주요 결과
• 미래의 치매를 예측하기 위해 중년의 사람들에게 사용되는 14가지 도구를 발견했다.
• 7건의 연구가 심혈관 위험 요인, 노화 및 치매(CAIDE)라는 예측 도구를 테스트했다.
• 이러한 도구를 사용하여 나중에 치매를 예측하는 이점은 연구에서 높은 수준의 근거를 거의 제공하지 않았기 때문에 불분명하다.
치매란?
치매는 일반적으로 노인에게 영향을 미치고 기억력, 문제 해결 또는 일상 활동 수행에 점진적인 문제를 일으키는 뇌 상태를 말한다. 고혈압, 과도한 알코올 섭취, 흡연, 우울증, 낮은 운동 수준 또는 열악한 식습관과 같은 특정 건강 상태 또는 행동을 중년에 가진 사람들은 나중에 치매에 걸릴 가능성이 더 높다. 생활 방식의 변화와 같은 조치로 이를 줄일 수 있기 때문에 이러한 건강 상태나 행동을 치매에 대한 '수정 가능한 위험 요소'로 분류한다.
예측 도구란 무엇인가?
예측 도구를 개발하기 위해 연구원들은 그러한 위험 요인을 가진 사람들 중 몇 명이 치매에 걸리는지 수년에 걸쳐 한 그룹의 사람들을 관찰한다. 이 도구는 중년의 위험 요소 유무에 따라 나중에 치매에 걸릴 확률이 높은 사람에게 더 높은 위험 점수를 할당한다.
미래의 치매를 예측하기 위해 위험 요소를 평가하는 도구를 사용하는 이유는 무엇인가?
현재 전 세계적으로 약 5천만 명이 치매를 앓고 있으며 적절한 예방 조치가 없다면 그 숫자는 2050년까지 3배로 증가할 것으로 예상된다. 중년에 위험 요소를 제어하면 향후 치매 발병을 방지하거나 지연시키거나 치매의 중증도를 줄일 수 있다. 예방 도구는 위험 요소를 조절하기 위한 라이프스타일 수정 프로그램에 가장 적합한 사람을 선택하는 데 도움이 된다.
무엇을 확인하고 싶었는가?
중년 성인(45~65세)이 사용할 수 있는 도구가 무엇인지, 그리고 나중에(초기 평가 후 최소 5년) 치매를 얼마나 잘 예측하는지 알아보고 싶었다. 치매 발병과 관련이 있는 것으로 널리 받아들여지는 위험 요소를 포함하는 도구를 찾았다.
무엇을 했는가?
나중에 치매 위험이 높은 사람을 식별하기 위해 중년 성인에게 사용되는 도구를 평가한 연구를 검색했다. 이러한 도구가 정확도 값을 기반으로 미래의 치매를 얼마나 잘 예측하는지 조사했다. 정확도 값이 권장 기준인 0.75 이상이면 향후 치매를 예측하는 도구가 정확하다고 말할 수 있다. 또한 한 그룹의 사람들(원래 개발 연구에서)에서 개발된 도구가 다른 그룹의 사람들(검증 연구에서)에서 치매를 정확하게 예측할 수 있다는 것을 확립하는 것도 중요하다. 그래야만 일상적인 의료 관행에 적용될 수 있다. 연구 결과를 비교하고 요약했다.
무엇을 찾았는가?
치매 예측을 위한 14가지 도구를 설명하는 20건의 연구를 찾았다. 이 도구에는 치매에 대한 2개에서 11개의 수정 가능한 위험 요소가 포함되었다. 2개 이상의 연구에 포함된 도구 중 7개가 검증된 것으로 간주되었다. 7건의 연구에서 심혈관 위험 요인, 노화 및 치매(CAIDE)라는 도구를 사용했다. CAIDE 도구에는 미래의 치매를 예측하기 위해 사람의 혈압, 체중과 키, 콜레스테롤 수치, 운동 빈도에 대한 현재 측정치가 포함되었다. 연구 전반에 걸쳐 결합된 정확도 값은 0.71로 CAIDE를 미래의 치매를 예측하기 위한 신뢰할 수 있는 도구로 간주하기에 충분히 높지 않았다.
근거의 한계는 무엇인가?
도구의 절반(7개)이 단일 연구에서 사용되었으므로 향후 치매를 얼마나 잘 예측했는지 측정할 수 없었다. 대부분의 연구는 정확도 값을 평가하기에는 너무 적은 정보를 제공했다.
이 근거는 얼마나 최신인가?
근거는 2022년 6월까지 검색했다.
후속 치매를 예측하기 위해 중년 성인에게 사용되는 14개의 고유한 다중 영역 예후 모델을 확인했다. 당뇨병, 고혈압, 비만 및 흡연은 모델에서 예측 변수로 사용되는 가장 일반적인 수정 가능한 위험 요소였다. 한 모델(CAIDE)에 대한 C-통계의 메타 분석을 수행했지만 요약 값을 신뢰할 수 없었다. 데이터 부족으로 인해 CAIDE의 교정 조치를 메타 분석할 수 없었다. 이 고찰은 중년 성인의 향후 치매 위험을 예측하기 위한 다중 영역 예후 모델의 강력한 외부 검증의 필요성을 강조한다.
세계적인 건강 우선 순위인 치매는 현재 치료법이 없다. 현재 전 세계적으로 약 5천만 명이 치매를 앓고 있으며 이 숫자는 2050년까지 3배가 될 것으로 예상된다. 일부 건강 상태 및 생활 습관은 치매의 위험을 높이거나 낮출 수 있으며 '예측자'로 알려져 있다. . 예후 모델은 이러한 예측 변수를 결합하여 미래의 치매 위험을 측정한다. 미래의 치매를 정확하게 예측할 수 있는 모델은 임상의가 중년의 고위험 성인을 선택하고 목표 위험 감소를 구현하는 데 도움이 될 것이다.
주요 목표는 치매 또는 인지 장애를 예측하기 위해 중년 성인(45~65세)에서 사용되는 다중 영역 예후 모델을 식별하는 것이었다. 적격한 다중 영역 예후 모델에는 2020년 Lancet Commission 보고서 및 2019년 세계보건기구(WHO) 보고서에서 확인된 수정 가능한 치매 예측 변수 중 2개 이상이 포함되었다(교육 부족, 청력 상실, 외상성 뇌 손상, 고혈압, 과도한 알코올 섭취, 비만 , 흡연, 우울증, 사회적 고립, 신체 활동 부족, 당뇨병, 대기 오염, 열악한 식습관, 인지 활동 부족). 2차 목표는 예후 모델을 요약하고, 개발 및 검증 연구에서 보고된 대로 예측 정확도(변별 및 보정)를 평가하고, 미래에 더 높은 위험에 처한 사람들의 관리를 위해 치매 예후 모델을 사용하는 의미를 확인하는 것이었다.
2022년 6월 6일까지 MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL 및 ISI Web of Science Core Collection을 검색했다. Web of Science 플랫폼을 사용하여 포함된 연구의 전후 인용 추적을 수행했다.
다중 영역 예후 모델의 개발 및 검증 연구를 포함했다. 최소 적격 후속 조치는 5년이었다. 1차 결과는 검증된 진단 기준에 따른 치매의 사건 임상 진단이었고, 2차 결과는 다른 방법으로 결정된 치매 또는 인지 장애였다.
2명의 검토 저자가 독립적으로 참고문헌을 선별하고, 예측 모델링 연구(CHARMS)의 체계적 검토를 위한 CHecklist for critical Appraisal 및 데이터 추출을 기반으로 한 템플릿과 데이터를 추출을 사용하고, PROBAST(Prediction Model Risk Of Bias Assessment Tool)를 사용하여 비뚤림 위험과 포함된 연구의 적용 가능성을 평가했다. 적어도 3개의 비교 가능한 연구에서 외부적으로 검증된 모델의 C-통계량을 합성했다.
20개의 적격 연구를 확인했다. 8개는 개발 연구였고 12개는 검증 연구였다. 14개의 고유한 예후 모델이 있었다: 검증 연구를 포함하는 7개 모델과 발달 전용 연구를 포함하는 7개 모델이었다. 모델에는 9개의 예측 변수(범위 6~34)의 중앙값이 포함되었다. 수정 가능한 예측 변수의 중앙값은 5개(범위 2~11)이다. 외부적으로 검증된 모델에서 가장 일반적으로 수정 가능한 예측 변수는 당뇨병, 고혈압, 흡연, 신체 활동 및 비만이었다. 개발 전용 모델에서 가장 일반적인 수정 가능한 예측 변수는 비만, 당뇨병, 고혈압 및 흡연이었다. 어떤 모델도 청력 손실이나 대기 오염을 예측 변수로 포함하지 않았다. PROBAST 평가에 따르면 19건의 연구는 주로 부적절한 분석 방법, 특히 보고된 교정 측정의 부족으로 인해 비뚤림 위험이 높았다. 12개 연구에 대한 적용 가능성 우려는 낮았는데, 그 이유는 연구의 모집단, 예측 변수 및 결과가 이 검토에서 관심 있는 것과 일치했기 때문이다. 9건의 연구에서 적용 가능성에 대한 우려가 높았는데, 이는 기준 인지 선별 검사가 부족하거나 45~65세 범위 내의 연령대를 제외했기 때문이다.
CAIDE(Cardiovascular Risk Factors, Ageing, and Dementia)라는 단 하나의 모델만이 여러 연구에서 외부적으로 검증되어 메타 분석이 가능했다. CAIDE 모델에는 연령, 교육, 성별, 수축기 혈압, 체질량 지수(BMI), 총 콜레스테롤, 신체 활동 및 APOEƐ4 상태 등 8개의 예측 변수(수정 가능한 예측 변수 4개)가 포함되었다. 전반적으로 CAIDE의 예측 정확도에 대한 신뢰도는 매우 낮았다. 근거의 확실성을 하향 조정한 주된 이유는 모든 연구에서 높은 비뚤림 위험, 적용 가능성에 대한 높은 우려, 겹치지 않는 신뢰 구간(CI) 및 높은 이질성이었다.
요약 C-통계량은 인지 점수를 기반으로 한 치매의 사고 임상 진단에 대해 0.71(95% CI 0.66 ~ 0.76, 3개 연구, 매우 낮은 근거 확실성), 치매 또는 인지 장애의 경우 0.67(95% CI 0.61 ~ 0.73, 3개 연구, 매우 낮은 근거 확실성)이었다. 교정 조치의 메타 분석은 이러한 데이터를 제공한 연구가 거의 없었기 때문에 불가능했다.
위 내용은 코크란 한국지부에서 번역하였다.