении умеренных когнитивных нарушений у некоторых групп пациентов []. Поскольку составные баллы dCDT были получены на основе комбинации нескольких характеристик, связанных с нейропсихологическими тестами, они могут выявить более тонкие когнитивные нарушения, чем отдельные нейропсихологические тесты.В более раннем исследовании Дион и др. [] Проанализировали 202 пожилых человека без деменции и обнаружили, что участникам с легкими когнитивными нарушениями, как правило, требовалось больше времени для завершения всего теста — больше «думай, чем чернил» (т. Е. Процент времени на размышления по сравнению с процентным соотношением времени) — и нарисовал меньшие области циферблата, чем те, которые нарисовали участники с нормальным познанием. В другом исследовании приняли участие 138 пациентов с легкими когнитивными нарушениями и амнезией, 106 пациентов с легкой болезнью Альцгеймера и 137 участников с нормальными когнитивными функциями; Планшетный dCDT обеспечивает немного более высокую диагностическую точность для пациентов с легкими когнитивными нарушениями и амнезией, чем общий балл CERAD (Консорциум по созданию реестра болезни Альцгеймера) (81.5% против 77,5%) []. Функции dCDT также использовались для дифференциации других неврологических заболеваний, таких как нарушения памяти, сосудистые когнитивные расстройства и болезнь Паркинсона [].

    Некоторые ограничения исследования заслуживают рассмотрения. Во-первых, это было перекрестное исследование, которое не может выявить временную взаимосвязь между производительностью dCDT и легкими когнитивными нарушениями. Было бы интересно провести лонгитюдный анализ, чтобы изучить ранние когнитивные маркеры функций dCDT, которые предсказывают будущий когнитивный спад.Во-вторых, было включено лишь небольшое количество пациентов с легкими когнитивными нарушениями. Число пациентов с деменцией было еще меньше, поэтому пациенты с деменцией были исключены. В-третьих, нейропсихологические тесты использовались для диагностики легких когнитивных нарушений, которые, возможно, вызывали некоторую округлость и завышали диагностическую эффективность нейропсихологических тестов. С другой стороны, ни характеристики dCDT, ни производные составные баллы не использовались для диагностики легкого когнитивного нарушения, что снизило систематическую ошибку потенциального завышения.В-четвертых, недавнее исследование показало, что из-за все более широкого использования оцифрованных дисплеев часов, некоторые участники рисовали цифровые часы вместо аналоговых часов, необходимых для теста []. Таким образом, важно продолжить изучение новых стратегий когнитивной оценки, чтобы лучше улавливать новые особенности различных нейропсихологических тестов, чтобы избежать потенциальной предвзятости, вызванной этой новой технологической тенденцией. Наконец, что важно, участники FHS в основном были европейского происхождения и носили английский язык, поэтому применимость этих результатов к популяциям другой расы и этнической принадлежности неизвестна.Несмотря на эти ограничения, наше исследование имело несколько сильных сторон. Мы изучили связь между dCDT и стандартным протоколом эпидемиологического нейропсихологического теста с данными исследования FHS на уровне сообществ. Данные FHS собирались в соответствии со строгим контролем качества и клинической диагностикой путем согласованного обзора. Примечательно, что, в отличие от приложений для планшетов, цифровое перо, используемое в нашем исследовании, предлагает почти тот же пользовательский интерфейс, что и традиционная шариковая ручка; дополнительное обучение не требуется, что особенно важно для участников старшего возраста, которые могут быть незнакомы с новыми цифровыми технологиями.Таким образом, менее вероятно искажение производительности [,].

    Связи между характеристиками dCDT и данными стандартных нейропсихологических тестов, а также составные баллы по характеристикам dCDT в качестве альтернативы нейропсихологическим тестам для классификации легких когнитивных нарушений, полученные от более чем 2000 участников из большой когорты, основанной на сообществах, предполагают потенциал dCDT как рентабельный и простой в использовании инструмент для врачей общей практики с потенциалом для использования в странах с ограниченными ресурсами или регионах, где клиническая экспертиза деменции ограничена.

    Эта работа была поддержана Национальным институтом сердца, легких и крови (контракт Framingham Heart Study N01-HC-25195; HHSN268201500001I), Национальным институтом старения (AG008122, AG016495, AG033040, AG054156, AG049810, AG062753109) AG0 , и Pfizer. Эта работа также была поддержана Ассоциацией Альцгеймера (AARG-NTF-20-643020) и Американской кардиологической ассоциацией (20SFRN35360180). Поддержку JY оказал Инновационный фонд медицинских наук Китайской академии медицинских наук (2016I2M1004).

    Мы благодарим участников Фрамингемского исследования сердца за их десятилетия самоотверженности, а персонал — за их упорный труд по сбору и подготовке данных.

    RA и DJL разработали протокол исследования. HL, JY и RA разработали стратегию анализа, а HL выполнила статистический анализ. JY подготовил рукопись. CK и AFAA подготовили данные. RA, SD и SA провели обзор деменции. Все авторы критически рассмотрели и одобрили окончательную рукопись.

    RA является научным консультантом Signant Health и консультантом Biogen.

    Под редакцией Г. Айзенбаха; подано 24.01.21; рецензировано К. Йекелем, М. Нитчем, Дж. Хео; комментарии автору 12.02.21; доработанная версия получена 05.03.21; принято 27.04.21; опубликовано 08.06.21

    © Jing Yuan, David J Libon, Cody Karjadi, Alvin F A Ang, Sherral Devine, Sanford H Auerbach, Rhoda Au, Honghuang Lin. Первоначально опубликовано в Журнале медицинских интернет-исследований (https://www.jmir.org), 08.06.2021.

    Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (https: // creativecommons.org / licenses / by / 4.0 /), который разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы, впервые опубликованной в Journal of Medical Internet Research. Должна быть включена полная библиографическая информация, ссылка на исходную публикацию на https://www.jmir.org/, а также информация об авторских правах и лицензии.

    Использование теста рисования часов и теста на сложную фигуру Рей – Остерита — копия со сверточными нейронными сетями для прогнозирования когнитивных нарушений | Исследование и терапия болезни Альцгеймера

  • 1.

    Benjamens S, Dhunnoo P, Mesko B. Состояние медицинских устройств и алгоритмов на основе искусственного интеллекта, одобренных FDA: онлайн-база данных. NPJ Digit Med. 2020; 3 (1): 118. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00324-0.

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 2.

    Ramkumar PN, Kunze KN, Haeberle HS, Karnuta JM, Luu BC, Nwachukwu BU, et al. Клинические и исследовательские медицинские применения искусственного интеллекта.Артроскопия. 2020: S0749-8063 (20) 30687-3. https://doi.org/10.1016/j.arthro.2020.08.009.

  • 3.

    Албахри О.С., Зайдан А.А., Албахри А.С., Зайдан Б.Б., Абдулкарим К.Х., Аль-Кайси З.Т. и др. Систематический обзор методов искусственного интеллекта в обнаружении и классификации медицинских изображений COVID-19 с точки зрения оценки и сравнительного анализа: анализ таксономии, проблемы, будущие решения и методологические аспекты. J заразить общественное здравоохранение. 2020; 13 (10): 1381–96. https://doi.org/10.1016/j.jiph.2020.06.028.

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 4.

    Ашванден Д., Айхеле С., Гислетта П., Терраччиано А., Клигель М., Сутин А.Р., Браун Дж., Аллеманд М. Прогнозирование когнитивных нарушений и деменции: подход машинного обучения. J. Alzheimers Dis. 2020; 75 (3): 717–28. https://doi.org/10.3233/JAD-1

    		• 04104.

    Артикул Google ученый

  • 35.

    Бун К.Б., Лессер И.М., Хилл-Гутьеррес Э., Берман Н.Г., Д’Элия Л.Ф. Показатели комплексной фигуры Рей-Остеррита у здоровых пожилых людей: отношение к возрасту, образованию, полу и IQ.Clin Neuropsychol. 1993. 7 (1): 22–8. https://doi.org/10.1080/13854049308401884.

    Артикул Google ученый

    • Автоматический скрининг и оценка деменции путем применения глубокого обучения к тестам на рисование часов

    Глубокие нейронные сети и трансферное обучение

    Глубинные нейронные сети — это архитектуры DL, состоящие из нескольких уровней между входом и выходом 37 . Слои состоят из множества нейронов, связанных друг с другом, соединениям которых присвоены числовые веса.В то время как нижние слои содержат низкоразмерные элементы (например, края / интенсивности), верхние слои в основном хранят многомерную, специфичную для класса информацию 38 . Во время обучения входные данные (здесь: изображения) передаются в сеть и рассчитываются выходные данные (здесь: «Оценка от 1 до 6» или «Неудача / Успешно»). Чтобы повысить точность классификаторов и минимизировать определенные потери, веса обновляются с использованием обратного распространения ошибки.

    Обычно эти глубокие нейронные сети довольно «требовательны к данным», что означает, что для получения точных результатов необходимо использовать множество обучающих примеров (несколько тысяч или больше), что также требует большого времени на обучение.Чтобы компенсировать эти недостающие данные и сократить время обучения, можно использовать трансферное обучение 16,39,40 . Трансферное обучение использует знания, полученные из аналогичных задач, где доступно много помеченных данных, и направлено на сокращение объема обучающих данных, необходимых для задачи целевой классификации. Конкретные модели предварительно обучаются, а затем модифицируются для соответствия определенным вариантам использования. Обычно используются преимущественно нижние предварительно обученные слои, тогда как верхние слои, содержащие информацию, относящуюся к метке, отбрасываются.Эта стратегия очень эффективна для небольших наборов целевых данных, таких как данный случай 41 .

    Мы выбрали три предварительно обученных модели для наших экспериментов: VGG16, ResNet-152 и DenseNet-121 28,29,30 . В своих исходных версиях все три сетевые архитектуры были построены для классификации 1000 категорий изображений (классов ImageNet), обученных на входах \ (1 \, {\ rm миллион} \), достигая высочайшего уровня производительности. Чтобы адаптировать эти предварительно обученные модели к конкретному целевому случаю, мы решили изменить слой классификации, чтобы адаптировать его к нашему варианту использования, и описать эти адаптации в следующих разделах.

    Нейронная сеть VGG16, показанная на рис. 2a, имеет довольно маленькие размеры ядра свертки \ (3 \ times 3 \). Таким образом, комбинация нескольких ядер меньшего размера имитирует более крупные рецептивные поля. Кроме того, VGG16 имеет 16 слоев с максимальным объединением между некоторыми из них (шаг: 2, размер: 2) 28 . Как показано на рис. 2b, ResNet-152 с его 152 уровнями известен наличием остаточных блоков вместо вычисления совершенно новых представлений, как это делает VGG16. Он также итеративно уточняет свои входные представления и позволяет удалять соединения (пропускать соединения) для решения проблемы исчезающего / увеличивающегося градиента 29 .Напротив, архитектура DenseNet-121, показанная на рис. 2c, пытается обеспечить максимальный поток информации, соединяя каждый уровень напрямую друг с другом и, таким образом, повторно использовать функции. Это значительно уменьшает пространство параметров по сравнению с глубокими сетями, такими как ResNet-152. Кроме того, для всех сетей сверточный блок показан фиолетовым прямоугольником на рис. 2, остаточный блок для ResNet-152 — зеленоватым, а плотный блок для DenseNet-121 — оранжевым.

    Выбор данных на основе обучения многообразию

    Обычно для обучения модели весь набор данных случайным образом разделялся на обучающий набор и тестовый набор с коэффициентом разделения (например,грамм. 80%: 20%). Для лучшего обобщения и во избежание чрезмерной подгонки мы создали набор проверки для обучения (20% случайно выбранных обучающих изображений). В общей сложности 1315 изображений были разделены на 842 обучающих, 210 проверочных и 263 тестовых изображения. Однако случайный выбор данных не может гарантировать, что классификатор изучает каждый предоставленный тип данных. Смещение, вызванное случайным выбором, может, вероятно, привести к концентрации внимания на одном классе над другим, особенно для небольшого набора данных. В качестве практического примера алгоритм может переоценить изображения для «Пройдено» по сравнению с «Неудачно».Позже, при проверке, может случиться так, что большая часть изображений «Пройден» находится в тестовом наборе. В результате классификатор, скорее всего, неправильно классифицирует эти изображения, поскольку он не изучил многие функции и примеры из них. Чтобы противостоять этому, необходимо определить соответствующее распределение классов в наборах для обучения, проверки и тестирования. Чтобы учесть все эти соображения, мы использовали метод, предложенный Chen et al. в 42 . Сначала использовались алгоритмы уменьшения размерности 43 , чтобы увидеть распределение всех данных.Затем методы кластеризации помогают найти похожие данные. Впоследствии был выполнен случайный выбор с предыдущим коэффициентом разделения внутри кластеров. Такой выбор данных, основанный на разнообразном обучении, позволяет избежать вышеупомянутой предвзятости в отношении одного определенного типа данных. Кроме того, это гарантирует, что нейронные сети могут изучать все возможные случаи во время обучения и, следовательно, хорошо обобщать. Мы использовали набор инструментов Matlab для уменьшения размерности 44 для выбора данных на основе множественного обучения.

    Скрининг деменции

    Выбор данных и адаптированная сетевая архитектура

    Изображения были разделены на два основных класса — «прошел» (591 изображение) или «не прошел» (724 изображения), как показано в таблице 1. Любой тест, который достигнутая оценка «1» или «2» была помечена как «Пройдено», тогда как тесты с более высокими баллами считались помеченными как «Неудача».

    Для адаптации всех трех предварительно обученных архитектур моделей — VGG16, ResNet-152 и DenseNet-121 — к нашей проблеме двоичного класса, последний уровень (т. Е.е., классификационный уровень) каждой архитектуры был заменен выходным уровнем с категоризацией на 2 класса вместо 1000 (желтые прямоугольники на рис. 2). Для VGG16, показанного на рис. 2a, мы добавили еще два полносвязных (FC) к исходным двум уровням FC, а затем уровень FC-softmax, предсказывающий эти два класса. Уровни классификации ResNet-152 и DenseNet-121, показанные на рис. 2b и 2c, были адаптированы только для количества классов.

    Функция потерь

    Во всех наших экспериментах использовалась функция потерь кросс-энтропии (CE), также известная как log loss .{C} y_ {o, c} \, \ log (p_ {o, c}). \ end {align} $$

    (1)

    C обозначает количество классов, c итератор классов, y является истинным указанием класса c для наблюдения o и p прогнозируемая оценка класса. Потеря CE измеряет эффективность модели классификации, где выходом классификатора является вероятность от 0 до 1 45 . Он увеличивается, когда прогнозируемая вероятность p отклоняется от фактической метки y .{2} y_ {o, c} \, \ log (p_ {o, c}) = — \ left (y_ {o, 1} \, \ log (p_ {o, 1}) + (1-y_ { o, 1}) \, \ log (1-p_ {o, 1}) \ right) \ end {align} $$

    (2)

    Алгоритмы оптимизации

    Алгоритмы оптимизации используются для минимизации / максимизации функции потерь модели. В этой работе используются следующие алгоритмы оптимизации: оценка адаптивного момента (Adam), стохастический градиентный спуск (SGD) и среднеквадратичная вероятность (RMSprop) 46,47,48 . Алгоритм SGD обновляет переменные модели, вычисляя градиент функции потерь по выборке вместо использования полного обучающего набора.Следовательно, SGD считается более быстрым, чем другие алгоритмы оптимизации, но также может вызывать нестабильную функцию потерь в процессе обновления 47 . Алгоритм оптимизации Адама просто вычисляет производные первого порядка с преимуществом меньшего потребления памяти. Адам сохраняет предыдущие возведенные в квадрат производные первого порядка, а также прошлые производные первого порядка функции потерь, и как первые производные, так и их квадраты обычно убывают экспоненциально во время обучения 46 .RMSprop — это хорошо известный в мире DL алгоритм оптимизации, который официально не опубликован, но упоминается первым в лекции 48 . Он в основном адаптирует скорость обучения путем деления экспоненциально убывающего среднего квадрата градиентов. Мы настроили значения скорости обучения в диапазоне от 0,0001 до 0,1, а значение импульса SGD было установлено на 0,9.

    Планировщик скорости обучения. При использовании SGD мы обычно должны предоставить гиперпараметр, называемый скоростью обучения (LR), который является положительным числом, и мы должны много экспериментировать, чтобы найти правильное значение LR, которое дает нейронной сети максимальную производительность. .Использование большого LR приводит к отклонениям в обучении и иногда пропускает минимум функции потерь. Напротив, небольшой LR заставляет тренировку очень медленно приближаться к потере. Чтобы противостоять этому, обычно предлагается так называемый планировщик скорости обучения (LRS) для решения проблемы выбора правильного значения. LRS используется для постепенного изменения скорости обучения в процессе обучения, чтобы преодолеть вышеупомянутые проблемы.

    В этой работе мы обнаружили, что использование переменной скорости обучения дает лучшие результаты по сравнению с фиксированной скоростью обучения во время обучения.Мы использовали пошаговый планировщик скорости обучения (StepLR), предлагаемый PyTorch, с размером шага 7. Этот вид планировщика скорости обучения будет уменьшать скорость обучения по сравнению с ее начальным значением каждые 7 эпох на коэффициент \ (\ mathrm {gamma} = 0.1. \). Этот шаг заставляет скорость обучения медленно снижаться до минимума функции потерь.

    Экспериментальная установка

    Все три модели были обучены в обучающей базе данных изображений CDT. Для экспериментов мы выбрали случайное распределение изображений внутри поезда, валидации и тестовых наборов и сравнили этот подход с тремя методами уменьшения размерности.Подробно экспериментальные установки показаны в Приложении. В таблице описаны используемые параметры для каждого эксперимента, модифицированные предварительно обученные модели, используемые с соответствующим алгоритмом оптимизации, скорость обучения, планировщик скорости обучения, размер шага, размер пакета и функция потерь. Мы использовали PyTorch (версия 1.0.1.Post2), библиотеку машинного обучения на основе Python с открытым исходным кодом, в Google Colab (облачная среда для ноутбуков на основе Jupyter) для бесплатного использования графического процессора NVIDIA Tesla K80 (в настоящее время доступным графическим процессором является NVIDIA Tesla T4) 49 .Трансферное обучение было выполнено с использованием предварительно обученных моделей ImageNet для всех наших экспериментов. Все модели были обучены методам ранней остановки (на плато функции потерь), чтобы иметь возможность сравнивать результаты и выбирать лучшие. В частности, мы исследовали влияние выбора данных на точность классификации. Мы сравнили анализ главных компонентов (PCA), t-распределенное стохастическое соседнее вложение (t-SNE) и локальное линейное встраивание (LLE) 50,51,52 для выбора данных на основе обучения многообразию.kNN-кластеризация, выполняемая с \ (k = 3 \). Чтобы проверить надежность нашего метода, была проведена пятикратная перекрестная проверка. Для каждой кратности выбора данных на основе множественного обучения мы случайным образом выбирали данные из каждого кластера с тем же коэффициентом разделения, что и случайный выбор данных.

    Оценка деменции

    Выбор данных и адаптированная сетевая архитектура

    Для варианта использования оценки набор данных изображения был разделен на шесть классов оценки, где «Оценка 1» является точным рисунком часов (т.е.е., у испытуемого не было обнаруживаемого слабоумия), и «оценка 6» вообще неспособна вести разумные часы (т.е. у испытуемого есть очень запущенный случай деменции).

    Чтобы расширить предварительно обученные сети до модели прогнозирования с 6 классами, мы адаптировали уровень классификации. Чтобы оценить шесть вместо двух классов, мы реализовали кодирование одного горячего вектора, указывающего результат одного из шести классов.

    Взвешенная функция потерь

    Опять же, потеря CE использовалась как функция потерь, однако в этом случае \ (C> 2 \) (т.е., это задача классификации с несколькими метками), поэтому мы рассчитали потери для каждой метки класса для каждого наблюдения отдельно, а затем суммировали результаты в соответствии с уравнением. (1). Еще один момент, который следует учитывать для функции потерь, — это доступные изображения, используемые для проведения экспериментов, в которых классы несбалансированы, и это не предпочтительный случай при использовании методов глубокого обучения. Чтобы противостоять этому, мы интегрировали метод балансировки средней частоты для расчета веса для каждого класса 18 .Сначала мы ищем (\ (f_ {c} \)): отношение изображений в каждом классе к общему количеству изображений. Затем мы вычисляем медианное значение всех этих значений и, наконец, делим его на каждое \ (f_ {c} \) в соответствии с

    $$ \ begin {align} W_ {c} = \ frac {\ text {median} ( f)} {f_ {c}} \ end {align} $$

    (3)

    Рассчитанные веса затем передаются в функцию потерь CE соответственно.

    Экспериментальная установка

    Мы использовали экспериментальную установку, аналогичную той, что использовалась в процедуре отбора, включая оптимизатор и планировщик скорости обучения.Алгоритмы оптимизации, которые мы использовали для задачи классификации с несколькими метками, были Adam, SGD и RMSprop. Значения скорости обучения варьировались от 0,0001 до 0,1, а значение импульса SGD составляло 9. Кроме того, оценка деменции оценивалась с помощью стратегии пятикратной перекрестной проверки.

    Таблица 2 Усредненные результаты точности двоичной классификации для экспериментов с VGG16, ResNet-152 и DenseNet-121. Тест цифровых часов

    может обнаруживать биомаркеры Альцгеймера у людей без симптомов, результаты исследования

    BOSTON — (BUSINESS WIRE) — Недавно опубликованное исследование Neurology , проведенное исследователями из Массачусетской больницы общего профиля (MGH), показало, что DCTclock ™, цифровая версия классического теста рисования часов (CDT), оказалась эффективной. в выявлении истоков патологии болезни Альцгеймера у когнитивно нормальных людей, у лиц без внешних симптомов деменции.Цифровой тест рисования часов Linus Health Inc DCTclock ™ — это медицинское устройство класса II, зарегистрированное Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) для когнитивной оценки, которое можно легко применять с меньшими затратами и меньшими затратами времени, чем традиционные методы.

    Бета-амилоидные бляшки, связанные с болезнью Альцгеймера, могут появиться в головном мозге уже за 15-20 лет до проявления клинических симптомов. Раннее обнаружение когнитивных нарушений, особенно на предсимптоматической стадии, является ключевым шагом на пути к модификации болезни — от своевременного изменения образа жизни до обнаружения новых целей, изменяющих болезнь, и расширения возможностей лечения, ограниченных в настоящее время.Когнитивное тестирование, которое включает в себя тесты с ручкой и бумагой, такие как тест рисования часов, является стандартом 50-летней давности, но требует много времени и имеет ограниченную чувствительность для выявления начала заболевания до того, как оно окажет большее влияние на память, язык или зрительно-пространственные проблемы. Однако сканирование с помощью позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ), которое может идентифицировать биомаркеры, необходимые для выявления болезни Альцгеймера, дорого и часто недоступно для пациентов во многих клинических условиях. Linus Health DCTclock — это новый подход к стандартному тесту рисования часов, как быстрый и чувствительный инструмент, который тесно коррелирует с результатами тестов дорогостоящих процедур визуализации мозга для скрининга населения без явных симптомов.Linus Health приобрел тест DCTclock в 2020 году; Тест основан на плодотворной работе основателей Digital Cognition Technology (DCT) доктора Даны Пенни из Beth Israel Lahey Health и доктора Рэндалла Дэвиса из Массачусетского технологического института, которые изобрели и разработали оригинальный тест рисования цифровых часов, начиная с 2005 года.

    В исследовании MGH более 300 участников Гарвардского исследования старения мозга прошли тест DCTclock вместе с доклиническим клиническим комплексом болезни Альцгеймера (PACC) — 30-минутной батареей когнитивных тестов, основанных на ручке и бумаге, — и сканированием изображений мозга с помощью ПЭТ. .Исследование показало, что цифровая оценка имеет значительную корреляцию с изображениями ПЭТ, которые могут обнаруживать признаки амилоидных бляшек у бессимптомных лиц. Более того, DCTclock превзошел PACC при дифференцировании клинически нормальных людей с отложениями амилоидных бляшек от людей без них.

    «Раннее выявление имеет решающее значение для продвижения изучения и лечения когнитивных нарушений. Цифровые инструменты обеспечивают не только невероятную чувствительность, но и служат для измерения функции мозга, что, возможно, более важно с клинической точки зрения, чем даже некоторые молекулярные маркеры.Благодаря масштабируемой природе программного обеспечения, эти оцифрованные когнитивные функциональные оценки значительно повышают доступность для населения и снижают стоимость, а также нагрузку на пациента », — сказал Дэвид Бейтс, генеральный директор Linus Health. «Мы приобрели DCTclock, потому что рассматриваем его как новый золотой стандарт. Это исследование демонстрирует эффективность теста в раннем обнаружении и прогнозировании траектории здоровья мозга человека путем измерения объективных показателей, которые невозможно зафиксировать с помощью традиционных ручных и бумажных тестов или анкет.”

    Тест Linus DCTclock предлагает участникам рисовать по памяти, а затем копировать аналоговый циферблат, используя цифровую ручку с бумагой или мобильное устройство. DCTclock дает новую жизнь этому стандартному тесту, фиксируя весь процесс выполнения задачи, а не только конечный продукт. Искусственный интеллект и машинное обучение анализируют не только правильность циферблата и стрелок, но и особенности процесса рисования, включая движения и пространственные закономерности, выявляя тонкие признаки когнитивных нарушений.Произвольный характер задачи рисования вызывает различные когнитивные процессы в течение короткого промежутка времени, что позволяет тесту максимизировать сбор данных о нескольких областях когнитивного здоровья человека.

    Для проведения теста требуется примерно две минуты по сравнению с 30 минутами для PACC, что значительно снижает нагрузку на пациентов, врачей и группы клинических исследований. Linus Health внедрил анализ машинного обучения, чтобы обеспечить возможность тщательного и подробного анализа с интерпретируемым отчетом для клинициста вместо оценки в виде черного ящика. Короткая продолжительность теста также позволяет интегрировать его в платформу Linus Health с дополнительными мультимодальными цифровыми тестами для дальнейшей характеристики здоровья мозга пациента.

    Результаты этого исследования показывают, что тест DCTclock может обнаруживать очень тонкие когнитивные изменения, что позволяет ему служить быстрым, но очень чувствительным «признаком жизнедеятельности мозга», который может указывать на необходимость более всестороннего тестирования. DCTclock теперь также можно легко развернуть в клинических условиях с помощью стилуса и планшета, такого как Apple iPad и Pencil, что позволяет использовать его в качестве средства предварительной проверки или проверки для участия в клинических испытаниях и исследованиях здоровья мозга.Его также можно использовать как для мониторинга субъектов на протяжении всего клинического испытания, чтобы показать эффективность вмешательства, так и для оценки эффективности назначенного лечения. Также было обнаружено, что DCTclock улучшает дифференциацию легких когнитивных нарушений и деменции по сравнению с традиционными методами подсчета часов.

    Исследование Ассоциации цифровых часов с амилоидом ПЭТ у нормальных пожилых людей доступно здесь, в Neurology , , официальном журнале Американской академии неврологии.Для получения дополнительной информации о Linus Health посетите сайт linus.health.

    О компании Linus Health

    Linus Health — это бостонская компания, занимающаяся цифровым здоровьем мозга, которая сочетает в себе передовые технологии, искусственный интеллект и инструменты социального взаимодействия для улучшения результатов работы мозга и психического здоровья. Под руководством междисциплинарной группы опытных предпринимателей, клиницистов, ученых и инженеров компания использует передовые технологии для улучшения общего состояния здоровья и остроты умственного развития. Мультимодальное решение Линуса для работы с мозгом на базе смартфона или планшета собирает объективные данные из множества цифровых показателей когнитивных и моторных функций («цифровые биомаркеры») и преобразует эти данные в практические идеи.Решение позволяет специалистам по уходу удаленно, легко и удобно контролировать состояние мозга в течение продолжительных периодов времени, даже за пределами клинических условий. Линус собирает, объединяет и анализирует информацию, полученную из точек данных, таких как модели голоса и речи, зрительно-пространственная память, способность выполнять две задачи и мелкую моторику, а также движения, баланс и легочную емкость, и может связываться с электронными записями о состоянии здоровья, чтобы обеспечить исчерпывающий картина здоровья мозга людей. Узнайте больше на linus.здоровье.

    Тест рисования часов в судебной экспертизе

    Введение

    Тест рисования часов (CDT) — это быстрый и простой нейропсихологический тест, который оценивает когнитивное состояние и различные механизмы, участвующие в выполнении задачи, такие как конструктивная практика, вербальное понимание, планирование, исполнительные функции и символические ментальные представления1. Он использовался в качестве инструмента скрининга для оценки когнитивных нарушений в клинической и исследовательской популяции, но его применимость и полезность в области судебной медицины неизвестны.1 Он был разработан Гудгласс и Каплан2 в серии нейропсихологических тестов для оценки конструктивной апраксии и зрительно-пространственной агнозии. 3 Он был предложен несколькими авторами в качестве скринингового теста для оценки когнитивных нарушений, в основном при оценке нейродегенеративных заболеваний, особенно нейродегенеративных заболеваний. при деменции. CDT вызвал интерес благодаря простоте применения и краткости, а также благодаря информации, которую можно получить в результате его анализа. Было предложено несколько критериев для применения и оценки CDT1, таких как критерии Shulman et al., 4,5 Sunderland et al., 6 Woolf-Klein et al., 7 Méndez et al., 8 Manos and Wu, 9 Babins et al., 10 и Nyborn et al., 11 хотя в настоящее время нет общепризнанного консенсуса в отношении его исправление. Применение CDT в процедурах изменения правоспособности (недееспособность) может быть полезным для оценки когнитивной функции. Надежность и достоверность CDT в области судебной экспертизы неизвестны.

    Основной целью нашего исследования было определение полезности CDT в качестве скринингового теста когнитивных нарушений в судебной медицине.

    Задача была тройной. Во-первых, оценить общий результат трех методов коррекции когнитивных нарушений. Были выбраны Кембриджский когнитивный экзамен (CAMCOG), 12 методов Мендеса и Маноса9. Во-вторых, исследовать надежность трех методов коррекции среди оценщиков и проверить внешнюю валидность с помощью двух критериев: Краткого исследования психического состояния (MMSE) 13 и Глобальной шкалы ухудшения (GDS) 14. Наконец, чтобы оценить полезность НДТ в судебных процессах об изменении дееспособности (недееспособности).

    Материал и метод Объекты

    Выборка состояла из 40 пациентов, отобранных методом вероятностной выборки из последовательных случаев, которые наблюдались в судебно-медицинской клинике Instituto de Medicina Legal y Ciencias Forenses de Cataluña [Институт судебной медицины и судебной медицины Каталонии]. В исследование были включены пациенты старше 65 лет, участвовавшие в различных юридических процедурах и требовавшие оценки вероятных когнитивных нарушений. Пациенты с серьезными психическими или сенсорными нарушениями, которые мешали им понимать применяемые тесты, и те, у кого не было адекватного уровня понимания, были исключены.

    Были включены одиннадцать мужчин (27,5%) и 29 женщин (72,5%) со средним возрастом 78,83 (стандартное отклонение ± 7,94; диапазон: 65–95 лет). Гражданский статус большинства пациентов был сосредоточен в категории вдов (40%), за которой следовала категория одиноких (32%), состоящих в браке или с партнером (15%) и разлученных (12%). В общей сложности 7,5% не ходили в школу, хотя умеют читать и писать; 37,5% имели начальное образование; 37,5% имели базовый бакалавриат; 7,5% имели эквивалент профессионального образования; 5% имеют высшую степень бакалавра, а остальные 5% имеют высшее образование.Большинство участников были привлечены к процедурам признания недееспособности. В некоторых случаях экспертиза запрашивалась прокуратурой (42,5%), в других — судом первой инстанции (37,5%), после чего следовали процедуры в следственных и уголовных судах (15%), канцелярия Офис (2,5%) и в социальных судах (2,5%).

    Метод

    Структурированное клиническое интервью и неврологическое и психопатологическое обследование были проведены для каждого пациента судебным терапевтом и клиническим психологом в различных разделах пересмотренного Кембриджского экзамена на психические расстройства пожилых людей (CAMDEX-R).15 Использовались следующие разделы: Раздел A. Интервью с пациентом, которое включает оценку его текущего состояния, личного и семейного анамнеза. Раздел C. Наблюдения интервьюера, который охватывает отношение пациента, наличие галлюцинаций, описание его настроения, языка, внимания и др. Раздел D. Физикальное обследование, которое включает, среди прочего, артериальное давление, пульс, рефлексы растяжения, наличие гемипареза, походку, подвижность, тремор, нарушения зрения и слуха.Раздел F. Фармакологическое лечение.

    Существование и степень когнитивных нарушений были изучены с использованием MMSE13 в качестве инструмента для скрининга когнитивных нарушений с точкой отсечения, установленной на 23, и GDS, 14, который разделяет когнитивный и общий функциональный статус пациента на семь оценки: один означает отсутствие когнитивных нарушений, а семь указывает на очень серьезные когнитивные нарушения. Точно так же CDT проводился по запросу, следуя процедурам, описанным Goodglass и Kaplan: нарисуйте циферблат часов, расположите все числа и поместите стрелки на десять минут двенадцатого.2 Инструкции были повторены необходимое количество раз для обеспечения правильного уровня понимания. Инструкции по администрированию CDT были одинаковыми в каждом случае, так как участники выполняли CDT только один раз. CDT не управлялся в формате копии. CDT был скорректирован двумя независимыми оценщиками в соответствии с критериями оценки CAMCOG, 12,15 Méndez8 и Manos.9 Методы коррекции были выбраны по следующим двум причинам. Во-первых, все три метода количественной коррекции, в отличие от методов Nyborn et al.11 (качественный метод, изучающий типы ошибок), ни как у Шульмана и его группы4,5 и Сандерленда и др., 6 которые используют полуколичественные методы. Во-вторых, методы различаются в отношении критериев коррекции: от всего трех критериев до более тщательной с 20 пунктами, предложенными Méndez8

    Критерии коррекции CAMCOG состоят из трех пунктов. Один балл, если круг правильный, один балл, если числа расположены в правильном положении, и один балл, если руки размещены в правильном положении.12

    Метод Маноса состоит из десяти пунктов и исправляется следующим образом: число 12 должно быть вверху. Через центр числа 12 и центр круга проводится одна линия, делящая круг пополам. Затем проводят вторую линию под прямым углом к ​​первой линии через центр круга, разделяя ее на четверти. Еще две линии проводятся через центр круга, разделяя его на восьмые. Одно очко присваивается каждому из следующих чисел, соответствующих восьмым: 1, 2, 4, 5, 7, 8, 10 и 11.Что касается рук, следует руководствоваться критериями авторов. Одно очко дается короткой руке, которая указывает на номер 11, и другое очко — руке, которая указывает на номер 2. Никакие очки не начисляются за руки, если они примерно равны по длине, или за длинную руку с номером 11 и короткую руку. на 2, а также для стрелок любой длины, указывающих на другие числа. Короткая рука под номером 11 и длинная рука под номером 3 будет приносить одно очко за короткую руку. Числа, нарисованные за пределами круга, оцениваются просто путем продолжения разделительных линий.Отметки вместо цифр не приносят очков.9

    Метод Мендеса состоит из оценки 20 пунктов, сгруппированных по трем разделам: только пять баллов, если присутствует одна или несколько стрелок, 12 баллов, если присутствуют символы, соответствующие номерам на часах и три балла, если была сделана попытка каким-либо образом указать время, если фигура замкнута и линии могут быть классифицированы как часть замкнутой фигуры. Полное объяснение каждого из 20 пунктов приведено в статье автора.8

    Диагноз и степень когнитивных нарушений были установлены для каждого участника консенсусом исследователей и в соответствии с критериями DSM-IV-TR.16 Выборка была разделена на три подгруппы: группа без расстройства, психиатрическое расстройство и группа дегенеративного расстройства, которая включали деменцию Альцгеймера, сосудистую деменцию, смешанную деменцию и болезнь Паркинсона. Описание диагностических групп показано в Таблице 1.

    Наконец, судебные файлы были просмотрены для оценки решения суда, т.е.е. приговор. Решения о недееспособности были отобраны и соотнесены с результатами CDT.

    Статистический анализ

    Данные были проанализированы с помощью Статистического пакета для социальных наук (SPSS), версия 14.0 для Windows. Было использовано несколько описательных статистических данных, включая коэффициент внутриклассовой корреляции для установления надежности между наблюдателями и коэффициент α Кронбаха для определения внутренней надежности. Для расчета внешней достоверности критерия использовались коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена в зависимости от того, было ли распределение нормальным.Для сравнения между группами использовались критерии Крускала – Уоллиса H, Манна – Уитни U и хи-квадрат (χ2). Предложенный уровень значимости был p

    0,05. Результаты Оценка общего результата трех методов коррекции теста рисования часов на основе когнитивных нарушений

    Описательные результаты трех методов коррекции в трех группах сравнения (дегенеративная, психиатрическая и отсутствие расстройства ) показаны в Таблице 2. Можно заметить, что группа без расстройства показывает более высокие средние баллы.На рис. 1 показаны изображения CDT.

    В таблице 3 показаны различия между группами и тремя методами коррекции. Большие различия наблюдались в дегенеративной группе по сравнению с двумя другими группами. Группа без расстройств отличается от двух других групп тремя методами коррекции, и, наконец, метод Мендеса — единственный, который различает дегенеративную и психиатрическую группы.

    Надежность и валидность среди оценщиков Надежность

    Результаты показывают адекватную надежность среди исследователей.Консенсус был значимым в методе коррекции Мендеса (r = 0,980; p

    0,01), методе коррекции Маноса (r = 0,979; p 0,01) и CAMCOG (0,924; p 0,01). Эти три метода обеспечивают высокую надежность с незначительными расхождениями между ними.

    Что касается внутренней надежности, три метода коррекции оказались адекватными: Мендес (α = 0,931), Манос (α = 0,925) и CAMCOG (α = 0,719). Чем сложнее метод коррекции, тем выше его внутренняя надежность, возможно, из-за наличия большего количества элементов.Однако методы Мендеса и Маноса демонстрируют одинаковую надежность. CAMCOG использует только три элемента коррекции по сравнению с методом Маноса, который использует 10, и методом Мендеса, который использует 20.

    Действительность

    Что касается достоверности внешнего критерия, результаты показаны в таблице 4. Три метода коррекции CDT показывают высокая и аналогичная корреляция с внешними критериями MMSE и GDS. Чем более исчерпывающим является метод коррекции, тем больше корреляция с внешним критерием.

    Полезность теста рисования часов в процедурах признания недееспособными

    Из общей выборки 80% участвовали в процедурах изменения правоспособности. Один пациент умер до вынесения приговора и был исключен из исследования. В таблице 5 показаны окончательные юридические результаты, и можно заметить, что полная недееспособность была установлена ​​более чем в половине случаев по сравнению с частичной недееспособностью в 9%, а по остальным делам были вынесены отрицательные решения. Решения о правоспособности в отношении результатов CDT после исправления CAMCOG подробно описаны в Таблице 6.Этот метод коррекции показан потому, что он наиболее простой и демонстрирует достоверность и надежность, как и другие более сложные методы коррекции. Существует тенденция к тому, что пациенты, признанные недееспособными, дают меньше правильных ответов, чем пациенты, которые не считают, что их дееспособность не изменилась (χ2 = 5,465; p = 0,065). Тенденция сохраняется как с методом Маноса (χ2 = 18,623; p = 0,029), так и с методом Мендеса (χ2 = 18,415; p = 0,241), хотя эта тенденция значима только в методе Маноса.

    Обсуждение

    CDT был одним из наиболее часто используемых методов когнитивного скрининга благодаря: его быстрому введению; простота применения и исправления, так как это тест, который можно пройти независимо от языка и уровня образования; хорошая надежность между наблюдателями и тестами-ретестами; его высокий уровень чувствительности, специфичности и прогностической достоверности; и его хорошая корреляция с другими инструментами измерения когнитивных функций.1,5,17

    Результаты нашего исследования показывают, что CDT полезен для оценки когнитивных нарушений в судебно-медицинских образцах.Группа дегенеративных заболеваний показала более низкие баллы, чем группа без расстройства и группа психиатрических пациентов. Эти результаты аналогичны другим в клинической популяции.1,17,18 Эти три метода не различают группы сравнения, за исключением дегенеративной группы. Некоторые авторы не считают, что CDT полезен для диагностики легких когнитивных нарушений. В связи с этим при обзоре различных исследований 19 было замечено, что в большинстве исследований не было обнаружено различий в средних баллах CDT между группой с легкими когнитивными нарушениями и группой без нарушений.Только два исследования подтвердили полезность этого инструмента для скрининга между двумя группами.

    Наши результаты показали схожие психометрические характеристики среди трех оцениваемых систем коррекции. В соответствии с выводами Материнского и др., 1 все три метода коррекции схожи. Любой из трех методов рекомендуется для оценки эффективности времени при судебно-медицинской экспертизе, хотя метод CAMCOG является наиболее эффективным.

    Очень важно иметь простые, быстрые в применении и эффективные инструменты в области судебной медицины для оценки диагноза и степени когнитивных нарушений.Вместе с клинической оценкой это может позволить нам сделать выводы и сделать выводы в отношении правоспособности человека и его / ее состояния в управлении. В этом исследовании мы проверили полезность CDT как простого и эффективного теста для оценки когнитивных нарушений в сочетании с другими тестами и для помощи нам в принятии решений относительно того, следует ли изменять правоспособность человека. Наши результаты показали, что субъекты, юридически заявленные как изменившие правоспособность, имели более низкий балл по CDT.

    В качестве ограничения нашего исследования следует отметить небольшой размер выборки, что может повлиять на надежность наших результатов.

    С точки зрения будущих предложений было бы интересно сравнить полезность CDT в области судебной медицины для диагностики когнитивных нарушений среди различных типов деменции (деменция Альцгеймера, сосудистая деменция, смешанная деменция, лобно-височная деменция и деменция, связанная с Болезнь Паркинсона), как это уже было сделано в клинической области.20 Точно так же было бы интересно воспроизвести результаты с большим количеством образцов от недееспособных субъектов. Кроме того, было бы интересно изучить, увеличивает ли совместное использование CDT с другими тестами чувствительность и специфичность диагнозов в области судебной медицины. Кажется, что использование других скрининговых тестов, таких как MMSE, полезно в судебной экспертизе.21

    В заключение, три метода коррекции CDT оказались полезными в качестве инструмента скрининга для оценки когнитивных нарушений в судебной медицине. поле.Группа без расстройства отличалась от дегенеративной и психиатрической групп тремя методами коррекции. Единственным методом, который дифференцировал дегенеративные и психиатрические группы, был метод Мендеса.

    Коэффициенты надежности среди оценщиков были высокими и аналогичными тем, которые были получены в исследованиях с клинической популяцией. CDT продемонстрировал адекватную надежность среди наблюдателей, указывая на то, что это тест с незначительным вмешательством со стороны оценщика. Внутренняя надежность оказалась адекватной по трем методам.Достоверность CDT была адекватной по двум внешним критериям: MMSE и GDS. Недавно было сочтено, что, несмотря на множественные и различные методы коррекции CDT, лучший метод — самый простой.1

    Пациенты, лишенные дееспособности, показали худшие результаты в CDT, чем те, у кого было решение без изменения их юридических норм. емкость.

    Принимая во внимание валидность и надежность CDT в судебно-медицинской выборке, а также простоту применения теста, это может быть чрезвычайно полезным нейропсихологическим инструментом в клинических учреждениях, которые имеют когнитивные нарушения при первоначальной судебно-медицинской оценке.В будущих исследованиях потребуется установить критерии чувствительности и специфичности в судебно-медицинских образцах и в различных клинических учреждениях.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

    Тест рисования часов — Medicine Shoppe

    Тест рисования часов

    Тест на рисование часов может быть полезен для выявления когнитивных нарушений в связи с ухудшением умственных способностей. Это один из тестов, используемых для выявления болезни Альцгеймера и других типов старческого слабоумия.Тест можно сдавать повторно, чтобы проследить течение болезни. Вы можете пройти тест дома и принести результаты (розыгрыш часов и счет) своему врачу.

    Инструкции

    • Раздайте приложенную страницу человеку, проходящему тест, и объясните, что круг представляет собой контур часов.
    • Попросите человека ввести числа, расположив их в правильном порядке.
    • Затем попросите их нарисовать стрелки часов так, чтобы они читали 21:15.(Если человек не знаком с 24-часовыми часами, скажите вместо этого 9:15).

    Суммирование баллов

    Добавьте один балл за каждый удовлетворенный критерий.

    Критерии Оценка
    Наличие цифр от 1 до 12 (арабские или римские цифры).
    • Неверно, если отсутствуют несколько номеров;
    • Неверно, если повторяется одно или несколько чисел;
    • Неправильно, если было добавлено одно или несколько чисел (напр.17).
    Номера в правильном порядке.
    • Всегда увеличивается;
    • Правильно, даже если они не достигают 12.
    Номера расположены правильно.
    • Мысленно разделите круг на четверти, в каждой четверти должно быть по 3 числа;
    • Числа должны быть в правильном квадранте (например, 1, 2 и 3 в верхнем правом квадранте).
    Наличие обеих стрелок часов.
    Наличие показания часовой стрелки (9).
    • Подойдет стрелка или круг, если они ближе к 9, чем любое другое число.
    Наличие показания минутной стрелки (3).