Parkinsoni tõve kerge kognitiivse kahjustuse kindlustusmatemaatilised kriteeriumid andmepõhistele kognitiivsetele fenotüüpidele, 2. osa

2. Materjalid ja meetodid

2.1. Disain

Tegime läbilõikelise vaatlusuuringu, viies läbi Florida ülikooli (UF) Tervise NormanFixeli neuroloogiliste haiguste instituudis nähtud PD-ga isikute retrospektiivse diagrammi.

Andmed hõlmasid osalejate demograafiat, haigusega seotud omadusi, neuropsühholoogilist hindamist ja meeleolu/motivatsiooni skriinimismeetmeid.

2.2. Osalejad

Osalejad hõlmasid UF Norman Fixeli Instituudis vaadeldud suurest IRB poolt heaks kiidetud potentsiaalselt omandatud kliiniliste uuringute andmebaasist (INFORM) idiopaatilise PD-ga isikutest koosnevat valimit.

Liikumishäired viitavad neuroloogilisele haigusele, mis väljendub peamiselt lihaste ebanormaalses liikumises. Sellel haigusel on suur mõju patsiendi elule ja tööle, kuid hiljutised uuringud on näidanud, et liikumishäiretega patsientidel on parem mälu kui tavalistel inimestel.

Kuna liikumishäiretega patsiendid peavad regulaarselt läbima füsioteraapiat ja taastusravi, saavad nad oma kognitiivseid võimeid parandada. Uuringud on näidanud, et patsiendid simuleerivad ja mäletavad korduvalt liigutusi korduva taastusravi ajal, mis tähendab, et patsiendid parandavad oma mälu läbi suure hulga korduvaid harjutusi treeningprotsessi ajal, mis mitte ainult ei vähenda oluliselt haiguse negatiivset mõju, vaid ka aitab neil parandada nende kognitiivseid võimeid.

Vähe sellest, kuna liikumishäiretega patsiendid vajavad pidevat taastusravi ja -treeningut, on nad tugevamad ja sihikindlamad. See tähendab ka seda, et nad taluvad paremini haiguse negatiivset mõju ning säilitavad tõenäolisemalt positiivse hoiaku ja mentaliteedi. Samas on ka ebaõnnestumistest lihtsam õppida ja edasi liikuda.

Kuigi liikumishäiretega patsientide elu mõjutab suuresti, saavad nad haigust õppimiskogemusena kasutada ning sellest jõudu ja julgust ammutada, saavad nad oma unistusi ellu viia ja näidata oma tugevaid külgi nagu teisedki. On näha, et me peame parandama mälu ja Cistanche võib oluliselt parandada mälu, kuna sellel on antioksüdantne, põletikuvastane ja vananemisvastane toime, mis võib aidata vähendada oksüdatsiooni ja põletikulisi reaktsioone ajus, kaitstes seeläbi aju tervist. närvisüsteem. Lisaks võib Cistanche soodustada ka närvirakkude kasvu ja paranemist, parandades seeläbi närvivõrkude ühenduvust ja funktsiooni. Need mõjud võivad aidata parandada mälu, õppimisvõimet ja mõtlemiskiirust ning võivad samuti ära hoida kognitiivse düsfunktsiooni ja neurodegeneratiivsete haiguste teket.

Klõpsake teada, kuidas ajufunktsiooni parandada

Praeguses uuringus olid kaasamise kriteeriumid järgmised: (1) hindamine aastatel 2002–2019 ja (2) idiopaatilise PD diagnoos, mille pani stipendiumikoolituse saanud liikumishäirete spetsialist, tuginedes UKParkinsoni tõve ühingu ajupanga diagnostikakriteeriumidele.

Välistamiskriteeriumid hõlmasid (a)mis tahes praegust olulist psühhiaatrilist häiret (st ravimata bipolaarne häire, skisofreenia, praegune episood; n=7); (b) kaasuva essentsiaalse treemori diagnoos (n=13); (c) eelnev ajuoperatsioon (nt sügav ajustimulatsioon, pallidotoomia; n=87); (d) anamneesis epilepsia, insult või ajukahjustus koos kognitiivsete tagajärgedega (n=18); (e) uuringus kasutatud neuropsühholoogiliste meetmete puudumine (n=187); (f) tõendid olulise kognitiivse kahjustuse kohta, mis põhinevad skooridel alla 125 dementsuse reitingu skaalal-2 (DRS-2, n=127) ​​[36], piirväärtus, mis vastab väärtusele Väiksem või võrdne 10. protsentiil [37].

Pärast (n=439) osaleja väljajätmist algsest valimist (n=933) saadi praeguses uuringus lõplikuks N 494 osalejat.

2.3. Neuropsühholoogilised meetmed

Kõik osalejad said põhjaliku neuropsühholoogilise hinnangu. Aku koosnes DRS-ist{0}} (kui kognitiivsete häirete üldindeks) ja standardsetest neurokognitiivsetest meetmetest järgmistes valdkondades: (1) täidesaatev funktsioon, (2) verbaalne viivitusmälu, (3) keel, (4) visuaalruumilised oskused. ja (5) tähelepanu/töömälu.

Spetsiifilised testid on näidatud tabelis 1 ja kognitiivsed meetmed on rühmitatud valdkondade kaupa, tuginedes teoreetilistele kaalutlustele [38–40]. Iga testi normid tuletati testipõhistest juhenditest või varem avaldatud normidest [41] ja teisendati seejärel z-skoorideks.

Normatiivsete andmete kasutamine võimaldas meil võrrelda tulemuslikkust elanikkonna ootustega ja peegeldas täpsemalt kliinilist praktikat.

See lähenemine tõi aga kaasa piirangu, et meetmed olid normeeritud erinevate valimite põhjal ja kõik ei sobinud täiendava demograafilise teabega, nagu haridus.

Enamiku kognitiivsete mõõtmiste puhul olid andmed puudu vähem kui 6% olemasolevast valimist. Ainult visuospatiaalses komposiidis sisalduvad meetmed sisaldasid suuremat osa puuduvatest andmetest (joonte orientatsiooni hinnang: 8,08%, Bentoni näotuvastuse test 14,41%).

Kõigi kognitiivsete meetmete puuduvate väärtuste mustri analüüsimisel toetati aga Little'i juhusliku puudumise (MCAR) eeldust (χ2(304)=324.61, p=0.20).

Kuna osalejad vajasid PD-MCI klassifitseerimiseks iga domeeni kohta vähemalt kahte meedet, rakendati loendipõhine väljajätmine (kui puuduvad neuropsühholoogilised andmed).

2.4. PD-MCI klassifikatsioon

Me klassifitseerisime osalejad kognitiivselt normaalseteks või PDMCI kindlustusmatemaatilisele kriteeriumitele vastavaks, kasutades kolme tavaliselt kasutatavat kahjustuse piirmäära: liberaalne (-1 SD), keskpunkt (-1,5 SD) ja konservatiivne (-2 SD).

Selleks, et kognitiivset domeeni saaks pidada kahjustatud, pidid vähemalt kahe selle domeeni testi normatiivsed tulemused langema alla vastava piiri (st −1, −1,5, −2.0 SD). Vähemalt ühe kahjustatud domeeni olemasolu viis PD-MCI klassifikatsioonini.

See erineb MDS-i kriteeriumidest, mis võimaldavad PD-MCI-d määratleda ühe kahjustatud testiga kahe erineva domeeni vahel, mis tähendab, et mõlemat domeeni peetakse kahjustatud.

PD-MCI klassifikatsiooni määramiseks kasutasime psühhomeetriliselt rangemat lähenemisviisi, nõudes, et samas domeenis kaks või enam testi jääksid alla vastava piiri.

Tõepoolest, see lähenemine ennustab paremini PDD-d [27], minimeerib võimaluse, et ühe ülesande kehv jõudlus on anomaalia, ja on paremini kooskõlas laialt levinud kliinilise praktikaga, mille kohaselt määratletakse domeeni kahjustused, mis põhinevad domeenisiseste meetmete defitsiidi mustril.

Seejärel jagati osalejad, kellel oli PD-MCI, alamtüüpideks, lähtudes sellest, kas neil oli häireid ühes või mitmes kognitiivses domeenis ja kas täidesaatva funktsiooni (EF) kahjustus oli olemas või mitte.

Nii nagu algselt pakutud MCI alatüüpide (amnestiline/mitteamnestiline) eesmärk oli eristada Alzheimeri tõvele iseloomuliku tunnuse olemasolu või puudumist [54], keskendusime ka kõige levinumate kognitiivsete häirete (st täidesaatva funktsiooni) olemasolule või puudumisele. PD.

Seega iseloomustati PD-MCI-s osalejaid kui ühte neljast alatüübist: üksik-EF (ainult EF-i domeen on kahjustatud), mitu EF-d (EF pluss veel vähemalt üks domeen on kahjustatud), üks-mitte-EF (üks domeen on kahjustatud, kuid mitte EF) ja multi-non-EF (rohkem kui üks domeen on kahjustatud, kuid mitte EF).

2.5. Klastri analüüsid

Iga kognitiivse domeeni jaoks arvutati koondskoor, keskmistades domeenis tehtud testide individuaalseid skoore. Seejärel sisestati viis domeeni koondskoori klastrianalüüsidesse, et eristada kognitiivseid fenotüüpe (sarnaste kognitiivse jõudluse mustritega osalejate rühmad).

Praeguse käsikirja puhul nimetame neid klastrist tuletatud alatüüpe "kognitiivseteks fenotüüpideks", et eristada neid PD-MCI klassifikatsioonist tuletatud alatüüpidest.

Kuigi meil oli a priori kolme klastri ennustus, proovisime kahe kuni nelja klastri vahemikku, et tagada ideaalne andmete sobivus; enne lõpliku klastri struktuuri määramist genereeriti ja vastandati mitu klastrilahendust.

2.6. Muud meetmed

Neuropsühholoogilise hindamise ajal viisid osalejad läbi enesearuannete sõeluuringud, et iseloomustada depressiooni sümptomeid (Becki depressiooni inventuur-II (BDI-II)), apaatia (Apathy Scale (AS)) ning olukorrast ja dispositsioonist tingitud ärevust (state-Trait Anxiety). Inventuur (STAI)) [55–57].

Motoorsete sümptomite raskuse ja haiguse staadiumi progresseerumise mõõtmiseks said liikumishäirete neuroloogid Parkinsoni tõve ühtse hindamisskaala (UPDRS, [58]) III osa ning Hoehni ja Yahri skaala (H&Y, [59]) hinnangud, kui osalejad olid sisse lülitatud. nende dopamiinergilised ravimid.

Need neuroloogid iseloomustasid ka oma motoorset alatüüpi (valdav treemor, akineetiline-jäik või asendi ebastabiilsus ja kõnnakuraskused). Motoorseid sümptomeid hinnati keskmiselt 61,33 ± 63,24 päeva jooksul pärast neuropsühholoogilist hindamist (vahemikus=0–365 päeva).

2.7. Statistika

Kasutasime kõigi järgmiste analüüside tegemiseks SPSS-i versiooni 26 [60]. Uurisime nii visuaalselt kui ka statistiliselt demograafilisi muutujaid, kliinilisi tunnuseid ja kognitiivseid komposiite normaalsuse ja kõrvalekallete osas. Enamikku muutujaid ei hinnatud tavaliselt histogrammi kontrolli, kaldsuse/kurtoosi Z-testide ja Kolmogorov-Smirnovand Shapiro-Wilki normaalsuse testidega (p < 0,05).

Enamiku muutujate ebanormaalsuse tõttu määratleti kõrvalekalded skooridena, mis jäid kvartiilidevahelisest vahemikust väljapoole 3 korda. Kõrvalekaldeid ei tuvastatud, välja arvatud ühel osalejal, kellel oli rohkem aastaid PD sümptomitega (54 aastat) ja teisel oli raske depressioon (BDI=54).

Kuna need kaks muutujat täiendasid meie esmaseid eesmärke, jäeti analüüsidesse kõik juhtumid. Cochrani Q-testis võrreldi PD-MCI levimusmäärasid, kasutades Bonferroni-korrigeeritud paarivõrdlusi. Klastriliikmete ristvalideerimiseks viisime iseseisvalt läbi K-keskmised ja hierarhilised klastrianalüüsid (kasutades Wardi meetodit ja ruudu Eukleidilist kaugust).

Kahe tehnika klastrite kuuluvuse konsensuse uurimiseks kasutasime sõltumatuse risttabeleid ja Pearsoni hii-ruutteste. Kasutades optimaalset K-keskmiste klastrilahendust, võrdlesime tuletatud klastreid demograafia, kliiniliste tunnuste ja meeleolu/motivatsiooni osas.

Meie andmete kliinilise olemuse tõttu puudusid mõned meetmed, mistõttu kasutasime nende analüüside jaoks paarikaupa välistamist. Nende muutujate mittenormaalse jaotuse tõttu kasutasime klastrite võrdlemisel pidevate muutujate jaoks Kruskal-Wallis H teste (Bonferroni-korrigeeritud paarisvõrdlustega) ja kategooriliste muutujate sõltumatuse Pearsoni hii-ruut teste.

Lõpuks kasutasime klastri liikmelisuse ja PD-MCI klassifikatsiooni vahelise seose kvantifitseerimiseks Pearsoni iseseisvuse ja binaarsete logistiliste regressioonide hii-ruutteste.

Kuna meie eesmärk oli uurida silmatorkavalt kahjustatud klastri ja PD-MCI klassifikatsiooni kattumist, kasutati seda klastrit regressioonimudelites võrdlusrühmana.

Kasutades mudelite tundlikkust ja spetsiifilisust, arvutasime iga piirväärtuse jaoks Youdeni indeksi väärtused [61]. Seejärel arvutasime positiivsed ja negatiivsed ennustavad väärtused, eeldades baasmäärasid, mis põhinevad valimi PD-MCI esinemissagedustel ja varasemate uuringute levimusmäärade vahemikus.

3. Tulemused

3.1. Näidise omadused

Andmebaasiotsing tuvastas 494 isikut, kes vastasid kaasamise/välistamise kriteeriumidele. Neist 338 isikul viidi läbi neuropsühholoogiline hindamine osana sügava aju stimulatsiooni hindamisest ja 156 isikul tehti kognitiivne testimine tavapärase kliinilise hoolduse osana.

Need rühmad olid kognitiivse jõudluse osas suures osas sarnased (vt lisa A tabel A1) ja seetõttu käsitleti neid analüüsides ühe rühmana. Osalejate vanus oli 38–87 aastat, keskmine vanus 64,7 aastat (tabel 2). ).

Osalejad olid hästi haritud, valdavalt mehed (72%) ja valgenahalised, mitte-hispaanlased (94,3%) ning neil oli PD diagnoos keskmiselt peaaegu 8- aasta.

Osalejad olid H&Y ja UPDRS III osa põhjal üldiselt haiguse raskusastme varajases keskfaasis. Enamikku iseloomustati kui treemori domineerivat alatüüpi (76,5%), samas kui ülejäänud proovi iseloomustati akineetiliselt jäigana (22,5%). ) või kehahoiaku ebastabiilsus ja kõndimisraskused (1,1%). Rühmana olid osalejate DRS{9}} üldskoorid palju üle dementsuse piiri [37].

Keskmine tulemuslikkus depressiooni (BDI-II), apaatia (AS) ja ärevuse (STAI) indeksite osas jäi alla kliinilise piiri, kuigi osalejate vahel oli märkimisväärne varieeruvus.

For more information:1950477648nn@gmail.com