จำนวนผู้ที่มีภาวะสมองเสื่อมและปัญหาด้านความรู้ความเข้าใจอื่นๆ เพิ่มขึ้นทั่วโลก แนะนำให้วินิจฉัยโรคสมองเสื่อมตั้งแต่เนิ่นๆ แต่ไม่มีข้อสรุปใด ๆ เกี่ยวกับแนวทางที่ดีที่สุดหรือผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านความจำควรประเมินผู้ป่วยอย่างไร กลยุทธ์ที่เป็นไปได้คือการสัมภาษณ์เพื่อนหรือครอบครัวของผู้ป่วยเพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงในความจำหรือทักษะการคิดอื่นๆ วิธีการสัมภาษณ์ทางอ้อมนี้มีหลายวิธี และวิธีที่นิยมใช้กันมากที่สุดคือ Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE) เราสืบค้นฐานข้อมูลที่แตกต่างกันของงานวิจัยที่ตีพิมพ์สำหรับเอกสารทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องของ IQCODE เพื่อเลือกผู้ที่มีภาวะสมองเสื่อม เราพบ 11 การศึกษา ที่ทดสอบความแม่นยำในการวินิจฉัยของ IQCODE ในบุคคลที่อาศัยอยู่ในชุมชน เราสามารถรวมสิ่งที่ค้นพบเพื่อสรุปผลได้ เราเปรียบเทียบแบบสอบถาม IQCODE 2 รูปแบบ และพบว่าแบบสั้นที่มีคำถามน้อยกว่านั้นแม่นยำพอๆ กับแบบสอบถามต้นฉบับที่ยาวกว่า ความแม่นยำโดยรวมของ IQCODE นั้นดีพอสมควรแม้ว่าจะไม่สมบูรณ์แบบก็ตาม หากมีการใช้ IQCODE เพียงอย่างเดียวในการประเมินประชากรกลุ่มใหญ่ของผู้สูงอายุ ก็จะระบุว่ามีผู้ป่วยโรคสมองเสื่อมจำนวนมากที่ไม่มีโรคนี้และยังพลาดการวินิจฉัยในสัดส่วนที่มาก
ข้อมูลที่ตีพิมพ์แนะนำว่าหากใช้ IQCODE สำหรับผู้สูงอายุที่อาศัยอยู่ในชุมชน พบว่า IQCODE แบบ 16 ข้อ อาจดีกว่าแบบดั้งเดิมเนื่องจากมีภาระการทดสอบน้อยกว่าและไม่มีความแตกต่างที่ชัดเจนในความแม่นยำ แม้ว่าความแม่นยำในการทดสอบ IQCODE จะอยู่ในช่วงที่หลายคนมองว่า 'สมเหตุสมผล' ในบริบทของชุมชนหรือประชากร การใช้ IQCODE เพียงอย่างเดียวจะส่งผลให้เกิดการวินิจฉัยที่ผิดพลาดอย่างมากและการสร้างความมั่นใจที่ผิดพลาด ในการศึกษาที่รวบรวมมานั้น มีปัญหาเกี่ยวกับความแตกต่าง อคติที่อาจเกิดขึ้นหลายประการ และคุณภาพการรายงานที่ไม่เหมาะสม
มีเครื่องมือหลายอย่างสำหรับการประเมินเบื้องต้นของภาวะสมองเสื่อมที่อาจเกิดขึ้นได้โดยไม่มีฉันทามติเกี่ยวกับวิธีการประเมินที่เหมาะสมที่สุด เครื่องมือที่ใช้ทางอ้อมเพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงในการทำงานขององค์ความรู้เมื่อเวลาผ่านไปอาจมีประโยชน์โดยเฉพาะ การประเมินภาวะสมองเสื่อมของผู้ให้ข้อมูลที่ใช้บ่อยที่สุดคือ the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE)
การสังเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่เกี่ยวกับความถูกต้องของ IQCODE จะช่วยทำให้ทราบกลยุทธ์การประเมินสติปัญญาสำหรับการปฏิบัติทางคลินิก การวิจัยและนโยบาย
วัตถุประสงค์หลักของเราคือการประเมินความถูกต้องของแบบสอบถามตามข้อมูล IQCODE สำหรับการตรวจหาภาวะสมองเสื่อมภายในประชากรที่อยู่อาศัยในชุมชน
วัตถุประสงค์รองของเราคือเพื่ออธิบายผลของความแตกต่างในการประมาณการโดยสรุป เรามีความสนใจเป็นพิเศษใน 26 รายการแบบดั้งเดิมกับแบบย่อ 16 รายการ และภาษาที่ใช้ เราสำรวจผลของการเปลี่ยนแปลงเกณฑ์คะแนน IQCODE ที่ใช้ในการกำหนด 'ผลบวกของการทดสอบ'
เราสืบค้นแหล่งข้อมูลต่อไปนี้ในวันที่ 28 มกราคม 2013: ALOIS (Cochrane Dementia and Cognitive Improvement Group), MEDLINE (Ovid SP), EMBASE (Ovid SP), PsycINFO (Ovid SP), BIOSIS (Ovid SP), ISI Web of Science และ Conference Proceedings (ISI Web of Knowledge), LILAC (BIREME) นอกจากนี้เรายังค้นหาแหล่งข้อมูลเฉพาะสำหรับความแม่นยำในการทดสอบวินิจฉัย: MEDION (Universities of Maastrict and Leuven); DARE (York University); ARIF (Birmingham University) เราใช้คำค้นหาตามเงื่อนไข MeSH และศัพท์บังคับหรือศัพท์ควบคุมอื่นๆ
เราเลือกการศึกษาเหล่านั้นที่ดำเนินการในสถานบริการปฐมภูมิ ซึ่งรวมถึง (ไม่จำเป็นต้องเฉพาะ) IQCODE เพื่อประเมินว่ามีภาวะสมองเสื่อม และที่ได้ยืนยันการวินิจฉัยภาวะสมองเสื่อมด้วยการประเมินทางคลินิก ความตั้งใจของเราในการจำกัดการค้นหาไว้ที่ 'ชุมชน' คือการรวมการศึกษาที่ใกล้เคียงที่สุดกับการประเมินระดับประชากร ภายในเกณฑ์การรวมชุมชนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของเรา มีเอกสารที่เกี่ยวข้องซึ่งตรงตามคำจำกัดความของการอยู่อาศัยในชุมชนของเรา แต่เป็นตัวแทนของประชากรที่เลือก ตัวอย่างเช่น ผู้รอดชีวิตจากโรคหลอดเลือดสมอง เรารวมการศึกษาเหล่านี้แต่ทำ sensitivity analysis เพื่อประเมินผลของกลุ่มนี้ไม่ค่อยเป็นตัวแทนของประชากรเหล่านี้ต่อผลสรุป
เราคัดกรองชื่อเรื่องทั้งหมดที่ได้จากการสืบค้นฐานข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ และทบทวนบทคัดย่อของการศึกษาที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ผู้ประพันธ์การทบทวนวรรณกรรม 2 คนตรวจสอบเอกสารฉบับเต็มเพื่อดูความเหมาะสมและดึงข้อมูลอย่างอิสระต่อกัน สำหรับการประเมินคุณภาพ (ความเสี่ยงของการมีอคติและการบังคับใช้) เราใช้เครื่องมือ QUADAS 2 เรารวมข้อมูลความแม่นยำในการทดสอบบน IQCODE ที่ใช้ที่เกณฑ์การวินิจฉัยที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในกรณีที่ข้อมูลมีพอ เราทำ meta-analysis เพื่อคำนวณค่าสรุปของความไวและความจำเพาะและช่วงความเชื่อมั่น (CIs) 95% ที่สอดคล้องกัน เรากำหนดการวิเคราะห์ไว้ล่วงหน้าเพื่ออธิบายผลของรูปแบบ IQCODE (รูปแบบดั้งเดิมหรือแบบสั้น) และภาษาที่ใช้สำหรับ IQCODE
จากเอกสารอ้างอิง 16,144 ฉบับ, มี 71 ฉบับบรรยายความถูกต้องของการทดสอบ IQCODE เรารวมเอกสาร 10 ฉบับ (ชุดข้อมูลอิสระ 11 ชุด) ที่แสดงข้อมูลจาก 2644 ราย (n = 379 (14%) มีภาวะสมองเสื่อม) การใช้ค่าตัด IQCODE ที่ใช้กันทั่วไปในการปฏิบัติทางคลินิก (3.3, 3.4, 3.5, 3.6) ความไวและความจำเพาะของ IQCODE สำหรับการวินิจฉัยภาวะสมองเสื่อมในการศึกษาโดยทั่วไปสูงกว่า 75%
ใช้เกณฑ์ IQCODE ที่ 3.3 (หรือใกล้เคียงที่สุด) ความไวคือ 0.80 (95% CI 0.75 ถึง 0.85); ความจำเพาะคือ 0.84 (95% CI 0.78 ถึง 0.90); positive likelihood ratio คือ 5.2 (95% CI 3.7 ถึง 7.5) และ negative likelihood ratio 0.23 (95% CI 0.19 ถึง 0.29)
การวิเคราะห์เปรียบเทียบชี้ว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความแม่นยำในการทดสอบของการทดสอบ IQCODE แบบ 16 และ 26 ข้อ และไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความแม่นยำของการทดสอบตามภาษาที่ใช้ มีความไวแตกต่างกันเล็กน้อยในจุดตัดการวินิจฉัยที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของเรา
มีความแตกต่างกันอย่างมากในการศึกษาที่รวบรวมไว้ ทำ Sensitivity analyses โดยการกำจัดกลุ่มประชากรที่อาจไม่ได้เป็นตัวแทนในการศึกษาเหล่านี้สร้างความแตกต่างเพียงเล็กน้อยจากค่าผลรวม (pooled data estimates)
เอกสารที่รวบรวมไว้ส่วนใหญ่มีโอกาสที่จะมีอคติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการคัดเลือกผู้เข้าร่วมและการสุ่มตัวอย่าง คุณภาพของการรายงานไม่ได้มาตรฐานโดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับระยะเวลาของการประเมินและการอธิบายความสามารถในการทำซ้ำและความแตกต่างระหว่างผู้สังเกตการณ์
แปลโดย ศ.นพ.ภิเศก ลุมพิกานนท์ ภาควิชาสูติศาสตร์และนรีเวชวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น 13 สิงหาคม 2021