Bakgrund: Demens och kognitiv funktionsnedsättning i samband med åldrande är en stor medicinsk och social oro. Neuropsykologiska tester är en viktig del i diagnostiska förfaranden av Mild Cognitive Impairment (MCI), men har för närvarande ett begränsat värde i förutsägelsen av progression till demens. Vi utvecklar hypotesen att nyare statistiska klassificeringsmetoder som härrör från datautvinning och maskininlärningsmetoder som Neural Networks, Support Vector Machines och Random Forests kan förbättra noggrannheten, känsligheten och specificiteten hos förutsägelser som erhållits från neuropsykologiska tester. Sju icke-parametriska klassificeringar som härrör från databrytningsmetoder (Multilayer Perceptrons Neural Networks, Radial Basis Function Neural Networks, Support Vector Machines, CART, CHAID och QUEST Classification Trees och Random Forests) jämfördes med tre traditionella klassificerare (Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis och Logistic Regression) i termer av övergripande klassificering noggrannhet, specificitet, känslighet, Area under ROC-kurvan och Press'Q. Modellprediktorer var 10 neuropsykologiska tester som för närvarande används vid diagnos av demens. Statistisk fördelning av klassificeringsparametrar som erhållits genom en 5-faldig korsvalidering jämfördes med Friedmans icke-parametriska test. Resultat: Pressens Q-test visade att alla klassiatorer presterade bättre än slumpen ensam (p < 0,05). Support Vector Machines visade den större övergripande klassificeringsnoggrannheten (Median (Me) = 0,76) ett område under ROC (Me = 0,90). Denna metod visade dock hög specificitet (Me = 1,0) men låg känslighet (Me = 0,3). Random Forest rankas som tvåa i total noggrannhet (Me = 0,73) med hög yta under ROC (Me = 0,73) specificitet (Me = 0,73) och känslighet (Me = 0,64). Linjär diskriminantanalys visade också godtagbar total noggrannhet (Me = 0,66), med godtagbart område under ROC (Me = 0,72) specificitet (Me = 0,66) och känslighet (Me = 0,64). De återstående klassificeringarna visade en total klassificeringsnoggrannhet över ett medianvärde på 0,63, men för de flesta var känsligheten omkring eller till och med lägre än ett medianvärde på 0,5. När hänsyn tas till känslighet, specificitet och total klassificering noggrannhet Random Forests och Linear Diskriminant analys rangordnas först bland alla klassificeringar testade i förutsägelse av demens med hjälp av flera neuropsykologiska tester. Dessa metoder kan användas för att förbättra noggrannheten, känsligheten och specificiteten hos demensprognoser från neuropsykologiska tester.
Stödvektormaskiner (SVMs) kan användas för synonymidentifiering REF.
Data mining methods in the prediction of Dementia: A real-data comparison of the accuracy, sensitivity and specificity of linear discriminant analysis, logistic regression, neural networks, support vector machines, classification trees and random forests
{'venue': 'BMC Research Notes', 'journal': 'BMC Research Notes', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}