非認知尺度に基づくリスクモデルは前症候性アルツハイマー病を同定する可能性がある【JST・京大機械翻訳】

Yang, J.; Oveisgharan, S.; Liu, X.; Wilson, R. S.; Bennett, D. A.; Buchman, A. S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200949833619 整理番号：22P0326671

非認知尺度に基づくリスクモデルは前症候性アルツハイマー病を同定する可能性がある【JST・京大機械翻訳】

Risk models based on non-cognitive measures may identify presymptomatic Alzheimer's disease

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発行年： 2022年07月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月26日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

背景:アルツハイマー病は治癒のない進行性疾患である。早期介入を可能にするためには,非認知的測定を用いた前症状Alzheimer病を検出するためのリスク予測モデルの開発が必要である。目的:非認知計量のみを,アルツハイマー病と認知障害のリスクで成人を同定するためのリスクモデルを構築するために使用できる。方法:記憶および加齢プロジェクト(MAP,n=1179)および Re教的順序研究(ROS,n=1103)からの認知症のない高齢成人からの臨床データを,アルツハイマー病および認知障害に対するリスク予測モデルを開発するため,Cox比例ハザードモデルを用いて解析した。非認知共変量のみを用いたモデルを認知共変量を加えたモデルと比較した。全てのモデルをMAPで訓練し,ROSで試験し,ROC曲線のAUCにより評価した。結果:非認知共変量のみに基づくモデルは,ベースラインからアルツハイマー病(3,5)年を予測するためAUC(0.800,0.785)を達成した。追加の認知共変量を含めることはAUCを0.916,0.881に改善した。複合認知スコアの単一共変量を持つモデルはAUC(0.905,0.863)を達成した。非認知共変量のみに基づくモデルは,ベースラインから認知障害(3,5)年を予測するためにAUC(0.717,0.714)を達成した。追加の認知共変量を含めることはAUCを(0.783,0.770)に改善した。複合認知スコアの単一共変量を持つモデルはAUC(0.744,0.730)を達成した。結論:非認知計量に基づくリスクモデルは,アルツハイマー病と認知障害の両方を予測する。しかし,非認知共変量は,アルツハイマー病を予測する際に認知計量を含むモデルに対して,増分予測性を提供しないが,認知障害を予測するモデルにおいてはいる。認知障害に対するさらなる改善リスク予測モデルが必要である。【JST・京大機械翻訳】

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神経系の疾患

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