文摘
目的。本研究探讨了基于游戏的智能测试(GBIT),预测细微精神状态检查的可能性(MMSE)分数和认知障碍的风险,然后验证GBIT的可靠和有效的认知评估工具。方法。本研究在台湾招募了117名老年人(平均年龄 ,平均身高是 ,平均体重是 ,和平均MMSE评分 )。多元回归模型用于分析老年人的GBIT参数的反应,关注,协调,和记忆来预测他们的MMSE性能。二进制逻辑回归是用来预测认知障碍的风险。统计显著性水平设置为 。结果。多元回归分析表明,性别、正确的反应,和正确的内存数量有显著积极的预测能力MMSE老年人( , ,和 )。二元逻辑回归分析指出,正确的反应平均数量下降了一个问题,和认知功能障碍的比例风险增加1.09倍( );正确的内存平均数量下降的一个问题,认知功能障碍的比例风险增加3.76倍( ),和整体模型的预测能力是88.20%(灵敏度:84.00%;特异性:92.30%)。结论。本研究验证GBIT是可靠的和可以有效地预测认知功能和风险认知障碍的老年人。因此,GBIT可以作为一个可行的工具评估老年人的认知功能。
1。介绍
采用世界卫生组织(WHO)的全球行动计划的公共卫生应对痴呆5月29日,2017年,呼吁各国政府积极提出具体国家痴呆政策和建立足够的预算来实现super-aged社会未来的挑战。根据2013年世界老年报告来自国际(ADI),阿尔茨海默病痴呆影响全世界超过3500万人在2013年和2015年有4700万人(约5%的世界老年人口),和一个人患有痴呆每3秒。2019年,全球有超过5000万人患有痴呆症,这是预测到2050年增加到1.5亿。痴呆症患者需要的独特的护理方案,增加家庭照顾者的压力,但是国家也面临重大财务影响的健康和社会保健费用可能危及全球社会和经济的发展。据估计,照顾痴呆症患者的成本是每年1万亿美元,到2030年可能翻一番(1]。
台湾的老年人口的比例在2018年达到14.56%,和它的持续增长是一个不可逆转的趋势。事实上,人口的迅速老龄化预计将超过2025年在台湾(20%2]。不利的一面是,认知功能下降随着年龄的增长和增加痴呆(3]。痴呆在台湾也激增的人口老龄化社会。根据痴呆的流行病学调查结果(台湾阿尔茨海默病协会漏掉)在2020年,据估计,有303271人在台湾痴呆,占总人口的1.29%,这是50年来预计将增加到840000人。此外,还有3787315 65岁以上的成年人,在台湾和291961人痴呆老年人口,这意味着大约每12 65岁以上老年人痴呆。痴呆患病率在65年估计为3.40%,69岁,3.46%在70年和74岁之间,7.19%在75年和79年,在80年和84岁之间,13.03% 21.92% 85和89岁之间,36.88%已经有90多年的历史了。甚至从75岁开始,患病率双打每五岁。在未来在台湾46年,痴呆症患者的数量将迅速增加,平均每天36人(4]。
标准的认知功能评估工具在台湾细微精神状态检查的临床情况包括(MMSE) [5),短便携式心理状态调查问卷(SPMSQ) [6),临床痴呆评定(CDR)规模7),认知能力筛选工具(属于接近)8),和AD8痴呆筛选面试(AD-8) [9]。然而,这些评估工具需要专业的医疗人员执行测试,和一个很长的测试时间可能会导致老年人抵制和减少量表的信度和效度。因此,执行一般任务的挑战性测试社区为老年人,因为他们需要更多的人力资源和物质资源和促进并不容易。随着技术的加速发展,许多智能设备已经逐步放在社区提高老年人的身体健康。近年来,也是普遍使用的特点,严重的游戏(SG)设计认知功能训练机器。预计游戏治疗对认知功能有更好的影响老年人培训推迟大脑退化。严肃游戏是指游戏通过技术产品开发,包括经验的三个基本要素,娱乐,和多媒体。奥运会不以娱乐为主要目标,但用于实现学习的目的(10),建立一个基于游戏的学习教育目的的概念(11]。
近年来一些精心设计的实证研究调查严肃游戏和认知功能之间的相关性。严肃游戏提高认知功能,多个认知过程可能会增加灰质体积(12,13]。在过去,许多学者发现,棋盘游戏和阅读可以有效地降低认知障碍的风险(14]。严肃游戏训练可以提高认知、协调,行为,心理症状的老年痴呆症患者(15]。严肃游戏相对应用在改善认知功能,情感状态,平衡,步态和促进日常生活活动。因此,照顾痴呆的价值逐渐被[16]。严肃游戏是一种评价技术实际认知行为与传统评价(17]。它们是用来支持和改善不同功能和认知能力的评价,并提供治疗,刺激和康复与痴呆患者替代方案(18]。
许多研究已经使用智能设备评估老年人痴呆的风险。Tsolaki等人表示,虚拟超市(VSM)应用程序显示一个正确分类率(CCR)的87.30%19]。Valladares-Rodriguez等人介绍了组成的一个有前途的新方法引入基于虚拟现实的严肃游戏评估认知特征和机器学习相关的诊断轻度认知障碍和阿尔茨海默病(20.]。Konstantinidis等人提出了一个新的平台,计算分类精度为73.53%时区分MCI和正常人和70.69%当受试者有轻度痴呆也参与其中。严肃游戏的结果显示的证据表明,精心设计涉及游戏内指标可能导致认知能力衰退的早期和低调的检测(21]。
世界快速增长的人口老龄化已成为一个众所周知的现象。两岁人口的增加和痴呆的患病率,如何评估认知功能快速、客观是不可避免的。进步的技术,通过结合严肃游戏的开发功能和客观认知功能评估模型,可以帮助评估老年患者的认知障碍通过临床筛查。因此,本研究旨在发现基于游戏的智能测试(GBIT)和MMSE和评估的参数为老年人认知功能的可行性方法。研究目标是(1)GBIT的可靠性进行分析,(2)评估老年认知功能和GBIT的轻度认知障碍的风险。
2。研究方法
2.1。研究参与者和抽样方法
科恩后,计算样本进行回归分析,本研究集0.05、独立的数量 , ,和 。计算所需样品的数量是100人,然后有效的采样率估计(22]。在这项研究中,它是85%,估计样本号码是117。提出的逻辑回归样本估计罗亚尔设立独立变量的数量10 + 50人作为样本数据(23]。这项研究估计,三个独立变量,和有效的采样率是85%。逻辑回归分析的样本数量是95。因此,本研究样本数量的参与者是设置为120。
主体的条件(1)那些年龄超过65岁,(2)那些没有上肢损伤影响认知功能的测试,(3)那些通常可以识别光和颜色,和(4)那些自我报告没有认知功能障碍。受试者的排除条件(1)那些自述有认知功能障碍和(2)与MMSE低于15分。所有受试者签署的知情同意书之后,研究人员解释的目的,研究的过程中,风险和收益。参与者招募主要在台湾中部地区。总共五个痴呆护理中心招募在这项研究中,并从所有参与者120人随机选择。最后,117人完成了研究,有效率为97.5%。本研究机构审查委员会批准涌山医科大学医院(cs2 - 20124)。
2.2。实验设计
实验设计分为两个阶段。在第一阶段,20个受试者被随机选择。将测试受试者的MMSE得分后,合格的医务人员,GBIT休息10分钟。30天后,重复相同的过程是为了测试GBIT的可靠性。在第二阶段,31日主题还测试了他们的MMSE分数合格的医务人员,他们也GBIT后休息10分钟。第二阶段的目的是验证预测老年人的认知功能和轻度认知障碍的风险GBIT,如图1。
2.3。研究工具
2.3.1。细微精神状态检查
的患者,由Folstein et al .,是全球最著名的和广泛使用的工具之一。评估项目包括定位、信息登记、注意力和计算、短期记忆、语言能力、空间概念和操作能力(5]。MMSE已经证明具有良好的信度和效度(24]。的MMSE总分30分。MMSE分数23或更少被认为表现出认知功能障碍,至少有79%的受试者并最终诊断为痴呆。的特异性MMSE在100%至80之间。MMSE的缺点包括识别轻度认知障碍和困难困难记录变化过程中严重的痴呆患者。此外,年龄、教育、文化和社会经济背景会导致MMSE分数有偏见25]。在台湾,中国版的MMSE通常用于评估和诊断痴呆(26]。也有研究利用MMSE中风患者的筛查和评估(27]。
在这项研究中,医学专家确定基于参与者的教育水平的认知功能障碍。参与者得分低于education-adjusted截止MMSE得分可能是认知能力受损。MMSE education-adjusted截止分数包括以下。(1)参与者的教育是7th级或以下:分数MMSE 23或更低(2)参与者是谁的教育水平在初中:分数MMSE 20或更低(3)参与者没有教育:对MMSE得分15或以下
2.3.2。基于游戏的智能测试(GBIT)
基于游戏的智能测试,由LTPA解决方案有限公司有限公司是本研究中使用。16-grid键盘设备被用来做12分钟GBIT。测试的顺序是两分钟的注意力,两分钟协调,两分钟协调,并与30秒打破4分钟的记忆,在测试。所有的参与者仍在测试期间坐的姿势。参与者只能执行在需要时用手指来做测试,以防止过度的身体运动影响检测结果。GBIT设计模式如表所示1。GBIT的输出参数包括一个正确的数量(CN),正确的问题(RC),和正确的平均时间(CT)的问题。正确的编号被定义为正确答案的总数在测试时间内响应。正确的速度问题(RC)被定义为正确答案的数量除以总数量的答案在测试时间内,单位是百分比。正确的问题的平均时间(CT)被定义为正确答案的数量在测试时间内,单位是毫秒(女士)。
2.4。数据处理和分析
缺失值首先被删除,和极端值与双重标准偏差过滤,然后使用IBM SPSS统计分析23。描述性统计是用来总结样本的特征。配对样本 - - - - - -测试是用于分析GBIT的可靠性。皮尔逊相关性是用来测量参与者之间的关系和MMSE GBIT参数。采用多元回归预测GBIT的MMSE和逻辑回归是用来评估GBIT和认知障碍的风险。统计显著性水平 。
3所示。研究成果
3.1。人口统计的参与者
的受访者的性别组成是39名男性和78女性。的平均年龄是 年;被调查者的平均身高是多少 ;平均身体质量指数(BMI) ;和MMSE的平均分数 。表2显示的结果正确编号,正确的问题(RC)和平均时间正确的问题(CT) GBIT指标(反应,注意,协调,和内存)。这礼物的反应,关注,和协调参数也有类似的表现,这意味着参与者做测试是很容易的。正确的内存问题率相对较低。此外,反应时间对有问题的项目参与者发生巨大的变化。
3.2。GBIT的可靠性
在舞台上我,20个科目GBIT两次。后 - - - - - -测试分析,没有显著差异的正确程度的反应,关注,协调,和记忆,如表所示3。
3.3。GBIT参数和MMSE之间的相关性分析
之间的相关分析结果显示显著正相关的正确的号码和正确的速度问题四项指标(反应,注意,协调,和内存)和MMSE,但四项指标的平均时间正确的问题是患者的负相关。之间的相关性是温和的和强大的,如表所示4。的相关系数四个指标,一些项目值是更重要的比0.80,这表明共线性多元回归。
3.4。GBIT MMSE的预测分析
为了避免多重共线性影响的回归分析结果,两阶段分析方法被用于这项研究。两个阶段分析了逐步回归分析。首先,三个参数(正确的数量、正确的问题和平均时间正确的问题)的四个指标预测和MMSE分数是因变量,以找到每个指标的预测参数。结果显示正确的反应 , ;正确的数量的关注 , ;协调的反应时间 , ;正确的协调 , ;正确的内存数量 , ;和个人记忆的平均反应时间 , 。
上面的六个参数作为预测变量,和一个不平等的性别在这项研究中也被认为是。为了避免影响预测结果,性别是包括在预测变量逐步回归。结果表明,第一个参数是RT-CN ( , , ),其次是ME-CN ( , , ),最后性别( , , )。此外,从标准错误假设的诊断分析,如图2,大多数的值是在一条直线。残差的散点图也呈现出均匀分布,表明不存在严重的违反了正常的错误假设。结果,正确的性别,数字反应,记忆有显著积极的预测。在表5RT-CN ( , , )有更大的影响和ME-CN ( , , )是下一个最好的。方程拟合回归模型 。
3.5。GBIT的认知风险的预测分析
为了理解的预测RT-CN ME-CN认知障碍的风险,使用二元逻辑回归分析GBIT预测认知障碍。参与者的教育水平和MMSE分数作为临界点帮助区分参与者的风险认知障碍( )和那些不认知障碍的风险( )。性别( ),正确的数量的反应( ),和正确的数量的内存( )作为预测变量和二元逻辑回归模型是合适的。落后的瓦尔德测试是用来消除穷人适应变量。
表6显示了模型适合解释力( , ),RT-CN和ME-CN重要的预测变量,并有显著的解释力当性别是添加到模型中。风险认知障碍RT-CN的优势比为0.916,与风险认知障碍ME-CN是0.266。换句话说,RT-CN和ME-CN越大,降低认知障碍的风险。然后我们把50%适合模型的预测概率,减少点计算其预测精度。结果在表7显示特异性为92.3%,敏感性为84%,和整体比例是88.2%。上述结果表明,这种预测的准确性是合理的。图3显示GBIT预测的概率在男性和女性的认知功能障碍。结果表明RT-CN ME-CN不同的性别歧视有良好的认知风险的概率。
4所示。讨论
在这个研究结果如下。(1)GBIT老年人高度与MMSE的性能。(2)性别、RT-CN, ME-CN GBIT的患者有显著的预测力。(3)性别、RT-CN ME-CN GBIT有显著差异的认知功能障碍的风险。我们的研究是首次使用物理键盘的智能认知游戏测试设备。这项研究证实,GBIT是可靠的和可预见的,并且它可以作为主要的筛查工具之一在社区老年人的认知功能。
许多先前的研究证明,各种严肃游戏与老人或病人的认知功能。严肃游戏可能是数字指标预测认知功能(28- - - - - -30.]。荣格等人进行了为期三个月的neuro-world游戏干预12卒中后患者,确认neuro-world游戏可以评估认知障碍作为一种工具,可以用于长期监测(29日]。Zygouris等人相比健康老年认知障碍( )和轻度认知障碍( )在虚拟超市测试(威仕特),蒙特利尔认知评估(MoCA)、校正和细微的差别。比较健康的老年人认知障碍和轻度认知障碍患者在虚拟市场表明,正确分类率(CCR)是81.91%,而正确分类率(CCR)项目是72.04%,和正确的MMSE率是64.89%30.]。Iliadou等人招募了43个老年人认知衰退严重(SCD)和33个老年轻度认知障碍(MCI)来比较不同的脑电波和游戏性能测试(VST)在虚拟超市。这项研究结果表明,在威仕特游戏性能,α,β,δ,积极和θ节律与平均持续时间。δ节奏和意味着错误也有正相关。MoCA明显与α,β,δθ节律,平均游戏时间,意味着游戏错误(28]。我们的研究证明GBIT参数显著与MMSE和预测。研究结果与之前的研究相一致,表明我们的GBIT的评估工具之一老年人的认知功能。
许多研究也证实,严肃游戏的干预可以改善老年人的认知功能(12,31日- - - - - -35]。Anguera等人招募了60 - 85岁的老年人作为主题。实验组进行了3 d游戏干预6个月,和控制的研究发现,神经认知可以修复游戏干预和可以增加老年人的注意力12]。Manera等人招募21老年人为对象(9 MCI患者和12广告)扮演一个厨房和烹饪游戏一个月,发现受试者可以提高游戏干预后执行功能(34]。金等人招募14人在实验组和对照组14人。每次执行的实验组40分钟,每周3次,和八周的音乐游戏(智能和谐),表现出改进的视觉运动协调、认知灵活性、视觉空间的认知、记忆、认知和语言的老年人33]。Burdea等人进行了一项为期八周的认知康复系统(明亮的脑)干预十老年人。他们发现,认知康复系统可以改善认知功能(内存、浓度和执行能力)功能低下的老年人(31日]。Yasini玛珊德证明15老年人使用机枪兵艺术品干预可以改善他们的认知功能35]。Jirayucharoensak等人招募了65名MCI和54岁的健康女性高管为主题,发现,基于游戏的neurofeedback训练后,快速的视觉处理和空间工作记忆(SWM)明显改善36]。Israsena 35参与者等人进行了一项研究,即长期神经反馈后,大脑运动游戏证实游戏改善视觉记忆,关注,和空间工作记忆32]。我们的研究证实,GBIT可以的一个评估工具对老年人的认知功能。GBIT的测试项目包括反应,注意,协调,和记忆。每个子功能可以用来培养老年人的认知功能。建议为老年人进行个性化培训具有不同的认知功能和提出具体干预模式对未来不同的认知功能项。
尽管我们的研究没有直接验证认知功能的详细的生理机制监管当受试者接受GBIT,过去许多研究证实了严肃游戏和脑血流和代谢之间的关系(37- - - - - -40]。Katzorke等人招募55老年人痴呆症患者和55名健康老年人作为主题,用语言流畅任务比较脑血液动力学的差异之间的痴呆和健康的人。研究发现,下额颞叶皮质的血流动力学反应减少MCI组(38]。Aksoy等人将主题分成四组,基于虚拟现实的经验和基本生命支持知识(基本生命支持(BLS))。他们的研究证实,美国劳工统计局训练成绩与前额叶皮层区域的fNIRS参数(37]。张志贤等人花了26个健康的老年人,23日记忆障碍的老年人,和9与痴呆老年人主题和证明一心二用地步态可以用于记忆障碍,但与健康人相比,O2Hb显著增加,而那些痴呆显著降低(39]。大脑被激活时,神经与血管的耦合反应诱导在动物实验中证实了(40]。建议观察神经和血管的变化响应的老年人在GBIT理解不同的老年人的认知功能。
虽然实验的实验设计最大限度地减少错误,仍有许多不可避免的研究的局限性,如以下。(1)由于COVID-19的影响,一些验收情况下在某些长期护理机构被迫取消。因此,本研究无法收集所有水平的认知障碍,确保GBIT是有效的在各种认知障碍的可预测性。尽管如此,本研究采用多元逐步回归和二元逻辑回归为认知功能确保GBIT的可预测性和损伤的风险。因此,这项研究可能不会扩展到不同的分层损伤类别的认知功能障碍的风险。(2)一些老年人很老了,而且可能有主观认知实验中的错误决策。在这项研究中,患者的问卷调查是由一个护士,证实了另一个护士。为确保实验数据的质量,GBIT采用三位研究者的方法在一个主题和收集实验数据在一个相对严格的方式。尽管这项研究被设计来防止实验错误,可能仍有一些研究的局限性。
我们的研究证实,GBIT(包括反应、关注,协调,和内存),通过严肃游戏定义和设计,是一种更可靠的评估工具对老年人的认知功能。虽然本研究的样本数量小,多元回归模型预测老年人的认知功能 。逻辑回归预测老年人认知功能障碍的敏感度达到84.00%,特异性达到92.30%。本研究验证GBIT的可行的认知功能的初步筛选的工具。建议GBIT的临床应用如下。(1)长期护理中心或社区服务基地应该允许老年人执行GBIT作为常规活动,了解老年人的认知功能的变化。(2)医学研究人员应该继续探索GBIT是否可以收集临床研究数据的工具诊断痴呆。
数据可用性
所有生成的数据或分析在研究过程中都包含在发表的这篇文章。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项研究支持和参与国立阳明大学医院(rd - 2020 - 009)。我们感谢研究助理,Chiu-Min许;Wei-Ting,陈;和Ying-Ju,赖。