薬物治療におけるオピオイド依存者との使用のための認知機能障害リスクスコアの開発

背景：認知機能障害は、オピオイド使用障害（Moud）の薬物療法を求める人によく見られ、多くの中毒関連サービスを妨げる可能性があります。これらの資源制限された設定で認知機能障害を効率的に評価するには、短いが正確なスクリーニング措置が必要です。この研究の目的は、薬物治療の患者の間で使用するために調整された短い予測リスクスコアを開発することを目的としています。 方法：本研究では、NIHツールボックスを介して客観的に評価された軽度の認知障害（MCI）の予測因子を調べました。MCIの予測因子は、人口統計学的特性、医療チャートデータ、および神経認知障害（BINI）の短いインベントリから選択された項目を使用して、1つのサブサンプルで特定されました。予測因子は、ロジスティック回帰を使用して2番目のサブサンプルで交差検証されました。受信機の動作曲線（ROC）分析により、MCIを検出するための最適なカットオフスコアが決定されました。 結果：認知機能障害リスクスコア（CDRS）は、患者の人口統計（50歳以上、非白人の民族、高校教育よりも少ない）、医療および物質使用チャートデータ（頭部外傷、過剰摂取、精神医学的診断、過去1年間のポリスチャンスの使用）、および選択された自己報告項目（BINI）から計算されました。CDRは、ROC曲線面積が70.6％で、MCI症例の78％を正しく識別しました（感度= 87.5％、特異性= 55.6％）。 結論：CDRSは、治療の関与や主要な結果を妨げる可能性のあるAレベルで認知的課題のある患者を特定しました。CDRは、最小限のトレーニングとリソースを必要としながら、認知機能障害のある患者を効率的に特定するのに役立ちます。他の臨床環境では、より大きな検証研究が必要です。

BACKGROUND: Cognitive dysfunction is common in persons seeking medication for opioid use disorder (MOUD) and may hinder many addiction-related services. Brief but accurate screening measures are needed to efficiently assess cognitive dysfunction in these resource-limited settings. The study aimed to develop a brief predictive risk score tailored for use among patients in drug treatment. METHODS: The present study examined predictors of mild cognitive impairment (MCI), objectively assessed via the NIH Toolbox, among 173 patients receiving methadone as MOUD at an urban New England drug treatment facility. Predictors of MCI were identified in one subsample using demographic characteristics, medical chart data, and selected items from the Brief Inventory of Neuro-Cognitive Impairment (BINI). Predictors were cross-validated in a second subsample using logistic regression. Receiver operating curve (ROC) analyses determined an optimal cut-off score for detecting MCI. RESULTS: A cognitive dysfunction risk score (CDRS) was calculated from patient demographics (age 50+, non-White ethnicity, less than high school education), medical and substance use chart data (history of head injury, overdose, psychiatric diagnosis, past year polysubstance use), and selected self-report items (BINI). The CDRS discriminated acceptably well, with a ROC curve area of 70.6 %, and correctly identified 78 % of MCI cases (sensitivity = 87.5 %; specificity = 55.6 %). CONCLUSIONS: The CDRS identified patients with cognitive challenges at a level likely to impede treatment engagement and/or key outcomes. The CDRS may assist in efficiently identifying patients with cognitive dysfunction while requiring minimal training and resources. Larger validation studies are needed in other clinical settings.