치매 디지털 검출(D Cubed) 연구: D3

알츠하이머병 및 관련 치매(ADRD)는 수백만 명의 미국인에게 부정적인 영향을 미치며 연간 2억 달러가 넘는 사회적 비용을 발생시킵니다.1 현재 ADRD를 앓고 있는 미국인 중 절반은 진단을 받지 못합니다.2-7 그런 사람들의 경우 증상이 나타난 지 2~5년 후에 진단이 이루어지는 경우가 많습니다.6-9 국립노화연구소(NIA)(RFA-AG-20-051)에서 밝힌 바와 같이 "인지 장애를 진단하고 치료할 수 없으면 치료 기간이 길어지고 비용이 많이 듭니다." 및 "조기 발견은 치매 환자와 그 간병 파트너에게 도움이 될 수 있습니다." 미래를 위한 계획." 또한, ADRD에 대한 질병 수정 치료법의 개발이 성공한다면 ADRD의 매우 초기 단계에서 그러한 치료법을 사용해야 할 수도 있습니다.1 그러나 ADRD의 조기 발견을 위해 인지 테스트 또는 바이오마커를 사용하는 현재 접근 방식은 확장성이 없습니다. 낮은 수용도, 침입성, 비용, 농촌이나 서비스가 부족한 지역에서의 접근성 부족으로 인해 발생합니다. 따라서 NIA는 ADRD(RFA-AG-20-051)의 조기 발견을 위한 저비용, 효과적이고 확장 가능한 접근 방식의 개발을 촉구했습니다.

인지 저하를 측정하기 위한 선별 및 평가 도구의 검증 및 번역에 대한 RFA-AG-20-051 요구에 응답하여 실용적인 클러스터 무작위 대조 비교 효과(NIH Stage IV) 시험이 중앙의 Eskenazi Health에서 실행될 것입니다. 인디애나주와 남부 플로리다의 다양한 시골, 교외 및 도시 일차 의료 기관의 환자들을 대상으로 한 추가의 복제된 실용적인 임상시험 1건. 실용적인 임상시험은 두 개의 독립적인 사이트에 걸쳐 진료를 받은 환자 집단에 대해 메디케어 유료 AWV(연간 건강 방문) 내에서 PDM(Passive Digital Marker) 및 QDRS(Quick Dementia Rating Scale)를 통합할 예정이며, 각 진료소에서 무작위로 진료를 실시합니다. 3개 부문(AWV 단독, PDM이 포함된 AWV, PDM 및 QDRS) 중 하나에 대한 시험판입니다.

QDRS(Quick Dementia Rating Scale)는 검증된 환자 보고 결과(PRO) 도구입니다.

PDM(Passive Digital Marker) - 일상적인 진료 전자 건강 기록(EHR) 데이터를 사용하여 ADRD 발병 1년 및 3년 전을 예측할 수 있는 머신 러닝(ML) 알고리즘입니다. 알고리즘은 진단(Dx), 처방(Rx), 의료 기록(Nx) 등 세 가지 EHR 데이터 세트의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 사용하여 훈련되었습니다. 세 가지 데이터세트 각각에서 파생된 개별 알고리즘을 개발하여 세 가지 데이터세트를 모두 포함하는 결합된 알고리즘과 비교했습니다.