Estudios de Detección Digital de Demencia (D Cubed) (Dcubed)

La enfermedad de Alzheimer y las demencias relacionadas (ADRD, por sus siglas en inglés) impactan negativamente a millones de estadounidenses con un costo social anual de más de $200 millones.1 Actualmente, la mitad de los estadounidenses que viven con ADRD nunca reciben un diagnóstico.2-7 Para aquellos que lo hacen, el diagnóstico a menudo ocurre de dos a cinco años después del inicio de los síntomas.6-9 Según lo declarado por el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento (NIA) (RFA-AG-20-051) "La incapacidad para diagnosticar y tratar el deterioro cognitivo da como resultado una atención médica prolongada y costosa" y "la detección temprana podría ayudar a las personas con demencia y a sus cuidadores". plan para el futuro". Además, si el desarrollo de terapias modificadoras de la enfermedad para ADRD tiene éxito, esto puede requerir el uso de dichas terapias en una etapa muy temprana de ADRD.1 Sin embargo, los enfoques actuales de uso de pruebas cognitivas o biomarcadores para la detección temprana de ADRD no son escalables. debido a su baja aceptación, su naturaleza invasiva, su costo o su falta de accesibilidad en áreas rurales o desatendidas. Por lo tanto, el NIA pidió el desarrollo de enfoques de bajo costo, efectivos y escalables para la detección temprana de ADRD (RFA-AG-20-051).

En respuesta a la convocatoria RFA-AG-20-051 para la "validación y traducción de herramientas de detección y evaluación para medir el deterioro cognitivo, se ejecutará un ensayo pragmático de eficacia comparativa controlada aleatoria por grupos (NIH Stage IV) en Eskenazi Health en el centro Indiana y un ensayo pragmático replicado adicional entre pacientes de diversas prácticas de atención primaria rural, suburbana y urbana en el sur de Florida. El ensayo pragmático incorporará el Marcador digital pasivo (PDM) y la Escala de calificación rápida de demencia (QDRS) dentro de la Visita de bienestar anual (AWV) pagada por Medicare para una cohorte de pacientes de prácticas en los dos sitios independientes, con prácticas aleatorias en cada pragmática. prueba a uno de los 3 brazos (AWV solo, AWV con PDM y PDM y QDRS).

Quick Dementia Rating Scale (QDRS): es una herramienta validada de resultado informado por el paciente (PRO).

Marcador digital pasivo (PDM): es un algoritmo de aprendizaje automático (ML) que puede predecir ADRD un año y tres años antes de su inicio mediante el uso de datos de registros de salud electrónicos (EHR) de atención de rutina. El algoritmo se entrenó utilizando datos estructurados y no estructurados de tres conjuntos de datos de EHR: diagnóstico (Dx), recetas (Rx) y notas médicas (Nx). Se desarrollaron algoritmos individuales derivados de cada uno de los tres conjuntos de datos y se compararon con uno combinado que incluía los tres conjuntos de datos.