本文内容如下gydF4y2Bae-collection /主题问题:gydF4y2Ba

症状检查工具(20)gydF4y2Ba 痴呆症和认知能力下降(325)gydF4y2Ba 心理健康研究的方法和新工具(363)gydF4y2Ba 机器学习(1056)gydF4y2Ba 支持非正式照顾和照顾者(190)gydF4y2Ba 对精神疾病患者非正式照护者的干预和支持(71)gydF4y2Ba
本文的预印本(早期版本)可在gydF4y2Bahttps://preprints.www.mybigtv.com/preprint/29219gydF4y2Ba，首次出版gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
护理人员与痴呆和轻度认知障碍患者的症状追踪模式:横断面研究gydF4y2Ba

护理人员与痴呆和轻度认知障碍患者的症状追踪模式:横断面研究gydF4y2Ba

护理人员与痴呆和轻度认知障碍患者的症状追踪模式:横断面研究gydF4y2Ba

本文作者:gydF4y2Ba

泰勒邓恩gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 作者:OrcidgydF4y2Ba；gydF4y2Ba 苏珊·E·豪利特gydF4y2Ba1 2 3gydF4y2Ba 作者:OrcidgydF4y2Ba；gydF4y2Ba Sanja StanojevicgydF4y2Ba1、4gydF4y2Ba 作者:OrcidgydF4y2Ba；gydF4y2Ba Aaqib ShehzadgydF4y2Ba1gydF4y2Ba 作者:OrcidgydF4y2Ba；gydF4y2Ba 贾斯汀斯坦利gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 作者:OrcidgydF4y2Ba；gydF4y2Ba 肯尼斯·罗克伍德gydF4y2Ba1 2 5gydF4y2Ba 作者:OrcidgydF4y2Ba
文章gydF4y2Ba 作者gydF4y2Ba 引自(1)gydF4y2Ba Tweetations (24)gydF4y2Ba 指标gydF4y2Ba

    原始论文gydF4y2Ba

    1gydF4y2BaArdea Outcomes，哈利法克斯，加拿大gydF4y2Ba

    2gydF4y2Ba达尔豪斯大学药学系，哈利法克斯，加拿大gydF4y2Ba

    3.gydF4y2Ba加拿大哈利法克斯达尔豪斯大学老年医学部gydF4y2Ba

    4gydF4y2Ba加拿大哈利法克斯达尔豪斯大学社区卫生与流行病学系gydF4y2Ba

    5gydF4y2Ba加拿大新斯科舍省卫生局老年医学研究单位，哈利法克斯gydF4y2Ba

    通讯作者:gydF4y2Ba

    Kenneth Rockwood, MDgydF4y2Ba

    老年医学研究中心gydF4y2Ba

    新斯科舍省卫生局gydF4y2Ba

    1421-5955退伍军人纪念巷gydF4y2Ba

    哈利法克斯，新罕布什尔州，b3h2e1gydF4y2Ba

    加拿大gydF4y2Ba

    电话:1 902 473 8687gydF4y2Ba

    电子邮件:gydF4y2Baresearch@ardeaoutcomes.comgydF4y2Ba


    背景:gydF4y2Ba患有痴呆症和轻度认知障碍(MCI)的个体会经历各种各样的症状和困扰他们的挑战。为了解决这种异质性，许多标准化测试用于诊断和预后。myGoalNav痴呆症是一个基于网络的工具，它允许有障碍的个人及其护理人员识别和跟踪对他们最重要的结果，这可能是一种不那么武断、更敏感的捕捉有意义变化的方式。gydF4y2Ba

    摘要目的:gydF4y2Ba我们的目标是探索护理人员和痴呆症和轻度认知障碍患者报告的最常见和最重要的症状和挑战，以及这种情况如何根据疾病严重程度而变化。gydF4y2Ba

    方法:gydF4y2Ba这项横断面研究涉及3909名基于网络的myGoalNav用户(主要是痴呆症或轻度认知障碍患者的护理人员)，他们在2006年至2019年期间完成了症状描述。为了制作症状档案，用户选择了他们个人最有意义或最麻烦的与痴呆症相关的症状来跟踪一段时间。用户还被要求对他们选择的症状进行从最不重要到最重要的排序，我们称之为症状效力。由于这些网络用户的疾病阶段未知，我们应用了一种监督分期算法，该算法先前在临床来源的数据上进行了训练，将每个特征分类为4个阶段中的1个:轻度认知障碍和轻度、中度和重度痴呆。在这些阶段，我们比较了症状跟踪频率、症状效力以及频率和效力之间的关系。gydF4y2Ba

    结果:gydF4y2Ba将分期算法应用于3909个用户档案，结果为917个(23.46%)轻度痴呆，1596个(40.83%)轻度痴呆，514个(13.15%)中度痴呆，882个(22.56%)重度痴呆。我们发现轻度认知障碍和轻度痴呆最常见的症状是相似的，包括痴呆的早期特征(例如，近期记忆和语言困难)。随着病情发展到中度和重度，最常见的症状是独立功能丧失(如尿失禁)和行为问题(如攻击行为)。最严重的症状在不同阶段是相似的，通常反映了日常生活的中断(例如，爱好或游戏，旅行和照顾孙子孙女的问题)。在所有阶段，症状频率与效力呈负相关，这种关系的强度随着疾病严重程度的增加而增加。gydF4y2Ba

    结论:gydF4y2Ba我们的研究结果强调了以患者为中心在MCI和痴呆研究中的重要性，并说明了可以用数字工具收集的有价值的现实证据。在这里，各个阶段最常见的症状反映了我们对典型疾病进展的理解。然而，被用户列为个人最重要的症状通常是最不常被选中的。通过个性化，myGoalNav等以患者为中心的工具可以通过捕捉这些不常见但有效的结果来补充标准化措施。gydF4y2Ba

    中国医学信息学报;2009;31 (1):391 - 391gydF4y2Ba

    doi: 10.2196/29219gydF4y2Ba

    关键字gydF4y2Ba

    痴呆gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 轻度认知障碍gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 真实的证据gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 成规的结果gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 机器学习gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 老年痴呆阶段gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 阿尔茨海默病gydF4y2Ba；gydF4y2Ba 症状跟踪gydF4y2Ba


    背景gydF4y2Ba

    事实证明，很难理解是什么构成了成功治疗的老年痴呆症。这在一定程度上反映了对阿尔茨海默病(AD)不断发展的认识。当代的思维将阿尔茨海默病视为一种生物构造，由可在体内或尸检过程中检测到的生物标志物来定义[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。在这个公式中，AD与阿尔茨海默氏症(一种临床综合征)相区别[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]。然而，这种区分并不明确。与之前认为只有在尸检时才能明确诊断AD的观点相反[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba]，现在人们认识到，许多符合阿尔茨海默病神经病理标准的人活着时并不患有痴呆症[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]。很少有老年痴呆症患者会这样gydF4y2Ba纯gydF4y2Ba广告;在绝大多数情况下，它与许多其他神经病理特征一起出现[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]。此外，即使是一套完整的神经病理学标记也无法区分生前患有痴呆症的人和未患痴呆症的人;其他因素如谵妄病史[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]，先前住院[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]和脆弱程度都很重要[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]。同样，一系列因素，从教育水平[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]来刺激社会心理和生活方式的体验[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]，被认为具有潜在的保护作用，尽管研究得还不够充分。定义成功治疗的另一个挑战是标准结果测量，特别是包括常用的AD评估量表-认知子量表(ADAS-Cog)，可能低估有意义的临床变化[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba，gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    对老年痴呆症定义的新共识和对导致老年痴呆症的原因的更广泛理解共同推动了对痴呆症和痴呆症前期临床试验中衡量哪些结果的重新思考。gydF4y2Ba14gydF4y2Ba，gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]。2018年美国食品和药物管理局指南[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]建议采用单一的主要终点，同时评估认知和功能的影响(例如，临床痴呆评分(CDR)量表-盒子和[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba])可用于评估生物标志物定义的早期AD患者的治疗。通过这种重新评估，考虑患者报告的治疗影响可能是有用的。与生物标志物的变化相比，这可能是一种不那么武断的理解治疗效果的方法，生物标志物的变化往往与临床测量的相关性较差[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba-gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]。沿着这些思路，该疾病的临床表现与生物标志物阳性之间缺乏相关性，促使人们重新考虑AD的纯生物学定义，建议将该疾病的定义限制在生物标志物阳性与特定AD表型相结合的人群中[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    以患者为中心的结果测量，即直接纳入和测量患者(和护理人员)的偏好，在临床试验和研究界逐渐受到关注。gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]，包括食品和药物管理局的认可[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]。通过让患者发声，我们可以获得更有意义和可解释的治疗效益衡量指标[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]，正如在一些痴呆症研究中看到的那样，包括阿尔茨海默病患者接受多奈哌齐的临床试验[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba]和加兰他明[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]，该研究使用了目标实现尺度[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba，gydF4y2Ba32gydF4y2Ba作为主要结果。在这里，个性化结果提供了高度敏感的变化衡量标准，被患者和护理人员视为具有临床意义[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。这种方法还提供了对这一人群最重要的东西的额外见解，例如，在令人不安的言语重复症状方面的意想不到的治疗效果[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]。事实上，从轻度认知障碍(MCI)开始，这是阿尔茨海默病的症状性痴呆前期[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]，到痴呆症的严重阶段，患者受到各种认知、功能和行为症状的困扰。然而，我们缺乏对整个疾病谱系的症状及其对治疗的易感性的全面清单。对症状的调查很少，部分原因是它们很昂贵。出于这个目的，基于web的环境非常适合。gydF4y2Ba

    我们的小组已经表明，MCI和痴呆症患者及其护理人员的数据可以通过基于互联网的工具myGoalNav dementia(以前的SymptomGuide dementia;由Ardea Outcomes开发)。该症状跟踪平台提供了一个大型库，用户可以从中识别和跟踪对他们最重要的痴呆症状[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]。请注意，症状是存在的区别gydF4y2Ba蜱虫盒gydF4y2Ba症状流行的调查-一个是重要的个体患者和护理人员。早先，我们使用myGoalNav用依赖量表来调查构念效度[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba];识别神经精神症状群[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba];描述口头重复的症状[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]、放错物品[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]和激动[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba];在一项为期6个月的开放标签研究中评估多奈哌齐[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]。在这里，我们使用myGoalNav痴呆症来更好地理解痴呆症症状跟踪模式与损伤的严重程度，正如机器学习算法所呈现的那样。gydF4y2Ba

    客观的gydF4y2Ba

    本横断面研究的目的有三个方面:(1)比较不同阶段的症状频率，(2)比较不同阶段的症状重要性，(3)检验频率和重要性之间的关系。在这样做的过程中，我们的总体目标是证明在痴呆症和轻度认知障碍患者中通过基于网络的症状跟踪获得的有用性和见解类型。gydF4y2Ba


    数据收集gydF4y2Ba

    数据来自myGoalNav痴呆症平台，以前称为症状指南痴呆症。该平台于2007年作为一个面向认知障碍患者及其护理人员的网站推出，其主要特点是一个图书馆(或数据库)gydF4y2Ba菜单gydF4y2Ba)常见的痴呆症相关症状和挑战。该文库经过多年的发展，从对抗胆碱酯酶抑制剂的两项临床试验中患者、护理人员和临床医生设定的个性化治疗目标进行定性分析开始[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba，gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba和新斯科舍省哈利法克斯的一家记忆诊所。根据这一定性分析，一个老年专家小组使用德尔菲法审查了初稿[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba到达了一个包含60种症状的图书馆[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。2018年，myGoalNav痴呆症被重新设计为iOS和Android移动应用程序，主要基于用户反馈，该库扩展到67个症状，每个症状有2到12个(中位数9个)简单的语言描述符，为症状表现提供了额外的细节。gydF4y2Ba

    除了为用户提供针对每种症状的教育信息和管理提示外，用户还可以选择从库中选择任意数量的症状和相关描述符进行长期跟踪，这些描述符对他们或他们关心的人很重要。如果他们希望进一步个性化，用户可以登录gydF4y2Ba其他gydF4y2Ba未出现在库中的症状和描述符。用户选择的一组初始症状称为他们的基线症状概况，他们可以用其他人口统计信息(如年龄、性别和生活安排)补充这些症状。作为一个可选的步骤，用户还被要求对他们选择的症状进行排序，从最重要到最不重要或最不麻烦。gydF4y2Ba

    myGoalNav Dementia目前正在被改造为一个移动优先的基于网络的护理应用程序，它可以更好地促进共享决策，并提高提供者和患者之间接触点的数量和质量。向网络技术的过渡为我们将来在应用程序中整合痴呆症分期模型提供了灵活性。目前，它将与我们的医疗服务合作伙伴进行试点测试，不再作为社区应用程序提供。gydF4y2Ba

    myGoalNav的设计目的并不是列出每个人可能遇到的与痴呆症相关的问题。相反，该库有助于选择对每个参与者最有意义的症状。在本分析中，我们排除了由选择>22种症状(第95百分位)的个体创建的异常值概况。gydF4y2Ba

    分段痴呆gydF4y2Ba

    2013年，我们开发了一种人工神经网络模型来对痴呆症进行分期，该模型是根据320名记忆诊所患者的数据进行训练的[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]。该模型在2020年使用支持向量机器监督学习算法进行了更新，该算法对717名患者进行了训练[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]。这些患者的数据是由myGoalNav在记忆诊所(一项长期护理研究)中获取的[gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]，以及一项痴呆症临床试验[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]。临床医生使用功能评估分期测试或整体恶化量表将患者分为4个阶段中的1个:轻度认知障碍或轻度、中度或重度痴呆。患者的年龄和他们的症状概况作为训练模型预测痴呆阶段的输入。该模型的更多细节，包括算法选择和性能，可以在Shehzad等人的研究中找到[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    统计分析gydF4y2Ba

    总结了用户特征和人口统计数据，并测试了不同阶段的差异。分类变量汇总为用户的百分比，并使用皮尔逊卡方检验进行检验。连续变量被总结为平均值和标准差或中位数(下和上四分位数)，并使用Kruskal-Wallis进行检验gydF4y2BaHgydF4y2Ba测试。gydF4y2Ba

    为了比较不同疾病阶段的症状频率(目标1)，我们首先拟合了一个逻辑回归模型，该模型选择每个阶段的每个症状作为因变量。自变量包括症状名称、阶段以及两者之间的相互作用。该模型的估计值转化为具有95% ci的阶段特异性症状频率。gydF4y2Ba

    我们用两种方法研究了阶段之间的频率差异。首先，我们计算Pearson相关系数gydF4y2BargydF4y2Ba在每一对级之间的频率上，其中一个更高gydF4y2BargydF4y2Ba系数表明在症状选择上相似性较大。其次，我们量化了症状与疾病严重程度增加或减少的关联程度。这是通过修改我们的逻辑回归模型来实现的，以便将阶段视为单调预测变量[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba而不是没有排序的分类变量。该模型的估计值可以解释为相邻阶段(gydF4y2Ba补充的方法gydF4y2Ba部分gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba［gydF4y2Ba46gydF4y2Ba-gydF4y2Ba49gydF4y2Ba])。gydF4y2Ba

    为了比较不同阶段症状的重要性(目标2)，我们首先定义gydF4y2Ba相对gydF4y2Ba症状在症状概要中的重要性作为加权排名或gydF4y2Ba效力gydF4y2Ba：gydF4y2Ba

    wgydF4y2BaijgydF4y2Ba= rgydF4y2BaijgydF4y2Ba/ ngydF4y2BajgydF4y2Ba (1)gydF4y2Ba

    在哪里gydF4y2BangydF4y2BajgydF4y2Ba症状的数量是否在概要中gydF4y2Baj,gydF4y2Ba和gydF4y2BargydF4y2BaijgydF4y2Ba军衔(out of)吗gydF4y2BangydF4y2BajgydF4y2Ba给予症状gydF4y2Ba我gydF4y2Ba．更高的能力gydF4y2BawgydF4y2BaijgydF4y2Ba对应于症状的相对重要性较高gydF4y2Ba我gydF4y2Ba给配置文件的用户gydF4y2BajgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

    接下来，为了对这一比例建模，同时考虑到myGoalNav用户中跟踪症状数量的广泛范围，我们使用了逻辑回归gydF4y2BawgydF4y2BaijgydF4y2Ba作为因变量;gydF4y2BangydF4y2BajgydF4y2Ba作为案例权重;分类自变量包括症状名称，阶段，以及它们之间的相互作用。与频率分析一样，我们通过计算效力估计值之间的Pearson相关系数来估计阶段的两两相似性。gydF4y2Ba

    为了研究症状频率和效力之间的关系(目标3)，我们通过绘制频率与效力估计值的关系来可视化。我们使用Pearson相关性对这些关系的强度进行了量化。gydF4y2Ba

    本研究没有缺失数据。如前所述，我们删除了具有>22种症状(第95百分位数)的异常值概况，但没有排除丢失或异常数据的用户。所有分析均在R 4.0.2版(R Foundation for Statistical Computing)中进行[gydF4y2Ba50gydF4y2Ba使用tidyverse包[gydF4y2Ba51gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    道德gydF4y2Ba

    在获得书面知情同意后收集临床数据。参与者填写了一份表格，允许他们的匿名数据被分析用于研究目的。数据收集得到了新斯科舍省卫生局研究伦理委员会的批准。myGoalNav用户同意使用条款，其中包括允许他们的数据被汇总并用于研究目的。我们向用户保证，研究结果将以不会泄露个人身份信息的方式呈现。gydF4y2Ba

    数据可用性gydF4y2Ba

    汇总数据见表S1(症状频次)和表S2(症状效度)gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba．出于保密原因，用户级数据不能公开提供。如有合理要求，可提供查阅未识别资料的机会。gydF4y2Ba


    样例gydF4y2Ba

    到目前为止，已有12,347名用户注册了myGoalNav，其中4213名(34.12%)用户创建了症状配置文件。在4213名用户中，在删除跟踪>22个症状的配置文件后，我们的最终样本量为3909个(92.78%)配置文件，创建日期从2006年5月15日到2018年11月15日。gydF4y2Ba

    其中绝大多数(96.01%)(3753/3909)是在网络平台上完成的，3.99%(156/3909)是在后来的移动应用程序上完成的。大部分(3792/3909,97.01%)是由护理人员完成的，其余(117/3909,2.99%)是由参与者(认知障碍患者)自己完成的。分期算法得出3909例患者的严重程度分布如下:917例(23.46%)轻度痴呆，1596例(40.82%)轻度痴呆，514例(13.15%)中度痴呆，882例(22.56%)重度痴呆。gydF4y2Ba

    参与者的特征和人口统计数据按阶段进行总结gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba．随着从轻度认知障碍到中度痴呆的严重程度的增加，参与者往往年龄更大，受教育程度更低，更有可能认为自己是女性，更不可能独自生活。少数护理人员(1361/3792,35.89%用户)也提供了自己的信息。大多数照顾者为女性(515/802,64.2%)，46-55岁(184/583,31.6%)，以及参与者的配偶或伴侣(156/524,29.8%)。gydF4y2Ba

    表1。myGoalNav参与者的基线特征，按阶段分层(N=3909)。gydF4y2Ba
    特征gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba 总计gydF4y2Ba MCIgydF4y2BabgydF4y2Ba(n = 917)gydF4y2Ba 轻度(n = 1596)gydF4y2Ba 中度(n = 514)gydF4y2Ba 严重(n = 882)gydF4y2Ba 检验统计量gydF4y2BacgydF4y2Ba






    		PgydF4y2Ba价值gydF4y2Ba HgydF4y2Ba测试(gydF4y2BadfgydF4y2Ba）gydF4y2Ba 卡方检验(gydF4y2BadfgydF4y2Ba）gydF4y2Ba
    年龄(年;n=2473)，均值(SD)gydF4y2Ba 75.4 (12.4)gydF4y2Ba 70.5 (13.2)gydF4y2Ba 74.5 (12.1)gydF4y2Ba 80.9 (8.7)gydF4y2Ba 78.2 (11.9)gydF4y2Ba <措施gydF4y2Ba 192.8 (3)gydF4y2Ba N/AgydF4y2BadgydF4y2Ba
    性别gydF4y2Ba(n=3909)， n (%)gydF4y2Ba .046gydF4y2Ba N/AgydF4y2Ba 8.0 (3)gydF4y2Ba

    		男人。gydF4y2Ba 976 (37.7)gydF4y2BaegydF4y2Ba 228 (40.9)gydF4y2BafgydF4y2Ba 431 (39)gydF4y2BaggydF4y2Ba 127 (33.7)gydF4y2BahgydF4y2Ba 190 (34.7)gydF4y2Ba我gydF4y2Ba



    		女人gydF4y2Ba 1611 (62.3)gydF4y2BaegydF4y2Ba 329 (59.1)gydF4y2BafgydF4y2Ba 674 (61)gydF4y2BaggydF4y2Ba 250 (66.3)gydF4y2BahgydF4y2Ba 358 (65.3)gydF4y2Ba我gydF4y2Ba


    症状数(n=2587)，中位数(Q1-Q3)gydF4y2Ba 4(2 - 7日)gydF4y2Ba 2 (1 - 4)gydF4y2Ba 5 (3 - 8)gydF4y2Ba 7 (4)gydF4y2Ba 4(2 - 7日)gydF4y2Ba <措施gydF4y2Ba 669.7 (3)gydF4y2Ba N/AgydF4y2Ba
    教育(n=1337)， n (%)gydF4y2Ba 只要gydF4y2Ba N/AgydF4y2Ba 12.7 (9)gydF4y2Ba

    		中学或以下学历gydF4y2Ba 625 (46.7)gydF4y2Ba 117 (40.8)gydF4y2BajgydF4y2Ba 283 (45.7)gydF4y2BakgydF4y2Ba 99 (52.1)gydF4y2BalgydF4y2Ba 126 (52.3)gydF4y2Ba米gydF4y2Ba



    		中等专业学校gydF4y2Ba 71 (5.3)gydF4y2Ba 14 (4.9)gydF4y2BajgydF4y2Ba 32 (5.2)gydF4y2BakgydF4y2Ba 9 (4.7)gydF4y2BalgydF4y2Ba 16 (6.6)gydF4y2Ba米gydF4y2Ba



    		本科gydF4y2Ba 439 (32.8)gydF4y2Ba 108 (37.6)gydF4y2BajgydF4y2Ba 211 (34.1)gydF4y2BakgydF4y2Ba 53 (27.9)gydF4y2BalgydF4y2Ba 67 (27.8)gydF4y2Ba米gydF4y2Ba



    		研究生gydF4y2Ba 202 (15.1)gydF4y2Ba 48 (16.7)gydF4y2BajgydF4y2Ba 93 (15)gydF4y2BakgydF4y2Ba 29 (15.3)gydF4y2BalgydF4y2Ba 32 (13.3)gydF4y2Ba米gydF4y2Ba


    居住安排(n=2013)， n (%)gydF4y2Ba <措施gydF4y2Ba N/AgydF4y2Ba 126.5 (12)gydF4y2Ba

    		独自一人gydF4y2Ba 290 (14.4)gydF4y2Ba 67 (14.9)gydF4y2BangydF4y2Ba 143 (15.8)gydF4y2BaogydF4y2Ba 35 (12.2)gydF4y2BapgydF4y2Ba 45 (12.1)gydF4y2Ba问gydF4y2Ba



    		辅助生活gydF4y2Ba 315 (15.6)gydF4y2Ba 39 (8.7)gydF4y2BangydF4y2Ba 102 (11.3)gydF4y2BaogydF4y2Ba 71 (24.8)gydF4y2BapgydF4y2Ba 103 (27.8)gydF4y2Ba问gydF4y2Ba



    		与照顾者gydF4y2Ba 335 (16.6)gydF4y2Ba 59 (13.1)gydF4y2BangydF4y2Ba 153 (16.9)gydF4y2BaogydF4y2Ba 54 (18.9)gydF4y2BapgydF4y2Ba 69 (18.6)gydF4y2Ba问gydF4y2Ba



    		与家人或朋友gydF4y2Ba 1038 (51.6)gydF4y2Ba 283 (62.9)gydF4y2BangydF4y2Ba 494 (54.5)gydF4y2BaogydF4y2Ba 120 (42)gydF4y2BapgydF4y2Ba 141 (38)gydF4y2Ba问gydF4y2Ba



    		带付费同伴gydF4y2Ba 35 (1.7)gydF4y2Ba 2 (0.4)gydF4y2BangydF4y2Ba 14 (1.5)gydF4y2BaogydF4y2Ba 6 (2.1)gydF4y2BapgydF4y2Ba 13 (3.5)gydF4y2Ba问gydF4y2Ba


    一个gydF4y2BaN是具有非缺失值的用户数量。gydF4y2Ba

    bgydF4y2BaMCI:轻度认知障碍。gydF4y2Ba

    cgydF4y2Ba阶段间比较:Pearson卡方检验和Kruskal-Wallis检验gydF4y2BaHgydF4y2Ba测试。gydF4y2Ba

    dgydF4y2Ba-不适用。gydF4y2Ba

    egydF4y2Ba样本量，n=2587。gydF4y2Ba

    fgydF4y2Ba样本量，n=557。gydF4y2Ba

    ggydF4y2Ba样本量，n=1105。gydF4y2Ba

    hgydF4y2Ba样本量，n=377。gydF4y2Ba

    我gydF4y2Ba样本量，n=548。gydF4y2Ba

    jgydF4y2Ba样本量，n=287。gydF4y2Ba

    kgydF4y2Ba样本量，n=619。gydF4y2Ba

    lgydF4y2Ba样本量，n=190。gydF4y2Ba

    米gydF4y2Ba样本量，n=241。gydF4y2Ba

    ngydF4y2Ba样本量，n=450。gydF4y2Ba

    ogydF4y2Ba样本量，n=906。gydF4y2Ba

    pgydF4y2Ba样本量，n=286。gydF4y2Ba

    问gydF4y2Ba样本量，n=371。gydF4y2Ba

    症状的频率gydF4y2Ba

    图1gydF4y2Ba描述每个阶段中10个最常见的症状。在轻度认知障碍、轻度痴呆和中度痴呆中，最常见的症状是近期事件的记忆:分别占33.41%(1306/3909)、36.71%(1435/3909)和36.99%(1446/3909)。在严重阶段，这种痴呆症的早期特征被追踪的频率要低得多，其中9.79%(383/3909)的档案显示它被追踪。其他症状更频繁，更严重。例如，睡眠障碍追踪从MCI档案中的6.7%(61/917)增加到轻度痴呆档案中的15.47%(247/1596)和中度痴呆档案中的25.5%(131/514)，并且是严重痴呆档案中最常见的追踪症状(215/882,24.4%)。gydF4y2Ba

    除了对最近事件的记忆外，MCI档案的最佳特征是重复的问题或故事;其他症状的追踪频率均未超过20%。轻度和中度痴呆患者在症状选择上表现出更多的多样性，有6种和8种症状的频率>20%，而严重痴呆患者的症状选择稍微均匀一些，有4种症状高于20%。gydF4y2Ba

    从相邻阶段得出的成对症状之间的相关性变化也说明了频率的变化(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba）.使用这个指标，最相似的阶段(即，最高的相关系数)是轻度认知障碍和轻度痴呆。事实上，轻度认知障碍和轻度痴呆患者的最常见症状有80%(8/10)是相同的。在较小程度上，中度痴呆个体的症状频率与轻度认知障碍和轻度痴呆相似。在这三个阶段的前10个症状中，有四个是共同的:注意力集中、易怒或沮丧、对最近事件的记忆、重复的问题或故事。在很大程度上，严重的痴呆症档案有最明显的常见症状，尽管相关性随着严重程度的增加而增加:gydF4y2BargydF4y2Ba=0.14, 0.25和0.48分别在轻度认知障碍，轻度痴呆和中度痴呆谱。严重痴呆最常见的症状是独立功能丧失(大小便失禁、活动能力、饮食、个人护理或卫生)和更极端的行为问题(攻击性、情绪低落、妄想和偏执)。gydF4y2Ba

    模型估计频率与痴呆严重程度的单调性显示在gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba．阳性症状(36种症状，95% CI <0)多于阴性症状(7种症状，95% CI <0)。正、负单调性最高的6个症状在图的右侧gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

    表S1总结了每种症状的总频率和分期频率gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

    ‎gydF4y2Ba
    图1所示。基线myGoalNav概况跟踪的10种最常见症状，按阶段分层。数据以逻辑回归模型的点估计和95% ci表示。MCI:轻度认知障碍。gydF4y2Ba
    查看此图gydF4y2Ba
    ‎gydF4y2Ba
    图2。分期间症状频次的两两关系。皮尔森相关系数(gydF4y2BargydF4y2Ba)和最适合的线条(95% ci)显示每对。MCI:轻度认知障碍。gydF4y2Ba
    查看此图gydF4y2Ba
    ‎gydF4y2Ba
    图3。估计症状单调性，其中较高的值表示有序阶段频率增加。数据以逻辑回归模型的点估计和95% ci表示，阶段作为单调预测因子(左)。正单调性最高的6种症状和负单调性最高的6种症状的阶段特定频率(右)。MCI:轻度认知障碍。gydF4y2Ba
    查看此图gydF4y2Ba

    症状效力gydF4y2Ba

    由于myGoalNav上的症状排名不是强制性的，效度分析涉及2874个症状谱(632个，21.99%轻度轻度痴呆，1207个，41.99%轻度痴呆，402个，13.98%中度痴呆，632个，21.99%重度痴呆)。按阶段划分的10种最有效症状的模型估计见gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba，其余数据见表S2gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba．在2874种症状中，有2种(0.07%)症状被认为是重要的，无论处于哪个阶段——旅行和照顾孙子——这是每个阶段前3名最有效的症状。gydF4y2Ba

    图5gydF4y2Ba显示分期间症状势的两两关系。最相似的阶段对是中度痴呆概况与轻度和重度痴呆概况。效价差异最大的是中度和重度痴呆患者的MCI谱。gydF4y2Ba

    ‎gydF4y2Ba
    图4。基线myGoalNav概况跟踪的10种最有效的症状，按阶段分层。数据以逻辑回归模型的点估计和95% ci表示。MCI:轻度认知障碍。gydF4y2Ba
    查看此图gydF4y2Ba
    ‎gydF4y2Ba
    图5。分期间症状效能的两两关系。皮尔森相关系数(gydF4y2BargydF4y2Ba)和最适合的线条(95% ci)显示每对。MCI:轻度认知障碍。gydF4y2Ba
    查看此图gydF4y2Ba

    频率和效力gydF4y2Ba

    我们发现最常见的症状(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)和那些最有效的(gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba）.在轻度痴呆症状中，只有兴趣或主动性是高频率(632/2874,21.99%)和强效(效价0.65,95% CI 0.63-0.67)。不论严重程度，症状频率与效价呈负相关(gydF4y2Ba图6gydF4y2Ba）.从MCI谱的弱相关开始，关联程度随阶段而变化(gydF4y2BargydF4y2Ba=−0.18)至中度相关(gydF4y2BargydF4y2Ba=−0.59)。效价和频率的模式(或轨迹)在图S1中显示gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

    ‎gydF4y2Ba
    图6。症状频次与效力的关系，按分期分层。皮尔森相关系数(gydF4y2BargydF4y2Ba)和显示每个阶段的最佳拟合线(95% ci)。MCI:轻度认知障碍。gydF4y2Ba
    查看此图gydF4y2Ba

    主要研究结果gydF4y2Ba

    这项研究使用了一种机器学习算法，该算法接受了临床阶段数据的训练，以调查基于网络的症状追踪如何因认知障碍(MCI和痴呆)的严重程度而不同。我们的主要发现是，对于认知障碍患者及其护理人员来说，什么是常见的，什么是最重要的，这两者之间存在着巨大的差异。这加强了在确定MCI和痴呆试验中有临床意义的变化时，捕捉患者和护理人员声音的重要性。我们能够发现合理而有意义的关联，这一事实表明，在网络上收集的信息有可能对这一群体产生有用的见解。由于关注单蛋白异常的临床治疗可以理解地排除了那些不符合与这些异常一致的经典特征的人，因此需要更多的人的真实经验数据，这些人的痴呆症反映了各种疾病过程。gydF4y2Ba

    轻度认知障碍和轻度和中度痴呆的症状追踪频率相似，频率之间呈两两相关gydF4y2BargydF4y2Ba> 0.5。最近事件的记忆和重复的问题或故事在所有3个阶段的前3个症状中都很明显。然而，这两种症状都没有出现在严重痴呆的10种最常见症状中，这与其他阶段(所有阶段)明显不同gydF4y2BargydF4y2Ba< 0.5)。对于严重的损伤，痴呆的早期特征(如记忆受损)是存在的，但会继发于更令人痛苦的症状。特别是，我们发现疾病严重程度的增加与独立功能的丧失(大小便失禁、进食和活动能力)和行为问题(攻击、不安和幻觉)最相关。gydF4y2Ba

    最有力(相对重要)的症状通常是那些与日常生活中断有关的症状，尽管这些症状不太常见，但当它们发生时意义重大，例如，照顾孙辈、爱好或游戏以及旅行方面的问题。认知能力下降可能是一个问题;然而，由此导致的日常生活的改变对受影响的人及其家人来说尤其令人痛苦。效力在严重程度相似的阶段之间最为相似。例如，在相邻的mci -轻度痴呆、轻度至中度痴呆和中度至重度痴呆之间的关系最强gydF4y2BargydF4y2Ba≥0.6。gydF4y2Ba

    由于我们的绝大多数用户(3792/3909,97.01%)是照顾者，我们认为将症状效力概念化为照顾者负担的指标是合理的——更令人痛苦和负担的症状更有可能被我们的用户评为高效力。在这种情况下，我们在这项研究中看到日常生活工具活动障碍(IADL;相对于日常生活的基本活动以及认知和行为症状，高阶功能(如旅行、准备或烹饪饭菜、购物和使用电话)给照顾者带来的负担最大。我们的结果与之前的研究一致，这些研究调查了疾病各个阶段的症状和护理困难。欧洲老年痴呆症协会进行的一项调查[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba向1181名轻度、中度或重度痴呆症患者的护理人员询问了他们目前和最令人痛苦的症状。日常生活活动问题(包括金融活动、购物、烹饪和电话使用)是最普遍(96%的护理人员报告)和最成问题(68%的护理人员报告)的症状，其次是行为症状(50%)。在一项针对328名轻度或中度AD患者的非正式照顾者的多中心研究中，通过Zarit负担访谈测量，IADL缺陷与更多的照顾者负担相关[gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]。一项针对135例轻度认知障碍(CDR=0.5)至重度痴呆(CDR=3)患者的前瞻性队列研究发现，护理者的抑郁状态与认知能力下降无关，但与iadl和妄想行为的下降密切相关[gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    在各个阶段，症状频率与效力呈负相关，这种关系的强度通常随着严重程度的增加而增加。我们认为这种模式反映了疾病病程的本质。在早期，特别是在诊断之前，认知功能的逐渐变化对患者和他们的照顾者来说是明显和令人担忧的;这可能就是为什么典型症状仍然相当严重的原因。随着病情的恶化，其表现的异质性也在增加。典型的临床表现成为可接受的规范(即，仍然频繁，但效力较弱)，对生活质量的影响变得更强。gydF4y2Ba

    症状频率和效力的对比也对临床有意义的变化的测量和解释具有重要意义。衡量结果的方法必须切合实际，以避免长时间的访谈使供方负担过重。[gydF4y2Ba55gydF4y2Ba]。包括几个项目也有探测不相关信息的风险，这可能会影响仪器对变化的敏感性。正如本研究所示，在稳健性和简洁性之间取得平衡是结果发展的重大挑战，特别是在痴呆症中，患者的优先级高度可变。若干最佳做法[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]和统计技术[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba使用标准化的结果测量来解决这种异质性;然而，我们相信，以患者和护理人员的优先治疗为指导的个性化方法是解决复杂问题的更简单的方法。通过关注最重要的事情，我们可以保证所测量的任何变化都是有意义的。gydF4y2Ba

    虽然有太多的症状与文献进行比较，但我们提请注意一些，例如:重复的问题或故事，睡眠障碍，兴趣或主动性。这些症状的特定阶段频率和效力见图S1gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

    我们在大西洋加拿大阿尔茨海默病期望调查试验(多奈哌齐治疗轻中度阿尔茨海默病的开放标签试验)中探讨了言语重复的症状(这里是重复的问题或故事)[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]和视频影像综合治疗AD试验(加兰他敏治疗轻中度AD的随机对照试验)[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]。在这两项试验中，目标实现量表是主要结果，分别有46%和44%的患者将减少言语重复确定为治疗目标。用加兰他明治疗的患者比用安慰剂治疗的患者更常明显改善这种症状。我们的数据与这些二次分析以及2013年对myGoalNav用户的分析一致[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba在那里，口头重复通常被追踪(总体上占26%)，尤其是在轻度阶段(35%)。黄禹锡等[gydF4y2Ba57gydF4y2Ba还发现言语重复是痴呆症的早期征兆，这对护理人员来说很麻烦。当病人和护理人员被允许发表意见时，我们看到口头重复是重要的、常见的和有反应的，尽管它通常无法通过标准测试来衡量。gydF4y2Ba

    我们发现严重睡眠障碍的频率增加是令人信服的，特别是因为它是严重痴呆症档案中最常见的症状。同样，Moe等[gydF4y2Ba58gydF4y2Ba在78名阿尔茨海默病患者的样本中发现，睡眠障碍随着疾病严重程度的增加而增加。睡眠障碍在早期阶段也很重要;在对15项研究的回顾中估计其在轻度认知障碍患者中的患病率为14%至59% [gydF4y2Ba59gydF4y2Ba]。在这里，myGoalNav MCI概况中的频率为7%，毫不奇怪，低于患病率估计，但仍在60种最常见的MCI症状中排名第12位。越来越多的证据表明，睡眠障碍是阿尔茨海默病的一个危险因素[gydF4y2Ba60gydF4y2Ba，gydF4y2Ba61gydF4y2Ba]，这强调了在痴呆症前期进行进一步研究的重要性。gydF4y2Ba

    兴趣或主动性的症状描述的是患者对日常生活失去兴趣，并且与他人和周围的世界脱节。这对照顾者来说很常见，也很痛苦[gydF4y2Ba62gydF4y2Ba]，以及从轻度认知损伤发展为痴呆的潜在风险因素[gydF4y2Ba63gydF4y2Ba]。在视频成像综合治疗阿尔茨海默病的试验中，84名轻中度阿尔茨海默病参与者中(130名参与者中)有71人被描述为有症状，减少起始是治疗目标[gydF4y2Ba64gydF4y2Ba]。不出所料，在我们的分析中，它成为了一个值得注意的症状，尤其是在轻度痴呆的情况下，它是10个最常见和最有效的症状之一。这种症状对变化的敏感性也很重要。在一项关于护理者和患者对症状变化判断的调查中，在营养干预Fortasyn Connect治疗的MCI和AD患者中，冷漠是改善最多的神经精神症状[gydF4y2Ba65gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    目前还没有针对前驱阿尔茨海默症患者的治疗方法得到批准，非药物干预措施，特别是结合多种生活方式的改变，如饮食和运动，给患者带来了一些希望。gydF4y2Ba66gydF4y2Ba，gydF4y2Ba67gydF4y2Ba]。芬兰预防认知障碍和残疾的老年干预研究表明，结合饮食、运动、认知训练和血管风险监测的多模式干预可能改善或维持有痴呆风险的老年人的认知功能[gydF4y2Ba68gydF4y2Ba]。营养干预措施也正在开发，以解决与AD病理相关的饮食不足。在随机对照试验中，一种医用食品(Fortasyn Connect)被证明可以改善轻度[gydF4y2Ba69gydF4y2Ba，gydF4y2Ba70gydF4y2Ba]，但不是轻度到中度[gydF4y2Ba71gydF4y2Ba]，治疗3个月和6个月的AD。这些试验之后是针对前驱AD患者的为期24个月的脂质饮食随机对照试验[gydF4y2Ba72gydF4y2Ba]。在神经心理测试电池主要终点上治疗效果不显著;然而，有证据表明，通过次级cdr - box终点评估，认知和功能获益，并且这种效果随着基线认知的改善而增加。此外，lipdidiet延长36个月的试验结果显示，在认知、功能和疾病进展的多项指标上，治疗效果显著[gydF4y2Ba73gydF4y2Ba]。综上所述，这些研究强调了早期干预痴呆症的潜力，特别是改变生活方式，特别是饮食生活方式。因此，需要足够敏感的结果，以便在早期阶段发现有意义的影响，个性化症状跟踪可能是一种解决方案[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    限制gydF4y2Ba

    我们的数据必须谨慎解释，因为它包括观察员报告的跟踪数据，主要由痴呆症患者的护理人员完成，他们没有监督他们如何描述或记录他们所照顾的人的症状。对于那些更容易定位和操作myGoalNav的功能更高的护理人员，可能存在一种选择偏见。此外，由于myGoalNav不是症状清单，因此这里显示的跟踪频率与症状不同gydF4y2Ba患病率gydF4y2Ba．分期算法模型的发展也存在局限性，例如由于临床医生的促进，训练数据可能存在偏差[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

    结论gydF4y2Ba

    我们的研究结果强调了以患者为中心评估MCI和痴呆干预措施的重要性[gydF4y2Ba74gydF4y2Ba-gydF4y2Ba76gydF4y2Ba]。个性化的结果，例如，祖父母能够独立旅行和照顾他们的孙子，与ADAS-Cog的4点变化相比，对患者和他们的家庭更有意义，这被认为是受益的主要标准。询问患者什么是最重要的是对变化敏感的，并且具有内在的临床意义[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，gydF4y2Ba77gydF4y2Ba，gydF4y2Ba78gydF4y2Ba]。这在痴呆症前期尤其有价值，因为标准结果如ADAS-Cog和迷你精神状态检查缺乏敏感性[gydF4y2Ba79gydF4y2Ba，gydF4y2Ba80gydF4y2Ba]。myGoalNav痴呆等工具，以及目标实现缩放等个性化结果测量方法[gydF4y2Ba81gydF4y2Ba，gydF4y2Ba82gydF4y2Ba]，是在现实世界和临床试验环境中捕捉患者声音的实用方法。gydF4y2Ba

    致谢gydF4y2Ba

    该研究由Ardea Outcomes和Nutricia联合赞助。论文撰写、研究构思、研究设计、数据收集、数据分析和解释由Ardea Outcomes完成。gydF4y2Ba

    利益冲突gydF4y2Ba

    KR是Ardea Outcomes的总裁、首席科学官和股东。在过去的三年里，KR也是罗氏和Genetech咨询委员会的一员，并在纽迪西亚赞助下发表了两次演讲。TD, SEH, JS, AS和SS是Ardea Outcomes的员工。gydF4y2Ba

    ‎gydF4y2Ba
    多媒体附录1gydF4y2Ba

    补充方法详细描述了症状频率与痴呆分期作为单调预测因子的逻辑回归模型。表S1按阶段列出所有症状频率，表S2按阶段列出所有症状效力。图S1描述了所选症状的效力和频率模式。gydF4y2Ba

    DOCX文件，164 KBgydF4y2Ba
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    广告:gydF4y2Ba阿尔茨海默病gydF4y2Ba
    ADAS-Cog:gydF4y2Ba阿尔茨海默病评估量表-认知子量表gydF4y2Ba
    CDR:gydF4y2Ba临床痴呆评分gydF4y2Ba
    IADL:gydF4y2Ba日常生活的工具性活动gydF4y2Ba
    MCI:gydF4y2Ba轻度认知障碍gydF4y2Ba

    编辑:A Mavragani;提交08.04.21;L . McGarrigle, C . Kerssens, P . Harvey的同行评议;对作者的评论28.06.21;收到订正版本13.08.21;接受02.12.21;发表27.01.22gydF4y2Ba

    版权gydF4y2Ba

    ©Taylor Dunn, Susan E Howlett, Sanja Stanojevic, Aaqib Shehzad, Justin Stanley, Kenneth Rockwood。原发表于医学互联网研究杂志(//www.mybigtv.com)， 2022年1月27日。gydF4y2Ba

    这是一篇在知识共享署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)下发布的开放获取文章，该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制，前提是原始作品首次发表在《医学互联网研究杂志》上，并适当引用。必须包括完整的书目信息，到//www.mybigtv.com/上原始出版物的链接，以及版权和许可信息。gydF4y2Ba
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