डेटा-संचालित संज्ञानात्मक फेनोटाइप पर पार्किंसंस रोग-हल्के संज्ञानात्मक हानि के लिए बीमांकिक मानदंड का मानचित्रण भाग 3

3.2. पीडी-एमसीआई और उपप्रकारों की व्यापकता

−1 एसडी कटऑफ का उपयोग करते समय पीडी-एमसीआई की व्यापकता 40.1% (एन=198) थी, −1.5 कटऑफ का उपयोग करते समय 21.5%(एन=105) और 9.1% (एन {{12) थी }}) -2 एसडी कटऑफ का उपयोग करते समय।

रुग्णता और स्मृति के बीच बहुत गहरा संबंध है। अध्ययनों से पता चला है कि अच्छे स्वास्थ्य को बनाए रखने से स्मृति और संज्ञानात्मक क्षमता में काफी सुधार हो सकता है, जबकि बीमारी से स्मृति हानि हो सकती है।

कुछ सामान्य स्वास्थ्य समस्याएं, जैसे उच्च रक्तचाप, मधुमेह, उच्च कोलेस्ट्रॉल, मोटापा आदि, स्मृति हानि से जुड़ी हैं। ये समस्याएं मस्तिष्क में रक्त के प्रवाह को प्रभावित कर सकती हैं, जिससे न्यूरोनल क्षति और मस्तिष्क कोशिका मृत्यु जैसी समस्याएं पैदा हो सकती हैं। इसके अलावा, कुछ मनोवैज्ञानिक समस्याएं, जैसे अवसाद, चिंता आदि भी स्मृति हानि का कारण बन सकती हैं।

हालाँकि, एक सक्रिय जीवनशैली और स्वस्थ आदतें बीमारी की संभावना को कम कर सकती हैं और याददाश्त में काफी हद तक सुधार कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, आहार के संदर्भ में, हम स्वस्थ भोजन की आदतें चुन सकते हैं, फल सब्जियों और साबुत अनाज का सेवन बढ़ा सकते हैं, और उच्च चीनी, उच्च वसा और उच्च नमक वाले खाद्य पदार्थों को कम कर सकते हैं। इसके अलावा, मध्यम व्यायाम से भी बड़े स्वास्थ्य लाभ हो सकते हैं और हृदय स्वास्थ्य और संज्ञानात्मक क्षमता में सुधार करने में मदद मिल सकती है। अच्छी नींद की गुणवत्ता बनाए रखने से मस्तिष्क की मरम्मत और स्मृति भंडारण को भी बढ़ावा मिल सकता है।

इसके अलावा, अच्छा सामाजिक जीवन बनाए रखने, मस्तिष्क को प्रशिक्षित करने और तनाव कम करने से भी याददाश्त और संज्ञानात्मक क्षमता में सुधार देखा गया है। संक्षेप में, अपनी जीवनशैली को समायोजित करके और स्वस्थ आदतों को बनाए रखकर, हम अपनी याददाश्त और संज्ञानात्मक क्षमता में उल्लेखनीय सुधार कर सकते हैं और बीमारी के जोखिम को कम कर सकते हैं। इस तरह, हम जीवन का बेहतर आनंद ले सकते हैं, काम कर सकते हैं और अध्ययन कर सकते हैं। यह देखा जा सकता है कि हमें याददाश्त में सुधार करने की आवश्यकता है, और सिस्टैंच याददाश्त में काफी सुधार कर सकता है क्योंकि यह न्यूरोट्रांसमीटर के संतुलन को भी नियंत्रित कर सकता है, जैसे एसिटाइलकोलाइन और विकास कारकों के स्तर को बढ़ाना, जो स्मृति और सीखने के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं। इसके अलावा, सिस्टैंच रक्त प्रवाह में भी सुधार कर सकता है और ऑक्सीजन वितरण को बढ़ावा दे सकता है, जो यह सुनिश्चित कर सकता है कि मस्तिष्क को पर्याप्त पोषण और ऊर्जा प्राप्त हो, जिससे मस्तिष्क की जीवन शक्ति और सहनशक्ति में सुधार हो।

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बड़े प्रभाव आकार (χ2(2)=563.10, p < 0.001, के साथ कटऑफ मानदंड के आधार पर पीडी-एमसीआई वर्गीकृत मामलों के अनुपात के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर था। η2=0.66) और अपेक्षित दिशा में अंतर (पी <0.001)।

सभी तीन कटऑफ में, अधिकांश पीडी-एमसीआई मामलों में एकल-डोमेन हानि (−1 एसडी:64.59%, −1.5 एसडी: 77.0%, −2 एसडी: 80.22%) थी (चित्र 1)। सिंगल-ईएफ सबसे आम पीडी-एमसीआई उपप्रकार था।

हालाँकि, मामलों का एक उल्लेखनीय हिस्सा गैर-ईएफ उपप्रकारों (−1 एसडी:19%, −1.5 एसडी: 19%, −2 एसडी: 26%) में गिर गया। इन अन्य उपप्रकारों में वर्गीकरण मुख्य रूप से स्मृति और भाषा की कमी से प्रेरित था।

पीडी-एमसीआई मामलों में, -1, -1.5, और -2 एसडी कटऑफ का उपयोग करते समय, क्रमशः 33%, 25% और 31% में मेमोरी की कमी थी, और 17%, 15% और 11% में भाषा की कमी थी।

3.3. क्लस्टर-व्युत्पन्न संज्ञानात्मक फेनोटाइप

के-मीन्स क्लस्टर विश्लेषण के परिणामों ने तीन समूहों के अस्तित्व का समर्थन किया। 10 पुनरावृत्तियों के बाद क्लस्टर सदस्यता स्थिर थी। कोई भी समूह अस्वीकार्य रूप से छोटा नहीं था।
क्लस्टर केंद्रों के दृश्य निरीक्षण (चित्र 2) से सभी डोमेन में औसत अनुभूति वाला एक समूह (एन=154), कम कार्यकारी कार्य वाला एक समूह (कम ईएफ) (एन=227), और एक समूह का पता चला। कार्यकारी कार्य और स्मृति हानि, साथ ही कम भाषा स्कोर (प्रमुख रूप से बिगड़ा हुआ ईएफ/मेमोरी) (एन {{3%))। पदानुक्रमित क्लस्टर विश्लेषण ने समूहन गुणांक में परिवर्तन के आधार पर दो या तीन समूहों के उपयोग का समर्थन किया।

दोनों क्लस्टरिंग विधियों द्वारा एक ही क्लस्टर को सौंपे गए मामलों के अनुपात की जांच करते समय, तीन-क्लस्टर समाधान में दो और चार-क्लस्टर समाधान (क्रमशः 78.34%, और 58.70%) के सापेक्ष उच्चतम सहमति (84.41%) थी, और संभावना सीमा से 25% अधिक।

मानक के रूप में के-साधनों का उपयोग करते हुए, संज्ञानात्मक औसत समूह के 89.61% (एन=138), निम्न ईएफ समूह के 83.36% (एन=189), और 79.67% (एन {{3%) पर सहमति थी। 9}}) प्रमुख रूप से विकलांग ईएफ/मेमोरी समूह का।

दोनों क्लस्टरिंग विधियों (χ2(4)=598.73, p < 0.001) का उपयोग करके समतुल्य समूह को सौंपे जाने की संभावना के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध था। इस प्रकार, तीन K-साधन क्लस्टर इष्टतम क्लस्टर समाधान के रूप में निर्धारित किया गया था और बाद के सभी विश्लेषणों में इसका उपयोग किया गया था।

तालिका 3 तीन संज्ञानात्मक समूहों के जनसांख्यिकीय, संज्ञानात्मक, मनोदशा और मोटर स्कोर को दर्शाती है। क्रुस्कल-वालिस एच परीक्षणों के परिणामों से संकेत मिलता है कि तीन क्लस्टर डीआरएस -2 कुल स्कोर और अपेक्षित दिशा में सभी संज्ञानात्मक समग्र स्कोर में काफी भिन्न हैं।

विशेष रूप से, संज्ञानात्मक औसत समूह के प्रतिभागियों ने निम्न ईएफ समूह के प्रतिभागियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया, जिन्होंने सभी संज्ञानात्मक सूचकांकों में प्रमुख रूप से प्रभावित ईएफ/मेमोरी समूह के प्रतिभागियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया।

जैसा कि तालिका 3 में दिखाया गया है, तीन समूह मोटर लक्षणों की गंभीरता, स्व-रिपोर्ट किए गए मूड लक्षणों और नस्लीय/जातीय वितरण के संबंध में भी भिन्न थे। अर्थात्, प्रमुख रूप से बाधित ईएफ/मेमोरी क्लस्टर में प्रतिभागियों में अन्य दोनों समूहों की तुलना में काफी अधिक मोटर लक्षण (यूपीडीआरएस भाग III स्कोर), अधिक उदासीनता (एएस), और अधिक विशेषता चिंता (एसटीएआई: विशेषता) और अधिक अवसादग्रस्तता लक्षण (बीडीआई-द्वितीय) थे। संज्ञानात्मक औसत क्लस्टर की तुलना में।

कम ईएफ और प्रमुख रूप से कमजोर ईएफ/मेमोरी समूहों में संज्ञानात्मक रूप से औसत क्लस्टर की तुलना में काफी अधिक राज्य चिंता (एसटीएआई: राज्य) थी। इसके अलावा, समूहों में श्वेत-गैर-हिस्पैनिक प्रतिभागियों के अनुपात के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर था, जिनमें कम प्रतिनिधित्व था। अन्य दोनों समूहों के सापेक्ष संज्ञानात्मक रूप से औसत क्लस्टर।

इसके विपरीत, अन्य जनसांख्यिकीय विशेषताओं (आयु, शिक्षा, लिंग), बीमारी की अवधि (निदान के बाद से वर्ष, लक्षण शुरू होने के बाद से वर्ष), या प्रत्येक मोटर उपप्रकार वाले प्रतिभागियों के अनुपात में समूहों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था। कुल मिलाकर, प्रमुख रूप से प्रभावित ईएफ/मेमोरी क्लस्टर में अन्य दो समूहों की तुलना में काफी खराब मूड, प्रेरणा और मोटर लक्षण थे, लेकिन इन अंतरों का प्रभाव छोटा था।

अनुवर्ती कार्रवाई के रूप में, हमने संज्ञानात्मक मिश्रण और मनोदशा/प्रेरणा उपायों के बीच पियर्सन सहसंबंध विश्लेषण किया (विश्लेषण के लिए तालिका ए2 देखें)। कुल मिलाकर, परिणाम बेहतर मूड लक्षणों और सभी क्षेत्रों में खराब संज्ञानात्मक प्रदर्शन के बीच असाधारण रूप से छोटे लेकिन सुसंगत संबंध का सुझाव देते रहे।

इसके अतिरिक्त, हमने यह निर्धारित करने के लिए भाषा डोमेन के भीतर खोजपूर्ण विश्लेषण किया कि क्या दो उपायों में से एक ने प्रमुख रूप से प्रभावित ईएफ/मेमोरी क्लस्टर के भीतर देखे गए कम भाषा प्रदर्शन को प्रेरित किया है। हमने पाया कि शब्दार्थ प्रवाह प्रदर्शन टकराव नामकरण की तुलना में काफी कम था (तालिका ए 3 देखें)।

3.4. संज्ञानात्मक फेनोटाइप और पीडी-एमसीआई वर्गीकरण के बीच संबंध

तालिका 4 तीन पीडी-एमसीआई हानि कटऑफ का उपयोग करके प्रत्येक क्लस्टर के भीतर पीडी-एमसीआई मामलों के वितरण को दर्शाती है। स्वतंत्रता के पियर्सन ची-स्क्वायर परीक्षणों से पता चला कि पीडी-एमसीआई वर्गीकरण और क्लस्टर सदस्यता बड़े प्रभाव आकार (तालिका 4) के साथ एक दूसरे से महत्वपूर्ण रूप से संबंधित थे।

तीनों कटऑफ में, संज्ञानात्मक औसत क्लस्टर में बहुत कम पीडी-एमसीआई मामले थे। -1 एसडी कटऑफ का उपयोग करते हुए, निम्न ईएफ और प्रमुख रूप से प्रभावित ईएफ/मेमोरी क्लस्टर में पीडी-एमसीआई मामलों के समान हिस्से शामिल थे।

−1.5 एसडी कटऑफ का उपयोग करते हुए, पीडी-एमसीआई के लगभग तीन-चौथाई मामले प्रमुख रूप से प्रभावित ईएफ/मेमोरी क्लस्टर में गिर गए, जबकि लगभग एक चौथाई कम ईएफ क्लस्टर में गिर गए।

अंत में, -2 एसडी कटऑफ का उपयोग करते हुए, लगभग सभी पीडी-एमसीआई मामले प्रमुख रूप से प्रभावित ईएफ/मेमोरी क्लस्टर में आ गए। इस प्रकार, हानि कटऑफ जितनी अधिक कठोर होगी, पीडी-एमसीआई वर्गीकृत मामलों के बड़े हिस्से को शामिल करने के लिए प्रमुख रूप से क्षतिग्रस्त ईएफ/मेमोरी क्लस्टर उतना ही अधिक संवेदनशील होगा।

बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषण ने जांच की कि क्लस्टर सदस्यता ने पीडी-एमसीआई वर्गीकरण की कितनी अच्छी भविष्यवाणी की है। प्रत्येक हानि कटऑफ में महत्वपूर्ण सर्वग्राही परीक्षण थे (−1 SD: 8}}.43, नागेलकेरके आर2=0.58; −1.5 एसडी: 2=0.52; −2 एसडीः .

सभी मॉडलों में बड़े प्रभाव वाले आकार थे, जो पीडी-एमसीआई वर्गीकरण में 50-58% भिन्नता के बीच बताते हैं, और क्लस्टर सदस्यता सभी तीन हानि कटऑफ मॉडल में एक महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता थी।

−1 एसडी कटऑफ का उपयोग करते हुए, संज्ञानात्मक रूप से औसत क्लस्टर में उन लोगों के पास पीडी-एमसीआई के रूप में वर्गीकृत होने की संभावना 1 {5}} 00 × कम थी, जो प्रमुख रूप से कमजोर ईएफ/मेमोरी क्लस्टर के सापेक्ष थी, जबकि कम ईएफ क्लस्टर में 16.95 × थी कम संभावनाएँ (p's <0.001; संज्ञानात्मक रूप से औसत क्लस्टर का 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल (CI): 200-सही मॉडल फिट; कम EF का 95% CI:8.29–35.71)।

इस मॉडल ने खराब संवेदनशीलता वाले 79.1% पीडी-एमसीआई मामलों को सही ढंग से वर्गीकृत किया (क्योंकि पीडी-एमसीआई के लगभग आधे मामलों को मॉडल द्वारा इस तरह वर्गीकृत किया गया था) और उत्कृष्ट विशिष्टता (क्योंकि लगभग सभी संज्ञानात्मक औसत क्लस्टर प्रतिभागियों को मॉडल द्वारा संज्ञानात्मक रूप से सामान्य के रूप में सही ढंग से वर्गीकृत किया गया था) ;तालिका 5).

−1.5 एसडी कटऑफ का उपयोग करते हुए, संज्ञानात्मक रूप से औसत क्लस्टर में उन लोगों के लिए पीडी-एमसीआई के रूप में वर्गीकृत होने की संभावना 333.33× कम थी, जो प्रमुख रूप से कमजोर ईएफ/मेमोरी क्लस्टर के सापेक्ष थी, जबकि कम ईएफ क्लस्टर में 18.87× कम संभावना थी (पी < 0.001; संज्ञानात्मक औसत 95% सीआई: 47।

इस मॉडल ने −1 एसडी मानदंड मॉडल की तुलना में अधिक संवेदनशीलता और थोड़ी कम (लेकिन अभी भी उत्कृष्ट) विशिष्टता के साथ पीडी-एमसीआई के 87.9% मामलों को सही ढंग से वर्गीकृत किया है। अंत में, -2 एसडी कटऑफ का उपयोग करते हुए, निम्न ईएफ क्लस्टर में प्रमुख रूप से कमजोर ईएफ/मेमोरी क्लस्टर के सापेक्ष पीडी-एमसीआई के रूप में वर्गीकृत होने की संभावना 71.43 गुना कम थी, जबकि संज्ञानात्मक औसत क्लस्टर में किसी भी मामले को पीडी-एमसीआई के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया था। (निम्न ईएफ पी < {{9%).001,95% सीआई: 16.39-333.33)।

इस अंतिम मॉडल ने 90.9% पीडी-एमसीआई मामलों को सही ढंग से वर्गीकृत किया, लेकिन मॉडल ने भविष्यवाणी की कि सभी मामले संज्ञानात्मक रूप से सामान्य थे, जिससे शून्य संवेदनशीलता और पूर्ण विशिष्टता उत्पन्न हुई।

वास्तविक पीडीएमसीआई वर्गीकरण की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल की अनुमानित पीडी-एमसीआई समूह सदस्यता का उपयोग करते समय, सभी तीन मॉडल महत्वपूर्ण, स्वीकार्य सी आंकड़े उत्पन्न करते हैं (7 से ऊपर 0%, पी के < 0। 15}}1;तालिका 5). −1.5 एसडी कटऑफ का उपयोग करने वाले मॉडल में उच्चतम संयुक्त रूप से अधिकतम संवेदनशीलता और विशिष्टता थी (−1 एसडी यूडेन इंडेक्स (वाईआई): 0.50; −1.5 एसडी वाईआई: 0.66;−2 एसडी वाईआई: 0)।

तालिका 5 पीडी-एमसीआई आधार दर अनुमानों की सीमा पर आधारित सकारात्मक और नकारात्मक पूर्वानुमानित मान प्रस्तुत करती है। प्रत्येक कटऑफ के लिए नमूने की व्यापकता दरों का उपयोग करते हुए, -1 एसडी कटऑफ इस संभावना को अधिकतम करता है कि मॉडल द्वारा पीडी-एमसीआई के रूप में वर्गीकृत लोग वास्तव में इस बीमांकिक निदान को पूरा करते हैं जबकि -1.5 एसडी कटऑफ इस संभावना को अधिकतम करता है कि संज्ञानात्मक रूप से सामान्य के रूप में वर्गीकृत लोग वास्तव में संज्ञानात्मक रूप से बरकरार हैं।

चूंकि पीडी-एमसीआई की वास्तविक आधार दर अज्ञात है, इसलिए अनुमानित प्रसार दर की सीमा के निम्न, मध्य बिंदु और उच्च अंत का उपयोग सकारात्मक और नकारात्मक पूर्वानुमानित मूल्यों की गणना के लिए भी किया गया था [25,26]।

कम पीडी-एमसीआई प्रचलन दर (उदाहरण के लिए, 25%) वाली सेटिंग्स में, -1 एसडी का उपयोग संयुक्त रूप से सही वर्गीकरण की संभावना को अधिकतम करेगा, लेकिन हानि की अधिक संभावना वाली आबादी वाली सेटिंग्स में (उदाहरण के लिए, 45%), तो -1.5 एसडी होगा ऐसा करो।

चूँकि हमारे सभी मरीज़ एक विशेष क्लिनिक में देखे गए थे, हमारे नमूने में पीडी-एमसीआई की व्यापकता संभवतः पहले अनुमानित व्यापकता दर के इस मध्य बिंदु के करीब है।

सभी को एक साथ लेने पर, -1.5 एसडी कटऑफ का उपयोग करने से क्लस्टर सदस्यता में उच्च मॉडल-आधारित वर्गीकरण सटीकता, सबसे बड़ी वाईआई और संयुक्त रूप से अधिकतम पीपीवी/एनपीवी (हमारे नमूने की नैदानिक ​​​​सेटिंग के आधार पर) प्राप्त हुई।

For more information:1950477648nn@gmail.com