인지기능 장애 진단 도구의 치매 진단 예측

Prediction of Diagnosis of Dementia Using Cognitive Impairment Diagnosing Instrument(CIDI)

연구목적： 60세 이상 노인들에서 CIDI가 치매와 비치매를 얼마나 잘 예측할 수 있는가를 알아보기 위해서 시행되었다. 방 법： 어느 대학병원 정신과 환자들 중에서 DSM-Ⅳ상 치매 환자 86명과 60세 이상의 비치매 환자 129명이었 다. 여러 변수들 중에서 교정 연령(실제 연령 -59), 교육 구간(무학, 초등 교육, 중등 교육, 고등 교육), 그 리고 CIDI 총점을 독립 변수로 하고, 치매 유무를 종속 변수로 하여 로지스틱 회귀 분석을 실시하였다. 결 과： -2 log likelihood는 상수만 포함된 경우에는 289.395이었고, 교정 연령, 교육 구간, CIDI 성적 등의 독 립 변수가 포함되면 102.773이었다(x2＝186.622, df＝3, p＝0.000). 적합도 통계는 156.798(x2＝6. 5843, df＝8, p＝0.5821)이었다. 전반적 분류 일치율은 90.2%이었다. 세 독립 변수들의 통계값을 이용하 여 로지스틱 회귀 방정식 y＝7.5752＋0.0940＊X1＋0.9820＊X2-0.1811＊X3(y＝ln[π/(1-π)], X1：교 정 연령, X2：교육 구간, X3：CIDI 총점, π：치매일 확률, 0.50 이상이면 치매, 미만이면 비치매)을 만들 수 있었다. 진단 예측에 영향을 끼치는 변수들 즉, 교정 연령, 교육 구간, 그리고 CIDI 총점의 e b(95% C.I.) 는 각각 1.0985(1.0107-1.1940), 2.6699(1.4134-5.0436), 0.8344(0.7898-0.8815)이었다. 결 론： 회귀분석 결과 CIDI는 치매 진단의 예측에 매우 유용한 인지기능 평가 도구임이 확인되었다.

Objectives：This study aimed at investigating the diagnostic predictability of Cognitive Impairment Diagnosing Instrument(CIDI) in diagnosing dementia of elderly people aged 60 years or more. Methods：The subjects were 129 patients with other mental diseases than dementia whose ages were more than 60 years and 86 patients with dementia. Psychiatric diagnoses were made by according to the DSM-Ⅳ criteria. Converted age(chronological age minus 59) was employed for the statistical reason. The length of education was classified into 4 intervals：1 for less than one year schooling, 2 for grade schooling, 3 for junior or senior high schooling and 4 for college or more schooling and each number expresses ordinal scale. The converted age, length of education expressed by one of 4 interval scores, and total CIDI score were independent variables while the diagnosis(dementia vs nondementia) was dependent variable in the logistic regression analysis. Results：-2 log likelihood was 102.773 when the length of education, converted age and total CIDI score were included while it was 289.395 when only the constant was included(x2＝186.622, df＝ 3, p＝0.000). The goodness-of-fit statistic was 156.798(x2＝6.5843, df＝8, p＝0.5821), and the overall concordance of diagnostic classification was 90.2%. The logistic regression equation for the diagnosis of dementia was generated as follows：y＝7.5752＋0.0940＊X1＋0.9820＊X2-0.1811＊X3(y＝ln〔π/ (1-π)), X1：converted age, X2：education intervals, X3：total CIDI score, π：possibility of dementia, ≥ 0.50 indicating dementia and <0.50 indicating nondementia). The ebs(95% C.I.) for the converted age, education interval and total CIDI score were 1.0985(1.0107-1.1940), 2.6699(1.4134-5.0436), 0.8344 (0.7898-0.8815), respectively. Conclusions：The CIDI could be considered as a useful diagnostic tool for dementia using the logistic regression analysis