謝海群 王玉凱 黃淑云 林碧清 張薇平 黃嘉星 黃秋蘭 胡才有 陳露詩 田秋姣 盧健聰 楊建榮 章成國 呂澤平※

※為通訊作者

計算機自適應認知障礙篩查系統(tǒng)的構建

謝海群1※王玉凱1黃淑云1林碧清1張薇平1黃嘉星1黃秋蘭1胡才有3陳露詩1田秋姣2盧健聰1楊建榮3章成國1※呂澤平2※

目的 構建應用于社區(qū)的計算機自適應認知功能障礙篩查系統(tǒng)(Computerized Adaptive Testing for Cognition，CAT-Cog)，搭建社區(qū)老人認知功能信息管理平臺。方法 利用目前現行的認知障礙篩查量表(MMSE，MoCA，畫鐘測驗)和基于項目反應理論的計算機化自適應測試技術，構建人機交互、自適應的認知功障礙篩查系統(tǒng)。對CAT-Cog系統(tǒng)進行內部一致性、重測信度檢驗、效度分析。結果 顯示CAT-Cog信效度達85%以上，其中Cronbach’sα為0.956，4周后重測信度Pearson相關系數為0.853。CAT-Cog系統(tǒng)與傳統(tǒng)紙筆原測試(MMSE，MoCA，畫鐘測驗)的相關系數為0.792～0.876。CAT-Cog鑒別認知正常者與AD患者的敏感度為89.7%，特異度為88.0%。鑒別認知正常者和輕度認知障礙者的敏感度為88.9%，特異度為79.0%。將CAT-Cog系統(tǒng)與網絡信息平臺結合，構建了社區(qū)老人認知功能信息管理平臺。結論 CAT-Cog系統(tǒng)結合互聯(lián)網信息管理平臺，可更高效、個體化、信息化篩查認知障礙和實現疾病管理，適用于社區(qū)和各級醫(yī)療機構普及和推廣。

認知障礙 計算機 社區(qū) 自適應 癡呆

認知障礙導致的癡呆已成為我國不可忽視的嚴重公共衛(wèi)生問題。早期篩查和干預是延緩疾病發(fā)生和發(fā)展的重要途徑[1]。目前，廣泛應用的神經心理測試是篩查認知障礙經濟和有效的方法，傳統(tǒng)的手冊式測驗方法效率低、復雜耗時、專業(yè)化依賴程度高，嚴重阻礙了早期識別老年癡呆和信息化管理。近年來隨著計算機技術的不斷發(fā)展,計算機化測試己成為認知科學研究的一個熱點,它操作方便、節(jié)約成本和資源,但一般的計算機化測試大多是傳統(tǒng)考試的無紙化形式,在準確、合理地評價被試能力方面存在不足,無法實現“因人施測”。而以現代測量理論-項目反應理論為指導的計算機自適應測試可以“量體裁衣、即時答題、即時評判、不斷求精”，依據計算機技術和數學運算模式，根據個人的答題情況和個人能力，自動選擇題目和評分,最終獲得對受試者潛在特質或能力的準確估計[2]。與傳統(tǒng)方式相比，自適應測試時間更短、測量精度更高、實施靈活并具有針對性。目前一些國外大型的考試如TOFEL，GRE，GMAT和抑郁等神經心理測試等[3,4]，都相繼采用了這種測試方式。但國內外目前尚無認知障礙計算機自適應測試的相關報道。

因此，本研究借鑒目前國內外有關計算機化認知功能評估的方法，應用現代項目反應理論和自適應性計算機化測試技術，開發(fā)計算機化的自適應認知功能評估系統(tǒng)，探索適合中國社區(qū)老年人認知障礙早期篩查的新途徑。

1.資料與方法

1.1 研究對象 ① 系統(tǒng)構建人群：納入2016年至2017年在佛山市祖廟社區(qū)參與本研究的60歲以上的老年人1200例，所有受試者均為常住居民，或在居住1年以上暫住居民。采集數據用于構建計算機自適應認知功能障礙篩查系統(tǒng)。② 驗證人群：完成系統(tǒng)構建后，為進行該系統(tǒng)的區(qū)分效度分析，選取正常老年人、輕度認知障礙和阿爾茨海默病各100例，受試者均來源于上述社區(qū)和佛山市第一人民醫(yī)院記憶門診。阿爾茨海默病依據美國精神疾病診斷及統(tǒng)計手冊第四版(DSM-IV-R)的癡呆標準和美國國立神經病學、語言障礙和卒中-老年性癡呆和相關疾病學會工作組(NINCDS-ADRDA)制定的很可能阿爾茨海默病的診斷標準。輕度認知障礙診斷依據2004年修訂的Peterson診斷標準。排除標準：① 心、腦、肝腎等嚴重臟器疾??；② 其他嚴重精神障礙；③ 嚴重聽、語言和視力障礙，無法完成調查問卷和神經心理評估者。

1.2 資料采集 (1)調查問卷:由專業(yè)研究人員進行問卷調查，調查前統(tǒng)一培訓，采取統(tǒng)一問卷、統(tǒng)一測試和評判標準，對受試者實施面對面口頭詢問調查，采集資料包括：① 人口與社會學特征：性別、年齡、文化程度、職業(yè)等；② AD8和認知功能變化自評表；③ 疾病史和和生活方式，包括心血管史、神經系統(tǒng)疾病史、其他心腦血管危險因素和腦外傷等。(2)神經心理測試：對全部受試者進行成套神經心理量表檢查，包括MMSE，MoCA，ADL，Stroop測驗、聽詞語學習(AVLT)測試、符合數字轉換測驗(SDMT)波士頓命名測試及老年抑郁量表測試等。

1.3 計算機自適應認知障礙篩查系統(tǒng)的構建

1.3.1 CAT-cog模型的建立：首先根據MMSE，MoCA，畫鐘測驗量表構建項目庫，根據項目反應理論(item response theory,IRT)，采用RumM2020軟件進行Rasch分析，對項目庫中各個項目進行難度分析篩選和整合，結合計算機技術構建CAT-cog模型。受試者進行測試時，計算機根據受試者的作答反應自適應選擇測試項目，實現即時、準確、快捷判斷受試者的認知功能。測試結束時，計算機直接給出認知障礙評估結果。

1.3.2 比較常用認知篩查量表和CAT-cog的應用價值：評價和比較傳統(tǒng)認知篩查量表(MMSE，MoCA和畫鐘測驗)和CAT-cog的信效度和測試效率。根據驗證人群的認知障礙診斷情況，評價CAT-cog對正常、輕度認知障礙和阿爾茨海默病的區(qū)分效度。

1.4 搭建社區(qū)老人認知功能信息管理平臺 將CAT-Cog系統(tǒng)與網絡信息平臺結合，搭建社區(qū)老人認知和平衡功能信息管理平臺。管理平臺利用壓力測試軟件、客戶端和服務器等，進行數據傳輸內容和數據統(tǒng)計，在線實時監(jiān)測和采集客戶端數據。數據庫容量達到允許10萬人同時在線，每位用戶能夠存儲數據記錄50次以上。使社區(qū)用戶通過單機瀏覽網頁、移動終端等方式，進行在線認知障礙篩查、認知障礙功能分級和疾病干預評估等。

2.結果

2.1 計算機自適應認知障礙篩查系統(tǒng)的構建 應用RUMM2020軟件，經Rasch分析，計算MMSE，MoCA和畫鐘測驗各測驗單項的難度值，經分析篩選和整合，調整應答分數，排除受年齡、性別和文化水平顯著影響的測試項目，最終納入篩查系統(tǒng)測試題庫的二分類(對或錯)測試項目共26項，其中來自MMS的有11項，包括時間定向力、地點定向力、語言即刻記憶、注意力和計算力、短時記憶力、物體命名、語言復述、三步命令測試、閱讀理解、語言表達、交叉五邊形復制；來自MoCA的有8項，包括命名、注意力、語言、抽象、延遲回憶、視知覺圖片、零錢計算、命名水果；畫鐘測驗包括7項。

計算機自適應測試系統(tǒng)的施測過程，分為探查階段和精確估計真正能力值階段。在測試開始時,受試者真實水平尚未明確,因此，先施測MMSE即刻記憶和短時記憶、畫鐘測驗，完成后初步估計其能力水平。在能力精確估計階段，CAT-cog工作流程包括以下幾個步驟：①根據受試者當前的能力水平，采用最大信息法選擇題目，系統(tǒng)自動從題庫中選擇最合適的測試項目，②受試者根據自身能力水平對題目應答，③系統(tǒng)根據受試的答題情況對其能力水平進行估計。重復步驟一到步驟三，直到滿足本研究中設定標準誤SE<0.3或最大信息量>，測試結束。

2.2 計算機自適應認知障礙篩查系統(tǒng)的信效度和效率

2.2.1 信度分析：對CAT-Cog系統(tǒng)進行了內部一致性、重測信度檢驗，研究其信效度。結果CAT-Cog的Cronbach’s α為0.956。1個月后隨機抽樣100人進行重測，重測信度Pearson相關系數為0.853。

2.2.2 效度分析：①效標效度：將CAT-Cog系統(tǒng)測試的能力值與原測試(MMSE，MoCA，畫鐘測驗)的各量表總分進行相關分析，結果顯示原各測試量表與系統(tǒng)測試結果顯著相關，MMSE相關系數為0.852(P<0.01)，MoCA為0.876(P<0.01)，畫鐘測驗為0.0792(P<0.01)。②區(qū)分效度：CAT-Cog鑒別認知正常者與AD患者的AUC=0.92，敏感度為89.7%，特異度為88.0%。認知正常者和輕度認知障礙者AUC=0.89，敏感度為88.9%，特異度為79.0%。

2.2.3 CAT-Cog與原傳統(tǒng)紙筆測試的效率比較：CAT-Cog系統(tǒng)與傳統(tǒng)紙筆原測試(MMSE，MoCA，畫鐘測驗)的相關系數為0.792～0.876。CAT-Cog與原測試比較，平均使用題目數為6.58，測試題數減少35.6%，時間效率節(jié)省了27.25%。

2.3 搭建社區(qū)老人認知功能信息管理平臺 CAT-Cog系統(tǒng)與廣西江濱醫(yī)院網絡信息平臺相結合，建立社區(qū)老年人認知及平衡功能評估和管理系統(tǒng)。該平臺集合問卷測試、教程、認知及平衡功能評估、 跌倒風險預測、 分級干預及訓練、教與練為一體，適合社區(qū)老年人及家屬自評自練，老人登錄平臺后根據問答提示及教程可自行完成認知功能和平衡功能的初步評估，通過系統(tǒng)的認知診斷，可初步對老年人的認知功能狀況和平衡功能風險進行評估，并針對其功能的水平和風險程度制定個性化的診斷和處方。

3.討論

認知障礙篩查防治老年癡呆，減輕癡呆導致的失能和照料負擔沉重的關鍵問題。本研究針對嚴重影響老年人健康和生活質量、致殘率居高不下的認知功能障礙，結合互聯(lián)網、計算機技術和現代自適應性評測技術，構建應用于社區(qū)的計算機自適應認知功能障礙篩查系統(tǒng)，搭建社區(qū)老人認知功能信息管理平臺。研發(fā)的系統(tǒng)和信息管理平臺可更高效、標準化、精準化、信息化篩查認知障礙和管理疾病，適用于社區(qū)和各級醫(yī)療機構普及和推廣。

針對認知功能退化導致的癡呆問題，目前能準確早期篩查和識別的方法主要為結構或功能性磁共振影像檢測、載脂蛋白E基因分型，FDG-PET，PIB-B和SPECT等，由于這些方法價格高昂、檢測方法復雜或尚未成熟等，目前在國外廣泛應用的經濟和有效的方法仍為認知功能評估方法[5]。主要是評估總體認知功能和認知功能的各個領域如記憶、執(zhí)行和視空間能力等。常用的總體認知篩查量表和自評量表包括簡易精神狀態(tài)量表(MMSE)[6]、蒙特利爾認知功能評估量表(MoCA)[7]、記憶障礙自評量表(AD8)、老年人認知功能知情者問卷(IQCODE)和社區(qū)癡呆篩查知情人問卷(CSID)等。

然而，目前這些手段均通過紙筆測試的方式實施篩查，依賴受專業(yè)培訓的神經心理評估師完成，數據和測試報告等均需手工錄入，結果的解釋和判定依據常模，因此，傳統(tǒng)的手冊式測驗方法效率低，復雜耗時、技術上和/或常模上過時導致認知障礙篩查無法在社區(qū)機構和基層衛(wèi)生機構普及和推廣，嚴重阻礙了早期識別老年癡呆和信息化管理。本研究通過對當前通用的認知功能評估量表整合、優(yōu)化，應用現代項目反應力量和自適應測試技術，結合互聯(lián)網和計算機技術，構建了計算機自適應認知障礙篩查系統(tǒng)。驗證分析顯示，CAT-Cog信效度>85%，與傳統(tǒng)紙筆原測試(MMSE，MoCA，畫鐘測驗)的相關度>75%，篩查癡呆的敏感性和特異性>85%。因此，CAT-Cog克服了上述傳統(tǒng)認知障礙篩查方式的缺陷，實現了認知障礙篩查的社區(qū)普及化，篩查手段的智能化、個體化和精準化，以及認知障礙的管理的信息化，對于認知障礙的早期篩查、早期干預具有重要的意義。

1 WHO.Dementia:a public health priority[EB/OL].http://www.who.int/mental_health/publications/dementia_report_2012/en/.

2 Gibbons RD, Weiss DJ,Kupfer DJ, et al.Using computerized adaptive testing to reduce the burden of mental health assessment[J].Psychiatr Serv,2008,59(4):361-368.

3 Gibbons RD,Weiss DJ, Pilkonis PA, et al.Development of a computerized adaptive test for depression[J].Arch Gen Psychiatry,2012,69(11):1104-1112.

4 Eisen SV, Schultz MR, Ni P, et al.Development and Validation of a Computerized-Adaptive Test for PTSD (P-CAT)[J].Psychiatr Serv,2016,67(10):1116-1123.

5 Nordberg A.Dementia in 2014.Towards early diagnosis in Alzheimer disease[J].Nat Rev Neurol,2015,11(2):69-70.

6 Cummings L.Mini-Mental State Examination.Norms, normals, and numbers[J].JAMA,1993,269(18):2420-2421.

7 Nasreddine ZS, Phillips NA, Bedirian V, et al.The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment[J].J Am Geriatr Soc,2005,53(4):695-699.

Development of a Computerized Adaptive Testing System For Cognitive Impairment Screening

(XIEHaiqun1,WANGYukai1,HUANGShuyun1,LINBiqing1,ZHANGWeiping1,HUANGJiaxing1,HUANGQiulan1,HUCaiyou3,CHENLushi1,TIANQiujiao2,LUJiancong1,YANGJianrong3,ZHANGChengguo1,LYUZeping2.1.Thefirstpeople’sHospitalofFoshan,Guangdong528000;2.NationalResearchCenterforrehabilitationTechnicalAidsforassistiverehabilitationhospital,Beijing100176;3.GuangxiJiangbinhospital,Nannning530021,China.)

Objectives The purpose of this study is to development of a computerized adaptive testing and management system for elderly with cognitive Impairment in community.Methods On the basis of widely used scales (MMSE, MoCA, clock drawing test),computerized adaptive testing technology and item response theory, a computerized adaptive testing system was developed.The internal consistency, test-retest reliability and validity of the CAT-Cog were analyzed.Results The reliability and validity of CAT-Cog were over 85%, Cronbach’s αwas 0.956.After four weeks, test-retest reliability analysis was conducted.Correlation coefficient of Pearson was 0.853.The correlation coefficient between CAT-Cog system and traditional paper based tests (MMSE, MoCA, drawing clock test) is 0.792～0.876.The sensitivity of CAT-Cog for discriminating normal subjects and AD patients was 85.7% and specificity was 88%.The sensitivity for discriminating normal subjects and mild cognitive impairment was 88.9%, and the specificity was 79%.Combining the CAT-Cog system and the on-line network, the cognitive function information management platform for community elderly is constructed.Conclusion CAT-Cog system, combined with on-line information management platform, can be more efficient, individualized, information-based, screening for cognitive impairment and achieving disease management, as well as applying for community and clinical institutes.

cognitive impairment, computerized adaptive testing, community, dementia

1.佛山市第一人民醫(yī)院 528000 2.國家康復輔具研究中心附屬康復醫(yī)院 100176 3.廣西江濱醫(yī)院 530021

十二五國家支撐計劃課題(項目編號：2015BAI06B02)；廣東省自然基金(項目編號：S2012010009715)。

10.3969/j.issn.1672-4860.2017.04.007

2017-7-12