배경
치매 환자를 정확하게 식별하는 것은 공공 및 전문가의 관심사입니다. 치매는 종종 질병이 끝날 때까지 진단되지 않으며, 이는 적절한 건강 및 사회적 지원에 대한 적시 접근을 제한할 수 있습니다. 증상이 문제가 되거나 눈에 띄기 전에 치매를 조기에 발견하는 검사에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 사람을 검사한 다음 시간이 지남에 따라 치매에 걸렸는지 여부를 확인하기 위해 재평가하는 것입니다.
이 문헌고찰은 IQCODE(노인의 인지 저하에 대한 정보 제공자 설문지)라고 하는 치매에 대한 설문 기반 평가의 정확성에 초점을 맞췄습니다. 초기 IQCODE 점수가 첫 IQCODE 평가 후 몇 달 또는 몇 년 후에 치매에 걸릴 사람들을 식별할 수 있는지 여부를 설명했습니다.
출판된 연구 연구의 전자 데이터베이스를 검색하여 IQCODE와 이후 치매 진단을 살펴본 모든 연구를 찾았습니다. 2016년 1월을 포함하여 과학 데이터베이스에서 사용 가능한 첫 번째 논문부터 검색했습니다.
연구 특성
3가지 관련 연구를 찾았으며 모두 특정 병원 환경에서 수행되었습니다. 2건의 논문은 급성 뇌졸중 환자만을 포함했고 다른 논문은 고관절 골절을 겪은 환자를 포함했습니다. 그 논문들은 다른 많은 면에서 달랐기 때문에 그들의 결합된 결과의 요약을 추정할 수 없었습니다. 일반적으로 '양성' IQCODE는 치매로 발전할 환자(좋은 민감도)를 선택했지만 치매가 발병하지 않은 환자(낮은 특이도)를 잘못 분류했습니다. 검토한 연구를 기반으로 현재 관행에 대한 권장 사항을 제시할 수 없습니다.
근거의 질
포함된 연구는 시간이 지남에 따라 치매 위험이 있는 사람들을 추적하는 연구의 몇 가지 도전 과제를 보여주었습니다. 모든 연구에 포함된 참가자 중 연구 시작 시점에 치매가 없었고 새로운 사례만 확인되었다는 확실한 방법이 있었던 것은 아닙니다. 유사하게, 연구 시작 시 포함된 많은 참가자들은 사망 또는 기타 질병으로 인해 재평가를 받을 수 없었습니다.
이 문헌고찰은 영국의 연구 센터(Glasgow, Leicester, Oxford)에 기반을 둔 팀에 의해 수행되었습니다. 이 연구와 관련된 외부 자금 지원을 받지 않았으며 연구 데이터 평가에 영향을 미쳤을 수 있는 이해 상충도 없습니다.
포함된 연구는 이질적이고 전문적인 환경에서 모집되었으며 잠재적인 비뚤림이 있었습니다. 확인된 연구에서는 임상 실습에서 향후 치매 진단을 위한 IQCODE 사용에 대한 구체적인 권장 사항을 제시할 수 없었습니다. 포함된 연구는 만연한 치매 평가, 시간 경과에 따른 후속 조치 손실, 테스트 미완료와 관련된 문제와 함께 지연된 검증 치매 연구의 어려움을 강조하여 연구를 잠재적으로 제한했습니다. 향후 연구에서는 이러한 문제를 인식하고 이를 처리하기 위한 명시적인 프로토콜이 있어야 합니다.
노인의 인지 저하에 대한 정보 제공자 설문지(IQCODE)는 치매 가능성을 평가하는 데 사용되는 정보 제공자 응답을 기반으로 하는 구조화된 인터뷰입니다. IQCODE는 인지 감퇴의 후향적 또는 동시적 평가에 사용되었습니다. 향후 치매 발병 위험을 식별할 수 있는 검사에 상당한 관심이 있습니다. 치매의 전향적 발달을 위해 치매가 없는 인구를 평가하는 것은 치매 바이오마커 연구에서 자주 사용되는 접근 방식입니다. 이론적으로 IQCODE와 같은 설문 기반 평가는 나중에(지연된) 평가에서 진단되는 치매를 평가하는 유사한 방식으로 사용될 수 있습니다.
다양한 의료 환경에서 치매의 조기 발견을 위한 정보 제공자 기반 설문지 IQCODE의 정확성을 결정합니다.
2016년 1월 16일에 다음 출처를 검색했습니다. ALOIS(Cochrane Dementia and Cognitive Improvement Group), MEDLINE Ovid SP, Embase Ovid SP, PsycINFO Ovid SP, Thomson Reuters Web of Science의 BIOSIS Previews, Thomson Reuters Web of Science의 Web of Science Core Collection(Conference Proceedings Citation Index 포함), CINAHL EBSCOhost 및 LILACS BIREME. 또한 진단 테스트 정확도와 관련된 출처를 검색했습니다. MEDION(마스트리히트 및 루벤 대학교); DARE(코크란 라이브러리의 효과 검토 초록 데이터베이스); HTA 데이터베이스(건강 기술 평가 데이터베이스, Cochrane 라이브러리) 및 ARIF(버밍엄 대학교). 포함된 연구 및 문헌고찰의 참조 목록을 확인하고 PubMed의 포함된 연구 검색을 사용하여 관련 기사를 추적하고 치매 진단을 위한 IQCODE 작업을 수행하는 연구 그룹에 연락하여 추가 연구를 검색했습니다. 민감한 검색 전략을 개발했습니다. 검색어는 병렬로 실행되는 여러 가지 접근 방식을 사용하여 핵심 개념을 다루도록 설계되었으며 인지 테스트, 인지 선별 및 치매와 관련된 용어를 포함했습니다. MeSH 용어(MEDLINE)와 같은 표준화된 데이터베이스 주제 제목과 다른 데이터베이스의 기타 표준화된 제목(제어 어휘)을 적절하게 사용했습니다.
기준선에서 치매가 없는 인구를 포함하는 연구를 선택했으며, 이들은 IQCODE로 평가되었고 이후 시간 경과에 따른 치매 발달에 대해 평가되었습니다. 이는 검사 당시 개인이 비정상적인 IQCODE 점수(연구 저자가 정의함)를 초래할 만큼 인지 문제가 있었지만 아직 치매 진단 기준에는 부합하지 않는다는 의미입니다.
전자 데이터베이스 검색에 의해 생성된 모든 제목을 선별하고 잠재적으로 관련이 있는 모든 연구의 초록을 검토했습니다. 두 명의 평가자가 독립적으로 전체 논문의 적격성을 확인하고 데이터를 추출했습니다. QUADAS-2 도구를 사용하여 품질 평가(비뚤림 위험 및 적용 가능성)를 결정하고 STARDdem 도구를 사용하여 품질을 보고했습니다.
IQCODE를 설명하는 85개의 논문 중에서 626명의 개인 데이터를 나타내는 3개의 논문을 포함했습니다 이 중 22%(N = 135/626)는 치매가 만연하여 제외되었습니다. 상당한 소모가 있었습니다. 연구 모집단의 47%(N = 295)는 첫 번째 추적(3~6개월)에서 참조 표준 평가를 받았고 28%(N = 174)는 최종 추적(1~3년)에서 참조 표준 평가를 받았습니다. 치매의 유병률은 첫 번째 추적에서 12%에서 26%, 마지막 추적에서 16%에서 35% 사이였습니다.
세 연구는 결합하기에는 너무 이질적인 것으로 간주되어 관심 요약 추정치를 설명하기 위해 메타 분석을 수행하지 않았습니다. 포함된 환자는 뇌졸중 후(2편) 및 고관절 골절(1편)이었습니다. IQCODE는 향후 치매 진단의 위험이 있는 사람들을 예측하기 위해 3개의 양성 임계값(3.0 이상, 3.12 이상, 3.3 이상)에서 사용되었습니다. 컷오프 3.0을 사용하여 IQCODE는 뇌졸중 1년 후 민감도가 0.75(95%CI 0.51~0.91)이고 특이도가 0.46(95%CI 0.34~0.59)이었습니다. 컷오프 3.12를 적용한 IQCODE는 고관절 골절 6개월 후 임상적 치매 진단에 대한 민감도 0.80(95%CI 0.44~0.97), 특이도 0.53(95C%CI 0.41~0.65)을 나타냈습니다 컷오프 3.3을 적용한 IQCODE는 뇌졸중 1년 후 임상적 치매 진단에 대한 민감도 0.84(95%CI 0.68~0.94)와 특이도 0.87(95%CI 0.76~0.94)을 보였다.
일반적으로 IQCODE는 치매에 걸릴 사람들을 식별하는 데 민감했지만 특이성은 없었습니다. 기준선에서 유행하는 치매를 배제하는 방법과 치매의 발달을 평가하는 방법 모두 다양했으며 비뚤림을 도입할 가능성이 있었습니다.
위 내용은 코크란연합 한국지부에서 번역하였습니다.