Kartlegging av aktuarielle kriterier for Parkinsons sykdom-mild kognitiv svikt på datadrevne kognitive fenotyper del 3

3.2. Prevalens av PD-MCI og undertyper

Prevalensen av PD-MCI var 40,1 % (n=198) ved bruk av −1 SD cutoff, 21,5 %(n=105) ved bruk av −1,5 cutoff, og 9,1 % (n {{12 }}) når du bruker −2 SD cutoff.

Det er en stor sammenheng mellom sykelighet og hukommelse. Studier har vist at å opprettholde god helse kan forbedre hukommelsen og kognitive evner betydelig, mens sykdom kan føre til hukommelsestap.

Noen vanlige helseproblemer, som høyt blodtrykk, diabetes, høyt kolesterol, fedme, etc., er assosiert med hukommelsestap. Disse problemene kan påvirke blodstrømmen i hjernen, forårsake problemer som nevronal skade og hjernecelledød. I tillegg kan noen psykologiske problemer, som depresjon, angst osv., også føre til hukommelsestap.

En aktiv livsstil og sunne vaner kan imidlertid redusere muligheten for sykdom og i stor grad forbedre hukommelsen. Når det gjelder kosthold, kan vi for eksempel velge sunne matvaner, øke inntaket av frukt, grønnsaker og fullkorn, og redusere mat med høyt sukker, høyt fettinnhold og mye salt. I tillegg kan moderat trening også ha store helsegevinster og bidra til å forbedre kardiovaskulær helse og kognitiv evne. Å opprettholde god søvnkvalitet kan også fremme hjernereparasjon og minnelagring.

I tillegg har det vist seg å opprettholde et godt sosialt liv, trene hjernen og redusere stress å forbedre hukommelse og kognitiv evne. Kort sagt, ved å justere livsstilen vår og opprettholde sunne vaner, kan vi forbedre hukommelsen og kognitive evner betydelig og redusere risikoen for sykdom. På denne måten kan vi nyte livet, jobben og studere bedre. Det kan sees at vi trenger å forbedre hukommelsen, og Cistanche kan forbedre hukommelsen betydelig fordi den også kan regulere balansen mellom nevrotransmittere, som å øke nivåene av acetylkolin og vekstfaktorer, som er svært viktige for hukommelse og læring. I tillegg kan Cistanche også forbedre blodstrømmen og fremme oksygentilførsel, noe som kan sikre at hjernen får tilstrekkelig næring og energi, og dermed forbedre hjernens vitalitet og utholdenhet.

Klikk vet 10 måter å forbedre hukommelsen

Det var en signifikant forskjell mellom andelen av PD-MCI-klassifiserte tilfeller basert på avskjæringskriterier, med stor effektstørrelse (χ2(2)=563.10, p < 0.001, η2=0.66) og forskjeller i forventet retning (p er < 0,001).

På tvers av alle tre cutoffs hadde de fleste PD-MCI-tilfeller enkeltdomene svekkelser (-1 SD:64,59 %, −1,5 SD: 77,0%, −2 SD: 80,22%) (figur 1). Single-EF var den vanligste PD-MCI-subtypen.

Imidlertid falt en bemerkelsesverdig del av tilfellene i ikke-EF-subtyper (-1 SD:19 %, −1,5 SD: 19 %, −2 SD: 26 %). Klassifisering i disse andre undertypene ble først og fremst drevet av hukommelses- og språkmangel.

Av PD-MCI-tilfellene, ved bruk av −1, −1,5 og −2 SD cutoffs, hadde henholdsvis 33 %, 25 % og 31 % hukommelsessvikt, og 17 %, 15 % og 11 % hadde språkunderskudd.

3.3. Klyngeavledede kognitive fenotyper

Resultatene av K-means-klyngeanalysen støttet eksistensen av tre klynger. Klyngemedlemskapet var stabilt etter 10 iterasjoner. Ingen av klyngene var uakseptabelt små.
Visuell inspeksjon av klyngesentra (Figur 2) avdekket en gruppe med gjennomsnittlig kognisjon på tvers av alle domener (n=154), en gruppe med lav eksekutiv funksjon (Lav EF)(n=227), og en gruppe med eksekutiv funksjon og hukommelsessvikt, så vel som lavspråkskåre (Prominently Impaired EF/Memory) (n=113). Den hierarkiske klyngeanalysen støttet bruken av to eller tre klynger basert på endringene i agglomerasjonskoeffisienter.

Når man undersøkte proporsjonene av tilfeller tildelt samme klynge ved begge klyngemetodene, hadde tre-klyngeløsningen høyest samsvar (84,41%), i forhold til to- og fireklyngeløsningene (henholdsvis 78,34% og 58,70%), og langt overskredet 25 % høyere enn sjansegrensen.

Ved å bruke K-betyr som standard, var det enighet om 89,61 % (n=138) av gruppen kognitivt gjennomsnitt, 83,36 % (n=189) av gruppen med lav EF, og 79,67 % (n {{ 9}}) fra gruppen Prominently ImpairedEF/Memory.

Det var en signifikant sammenheng mellom sannsynligheten for å bli tildelt den ekvivalente gruppen ved å bruke begge klyngemetodene (χ2(4)=598.73, p < 0.001). Dermed betyr de tre K-klyngene ble bestemt til å være den optimale klyngeløsningen og ble brukt i alle påfølgende analyser.

Tabell 3 viser demografiske, kognitive, humør og motoriske skårer for de tre kognitive klyngene. Resultatene av Kruskal–Wallis H-tester indikerte at de tre klyngene skilte seg signifikant på tvers av DRS-2 totalskåre og alle kognitive sammensatte skårer i den forventede retningen.

Spesifikt presterte deltakerne i gruppen kognitivt gjennomsnitt bedre enn de i gruppen med lav EF, som presterte bedre enn de i gruppen Prominently Impaired EF/Memory på tvers av alle kognitive indekser.

Som vist i tabell 3, skilte de tre gruppene seg også angående alvorlighetsgrad av motoriske symptomer, selvrapporterte humørsymptomer og rase/etnisk fordeling. Deltakere i Prominently Impaired EF/Memory cluster hadde nemlig signifikant større motorsymptomer (UPDRS Part III score), større apati (AS) og større egenskapsangst (STAI:Trait) enn både andre klynger og større depressive symptomer (BDI-II) enn den kognitivt gjennomsnittlige klyngen.

De i Low EF og Prominently Impaired EF/Memory klyngene hadde betydelig større tilstandsangst (STAI: State) enn Cognitively Average klyngen. Dessuten var det en signifikant forskjell mellom klyngenes proporsjoner av hvite ikke-spanske deltakere, med færre representert i gruppen. Kognitivt gjennomsnittlig klynge i forhold til begge andre klynger.

Derimot var det ingen signifikante forskjeller mellom klyngene på tvers av andre demografiske kjennetegn (alder, utdanning, kjønn), sykdomsvarighet (år siden diagnose, år siden symptomdebut) eller andel deltakere med hver motorisk subtype. Totalt sett hadde Prominently Impaired EF/Memory-klyngen betydelig dårligere humør, motivasjon og motoriske symptomer enn de to andre klyngene, men effektene av disse forskjellene var små.

Som en oppfølging gjennomførte vi Pearson-korrelasjonsanalyser mellom de kognitive komposittene og humør/motivasjonsmål (Se tabell A2 for analyser). Samlet sett fortsatte resultatene å antyde et usedvanlig lite, men konsistent forhold mellom større humørsymptomer og dårligere kognitiv ytelse på tvers av domener.

I tillegg gjennomførte vi utforskende analyser innenfor språkdomenet for å finne ut om ett av de to målene var årsaken til den lave språkytelsen som ble sett innenfor Prominently Impaired EF/ Memory cluster. Vi fant at semantisk flytende ytelse var betydelig lavere enn konfrontasjonsnavngivning (se tabell A3).

3.4. Forholdet mellom kognitive fenotyper og PD-MCI-klassifisering

Tabell 4 viser fordelingen av PD-MCI-tilfeller innenfor hver klynge ved bruk av tre PD-MCI-nedsettelsesgrenser. Pearson chi-kvadrat-tester av uavhengighet viste at PD-MCI-klassifisering og klyngemedlemskap var signifikant relatert til hverandre med en stor effektstørrelse (tabell 4).

På tvers av alle tre cutoffs inneholdt den kognitivt gjennomsnittlige klyngen svært få PD-MCI-tilfeller. Ved å bruke −1 SD cutoff, inneholdt Low EF og Prominently Impaired EF/Memory-klynger lignende deler av PD-MCI-tilfellene.

Ved å bruke −1,5 SD-grensen falt omtrent tre fjerdedeler av PD-MCI-tilfellene inn i Prominently Impaired EF/Memory-klyngen mens omtrent en fjerdedel falt inn i Low EF-klyngen.

Til slutt, ved å bruke −2 SD cutoff, falt nesten alle PD-MCI-tilfellene inn i Prominently ImpairedEF/Memory-klyngen. Derfor, jo strengere verdifallsgrensen var, desto mer følsom var den fremtredende svekkede EF/minne-klyngen for å inneholde større deler av PD-MCI-klassifiserte tilfeller.

Binære logistiske regresjonsanalyser undersøkte hvor godt klyngemedlemskap predikerte PD-MCI-klassifisering. Hvert verdifall hadde signifikante omnibus-tester (−1 SD: X2(2)= 274.61, p < 0.001, Cox og Snell R{{ 8}}.43, Nagelkerke R2=0.58; −1.5 SD: X2(2)=203.37,p < 0.001, Cox og Snell R2=0.34, Nagelkerke R 2=0.52; −2 SD: X2(2)=128.35, p < 0.001,Cox og Snell R2=0.23, Nagelkerke R2=0.50) .

Modellene hadde alle store effektstørrelser, og forklarer mellom 50–58 % av variansen i PD-MCI-klassifisering, og klyngemedlemskap var en signifikant prediktor i alle tre nedskjæringsmodellene.

Ved å bruke −1 SD cutoff, hadde de i kognitivt gjennomsnittsklyngen 1000× lavere odds for å bli klassifisert som PD-MCI, i forhold til den fremtredende svekkede EF/minneklyngen, mens de i Low EF-klyngen hadde 16,95× lavere odds (p'er < 0,001; CognitivelyAverage cluster's 95% Confidence Interval (CI): 200-perfekt modelltilpasning; Lav EF's 95% CI:8.29–35.71).

Denne modellen klassifiserte riktig 79,1 % av PD-MCI-tilfellene med dårlig sensitivitet (da bare omtrent halvparten av PD-MCI-tilfellene ble klassifisert som sådan av modellen) og utmerket spesifisitet (ettersom nesten alle kognitivt gjennomsnittlig klyngedeltakere ble korrekt klassifisert som kognitivt normale av modellen tabell 5).

Ved å bruke −1,5 SD cutoff hadde de i kognitivt gjennomsnittlig klyngen 333,33× lavere odds for å bli klassifisert som PD-MCI, i forhold til Prominently Impaired EF/Memory-klyngen, mens de i Low EF-klyngen hadde 18,87× lavere odds (p's < 0.001; Kognitivt gjennomsnitts 95 % KI: 47.62-perfekt modelltilpasning; LowEFs 95 % CI: 10,53–33,33).

Denne modellen klassifiserte korrekt 87,9 % av PD-MCI-tilfellene med sterkere sensitivitet og litt lavere (men fortsatt utmerket) spesifisitet enn -1 SD-kriteriemodellen. Til slutt, ved bruk av −2 SD cutoff, hadde de i Low EF-klyngen 71,43 ganger lavere odds for å bli klassifisert som PD-MCI, i forhold til Prominently Impaired EF/Memory-klyngen, mens ingen tilfeller i den kognitivt gjennomsnittlige klyngen ble klassifisert som PD-MCI (Lav EF p < 0.001,95 % KI: 16.39–333.33).

Denne endelige modellen klassifiserte 90,9 % av PD-MCI-tilfellene korrekt, men modellen spådde at alle tilfeller var kognitivt normale, noe som førte til nullsensitivitet og perfekt spesifisitet.

Når du bruker modellenes anslåtte PD-MCI-gruppemedlemskap for å forutsi faktisk PDMCI-klassifisering, produserer alle tre modellene betydelig, akseptabel C-statistikk (over 70%, p-er < 0.0{{ 15}}1; Tabell 5). Modellen som brukte −1,5 SD cutoff hadde den høyeste fellesmaksimerte sensitiviteten og spesifisiteten (−1 SD Youdens indeks (YI): 0,50; −1,5 SD YI: 0,66;−2 SD YI: 0).

Tabell 5 presenterer de positive og negative prediktive verdiene basert på en rekke PD-MCI base rate estimater. Ved å bruke prøvens prevalensrater for hver cutoff maksimerer −1 SD cutoff sannsynligheten for at de som er klassifisert av modellen som PD-MCIt, oppfyller denne aktuardiagnosen, mens -1,5 SD cutoff maksimerer sannsynligheten for at de som er klassifisert som kognitivt normale er virkelig kognitivt intakte.

Siden den sanne basisraten for PD-MCI er ukjent, ble den lave, midtpunktet og den høye enden av utvalget av estimerte prevalensrater også brukt til å beregne positive og negative prediktive verdier [25,26].

I innstillinger med lavere PD-MCI-prevalensrater (f.eks. 25 %), vil bruk av −1 SD i fellesskap maksimere sannsynligheten for korrekt klassifisering, men i innstillinger som inneholder en populasjon med større sannsynlighet for svekkelse (f.eks. 45 %), vil −1,5 SD gjør det.

Siden våre pasienter alle ble sett på en spesialklinikk, er prevalensen av PD-MCI i utvalget vårt antagelig nærmere dette midtpunktet av prevalensratene tidligere estimert.

Samlet sett resulterte bruk av -1,5 SD cutoff i klyngemedlemskap med høy modellbasert klassifiseringsnøyaktighet, den største YI og i fellesskap maksimert PPV/NPV (basert på prøvens kliniske setting).

For more information:1950477648nn@gmail.com