[논문]경도인지장애와 경도 치매의 감별을 위한 대면 이름대기와 범주 이름대기의 예측 성능 비교

변해원

doi:10.15207/jkcs.2020.11.5.153

경도인지장애와 경도 치매의 감별을 위한 대면 이름대기와 범주 이름대기의 예측 성능 비교
Prediction Performance of Naming Tests for Differentiating Mild Cognitive Impairment and Mild Dementia 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.5, 2020년, pp.153 - 158

초록
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본 연구는 정상 노인과 초기 단계의 노년기 인지 장애(경도인지장애(MCI), 경도 치매)의 선별검사인 대면 이름대기와 범주 이름대기의 예측력을 파악하였다. 노년기 인지장애로 진단을 받은 340명(정상 노인 203명, MCI 106명, 경도 치매 31명)을 분석하였다. 대면 이름대기는 단축형 한국판 보스턴 이름대기 검사로 측정하였고, 범주 이름대기는 통제연상단어검사의 의미검사와 음소검사를 이용하여 측정하였다. 이름대기 검사의 예측 성능을 비교하고자 다항 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과, 대면 이름대기와 범주 이름대기 검사 모두 일반노인에서 MCI와 경도 치매를 감별하는데 유의미한 효과가 확인되었다(p<0.05). 반면, MCI에서 경도 치매를 감별할 때, 범주 이름대기의 음소검사는 교차비가 유의미하지 않았다. 본 연구의 결과는 MCI에서 경도 치매를 감별할 때, 범주 이름대기의 총점만을 측정기준으로 분석하는 것은 유의하지 않을 가능성이 높음을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The present study identify the predictive power of confrontational naming and generative naming as screening tests for normal and early cognitive impairment. The subjects were analyzed for 203 healthy elderly, 106 mild cognitive impairment (MCI), 31 mild dementia. The confrontational naming was measured by the short-term Korean Boston Name Waiting Test, and the generative naming was measured by the Control Associative Word Test. As a result of polynomial logistic regression, both confrontational naming and generative naming had a significant effect on discriminating cognitive impairment (MCI, mild dementia) in general elderly (p<0.05). On the other hand, when distinguishing mild dementia from mild cognitive impairment, the generative naming-phonetic test had no significant odds ratio. The results of this study suggest that when discriminating mild dementia in mild cognitive impairment group, it is not meaningful to look only at the total score of generative naming test.

주제어

표/그림 (3)

표 Table 1. Characteristics of subjects, mean(SD)
표 Table 2. Results of naming test
표 Table 3. Logistic regression analyses of the association between mild dementia(compared with MCI) and naming performances by T-score

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 노년기 인지장애를 감별하기 위한 대면 이름대기와 범주 이름대기를 비교 한 선행 연구는 대부분 적은 수의 대상을 평가했으며, 이름대기 수행 결과에 영향을 줄 수 있는 우울증을 통제(또는 보정)하지 않았기 때문에 연구 결과를 일반화하기에는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형을 이용하여 정상 노인과 초기 단계의 노년기 인지 장애(MCI, 경도 치매)의 선별검사로서의 대면 이름대기와 범주 이름대기의 예측력을 파악하고, 노년기 초기 인지장애의 이름대기 특성에 관한 기초자료를 제공하였다.

제안 방법

점수는 정답일 경우에 1점씩 추가되며 총점은 15 점이다. 검사도중 대상자가 실어증환자이거나 연속적으로 실패한 후 심한 좌절감을 표현하면서 검사 중단을 요구할 경우 검사방법에 의거하여 검사를 중단하였다.
공변량은 연령, 성별, 교육수준, 우울증을 포함하였다. 교육 수준은 총 교육기간(연속형)으로 정의하였다.
노년기 인지장애의 감별을 위한 이름대기 검사 간 예측력을 확인하고자 점수를 표준화점수(T-score)로 변환하였고, 다항 로지스틱 회귀 분석(multinominal logistic regression)을 사용하여 교차비(odds ratio)와 95% 신뢰 구간을 각각 제시하였다. 본 연구에서 모델1은 연령, 성별, 교육 수준, 우울증을 보정하였고, 모델 2는 각 이름대기 수행능력을 포함한 모든 변수를 추가로 보정하였다. 분석은 R version 3.
본 연구는 NRF의 지원과 H대학교의 연구윤리 심의위원회의 승인을 받았다(2018R1D1A1B07041091; 2019S1A5A8034211). 신경심리검사는 2018년 3월부터 2018년 12월 까지 경기도 소재 3개 종합병원에서 대상자 또는 보호자와 대면하는 방법으로 검사를 수행하였다. 노년기 인지장애(치매, MCI)의 판정은 정신과 전문의로부터 DSM-IV과 NINCDS-ADRDA probable을 기준으로 판정되었고, 최종적으로 신경학적 진단결과를 참고하여 진단명이 확정되었다.
정상 노인, MCI, 경도 치매의 일반적인 특성은 평균, 표준 편차, 백분율의 형태로 제시하였다. 집단 간 차이를 확인하기 위해서 연속형 변수의 경우 일원 분산 분석(one-way ANOVA)을 수행하였고, 명목형 변수의 경우에는 카이제곱분석을 수행하였다.

대상 데이터

가성치매)로 판정된 8명의 피험자가 연구의 1차 대상에서 제외되었다. 다음으로, 본 연구의 치매환자의 특성을 경도 치매로 한정하기 위해 임상치매척도(Clinical Dementia Rating Scale, CDR)[9]결과가 경증치매가 아닌 치매환자 17명을 2차로 제외하였고, 최종 340명(정상 노인 203명, MCI 106명, 경도 치매 31명)을 분석하였다.
이 연구는 우리나라에서 노년기 인지장애를 진단하는데 주로 사용되는 종합적인 신경심리검사인 Seoul Neuropsychological Screening Battery를 완료한 365명의 노인을 대상으로 하였다. 본 연구는 NRF의 지원과 H대학교의 연구윤리 심의위원회의 승인을 받았다(2018R1D1A1B07041091; 2019S1A5A8034211).

데이터처리

집단 간 차이를 확인하기 위해서 연속형 변수의 경우 일원 분산 분석(one-way ANOVA)을 수행하였고, 명목형 변수의 경우에는 카이제곱분석을 수행하였다. 노년기 인지장애의 감별을 위한 이름대기 검사 간 예측력을 확인하고자 점수를 표준화점수(T-score)로 변환하였고, 다항 로지스틱 회귀 분석(multinominal logistic regression)을 사용하여 교차비(odds ratio)와 95% 신뢰 구간을 각각 제시하였다. 본 연구에서 모델1은 연령, 성별, 교육 수준, 우울증을 보정하였고, 모델 2는 각 이름대기 수행능력을 포함한 모든 변수를 추가로 보정하였다.
정상 노인, MCI, 경도 치매의 일반적인 특성은 평균, 표준 편차, 백분율의 형태로 제시하였다. 집단 간 차이를 확인하기 위해서 연속형 변수의 경우 일원 분산 분석(one-way ANOVA)을 수행하였고, 명목형 변수의 경우에는 카이제곱분석을 수행하였다. 노년기 인지장애의 감별을 위한 이름대기 검사 간 예측력을 확인하고자 점수를 표준화점수(T-score)로 변환하였고, 다항 로지스틱 회귀 분석(multinominal logistic regression)을 사용하여 교차비(odds ratio)와 95% 신뢰 구간을 각각 제시하였다.

이론/모형

대면 이름대기는 short version of the Korean Boston Naming Test(S-K-BNT)[9]를 이용하여 측정하였다. S-K-BNT는 흑백의 그림으로 구성된 60문항의 Korean Boston Naming Test(K-BNT)를 15 개의 질문으로 단축한 검사로서, K-BNT와 동일한 효과를 가진 표준화 된 검사도구이다.
범주 이름대기는 통제단어연상검사(Controlled Oral Word Association Test, COWAT)[9]를 이용하였다. COWAT은 피험자가 제한된 시간 내에 특정 범주에 해당되는 단어(예: 과일 이름)를 자발적으로 최대한 많이 산출하는 검사인 범주 이름대기 의미검사(COWAT-Semanticl)와 특정 철자로 시작하는 단어(예: /아/로 시작되는 단어)를 최대한 자발적으로 산출하는 범주 이름 대기 음소검사(COWAT-phonemic)로 구성된다.
본 연구에서 모델1은 연령, 성별, 교육 수준, 우울증을 보정하였고, 모델 2는 각 이름대기 수행능력을 포함한 모든 변수를 추가로 보정하였다. 분석은 R version 3.6.1 (Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria)을 사용하였다.
교육 수준은 총 교육기간(연속형)으로 정의하였다. 우울증은 15문항으로 구성된 단축형 노인 우울척도검사 (Short version of the geriatric depression scale, SGDS-K)을 사용하여 측정하였다[9]. SGDS-K에서는 점수가 높을수록 우울증상이 심한 것으로 해석하며, 우울증을 정의하기 위한 절단점(cut-off point)은 8점이었다.
치매의 진행정도를 파악하는 검사로서 한국어로 표준 화된 척도인 CDR[9]을 사용하였다. CDR은 치매환자의 전반적인 인지 기능의 수준을 파악하는 순서형 척도로 구성되어 있으며 국내외의 임상 연구에서 치매의 진행 정도를 제시하는 기준으로서 가장 널리 사용되고 있다.

성능/효과

one-way ANOVA의 결과, 집단 간에 대면 이름대기와 범주 이름대기 의미, 범주 이름대기 음소에 유의미한 차이가 있었다(Table 2 참고). 사후검증을 위한 Tukey의 다중비교검증결과, 대면 이름대기와 범주 이름대기(의미, 음소) 모두 정상 노인이 가장 높았고, 경도 치매가 가장 낮았다(p<0.
신경심리검사는 2018년 3월부터 2018년 12월 까지 경기도 소재 3개 종합병원에서 대상자 또는 보호자와 대면하는 방법으로 검사를 수행하였다. 노년기 인지장애(치매, MCI)의 판정은 정신과 전문의로부터 DSM-IV과 NINCDS-ADRDA probable을 기준으로 판정되었고, 최종적으로 신경학적 진단결과를 참고하여 진단명이 확정되었다. 전체 대상자 355명 중에서 진단명이 MCI나 치매가 아닌 다른 원인의 인지기능장애(ex.
다항 로지스틱 회귀분석 결과, 대면 이름대기와 범주 이름대기 검사 모두 일반노인에서 노년기 인지장애(MCI, 경도 치매)를 감별하는 데 유의미한 효과가 확인되었다(p<0.05).
모든 혼란변수를 보정한 후에도(모델 2), 대면 이름대기와 범주 이름대기 의미검사는 MCI에서 경도 치매를 감별하는 데 유의미한 효과가 있었다(p<0.05).
노년기 인지장애의 감별을 위한 대면 이름대기 검사와 범주 이름대기 검사의 예측력은 여전히 논란의 여지가 있다. 본 연구에서 이름대기 검사 수행에 영향을 미칠 수있는 우울증을 혼란변수로 보정한 후 초기 단계의 노년기 인지장애를 대상으로 대면 이름대기와 범주 이름대기(음소, 의미)의 예측력을 비교한 결과, 세 가지 이름대기 검사 모두 정상 노인으로부터 초기 인지장애 노인을 감별하는 데 예측력은 유의미하였다. 그러나 MCI에서 경도 치매를 감별하는 경우에는 대면 이름대기와 범주 이름대기의 의미검사만 유의미한 예측력이 있었다.
사후검증을 위한 Tukey의 다중비교검증결과, 대면 이름대기와 범주 이름대기(의미, 음소) 모두 정상 노인이 가장 높았고, 경도 치매가 가장 낮았다(p<0.05).
이상을 종합하면, 본 연구의 결과는 초기 단계의 노년기 인지장애를 감별할 때 언어검사로 대면 이름대기와 범주 이름대기 의미검사를 함께 수행하는 것이 효율적임을 시사한다. 나아가, MCI에서 경도 치매를 감별할 때에는 범주 이름대기 음소검사의 정량적 수행능력(ex.
전체 대상자 340명의 평균 연령은 경도 치매(mean= 75.30, SD=6.03), 정상 노인(mean=71.38, SD=6.65), MCI (mean=71.13, SD=5.81)의 순으로 높았다(Table 1, p<0.05).

후속연구

이상을 종합하면, 본 연구의 결과는 초기 단계의 노년기 인지장애를 감별할 때 언어검사로 대면 이름대기와 범주 이름대기 의미검사를 함께 수행하는 것이 효율적임을 시사한다. 나아가, MCI에서 경도 치매를 감별할 때에는 범주 이름대기 음소검사의 정량적 수행능력(ex. 총점)만 분석하기보다는 의미 군집과, 음소 군집, 전환 등의 질적 분석이 추가로 필요함을 시사한다.
그러나 범주 이름대기 음소검사의 경우 정반응만 산정하는 분석방법으로는 MCI에서 경도 치매를 선별하는 데 예측력이 효율적이지 않을 가능성이 있다. 향후 노년기 인지 장애를 대상으로 정량적 수행능력과 질적 분석을 모두 포함하여 범주 이름대기 음소검사의 감별 예측력을 입증하는 관찰연구가 요구된다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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