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J-GLOBAL ID：201702216807959430   整理番号：17A1218797

認知低下を予測するための理論的および統計的に導出した指数の比較【Powered by NICT】

A comparison of theoretical and statistically derived indices for predicting cognitive decline

著者 (13件)： Wilhalme Holly (Department of Medicine Statistics Core, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Goukasian Naira (Department of Neurology, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  De Leon Fransia (Department of Neurology, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  He Angie (Department of Neurology, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Hwang Kristy S. (Oakland University, William Beaumont School of Medicine, Rochester, MI, USA) ,  Woo Ellen (Department of Neurology, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Elashoff David (Department of Medicine Statistics Core, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Zhou Yan (Department of Neurology, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Ringman John M. (Department of Neurology, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Apostolova Liana G. (Department of Neurology, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Apostolova Liana G. (Department of Neurology, Indiana University, Indianapolis, IN, USA) ,  Apostolova Liana G. (Department of Radiology, Indiana University, Indianapolis, IN, USA) ,  Apostolova Liana G. (Department of Medical and Molecular Genetics, Indiana University, Indianapolis, IN, USA)
資料名： Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring  (Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring)
巻： 6  ページ： 171-181  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3076A  ISSN： 2352-8729  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 理論と統計的に導出した手法の両方は,認知低下を予測するための研究環境で使用されている。五十八認知的に正常な(NC)と71軽度認知障害(MCI)の被験者は5年までの追跡調査のための包括的認知バッテリーを完了した。認知機能の複合指標は,古典的な理論的アプローチと探索的因子分析(EFA)を用いて導いた。各因子からなる認知変数は平均EFA複合指数を形成した。ロジスティック回帰は,これら認知複合材料は,認知転帰を確実に予測できるかどうかを調べるために用いた。法はNCの低下を予測した。理論的記憶,実行,注意,言語複合材料とE FA派生「注意/実行」と「言語的記憶」複合材料はMCIにおける減少の有意な予測因子であった。最良のモデルは,MCIにおける0.94の曲線下面積を達成した。理論と統計的に導かれた認知系複合手法はMCIにおける減少を予測するNCのではなく有用である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 血中濃度-時間曲線下面積 ,  言語 ,  追跡調査 ,  因子分析 ,  *複合材料 ,  二次電池
準シソーラス用語： 予測因子 ,  ロジスティック回帰分析 ,  認知機能 ,  被験者 ,  軽度認知障害 ,  *認知障害 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (12件)： アルツハイマー病 ,  AD ,  因子分析 ,  神経心理学的検査 ,  軽度認知障害 ,  MCI(軽度認知障害) ,  認知低下 ,  記憶低下 ,  実行減少 ,  変換 ,  Progression ,  予後

分類 (3件)： 疫学  (GB03000E) ,  神経系の診断  (GN02000H) ,  循環系の疾患  (GJ03000C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 認知低下 ,  予測 ,  理論 ,  統計 ,  導出 ,  指数