Estudos de Detecção Digital de Demência (D ao Cubo) (Dcubed)

A doença de Alzheimer e demências relacionadas (ADRD) impactam negativamente milhões de americanos com um custo social anual de mais de US$ 200 milhões.1 Atualmente, metade dos americanos que vivem com ADRD nunca recebe um diagnóstico.2-7 Para aqueles que o fazem, o diagnóstico geralmente ocorre de dois a cinco anos após o início dos sintomas.6-9 Conforme declarado pelo National Institute on Aging (NIA) (RFA-AG-20-051) "A incapacidade de diagnosticar e tratar o comprometimento cognitivo resulta em cuidados médicos prolongados e caros" e "a detecção precoce pode ajudar pessoas com demência e seus parceiros de cuidado planejar o futuro". Além disso, se o desenvolvimento de terapias modificadoras da doença para ADRD for bem-sucedido, isso pode exigir o uso de tais terapêuticas em um estágio muito inicial da ADRD.1 No entanto, as abordagens atuais de uso de testes cognitivos ou biomarcadores para detecção precoce de ADRD não são escaláveis devido à sua baixa aceitação, natureza invasiva, custo ou falta de acessibilidade em áreas rurais ou carentes. Assim, o NIA pediu o desenvolvimento de abordagens de baixo custo, eficazes e escalonáveis ​​para a detecção precoce de ADRD (RFA-AG-20-051).

Em resposta à chamada RFA-AG-20-051 para a "validação e tradução de ferramentas de triagem e avaliação para medir o declínio cognitivo, um estudo pragmático de eficácia comparativa controlada randomizada por cluster (NIH Estágio IV) será executado em Eskenazi Health no centro Indiana e um ensaio pragmático replicado adicional entre pacientes de diversas práticas de cuidados primários rurais, suburbanos e urbanos no sul da Flórida. O ensaio pragmático incorporará o Marcador Digital Passivo (PDM) e a Escala Rápida de Avaliação de Demência (QDRS) dentro da Visita Anual de Bem-Estar paga pelo Medicare (AWV) para uma coorte de pacientes de práticas em dois locais independentes, com práticas randomizadas em cada pragmática teste para um dos 3 braços (AWV sozinho, o AWV com PDM e o PDM e o QDRS).

Quick Dementia Rating Scale (QDRS) - é uma ferramenta validada de resultado relatado pelo paciente (PRO).

Marcador Digital Passivo (PDM) - é um algoritmo de Machine Learning (ML) que pode prever o ADRD um ano e três anos antes de seu início, usando dados de registros eletrônicos de saúde (EHR) de cuidados de rotina. O algoritmo foi treinado usando dados estruturados e não estruturados de três conjuntos de dados EHR: diagnóstico (Dx), prescrições (Rx) e notas médicas (Nx). Algoritmos individuais derivados de cada um dos três conjuntos de dados foram desenvolvidos e comparados com um combinado que incluiu todos os três conjuntos de dados.