JP2007529829A - 注意機能障害の確率的精神生理学評価のための方法、装置およびコンピュータ・プログラムプロダクト - Google Patents

注意機能障害の確率的精神生理学評価のための方法、装置およびコンピュータ・プログラムプロダクト Download PDF

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Abstract

【課題】方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクトは、特に、個人の注意関連機能障害の向上された評価についての手法を提供する。【解決手段】さらに、この方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクトは、異種の評価手段の結果の結合によって診断ミスを減らす方法を提供することにより、既存の評価手段を増強させる。このプロダクトの潜在的なユーザは、注意あるいは認知障害のある人を診断し、治療する如何なる人あるいは団体である。この方法は、ADHDのような注意欠損に関連した障害の最初のスクリーニングおよび診断、および薬物治療や追加治療のような処置の影響の処置および評価に使用することができる。

【選択図】図１

Description

本発明は、注意機能障害を有する個人の評価に関するものであり、特に、注意機能障害について異なる評価手段を使用して得られたデータのメタ分析(meta-analysis)に関する。
認識能力および注意機能障害は、前認知症、レヴィー小体認知症、アルツハイマー病、外傷性脳損傷、注意欠陥/多動性障害(ADHD)、糖尿病、心疾患およびHIV感染症等の慢性病に関連した認識/注意機能衰退を有する軽度の認識傷害(MCI)を含む、多くの疾患、体調、傷害および疾病の広範囲に潜在的に衰弱させる要素である。[非特許文献1、2、3、4、5、6、7、8参照]。ほとんどのこれらの疾患は、病理に基づくと見なされ、従って特にもし早期に診断されれば、診療行為が可能である。
ADHDは注意機能障害に関連する複合的疾患のうちの1つである。本明細書では、ADHDに関連する注意欠陥障害を特に特定するかもしれないが、本発明の各種実施形態は関連する注意機能障害を備えた様々な障害にも適用されるものである。認知症に関して、最近の研究および文献のレビューでは、診断の分類および方法が異なるシステムが使用された時、脳卒中後の認知症および認識衰退の頻度が急激に変わったと結論付けている[非特許文献10参照]。更に、最近の研究成果によると、脳卒中後の認知症および認識機能障害[非特許文献10、11、12参照]、およびアルツハイマー病[非特許文献13参照]を診断するためには、基準の検証が必要であるのみならず、検証された手段が必要であるとしている。さらに、認識異常は、一般にHIV感染症の患者に起こる[非特許文献14参照]。他の健康なHIV陽性患者の間では、認識の欠損は稀であると考えられている[非特許文献15参照]。しかし、何人かの研究者は、無症候性の段階における穏やかな認識衰退を検知するためには、より感度の良好な手段が必要であると提案している[非特許文献16参照]。
ADHDの特徴は、活動過多であり、衝動的でありそして注意を持続できないことである。DSM-IVは、著しく不注意なタイプ、著しく多動衝動的なタイプ、 それらの組み合わされたタイプの3つのタイプを識別する。ADHDの中核臨床症状に加えて、ハイ・レベルの共通の病的状態は、反抗的行為、振舞、態度および心配性障害であることが学習で分かった。更に、ADHDと診断された大多数の子供は 青春期に顕著な行動上の問題や、成年期へ向かう中で明白な持続的な機能的欠損および精神機能障害を示す、と推測される。ADHDの実生活での結果は、自動車衝突事故の5倍増加である[非特許文献21参照]。
アルツハイマー病、認知症、および注意機能障害に関連した追加の進行性注意欠陥障害の早期検診および治療は、特に重要である。というのは、認知症の初期段階の患者達は治療後に認識障害および神経化学の異常の好転を示すことがあるからである[非特許文献8参照]。
注意および認識機能の機能障害に関連した多数の疾患および疾病がある。しかし、いかなる疾病あるいは疾患における注意機能障害の診断および定量化も、典型的に困難である。たとえば、ADHD、HIV感染症、アルツハイマー病、心疾患、糖尿病および認知症と関連した注意機能障害がある。
ADHDに関して、DSM-IV[非特許文献17参照]は、「ADHDの本質的な特徴は、より頻繁な不注意および／または活動過多衝動性の執拗なパターンであり、それより深刻なものが推移の比較可能なレベルにおいて個人に典型的に観察される」と述べている。9つの不注意な行動のうちの6つ、および／または9つの多動衝動的な行動のうちの6つを示す兆候は、7歳迄に現われる筈であり、社会的、学問的および/または職業的機能を明確に妨げる筈である。従って、ADHDの診断は、患者の過去の行動および相対的な欠陥の程度に関する主観的判断の回顧の報告書に大いに依存する。評価の主観的な性質が故に、診断の精度は捉えがたいものであった。ADHDは複雑であり、人の生活のあらゆる面において影響を及ぼす。それは、健康、情緒、学習、認識、および言語の様々な問題と共存し、かつ/または擬態する。ADHDのための適切な総合評価には、医学的、教育的および行動の履歴、および正常な視力および聴力を示す証拠、全身疾患の認識および発育上の調査が含まれる。ADHDの診断は、評定尺度、質問表あるいはテストのみに基づいてなされるべきでない。
ADHDの診断には、決定的にその存在を確立する単一の評価ツールや医学的テストが存在しないため、従来の評価パラダイムへの挑戦である。(ヒンショー(Hinshaw S.P.)(1994年)著、「子供の注意欠陥および活動過多(Attention Deficits and Hyperactivity in Children)」、サウサンドオークス(Thousand Oaks)、シーエイ(CA)、セージ(Sage)、ペンバーシィ ジェイ.ケイ(Penberthy J.K.)、コックス、ブルトン、エム(Cox, Breton, M)、ロベヴァ アール(Robeva、R)、カルベフレイシュ、エム．エル(Kalbfleisch、M.L.)、ロボシェフスキ ティ(Loboschefski T)、コバチェフ、ビー(Kovatchev, B.) (2005年)著、「研究を横切ったADHD評価の測定("Calibration of ADHD Assessments Across Studies):メタ分析ツール(A Meta-Analysis Tool)。」応用精神生理学および生体自己制御(Applied Psychophysiology and Biofeedback)、第30巻、No.1、第31-51ページ参照。これらは、その内容がそっくりそのままここに参照として組み込まれる。）その代わりに、設計を変える多数のテストがあり、それらはそれぞれ独自の管理、スコアリングシステム、および診断基準を有する。不幸にも、これらの個々の評価のいずれも、ADHDを診断する際に100パーセント正確であるとは判明していない。しかしながら、そうであることが期待されている。というのは、ADHDは、重要な要素として神経生物学を含む多因性病因を備えた生理学に基づく障害であり、単一の評価ツールで容易に分類されないと考えられためである。事実 、単一の方法あるいはテストのみに基づいたADHD診断の信頼性は、極めて低いものであり、チャンスアグリーメント(chance agreement)が考慮されると更に低くなる。例えば、従来の研究は、構成的インタビューとADHDのディスチャージ診断との間に78パーセントの一致を見い出した。(ウエルナー ジー.(Welner, Z.)、レイヒ ダブリュ. (Reich, W.)、ハージャニック ビー(Herjanic,B.)、ユング、ケー.ジー(Jung, K.G.) (1987年)著、「子供および若者のための診断インタビュー(DICA)の信頼度、有効性および親子一致研究(Reliability, Validity, and Parent-child Agreement Studies of the Diagnostic Interview for Children and Adolescents (DICA))」、子供および思春期の精神医学の米国アカデミーのジャーナル(Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry)、26、649-653(5)、参照。この内容はそっくりそのまま参照としてここに組み込まれる）。正確にADHD診断を予測する際における注意の研究室手段の(年齢層に依存する相当な変化を備えた)70〜80パーセントの精度 (フィッシャー、エム (Fischer, M.)、ニューバイ、アール.エフ.(Newby, R.F.)、ゴードン、エム (Gordon, M) (1995)著、「連続的な作業検査上の有病誤診は誰か(Who are the False Negatives on Continuous Performance Tests?)」、臨床児童心理学ジャーナル(Journal of Clinical Child Psychology)、24、427-433、この内容はそっくりそのまま参照としてここに組み込まれる。）
さらに非常に重要なことは、臨床医と研究者に現在利用可能な複数の異種のADHD評価ツールを較正するか標準化するための一定の方法論は現在存在しない。
必要なものは、より正確な診断を単に提供するのみならず、ADHD評価に関する複数の研究の組み合わせをも可能にするために、異なる種類の評価およびテストから単一の結果を生むための方法論であり、それによりサンプル・サイズを増加させ、より多くの能力、一般化可能性および断面の比較のための可能性を供給する。そのような手続きは、単一の決定的な評価がないが、少しばかり興味のある結果を示す多数の不完全なテストがある場合で、研究者達は、単一の被験者に対して行われたものであって、研究者達がそれらを組み合わせてその被験者のより包括的な評価にすることを望んでいる複数の関連する関連テストをしている場合、ADHDを診断するような状況において特に役立つであろう。
リチー、ケイ. (Ritchie、K.)、アエテロ、エス(Artero、S)、及びタッチョン, ジェイ (Touchon、J) 2001年著、穏やかな認識機能障害の分類基準(Classification criteria for mild cognitive impairment):有効性を確認する研究に基づく人口(A population based validation study)、神経病学、56、37-42(1)。 バラード、シー(Ballard, C.)、オブライアン、ジェイ(O'Brien, J.)、グレイ、エイ(Gray, A.)、コーマック、エフ(Cormack, F.)、アイレ、ジイ(Ayre、G.)、ローワン、イー.エイチ(Rowan, E.H.)、トムソン、ピー(Thompson, P.)、バックス、アール(Bucks, R.)、マクキース、アイ(McKeith, I.)、ウオーカー、エム(Walker, M.)、トーブ、エム(Tovee、M.)、2001年著、レヴィー小体およびアルツハイマー病を伴う認知症患者の注意および変動する注意(Attention and Fluctuating Attention in Patients with Dementia with Lewy Bodies and Alzheimer Disease)。神経病学のアーカイブス(Archives of Neurology)、58(6)、977-982。 グロッドスタイン、エフ(Grodstein,F.)、チェン、ジェイ(Chen, J.)、ウィルソン、アール(Wilson, R.)、およびマンソン、ジェイ(Manson, J.) 2001年著、コミュニティーの居住する初老の女性におけるタイプ2糖尿病および認識機能(Type 2 Diabetes and Cognitive Function in Community Dwelling Elderly Women)。糖尿病ケア(Diabetes Care)、24(6), 1060-1065。 ショーベル、エム(Sohlberg、M.）およびマティーア、シイ(Mateer, C)、2001年著、注意の改善および注意問題の管理:ADDを有する大人へのリハビリテーション技術の適応(Improving Attention and Managing Attentional Problems:Adapting Rehabilitation Techniques to Adults with ADD)。ニューヨーク科学アカデミー年報(Annals of New York Academy of Sciences)、931、359-375 アームストロング、シイ(Armstrong, C)、ヘイズ、ケイ(Hayes, K)、およびマーティン、アール(Martin R)、2001著、注意力欠如障害における神経認知問題:選択的注意の抑制における機能障害についての代替概念、および証拠(Neurocognitive Problems in Attention Deficit Disorder:Alternative Concepts and Evidence for Impairment in Inhibition of Selective Attention.)。ニューヨーク科学アカデミー年報(Annals of New York Academy of Sciences)、931、196-215 レビン、エイチ(Levin, H)、ロスマン、アール(Rossman, R)、ローズ、ジェイ(Rose, J)他、1979著、閉鎖性頭部外傷の長期的な神経心理学の成果(Long-term neuropsychological outcome of closed head injury.)、脳神経外科のジャーナル(Journal of Neurosurgery)、50、412-422 マイヤー、ジェイ(Meyer, J)、ラウチ、ジイ(Rauch, G)、ラウチ、アール(Rauch, R)、ハク、エイ(Haque, A)、およびクローフォード、ケイ(Crowford, K)著、2000年、アルツハイマー病と血管性痴呆のための心血管および他の危険要因(Cardiovascular and Other Risk Factors for Alzheimer's Disease and Vascular Dementia)、ニューヨーク科学アカデミー年報(Annals of New York Academy of Sciences)、903、411-423 チャン、エル(Chang, L)、スペック、オウ(Speck, O)、ミラー、イー(Miller, E)、ブラウン、ジェイ(Braun J)他著、2001年、HIV患者における注意およびワーキングメモリ欠損の神経相関(Neural correlates of attention and working memory deficits in HIV patients)。神経病学(Neurology)、57(6)、1001-1007 ADHD、NIHコンセンサス・ステートメント、1998年。注意欠陥多動性障害の診断および治療(Diagnosis and Treatment of Attention Deficit Hyperactivity Disorder)、11月16-18日 ポジャスバラ、ティ(Pohjasvaara、T)、イリコスキ、アール(Ylikoski、R)、レスケラ、エム(Leskela、M）他著、2001年、認識機能障害および認知症の徴候を評価する様々な方法の評価(Evaluation of Various Methods of Assessing Symptoms of Cognitive Impairment and Dementia)、アルツハイマー病および関連する疾患(Alzheimer Disease and Associated Disorders)、15(4)、184-193 レザック、エム(Lezak、M)著、神経心理学の評価(第二版)( Neuropsychological Assessment, Second Edition)、ニューヨーク:オックスフォード大学出版局(Oxford University Press)(1995年) ローゼン、ダブリュ(Rosen, W)、モース、アール(Mohs, R)、およびデイビス, ケイ(Davis, K)著、1984年、アルツハイマー病用の新しい評定尺度(A new rating scale for Alzheimer's disease)、精神医学のアメリカンジャーナル(American Journal of Psychiatry)、141、1356-1364 ドライスワミイ、ピー(Doraiswamy, P)、カイザー、エル(Kaiser, L)、ビーバー、エフ(Bieber, F）、およびジャーマン、アール(Garman、R）、2001年、アルツハイマー病評価尺度:精神測定の特性の評価、および軽度ないし中度のアルツハイマー病の複数医療機関による臨床試験での認識衰退のパターン(The Alzheimer's Disease Assessment Scale:Evaluation of Psychometric Properties and Patterns of Cognitive Decline in Multicenter Clinical Trials of Mild to Moderate Alzheimer's Disease)、アルツハイマー病および関連疾患(Alzheimer Disease and Associated Disorders)、15(4)、174-183 マッカーサー、ジェイ(MacArthur, J)、フーバー、ディ(Hoover, D)、バセラー、エイチ(Bacellar, H)他著、1993年、AIDS患者における認知症:発生率と危険要因(Dementia in AIDS patients:incidence and risk factors)。神経病学(Neurology)、42、2245-2252 マッカーサー、ジェイ(MacArthur, J)、コーエン、ビイ(Cohen, B)、スレーンス、オウ(Slenes, O)他著、1989、他の賢明な健康なHIV-1感染個人における神経学上・神経心理学異常の低い流行、複数医療機関によるAIDSコホート群研究の結果(Low prevalence of neurological and neuropsychological abnormalities in other wise healthy HIV-1 infected individuals:Results from the Multicenter AIDS Cohort Study)、神経病学の年報(Annals of Neurology)、26、601-611 ヒートン、アール(Heaton, R)、グラント、アイ(Grant, I)、バター、エヌ(Butters, N)他著、1995年、異なる段階のHIV感染症のHNRC神経心理学(The HNRC Neuropsychology of HIV infection at different stages)、HIV神経反応研究センター(HIV Neurobehavioral Research Center)。)、国際神経心理学協会ジャーナル(Journal of International Neuropsychology Society)、58、231-251 アメリカの精神医学協会(1994年)( American Psychiatric Association)、精神障害の診断・統計マニュアル(第4版)(Diagnostic and statistical manual of mental disorders (4th ed.))、ワシントンDC:アメリカの精神医学協会(American Psychiatric Association) ゴールドマン、エル. エス(Goldman, L.S.)、ゲネル、エム(Genel,M)、ベッツマン、アール.ジェイ(Bezman, R.J.)、およびスラネッツ、ピー.ジェイ．(Slanetz, P.J.)著、1998年、子供および青年における注意-欠損活動過多の診断および治療の評議会報告書(Council report of diagnosis and treatment of Attention -Deficit Hyperactivity Disorder in children and adolescents)、アメリカ医学会のジャーナル(Journal of the American Medical Association)、279、1100-1107 コックス、ディ.ジェイ(Cox, D.J.)、コバチェフ、ビイ.ピイ(Kovatchev B.P.)、モーリス、ジェイ.ビー.ジュニア(Morris, J.B.Jr.)、フィリップス、シイ(Phillips, C)、ヒル、アール.ジェイ.(Hill R.J.)、マーケル、エル(Merkel L)著、「注意欠陥/多動性障害(ADHD)のある、およびない少年間の脳波計・精神測定の相違：予備的研究」(Electroencephalographic and Psychometric Differences Between Boys with and without Attention-deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD):a pilot study) 、応用精神生理学、生体自己制御、1998年(Appl. Psychophysiol. Biofeedback)23:179-188 デュポウル、ジイ.ジェイ.(DuPaul G.J.)、パワー、ティ.ジェイ.(Power, T.J.)、アナストポウロス、エイ.ディ.(Anastopoulos A.D.)、リード、アール(Reid, R)著、「AD/HD用マニュアル」評定尺度IV(Manual for the AD/HD." Rating Scale-IV)、ニューヨーク:ギルフォード出版社(Guildford Press) (1998年) バークリー、アール,エイ(Barkely, R.A.)、グブレモント、ディ.シイ.(Guevremont, D.C.)、アナトポウロス、エイ.ディ.(Anastopoulos, A.D.)、デュポウル、ジイ.ジェイ(DuPaul G.J.)、およびシェルトン、ティ.エル.(Shelton, T.L.)著1993年。青年とヤングアダルトにおける注意欠陥多動性障害の運転に関連する危険および結果:3〜5年の追跡調査(Driving-related risks and outcomes of attention deficit hyperactivity disorder in adolescents and young adults:a 3- to 5-year follow-up survey)、小児科学(Pediatrics)、92、212-218
本発明の様々な実施形態は、異種の評価手段から一つの尺度へのデータの較正に基づいて異種の評価手段から得られたデータのメタ分析の実行に関する。これに関連する方法およびシステムは、異種の評価手段からのデータを組み合わせたいような場合における様々な場合に適用することができる。
特に、本発明の実施形態の第一の側面は、注意機能障害に関連した障害のための個人の評価に関する方法、装置および／またはコンピュータ・プログラムプロダクトに関するものである。この関連する方法は、(a)個人に対して行われた、２つ以上の注意機能障害用の評価手段のスコアを取得し、(b)個人に適用する前に、前記手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを標準化することにより、前記得られたスコアを較正し、 (c)計算手法を用いて前記較正スコアを操作して合成結果を生成する、ことを含む。
本発明の実施形態の別の側面は、個人に対して行われた、2つ以上の評価手段から得られたスコアを使用して、注意機能障害に関連した障害について個人を評価するための方法、装置および／またはコンピュータ・プログラム・プロダクトに関する。その関連装置は、(a)手段のそれぞれについて入手可能な一連のスコアを標準化することにより、得られたスコアを較正し、そして(b)較正されたスコアを計算手法を実行して合成結果を生成する、ように構成されている装置である。
本発明の様々な実施形態のこれらの側面は統合されて、包括的で、柔軟で、有効な診断手段を提供することができる。
上記目的および他の目的は、ここに開示された発明の利点および特徴に加えて、後に続く図面およびクレームからより一層明白になるであろう。
本発明の実施形態の第1の側面は、注意機能障害に関連した障害について個人を評価するための方法、装置あるいはコンピュータ・プログラム・プロダクトに向けられている。
この方法は、（１）個人に対して行われた、２つ以上の注意機能障害用の評価手段のスコアを取得し、（２）個人に適用する前に、前記手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを標準化することにより、前記得られたスコアを較正し、（３）計算手法を用いて前記較正スコアを操作して合成結果を生成する、ことを含んでいる。
使用される評価手段は、人口統計学的な質問表(demographic questionnaires)、行動チェックリスト(behavioral checklists)、精神測定テスト(psychometric tests)、親報告書(parent reports)、教師評価フォーム(teacher rating forms)、あるいはEEG（脳波）に基づく警戒、注意および一貫性指標(EEG-based vigilance, attention, and consistency measures)に限定されるものではないが、これらを含む如何なるタイプのものであっても良い。EEGに基づく指標は、とりわけ、一致指数(Consistency Index)、アルファ遮断インデックス(Alpha Blockade Index)あるいはその両方を含むものであっても良い。
スコア・較正および標準化プロセスは、評価手段からのスコアを特定の範囲にマップする。その範囲は本発明によって制限されるものではなく、実行された特定の実施形態に応じて適切に当業者によって選ばれるだろう。典型的な標準化は、0〜1の範囲の条件付き確率に評価手段スコアをマップする。
標準化プロセスは、適切であれば、標準化範囲内で、評価手段からの不定のスコアを特定のスコアにマッピングすることを更に含むものであっても良い。例えば、上述の条件付き確率のスケールを使用して、評価手段からの不定の結果を0.5の条件付き確率にマップすることもできる。当該技術分野の熟練者は、不定の結果を構成する評価手段からのスコアの範囲は、必要に応じて、調節して診断ミスの特定の可能性を得ることができることを、認識するであろう。診断ミスの同じ可能性は、異種の評価手段の各々に適用されたならば、個々の評価手段のうちのどれより低い診断ミスの可能性を備えた合成結果を生むであろう。合成結果の診断ミスの可能性は、このようにコントロールすることができる。本発明のいくつかの実施形態では、エラーの予め設定された可能性として、0.01〜0.1の範囲内のエラーの可能性を使用することができる。
本発明の実施形態によって教示された方法を実行する際の最終ステップは、計算手法を用いて、較正されたスコアの操作である。選ばれた計算手法は、限定されるものではないが、たとえば逐次ベイズ推論手法(sequential Bayesian inference procedure)、複合確率分布の計算(computation of joint probability distribution)、確率の乗法(multiplication of probabilities)、論理式(logical expression)あるいはそれらの組み合わせを含むものであっても良い。
図1に移って、図1は、本発明の実施形態の概念的ブロック図を概略的に示すものである。この図では、スコアは１からNまで番号が付与された、2つ以上の評価手段から得られる。このプロセスは、「個々の評価手段からスコアを得る」、と表示されており、それぞれの評価手段によって要求される方法に従って行なわれる。次いで、得られたスコアは較正されて「較正スコア」とされる。このプロセスは、図面では「得られたスコアの較正」と記載されており、以下に詳細する。最後に、計算手法は、較正されたスコアから合成結果を得るために使用される。このプロセスは、「得られたスコアの計算手法による操作」と書かれており、以下に詳細される。
本発明の実施形態の別の側面は、上述の方法を実施するために設計された装置またはコンピュータ・プログラム・プロダクトである。この装置は、マイクロプロセッサーであっても、また他の処理装置であっても良い。
（本明細書全体を通じて議論されたような）本発明の実施形態に係る方法および装置は、ハードウェア、ソフトウェアあるいはそれらの組み合わせを使用して実施し、あるいは1または複数のコンピューター・システムで実施し、あるいはパーソナル・デジタル・アシスタント（携帯情報端末）等の処理システムで部分的に実施することができる。ある実施形態においては、本発明は、図２に図示されたような汎用コンピュータ200で実行されるソフトウェアで実施されている。コンピューター・システム200は、プロセッサー204のような1台または複数台のプロセッサーを備えている。プロセッサー204は、コミュニケーション・インフラストラクチャー206(例えばコミュニケーション・バス、クロスオーバーバーあるいはネットワーク)に接続されている。コンピューター・システム200は、前記コミュニケーション・インフラストラクチャー206(あるいは図示されていないフレームバッファー)からのグラフィックス、テキストおよび他のデータをディスプレー装置230でディスプレイするために転送するディスプレイ・インターフェース202を備えている。
コンピューター・システム200も、主記憶装置208(好ましくはランダム・アクセス・メモリー(RAM))を備えており、更に補助記憶装置210を備えたものであっても良い。前記補助記憶装置210は、フレキシブルディスク・ドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブなどに代表される、例えば、ハードディスクドライブ212および／またはリムーバブル記憶ドライブ214を備えたものであっても良い。前記リムーバブル記憶ドライブ214は、周知の方法で、リムーバブル記憶ユニット218からの読み取りかつ／または書き込みを行う。リムーバブル記憶ユニット218は、リムーバブル記憶ドライブ214で読み書きされるフレキシブルディスク、磁気テープ、光ディスク等を挙げることができる。当然ながら、前記リムーバブル記憶ユニット218は、コンピューター・ソフトウェアおよび／またはデータが格納されたコンピューター使用可能な記憶メディアを備えている。
別の実施形態では、補助記憶装置210は、コンピュータ・プログラムあるいは他の指示をコンピューター・システム200にロードする他の手段を備えたものであっても良い。そのような手段には、例えば、リムーバブル記憶装置222およびインターフェース220等が含まれる。そのようなリムーバブル憶装置/インターフェースとして、（ビデオゲーム装置に使われているような）プログラムカートリッジおよびカートリッジ・インターフェース、リムーバブルメモリー・チップ(ROM、PROM、EPROMあるいはEEPROM等)および関連ソケット、およびソフトウェアおよびデータがリムーバブル記憶ユニット222からコンピューター・システム200に転送する他のリムーバブル記憶ユニット222およびインターフェース220等を例示することができる。
コンピューター・システム200は、さらに通信インターフェース224を備えたものであっても良い。通信インターフェース224は、ソフトウェアとデータをコンピューター・システム200と外部装置の間で転送するようにするものである。通信インターフェース224としては、モデム、ネットワーク・インターフェース(エサーネットカード等)、コミュニケーション・ポート、PCMCIAスロットおよびカード等を例示することができる。
通信用インターフェイス224を介して転送されたソフトウェアおよびデータは、通信用インターフェイス224によって受信可能な電子信号、電磁気信号、光あるいは他の信号等の信号228の形態をしている。信号228は、通信路(即ち、チャンネル)226を介して通信インターフェイス224に供給される。チャンネル226は信号228を搬送し、ワイヤーあるいはケーブル、光ファイバー、電話線、携帯電話リンク、RFリンクおよび他の通信チャンネルを使用して実行されるものとしても良い。
この書類では、「コンピュータ・プログラム媒体」および「コンピューター使用可能な媒体」という用語は、リムーバブル記憶ドライブ214、ハードディスクドライブ212にインストールされたハードディスク、のような媒体を指す、および信号228を示すものとして一般に用いられる。これらのコンピュータ・プログラム・プロダクトは、コンピューター・システム200にソフトウェアを供給するための手段である。本発明はそのようなコンピュータ・プログラム・プロダクトを含むものである。
コンピュータ・プログラム(コンピュータ制御ロジックとも称される)は、主記憶装置208および／または補助記憶装置210に格納される。コンピュータ・プログラムは、通信インターフェイス224によって受け取られるようにしても良い。コンピュータ・プログラムは、それが実行された時、コンピュータ・システム200にここに記載されたように本発明の特徴を実施させるものである。
特に、コンピュータ・プログラムは、それが実行された時に、プロセッサー204に本発明の機能を実行させるものである。従って、そのようなコンピュータ・プログラムは、コンピューター・システム200のコントローラーに相当する。本発明がソフトウェアを使用して実行される実施形態においては、そのソフトウェアは リムーバブル記憶ドライブ214、ハードディスクドライブ212あるいは通信インターフェイス224を使用して、、コンピュータ・プログラム・プロダクトに格納されてコンピューター・システム200にロードされる。制御論理(ソフトウェア)は、プロセッサー204によって実行された時、プロセッサー204にここに記述したような発明の機能を実行させる。
別の実施形態では、本発明は、例えば、特定用途向け集積回路(ASIC)のようなハードウェア・コンポーネントを使用して、主としてハードウェア内で実行される。ここに記載された機能を実行するためのハードウェア・ステートマシーンの実施は、当該関連技術の熟練者にとって明らかであろう。
更に他の実施形態においては、本発明はハードウェアとソフトウェアの双方の組み合わせを用いて実施される。
本発明に係るソフトウェアの実施例では、上述された方法は、ジャバで実行されたが、当該技術分野における技術に熟練したもの達により知られているC++のような他のプログラム言語で実行することもできた。
本発明の実施形態の第4番目の側面は、個人に対して行われた、２つ以上の注意機能障害用の評価手段から得られたスコアを使用して、上述の方法の較正および計算ステップを行なうように設計された装置である。その装置はマイクロプロセッサーあるいは他の処理装置であっても良い。その方法によって要求される数学的な操作を実行することができる装置であればどのようなものであってもそのステップを実行するように構成することができた。図2は、本発明を実行するために使用することができた代表的なコンピューター・システムのブロック図である。
様々な実施形態の実行は、図示の目的のみでここに示され、いかなる方法でも本発明を制限するように解釈されるべきでない、以下に示す実施例からより完全に理解されるだろう。
実施例の適用
多くのメンタル・ヘルス障害の診断は、難しく、議論を起こすことがある。それは主として精神障害への大多数の診断のアプローチが症状の主観的な報告書に基づくものだからである。ほとんど全ての精神障害は、1個人内の生物的、心理的、および環境的要素の現われであると考えられるが、これら全ての領域はめったに徹底的に評価されず、診断プロセスに同時に組み込まれる。全ての領域が評価されたとしても、それら評価は、診断が明確ではなく、臨床医が主として自分の主観的な臨床判断に基づいて、二分する診断をすることを強いられる、不完全ないしは矛盾するデータ、すなわち「グレイゾーン」にしばしば至る。これが、ADHDを診断する場合の特定の問題である、というのは診断の十分な感度および特異度を提供する研究所も心理テストも総合テストは利用可能ではないからである。この問題は、この状況を早期に認識し、評価しかつ管理することがADHDを持つほとんどの子供の教育的、心理社会的な成長を向け直すことができるという事実によって、より緊急なものとなり、従ってこれはADHDであると正確に診断された子供の幸福に重要な影響を及ぼすことになる。本セクションでは、本発明の典型的な実施例である、逐次ベイズ意志決定計算手法(sequential Bayesian decision-making computational procedure)を使用する蓋然論の方法、が示されており、それは、複数のテスト結果がより正確であり個々の要素よりも未分類ケースよりも小さなグレイゾーンを備えた単一の評価を生成することを許容する。本方法は、予め設定した確率よりも診断ミスの可能性を低く維持するように設計されている。
評価手段からのスコアの取得
本発明の様々な実施形態は、当業者によって理解されるであろう、2つ以上の評価手段からのスコアの使用を包含するものである。本発明のここに記載された実施例において参照された評価に関する情報および詳細を、以下にリストする。
ADHD症状項目表(ADHD Symptom Inventory)(ADHD-SI)。ADHD症状項目表は、ADHDのDSM-IV基準から開発された18項目スケールで、コックス他(Cox, et al)(1999年)によって導入された。ADHD-SIは試験・再試験信頼性(r=.87およびp<.005)が良好である。さらに、ADHD-SIは、コナーズ(Conners)(r=.72、p=.044)の活動過多インデックス、アッヘンバッハの子供の行動チェックリスト(Achenbach's Child Behavior Checklist)(r=.82、p=.013)の注意問題サブスケール、(Attention Problems subscale)およびコナーズ(Conners) (r=.88、p=.004)の衝動性活動過多サブスケール(Impulsivity-Hyperactivity subscale)と大いに関連する。更に、従来の研究において、ADHD-SIは、オーバーラップしないスコアの4つの精神測定のうちで最も強く(t=3.7およびp<.01)診断ステータス間で識別した。(コックス、ディ．ジェイ．(Cox, D.J.)、コバチェフ、ビイ.ピイ．(Kovatchev,B.P.)、モーリス、ジェイ．ビイ．(Morris, J.B.)、フィリップス、シイ(Phillips, C)、ヒル、アール(Hill, R)、およびマーケル、エル(Merkel, L)著(1999年)、「注意欠陥/多動性障害(ADHD)を持った、および持たない少年間の脳波検査・精神測定の相違:予備実験」(Electroencephalographic and Psychometric Differences Between Boys with and without Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD):A Pilot Study)、応用精神生理学およびバイオフィードバック(Applied Psychophysiology and Biofeedback)、23、179-188、参照。その内容は参照としてそっくりそのままここに組み込まれる。マーケル、アール.エル.(Merkel, R.L.)、コックス、ディ.ジェイ.(Cox, D.J.)およびコバチェフ、ビイ.ピイ.(Kovatchev、B.P.)、モーリス、ジェイ.(Morris, J.)、スーアード、アール(Seward, R)、ヒル、アール(Hill, R.)およびリーブ、アール(Reeve, R.) 著(2000年)、「薬物治療に対する注意欠陥/多動性障害および反応性の尺度としてのEEG一致指数:ダブルブラインドプラシーボ制御予備実験」(The EEG Consistency Index as a Measure of Attention Deficit/Hyperactivity Disorder and Responsiveness to Medication: A Double Blind Placebo Controlled Pilot Study)、応用精神生理学およびバイオフィードバック(Applied Psychophysiology and Biofeedback)、25、133-142、参照。その内容は参照としてそっくりそのままここに組み込まれる。)
デュポウルAD/HD評定尺度IVの不注意なタイプ(DuPaul AD/HD Rating Scale-IV Inattentive Type)。AD/HD評定尺度IVは、ADHD-SIに類似しており、両スケールは、異なる研究所で独立して同時に開発されている。この評定尺度は、適切な信頼度および有効性を実証した(デュポウル、ジイ．ジェイ．(DuPaul, G. J)およびパワー、ティ．ジェイ．(Power T.J.)、アナストポウロス、エイ．ディ．(Anastopoulos、A.D.)、リード、アール.(Reid, R.)著(1998年)参照)。「ADHD評定尺度IVチェックリスト、規準および臨床の解釈(ADHD Rating Scale-IV Checklists, Norms, and Clinical Interpretation):」、ニューヨーク:ギルフォード出版社(Guilford Press)、その内容はそっくりそのまま参照としてここに組み込まれる。スケール項目はDSM-IV尺度を反映する。また、回答者は、4ポイントのリッカート・スケール(Likert scale)で各症状の頻度を示すように依頼される。スケールの家庭および学校バージョンは両方とも2つのサブスケールからなる:不注意(Inattention)(9項目)および活動過多衝動性(Hyperactivity-Impulsivity)(9項目)。マニュアルは、スケールを開発するための因子分析手続きに関する情報を提供すると共に、標準化、標準データ、スケール信頼度、有効性および臨床の解釈に関する情報をも提供する(デュポウル(DuPaul)他、1998年、参照)。
ウェンド-ユタ評定尺度(Wender-Utah Rating Scale )(WURS)。WURSテストは61項目の回顧の自己報告書スケールであり、個人が、5ポイントのリッカート・スケール(Likert scale)を使用して、彼らが子供だった時に経験したADHD症状の重症度を評定する。成人にとっては、WURSは、有効な回顧的なスクリーニングおよび幼年期ADHD症状の寸法測定であることが示されていた。(参照：スタイン、エム．エイ．(Stein, M.A.)、フィッシャー、エム(Fischer, M)、ズモウスキ、イイ(Szumowski、E)、(2000年)、「ADHDについて大人の評価:誤植(Evaluation of Adults for ADHD: Erratum」、子供および思春期の精神医学の米国アカデミーのジャーナル、39、674 (Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 39, 674)、その内容は参照としてそっくりそのままここに組み込まれる)。コナーズ簡略親および教師質問(Connors Abbreviated Parent and Teacher Questionnaire)を複製し、関連付け、内部整合性信頼度を実証する(参照：フォサティ、エイ(Fossati、A)、ディ セグリック、エイ(Di Ceglic、A)、アクアリニ、イイ(Acquarini、E)、ドナティ、ディ(Donati、D)、ドニニ、エム(Donini、M)、ノベラ、エル（Novella, L.)、およびマッフェイ、シイ(Maffei、C.)著、2001年、「大人における幼年期注意欠陥多動性障害の回顧評価(The Retrospective Assessment of Childhood Attention-Deficit Hyperactivity Disorder in Adults):ウェンダユタ評定尺度のイタリア版の信頼度および有効性(Reliability and Validity of the Italian Version of the Wender Utah Rating Scale)」、包括的精神医学(Comprehensive Psychiatry)、42、326-336、その内容は参照としてそっくりそのままここに組み込まれる）、また良好な構成概念上の妥当性を示す(参照：ウイヤンド、エル．エル．(Weyandt, L.L.)およびリンターマン、アイ(Linterman, I.) およびライス、ジェイ.エイ.(Rice, J.A. (1995年)、「大学生の一般的なサンプルにおける注意障害の報告された流行(Reported Prevalence of Attentional Difficulties in a General Sample of College Students)」、精神病理学・行動の評価のジャーナル、17、293-304(Journal of Psychopathological and Behavioral Assessment, 17, 293-304)、その内容はそっくりそのまま参照としてここに組み込まれる。）
EEG一致指数(EEG Consistency Index)(EEG-CI)。EEG-CIは、ADHDのEEGに基づく指標である(参照：コックス他(Cox, et al.)、1999；参照：コバチェフ他(Kovatchev, et al)、2001;コバチェフ、ビー.ピー.(Kovatchev, B.P.)、コックス、ディー.ジェイ.(Cox. D.J.)、ヒル、アール.(Hill, R)、リーブ、アール. (Reeve, R.)、ロベバ、アール.エス.(Robeva, R.S.)およびロボシェフスキ、ティ.(Loboschefski, T.)(2001年)、「注意欠陥/多動性障害の精神生理学マーカー」-EEG一致指数の定義(A Psychophysiological Marker of Attention Deficit/Hyperactivity Disorder - Defining the EEG Consistency Index)」、応用精神生理学およびバイオフィードバック、26、127-139、(Applied Psychophysiology and Biofeedback, 26, 127-139)、その内容はそっくりそのまま参照としてここに組み込まれる。参照：マーケル他(Merkel, et al)、2000)。CIは、0から100パーセントまで範囲であり、CI<40パーセントはADHDであることを示す(コバチェフ他(Kovatchev, et al)、2001年参照）。人のCIは、2つの隣接した異種の認知的作業からのデータを使用して計算される。CIは、三次元の数値配列がEEGデータ・ストリームを表わすことができるという考えに基づくものである。 1次元が脳波の周波数である所定の瞬間では、別のものは空間である。被験者の頭の電極の位置、および3番目は時間である。ADHDは、周波数か空間次元、あるいはその両方において混乱を引き起こす場合がある。テストされた被験者が、ある認知的作業からおよそ3〜5分の休憩時間を隔てて別の認知的作業に移行する場合、この混乱はとても明白である。隣接したタスクからのパワー・スペクトルの手段間の違いが、低レベルから高レベルへまたはその逆に首尾一貫して変わる場合、推移は「一貫している」と考えられ、例えば、一貫した推移は、ほとんどの周波数帯およびほとんどのチャンネルが同様の一方向の変更を表示するであろうことを意味し、一貫しない推移は、EEGバンドおよびチャンネルにわたって散在した能力変化となる。我々は、1.0のしきい値パラメーターでカットオフのない、以前に公表されたアルゴリズムを使用した(コバチェフ他(Kovatchev, et al.、2001年)。これらのセッティングは従来の研究によって使用された手法に相当する(参照：コックス他(Cox, et al,)、1999年、コバチェフ他(Kovatchev, et al.、2001年、またマーケル他(Merkel. et al.)、2000年)。詳細は上記参照記事で見つけることができる。
不定のスコア(Indeterminate scores)、「グレイゾーン(Gray Zones)」、およびテストの誤った分類割合(Misclassification Rate of a Test)
状況の特定の評価手段が各テストされた個人のあるスコアを生成し、より高いスコアは、その状況のより大きな可能性を意味する、と仮定すると、より低いスコアは、状況がありそうもないことを示す、そしてある数x、yの間のスコアは、スコアが不定であることを示す。このセッティングにおいて、間隔[x、y]は、そのテストの「グレイゾーン」である。βは我々のテストのグレイゾーンの相対的なサイズであり、例えば、βは、スコアがxとyの間にあるためその人は
テスト後に分類されない可能性がある。このテストの別の重要な特性は、誤った分類αについての確率である。私たちのセッティングではαは、高いスコアの人がその状況を持っていないとして分類されるであろう可能性、あるいは低いスコアの人がその状況を持っているとして分類されるであろう可能性である。αとβが逆に関連づけられることは直観的に明らかである。 我々がある数値より低い誤った分類割合αを保持したければ、人が分類されえないβの可能性は増大する。換言すると、我々が分類(1-α)の確実性を要求すれば、その確実性で分類することができないケースβのパーセンテージは増加するであろう。したがって、固定されたエラー率αでは、より大きなグレイゾーン確率βを備えたテストは、より小さなβを備えたテストほど包括的ではないだろう。(参照：コバチェフ(Kovatchev)、ボリス(Boris)、ペンバーシー(Penberthy)、ジェニファー キム(Jennifer Kim)、ロベラ(Robeva)、ライナ(Raina)、ブレトン(Breton)、マルク(Marc)、およびコックス(Cox)、ダニエル(Daniel)、(2004-2005)、「注意欠陥/多動性障害(ADHD)の評価での計算上ストラテジー(Computational Strategies in the Evaluation of Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD))」、注意欠陥多動性障害(ADHD)研究(Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) Research)、pp 1-35、ノバ・サイエンス・パブリッシャーズ社(Nova Science Publishers, Inc.)、ホーポージ(NY)、この内容はそっくりそのまま参照としてここに組み込まれる）。従って、固定されたαより低いエラー率を維持しながら、評価手段スコアの組み合わせが各個人の評価手段より小さなグレイゾーンを備えた結果を生成すれば、そのような組み合わせはその個人の構成要素の各々より包括的であろうう。
異なる評価手段のスコアの標準化(Standardizing the Scores of Different Assessment Instruments)
異種の評価手段からのデータを統合して単一の結果を得るためには、これらの評価手段の出力を標準化しなければならない。そうするために、各テストの出力はADHDについての確率に翻訳される。その考えは、全面的な評価の各ステップでは、被験者がそれぞれ各手段上のあるスコアを受け取り、このスコアの大きさは、被験者が障害の重症度と同様にADHDを持っているかどうかに依存する。換言すると、あるスコアを得る可能性は被験者の状況、ADHDあるいは非ADHDに依存する。さらに、各テストは提案されたカットオフ値を持っており、このカットオフ値より高い(あるいはより低い)スコアはADHDの指標として認められる。而して、各テストについて、我々は、ADHDに鑑みて、指定されたスコアを得る条件付き確率を表わす機能を定義することができる。本発明のこの実施例に記載された標準化プロセスは、0.5までマップされたテスト・カットオフ値で0〜1に及ぶ[条件付きの]確率へのテスト・スコアの線形写像を使用し、その最大（あるいは最小）値は１までマップしたADHDを示す。もしテストがグレイゾーン(一連の不定のスコア)にある場合、全グレイゾーンは0.5の確率にマップされる。いくつかの実施例により、テスト・スコア標準化が明確になるであろう。
1) ADHD症状項目表(ADHD-Symptom Inventory):ADHD-SIのスコアは、0〜36であり、12を越えるとADHDであることを示唆する。このときマッピング公式は以下のとおりである。
Figure 2007529829
2) デュポウルのAD/HDの評定尺度IVの不注意なタイプ(DuPaul AD/HD Rating Scale-IV Inattentive Type)。このスコアは0〜100の範囲であり、93を越えるとADHDであることを示唆する。このときマッピング公式は以下のとおりである。
Figure 2007529829
3) WURSスケール(WURS scale)。このスコアは0〜100の範囲であり、30を越えるとADHDであることを示唆する。このときマッピング式は以下のとおりである。
Figure 2007529829
4) EEG一致指数(The EEG Consistency Index)(CI)。この一致指数は、0〜100パーセントの範囲であり、CIが40パーセント未満であるとADHDであることを示唆する。このときマッピング式は以下のとおりである:
Figure 2007529829
5) アルファ遮断インデックス(The Alpha Blockade Index)(ABI)。このABIは、0〜100パーセントの範囲であり、ABIが20パーセント未満であるとADHDであることを示唆する。このときマッピング式は以下のとおりである。
Figure 2007529829
6) デュポウルのAD/HD の評定尺度IVの極度に活動的/衝動的なタイプ(DuPaul AD/HD Rating Scale-IV Hyperactive/Impulsive Type)。このスコアは0〜100の範囲であり、スコアが98未満はADHDであることを示唆する。このマッピング式は以下のとおりである。
Figure 2007529829
図3に示すように、標準化手法を視覚化するためにに、図3Aおよび図3Bは、WURSスケールのテストスコア標準化および一致指数(CI)の標準化の実施例を、それぞれグラフで示している。
較正スコアについての計算操作(Computational Operation upon the Calibrated Scores)
典型的な実施形態において、一旦評価手段からのスコアの標準化が完了すれば、各個人のADHDについての確率を計算するためのベイズの計算手法(Bayesian computational procedure)が、個人の評価からの結果について行われ、合成結果を生成する。この計算手法の概要は以下のとおりである。
その手法は以下のとおりである。ステップ0で、ADHD P0ADHD=0.5の事前確率が、彼女がADHDであるか対照であるに拘わらず各被験者に割り当てられる。次いで、第1のテストP1 test=P(ADHD/test score)およびP2 test= 1-P1を用いて、ADHDについて事後確率P1 ADHDを計算したのち、以下の式が使用される:
Figure 2007529829
この手法はここから再帰的となる。各ステップの後、事後確率は次のステップで事前確率になる。例えば、P0 ADHDについての公式は第２テストから由来した、P1 ADHD、P1 testおよびP2 testと置き換えられる。一般に、ステップ(n-1)からの事後確率はステップ(n)における事前確率になり、次いで事後確率はステップ(n)で評価からの結果を使用して、ステップ(n)について計算される。各ステップで、我々は、確定しない評価の「グレイゾーン」を持つことになるかもしれない。しかし、個々の連続するステップでは、グレイゾーンはより小さくなる。また、最終結果は、その個人のステップのうちのどれより実質的に正確である。この計算手法(ここではベイズのアルゴリズム(Bayesian algorithm))の最終結果は、各被験者(0〜100パーセント)に割り当てられたADHDについての確率、例えば混乱の連続体上の各被験者の配置、であり、混乱がより多く重大であれば連続体の高い極端な端に配置される。ここで記載されるように、様々な実施形態は、限定されるものではないが、個々の評価手段を越える増加した特異度/感度を提供しうる。
図4は、本発明の実施形態に係るADHDの連続評価の一般的な構造を概略図示する。評価の各モジュールは、図4Aに示される一体的内部構造を有する。スクリーニングモジュールは、典型的には、人口統計的特性(demographic characteristics)(例えば年齢、性別)および、ADHD SI、親調査(parent survey)、教師報告書(teacher report)等のADHDについての幾つかの質問スクリーニングからのインプットを含む。スクリーニングモジュールは、質問のうちの1つだけが完成しても、スクリーンされた人のADHDの確率の最初の評価を生成する。各補足質問は、我々のベイズモデル（Bayesian model）を使用して、この評価をアップデートし精度を向上させる。短期行動評価(short-term behavioral assessment)は、典型的には、質問および神経心理学のテストを含み、それらは薬物治療、服用量調節などの有効性の試験を考慮に入れるであろう。EEG評価は、ADHDのいくつかの潜在的なマーカー、特に我々の一致指数(CI)(参照：コバチェフ他(Kovatchev, et al.)、2001年)、アルファ遮断インデックス(Alpha Blockade Index)(参照：ロベバ、アール.(Robeva R.)、ペンバーシイ ジェイ.ケイ.(Penberthy J.K.)、ロボシェフスキ ティ.(Loboschefski, T) コックス ディ.(Cox D.)、コバチェフ ビイ.(Kovatchev B.)「ADHDの連続する精神医学生理学評価(Sequential Psycho-Physiological Assessment of ADHD):女子大生におけるADHDの評価によって例証されたベイズの確率アプローチのパイロットスタディ(A Pilot Study of Bayesian Probability Approach Illustrated by Appraisal of ADHD in Female College Students)」応用精神生理学およびバイオフィードバック(Applied Psychophysiology and Biofeedback)、28、2003、その内容は参照としてそっくりそのまま引用としてここに組み込まれる)および注意インデックス(Attentional Index)(シータ/ベータの比率であり、それはADHDのマーカーとして文献において報告されている)(参照：モナストラ ビイ.ジェイ.(Monastra V.J.)、ルーバ ジェイ.エフ.(Lubar J.F.)、リンデン エム(Linden M.)、ヴァンデウセン(VanDeusen P)、グリーン ジイ(Green G)、ウイング ダブリュ(Wing W.)、フィリップス エイ(Phillips A.)、フェンガー ティ.エヌ.(Fenger T.N.)、「量的脳波検査法による注意欠陥多動性障害の評価(Assessing Attention Deficit Hyperactivity Disorder via Quantitative Electroencephalography):最初の有効性確認研究(An Initial Validation Study)」神経心理学(Neuropsychology)13:424-433、1999年、その内容は参照としてそっくりそのまま引用としてここに組み込まれる)、を含むであろう。各モジュール内の異なるテストからの結果の組み合わせは、上述したベイズのアルゴリズム(Bayesian algorithm)に従う。
各モジュールの結果はADHDについての確率である。そのとき、図4Bに概略的に示されるように、全てのモジュールに亘る結果の組合せはADHDの単一の評価となる。
EEGシステムがいくつかのセッティングにおいて利用不可能な場合、このシステムのモジュール設計は、スクリーニング、あるいはスクリーニング+行動評価モジュールの個別の利用、を許容する。この設計は、また、将来のADHDスクリーニング技術の包含をも許容する。例えば、もしADHDの評価において価値があると証明されれば、タスク中の被験者の頭の動きを記録する行動探知機からのデータを含むことができるであろう。
異なるテストのスコアを組み合わせた結果(Results of Combining the Scores of Different Tests)
典型的な実施形態は、この方法を、行動の評定尺度(behavioral rating scales)およびEEG評価(EEG assessments)を含む、以下に記述された研究I-Vからのデータに適用することを含む。
研究被験者 過去数年に、我々は、ADHDに関連したEEGパターンを調査する一連の研究を行なった:
研究I:ADHDのある6〜10歳の4人の少年(一人は元来不注意なタイプ、一人は元来極度に活動的/衝動的なタイプ、そして２人は結合タイプ )および4人の年齢相応の対照としての少年から、5分間の休憩を挟んだ2つの30分のタスク(ビデオと読書)の間に彼らのEEGデータを得た。親はADHD-SI(ADHD症状項目表)[19]を完成させた。ADHD被験者は、定期的に彼らの症状に応じて塩酸メチルフェニデートをとっていたが、評価中はその薬物治療を中止した。ADHD少年のために、この手法は、試験・再試験信頼度を評価するために、3か月後に繰り返された。ADHDのある少年のうちの2人はコーカサス人、1人はアフリカ系アメリカ人、そして1人はインド人であった。4人の対照被験者はすべてコーカサス人であった。いずれの被験者も共同病的診断(co-morbid diagnoses)あるいは学習障害(learning disabilitie)は報告されなかった。結果はコックス他(Cox, et al.)[19]によって報告されている。
研究II:7人のAD
HD男性 (4人は元来不注意なタイプ、3人は結合タイプ)および6人の非ADHD男性(年齢18〜25歳)が、二重盲検法(double-blind)、プラシーボ対塩酸メチルフェニデートコントロールドクロスオーバー設計研究(placebo versus methylphenidate controlled crossover design study)、に参加した。ADHD被験者は以前は塩酸メチルフェニデートをとらなければならなかったが、研究前6か月以内に彼らのコンディションのために薬物治療を受けることができなかった。被験者に、ゴードン診断システム(Gordon Diagnostic System)の4つのタスク、2つの容易なタスク(聴覚的および視覚的)および2つの困難なタスク(聴覚的および視覚的)が与えられていた間に、EEGデータが得られた。被験者と彼らの親はADHD-SI[19]を完成させた。被験者のうちの2人はアフリカ系アメリカ人、1人の対照被験者はアジア人、他はすべてコーカサス人であった。いずれの被験者も共同病的診断(co-morbid diagnoses)あるいは学習障害(learning disabilities)は報告されなかった。結果はマーケル他(Merkel, et al)によって報告されている。(参照：マーケル アール.エル.(Merkel R.L.)、コックス ディ.ジェイ.(Cox D.J.)、コバチェフ ビー.(Kovatchev B.)、モーリス ジェイ.ジュニア(Morris J. Jr.)、スーアード アール.(Seward R.)、ヒル アール.(Hill R.)、リーブ アール.(Reeve R.)、「ADHDの尺度としてのEEG一致指数および薬物治療に対する反応(The EEG Consistency Index as a Measure of ADHD and Responsiveness to Medication):二重盲検プラシーボコントロールドパイロットスタディ(A Double Blind Placebo Controlled Pilot Study)「応用精神生理学(Appl. Psychophysiology.)、バイオフィードバック(Biofeedback)、25:133-142、2000年、その内容は参照としてそっくりそのまま引用としてここに組み込まれる)およびコックス他(Cox, et al.)(参照：コックス ディ.ジェイ.(Cox D.J.)、マーケル アール.エル.(Merkel R.L.)、コバチェフ ビイ(Kovatchev B.)、スーアード アール(Seward R)、「注意欠陥多動性障害を有するヤングアダルトのドライビングパーフォーマンスに関する刺激性薬物治療の影響("Effect of Stimulant Medication on Driving Performance of Young Adults with Attention-deficit hyperactivity Disorder):予備的な二重盲検法のプラシーボコントロールドトライアル(A preliminary Double-blind Placebo Controlled Trial)」神経質・精神障害のジャーナル(Journal of Nervous and Mental Disorders)、188、230-234、2000年、その内容は参照としてそっくりそのまま引用としてここに組み込まれる）。
研究III:ADHDあるいは非ADHDのいずれかに分類される、年齢８歳〜１６歳の18人の少年および17人の少女(ADHD結合タイプの9人の少年および8人の少女 およびADHDのない9人の少年および9人の少女)について、様々なタスクを行ないながら36分間に亘ってEEGデータを収集した。親および教師はコナー評定尺度(Conners' Rating Scale)を完成させた。(参照：コナーズ シイ.ケイ.C.K.(Conners C.K.)「コナーズ評定尺度、改訂;技術マニュアル(Conners' Rating Scales-Revised; technical Manual)」 ノーストナウォンダ(North Tonawanda)、NY、マルチ健康システムズ(Multi-Health Systems)、1997年、その内容は参照としてそっくりそのまま引用としてここに組み込まれる)、アッヘンバッハ子供の行動チェックリスト(Achenbach Child Behavior Checklist)(参照：アッヘンバッハ、ティ.エム.(Achenbauch, T.M.)およびエーデルブロック シイ.(Edelbrock, C.)、「子供の行動チェックリスト用マニュアル(Manual for the Child Behavior Checklist)」、バーリントン、VT:精神医学バーモントデパートメント大学(University of Vermont Department of Psychiatry)、1983年、その内容は参照としてそっくりそのまま引用としてここに組み込まれる)およびADHD-SI[19]。被験者は、対照グループにおける1人の子供がヒスパニックであった例外を除いて、すべてコーカサス人であった。ADHD被験者はすべて、彼らの症状を治療するために、ADHD 9(サイラート(Cylert)の例外はある)の評価で刺激性薬物治療計算ストラテジー(stimulant medication Computational Strategies)をとっていたが、テストされる24時間前に彼らの薬物治療を中止した。1人のADHD被験者は難読症(dyslexia)であると報告されたが、追加の共同病的状態(co-morbidities)は報告されなかったし、診断されなかった。結果はコバチェフ他(Kovatchev, et al)によって報告されている(参照：コバチェフ他(Kovatchev, et al)、2001年)。
研究IVが、ADHDのある女子大生を研究するためにスウィートブライア大学(Sweet Briar College)で行われた。参加者は、短い休憩間隔(1〜2分)を有する一連の短い集中タスク(2〜3分)に従事する。被験者達は、ADHD-SI[19]およびウェンダー・ユタ評定尺度(Wender-Utah Rating Scale(WURS))を行った。(参照：ワード エム.エフ.(Ward M.F.)、ウエンダー ピイ.エイチ.(Wender P.H.)、レイムヘア エフ.ダブリュ.(Reimherr F.W.)、「ウェンダー・ユタ評定尺度(The Wender Utah Rating Scale):幼年期注意欠陥多動性障害の回顧診断の援助(An Aid in the Retrospective Diagnosis of Childhood Attention Deficit Hyperactivity Disorder,)」アム.ジェイ.精神医学(Am. J. Psychiatry)150:885-890、1993年、その内容は参照としてそっくりそのままここに組み込まれる）。それは、適切な信頼度および有効性を備えた61項目の遡及的自己報告書スケールである。我々は、現在、6人のADHDのあるコーカサス人女性(すべてのADHD結合タイプ)および6人の非ADHDのコーカサス人女性についてデータを収集した。いずれの被験者も、共同病的障害(co-morbid disorders)あるいは学習能力障害(learning disabilities)であるという報告はなかった。結果はロベバ他(Robeva, et al)によって報告されている。(参照：ロベバ アール.(Robeva R.)、ペンバーシー ジェイ.ケイ.(Penberthy J.K.)、ロボシェフスキ ティ.(Loboschefski T.)、コックス ディ(Cox D.)、コバチェフ ビイ.(Kovatchev B.)、「ADHDの続発性精神医学生理的評価(Sequential Psycho-Physiological Assessment of ADHD):女子大生におけるADHDの評価によって例証されたベイズ確率アプローチのパイロットスタディ( A Pilot Study of Bayesian Probability Approach Illustrated by Appraisal of ADHD in Female College Students)」、応用精神生理学およびバイオフィードバック(Applied Psychophysiology and Biofeedback)、28、2003年、その内容は参照としてそっくりそのまま引用としてここに組み込まれる)。
研究V: 年齢8〜12歳の77人の子供(男67名、女10名、36人がADHD、41人が非ADHD)が、20分間映画を観て、5分間目を開けて休憩し、10分間静かに読書し、5分間目を開けて休憩し、そして10分間創造的な図を描くタスクを行いながら、EEG（脳波図）をとった。このパターンは、合計100分の試験時間で一度繰り返された。親と教師はデュポウルAD/HD評定尺度IV(DuPaul AD/HD Rating Scale-IV)[20]を処理し、また、親はADHD-SI[19]を完成させた。被験者達には、2人のアフリカ系アメリカ人男性、1人のインド人男性、およびおよび2人のエスニシティーの不明な被験者が含まれていた。他のすべての被験者はコーカサス人であった。12人のADHD被験者が元来不注意なタイプと診断された、1人は元来極度活動的/衝動型、および、残り(23人)は、ADHD結合タイプの基準を満たすものであった。ADHDグループにおける共同病的障害(Co-morbid disorders)は、特定の恐怖症(specific phobia)(7人)、反抗挑戦性障害(oppositional defiant disorder)(8人)、強迫性障害(obsessive-compulsive disorder)(1人)、遺尿症(enuresis)(1人)を含み、1人の被験者は分離不安障害(separation anxiety disorder)とODDをもち、1人の被験者は社交恐怖症(social phobia)とGADをもっていた。対照群における共同病的障害(Co-morbid disorders)は、特定の恐怖症(specific phobia)(1人)および遺尿症(enuresis)(1人)を含んでいた。結果は、本章で最初に報告した。
研究VI:ADHDと診断された6人の男性(4人は元来不注意タイプおよび2人は結合タイプADHD)が、メチルフェニデートを断続的に投与しつつ、EEGをとった。被験者が20分間映画を見、5分間目を開けて休止し、10分間静かに読書している間にEEGを得た。親と教師はデュポウル AD/HD評定尺度IV(DuPaul AD/HD Rating Scale-IV)[20]を処理した。被験者は16〜21歳の間にあり、メチルフェニデートに対して前の肯定反応(previous positive response)があると報告された。被験者はすべてコーカサス人であった。1人の被験者は、社交恐怖症(social phobia)に関する診断基準を満たしており、また、1人の被験者は、反抗挑戦性障害基準(oppositional defiant disorder)を満たしていた。3人の被験者は、難読症(dyslexia)のような学習障害であると診断されたことがあると報告された。結果は、本章の最初に報告されている。
Figure 2007529829
表1は、ADHD 対 対照被験者についての各テストによって評価されたADHDについての確率を示す。T-テストは、各研究内でこれらの確率を比較する。表1から明白なように、多くのテストは大半の研究において重要であるが、マルチプルパラレルテストを説明する有意水準についての修正は多くの有意な結果を除去することになる。表1の最後のコラム(結合確率)は、我々のベイズアルゴリズム(Bayesian algorithm)を使用して計算した、各研究におけるADHD質問プラスEEG評価からの、ジョイント結果を示す。研究において複数のテストを組み合わせると、(より小さなp-値につき)個別テストよりも良好にADHD対照分離が可能になることなると理解すべきである。
異なる研究からの結果の組み合わせ(Combining the Results from Different Studies)
ほとんどの研究は、単独で、特定の年齢/性別グループ(例えば8人の年齢6〜10歳の少年)の小さなサンプルに焦点を当てていた。したがって、性別または年齢比較のようないくつかの分析はいずれの特定の研究でもできなかった。しかしながら、各研究結果を同じスケール、ADHDの確率にする標準化により、複数の研究にまたがるデータの組み合わせが可能になる。標準化され組み合わされた時、データは、16歳未満の男性(p<0.001)、 16歳より上の男性(p=0.015)、 16歳未満の女性(p=0.0014)、および 16歳より上の女性(p=0.0022)からなるADHDと非ADHDとのグループ間を明瞭に分離できた。特に、表2は、コンバインドアクロス研究人口の各断面についての手段および標準偏差を示す。表2の第2列における黒いバーは、P=0.05で識別できない被験者グループを示す。対照人口は全く均質である、即ち、ADHDについての確率はグループで異ならない、ことは明らかである。しかしながら、ADHD人口は、内的に均質ではなかった。即ち、16歳未満の少年および少女、および16歳未満の少女は、16歳より上の少年に類似しており、16歳より上の少女は、個別のサブグループとして単独であり、それはADHDについての確率の点で対照に多少接近している。そのような以前に認識されなかった結果は、データのクロス研究標準化(cross-study standardization)の使用によって可能になった。
Figure 2007529829
最後に、図5は、概略的に、すべての研究にわたるベイズモデル(Bayesian model)のステップに沿った評価精度を向上させる本発明プロセスの実施形態の側面を示す。この標準ボックスプロットは、中央値、分布50%およびアウトライアーを示す。連続テストを適用すると、ADHDと非ADHDと間の区別が明確になり、最終的にははっきりとした分離になる、ことは明白である。図5A、図5Bおよび図5Cは、それぞれテスト1、テスト1および2、テスト1、2および3の後の被験者分布を図式的に示している。
要約すれば、この実施形態は、いくつかの数学モデル、および、心理学、行動および生理的レベルでADHD関連分裂の様々なパラメーターを明らかにする6つの連続する研究からの結果を示している。全体として、この実施形
態のそのような方法およびシステムは、EEGに関する我々の両データ収集手法、EEGコンシステンシーの数学モデルの我々の理論的展開、および心理学的および行動の評価の我々の選択および方法を最適化した。ここで議論されたモデルの第1のセットは、半時間、分および秒の一時的なレベルでのEEG波における矛盾の評価を最大限にする手法に言及する。(我々のおよび他のものの)様々なデータセットは、様々な部分母集団におけるこれらのスケールの各々のユーティリィティを支援する。例えば、一致指数(Consistency Index)(CI)は、16歳未満の少年において最もうまくいき、一方、アルファ遮断インデックス(Alpha Blockade Index)は、大学年齢の女性におけるADHDのよいマーカーである。しかしながら、これら個々の測定および広く使用された精神測定の指標のどれも、別々に使用されると、ADHDの完全な評価を達成し得ないし、十分に薬物治療のインパクトを評価しない。この理由で、本発明方法は発展し、また、ADHDのあるおよびADHDのない参加者の分類用の行動・生物学のデータを組み合わせる逐次的確率モデル(sequential stochastic model)をうまくパイロットテストし、またいくつかの不完全なテストを組み合わせて個々の構成要素よりもパワフルな包括的な評価にすることができることを実証した。したがって、本発明実施形態は、自己制御性の混乱の理論モデルに基づき、経験的に研究経験および発見に支援されて、統合マルチ方法精神医学生理的ADHD評価手法(integrated multi-method psycho-physiological ADHD assessment procedure)を提供する。
本発明の典型的な実施形態の第1の側面は、特に、注意機能障害に関連した障害について個人を評価するための方法、装置および/またはコンピュータ・プログラム・プロダクトに向けられている。その関連方法および装置は、a)個人に対して行われた、２つ以上の注意機能障害用の評価手段のスコアを取得し、 b)個人に適用する前に、前記手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを標準化することにより、前記得られたスコアを較正し、 c)計算手法を用いて前記較正スコアを操作して合成結果を生成させる、ことを特徴とする。前記評価手段は、例えば、人口統計学的質問表(demographic questionnaires)、行動チェックリスト(behavioral checklists)、精神測定テスト(psychometric tests)、親レポート(parent reports)、教師評価フォーム(teacher rating forms)、あるいはEEGに基づいた覚性、注意および一貫性手段(EEG-based vigilance, attention, and consistency measures)のうちの２つ以上を含む。さらに、評価手段は、一致指数(Consistency Index)、アルファ遮断インデックス(Alpha Blockade Index)あるいはその両方を含むものであっても良い。さらに、標準化は、手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを、約0〜約1に及ぶ一連の条件付き確率へマッピングすることを含むものであっても良い。さらに、前記標準化は、更に、もし手段から得られたものがあれば各不定のスコアを約0.5の条件付き確率にマッピングすることを含むものであっても良い。その手段で不定のスコアを構成する各評価手段の起こりうるスコアの範囲は、各手段で診断ミスをする可能性がある所定確率を越えないように、定義しても良い。さらに、前記所定の予め設定された確率は、約0.01から約0.1の範囲内にあっても良い。最後に、計算手法は、例えば、逐次ベイズ推論手法(Sequential Bayesian inference procedure)、複合確率分布の計算(computation of joint probability distribution)、確率の乗法(multiplication of probabilities)、論理式(logical expression)あるいはそれらの組み合わせのうちの1つであっても良い。
本発明の典型的な実施形態の別の側面は、個人に対して行われた、2つ以上の評価手段から得られたスコアを使用して、注意機能障害に関連した障害について個人を評価する、方法、装置および/またはコンピュータ・プログラム・プロダクトからなる。その関連装置は、(a)手段の各々について入手可能な一連のスコアを標準化することにより得られたスコアを較正し、そして(b)合成結果を生成するために較正されたスコアで計算手法を行なうように構成された装置である。前記評価手段は、例えば、人口統計学的質問(demographic questionnaires)、行動チェックリスト(behavioral checklists)、精神測定テスト(psychometric tests)、親報告書(parent reports)、教師評価フォーム(teacher rating forms)、あるいはEEGに基づいた警戒、注意およびコンシステンシー指標(EEG-based vigilance, attention, and consistency measures)のうちの2つ以上を含むものであっても良い。また、評価手段は一致指数(Consistency Index)、アルファ遮断インデックス( Alpha Blockade Index)あるいはその両方を含むものであっても良い。さらに、標準化は、手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを、約0〜約1に及ぶ一連の条件付き確率へマッピングすることを含むものであっても良い。また、前記標準化は、もしあれば手段から得られた各不定のスコアを、約0.5の条件付き確率にマッピングすることすることを含むものあっても良い。その手段で不定のスコアを構成する各評価手段の起こりうる一連のスコアは、各手段で診断ミスをする可能性がある予め設定された確率を越えないように、定義しても良い。さらに、前記所定の予め設定された確率は、約0.01から約0.1の範囲内にあっても良い。最後に、計算手法は、例えば、逐次ベイズ推論手法(Sequential Bayesian inference procedure)、複合確率分布の計算(computation of joint probability distribution)、確率の乗法(multiplication of probabilities)、論理式(logical expression)あるいはそれらの組み合わせのうちの1つであっても良い。
更に他の実施形態は、ある典型的な実施形態の上記詳細な記述および図面を読むことによって当該技術に熟練者に容易に明白になるであろう。様々な変形、修正および追加の実施形態が可能であり、従って、そのような変形、修正および実施形態はすべて、添付クレームの精神および範囲内にあると見なされるべきである、と理解されなければならない。例えば本願の如何なる部分(例えば、タイトル、明細書本文、アブストラクト、図面等)の内容にかかわらず、それと異なる旨が明確に記載されていない限り、如何なる特定の記載され、あるいは図示されたアクティビティあるいは要素について、そのようなアクティビティの特定のシーケンスについて、如何なる特定のサイズ、速度、資料、次元、時間、あるいは周波数について、そのような要素の如何なる特定の相互関係について、要求されるものはない。さらに、如何なるアクティビティも繰り返すことができ、如何なるアクティビティも複数の独立体によって行なうことができ、および/または、如何なる要素も複写することができる。さらに、如何なるアクティビティあるいは要素も、除外することができ、アクティビティシーケンスを変更し、および／または要素の相互関係を変更することができる。従って、明細書の記載および図面は、図示するためのものであって、限定的なものではない、と理解されなければならない。本発明はその精神あるいは本質的特質から外れることなく他の特定の形式で具現化されうる。従って、先の実施形態は、ここに記載された発明を限定するものではなく、すべて例示的であると見なされるべきである。
関連出願の相互参照
「ADHDの確率的精神生理学評価のための方法、装置、およびコンピュータ・プログラム・プロダクト(Method, Apparatus, and Computer Program Product for Stochastic Psychophysiological Assessment of ADHD)」と題する、2004年3月18日付け出願に係る米国仮出願第60/554,113号の優先権の主張を伴うものであり、その内容はそっくりそのまま本願に参照として組み込まれる。本願は、また、「方法、装置、および注意機能障害評価のためのコンピュータ・プログラム・プロダクト(Method, Apparatus, and Computer Program Product for Assessment of Attentional Impairments)」と題する、2002年5月6日付け出願に係る国際特許出願第PCT/US02/14188号に関連し、2003年11月3日付け出願に係る米国特許出願第10/476,826号に対応するものであって、それらはいずれも本願の譲受人に譲渡されており、かつそれらはそっくりそのままここに参照として組み込まれる。本発明は、国際出願第PCT/US02/14188号および米国出願第10/476,826号で議論された技術で実施されうるものである。
本発明の前述したおよび他の目的、特徴および利点、および発明それ自身は、添付図面を参酌して読まれた時、この発明の実施形態の記述からより完全に理解されるであろう。
図1は、本発明に係る実施形態の一般的な構造およびその要素を示す図である。 図２は、本発明を実施するためのコンピューター・システムの機能ブロック図である。 図３Ａは、WURSスケールの標準化プロセスのグラフである。 図３Ｂは、一致指数(CI)の標準化プロセスのグラフである。 図４Ａは、本発明の実施形態に係るADHDの連続評価の一般的構成を示す概略図である。 図４ＢＡは、本発明の実施形態に係るADHDの連続評価の一般的構成を示す概略図である。 図５Ａは、すべての研究に亘るベイズモデル(Bayesian model)のステップに沿った評価精度を向上させる本発明プロセスの実施形態を示す概要図である。 図５Ｂは、すべての研究に亘るベイズモデル(Bayesian model)のステップに沿った評価精度を向上させる本発明プロセスの実施形態を示す概要図である。 図５Ｃは、すべての研究に亘るベイズモデル(Bayesian model)のステップに沿った評価精度を向上させる本発明プロセスの実施形態を示す概要図である。

Claims (32)

  1. 注意機能障害関連疾患について個人を評価する方法であって、a)個人に対して行われた、２つ以上の注意機能障害用の評価手段のスコアを取得し、b)個人に適用する前に、前記手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを標準化することにより、前記得られたスコアを較正し、c)計算手法を用いて前記較正スコアを操作して合成結果を生成させる、ことを特徴とする。
  2. 前記評価手段は、人口統計学的質問表(demographic questionnaires,)、行動チェックリスト(behavioral checklists)、精神測定テスト(psychometric tests)、親レポート(parent reports)、教師評価フォーム(teacher rating forms)、あるいはEEGに基づく覚性、注意および一貫性手段(EEG-based vigilance, attention, and consistency measures)のうちの２つ以上を含むものである、請求項１に記載の方法。
  3. 前記評価手段は、一致指数(Consistency Index)、アルファ遮断インデックス(Alpha Blockade Index)あるいはその両方を含むものである、請求項２に記載の方法。
  4. 前記標準化は、前記手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを約０〜約１の範囲の条件付き確率にマッピングすることを含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記標準化は、更に、もしあれば前記手段から得られた各不定のスコアを約0.5の条件付き確率にマッピングすることを含む、請求項４に記載の方法。
  6. 前記手段についての不定のスコアを構成する前記各評価手段の一連の得られるスコアが、前記各手段での診断ミスの可能性が所定の予め設定された確率を超えないように定義されている、請求項５に記載の方法。
  7. 前記所定の予め設定された確率は、約０．０１から約０．１の範囲内である、請求項６に記載の方法。
  8. 前記計算手法は、逐次ベイズ推論手法(Sequential Bayesian inference procedure)、複合確率分布の計算(computation of joint probability distribution)、確率の乗法(multiplication of probabilities)、論理式（logical expression）あるいはそれらの組み合わせのうちのいずれかである、請求項１に記載の方法。
  9. 注意機能障害関連疾患について個人を評価するための装置であって、a)前記個人に対して行われた、２つ以上の注意機能障害用の評価手段のスコアを得ること、b)前記個人に適用する前に、前記手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを標準化することにより、前記得られたスコアを較正すること、c)計算手法を用いて、前記較正スコアを操作して合成結果を生成すること、を行なうようにプログラムされたマイクロプロセッサーを含む。
  10. 前記評価手段は、人口統計学的質問表(demographic questionnaires,)、行動チェックリスト(behavioral checklists)、精神測定テスト(psychometric tests)、親レポート(parent reports)、教師評価フォーム(teacher rating forms)、あるいはEEGに基づく覚性、注意および一貫性手段(EEG-based vigilance, attention, and consistency measures)のうちの２つ以上を含むものである、請求項９に記載の装置。
  11. 前記評価手段は、一致指数(Consistency Index)、アルファ遮断インデックス(Alpha Blockade Inde)あるいはその両方を含むものである、請求項１０に記載の装置。
  12. 前記標準化は、前記各手段の一連の得られるスコアを約0〜約1の範囲の条件付き確率にマッピングすることを含む、請求項９に記載の方法。
  13. 前記標準化は、更に、もしあれば前記手段から得られた各不定のスコアを約０．５の条件付き確率にマッピングすることを含む、請求項１２に記載の装置。
  14. 前記手段についての不定のスコアを構成する前記各評価手段の一連の得られるスコアが、前記各手段での診断ミスの可能性が所定の予め設定された確率を超えないように定義されている、請求項１３に記載の装置。
  15. 前記所定の予め設定された確率は、約０．０１から約０．１の範囲内にある、請求項１４に記載の装置。
  16. 前記計算手法は、逐次ベイズ推論手法(Sequential Bayesian inference procedure)、複合確率分布の計算(computation of joint probability distribution)、確率の乗法(multiplication of probabilities)、論理式（logical expression）あるいはそれらの組み合わせのうちのいずれかである、請求項９に記載の装置。
  17. 注意機能障害関連疾患について個人を評価するためのコンピュータプログラムプロダクトであって、a)前記個人に対して行われた、２つ以上の注意機能障害用の評価手段のスコアを得ること、b)前記個人に適用する前に、前記各手段について一連の得られるスコアを標準化することにより、前記得られたスコアを較正すること、c)計算手法を用いて、前記較正スコアを操作して合成結果を生成すること、を行なうようにプログラムされている。
  18. 前記評価手段は、人口統計学的質問表(demographic questionnaires,)、行動チェックリスト(behavioral checklists)、精神測定テスト(psychometric tests)、親レポート(parent reports)、教師評価フォーム(teacher rating forms)、あるいはEEGに基づく覚性、注意および一貫性手段(EEG-based vigilance, attention, and consistency measures)のうちの２つ以上を含むものである、請求項１７記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  19. 前記評価手段は、一致指数(Consistency Index)、アルファ遮断インデックス(Alpha Blockade Index)あるいはその両方を含むものである、請求項１８に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  20. 前記標準化は、前記各手段の一連の得られるスコアを約０〜約１の範囲の条件付き確率にマッピングすることを含む、請求項１７に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  21. 前記標準化は、更に、もしあれば前記手段から得られた各不定のスコアを約０．５の条件付き確率にマッピングすることを含む、請求項２０に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  22. 前記手段についての不定のスコアを構成する前記各評価手段の一連の得られるスコアが、前記各手段での診断ミスの可能性が所定の予め設定された確率を超えないように定義されている、請求項２１に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  23. 前記所定の予め設定された確率は、約０．０１から約０．１の範囲内である、請求項２２に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  24. 前記計算手法は、逐次ベイズ推論手法(Sequential Bayesian inference procedure)、複合確率分布の計算(computation of joint probability distribution)、確率の乗法(multiplication of probabilities)、論理式（logical expression）あるいはそれらの組み合わせのうちのいずれかである、請求項１７に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  25. 個人に対して行われた、２つ以上の注意機能障害用の評価手段のスコア用いて、注意機能障害関連疾患について個人を評価するための装置であって、a)前記個人に適用する前に、前記手段のそれぞれについて一連の得られるスコアを標準化することにより、前記得られたスコアを較正すること、b)計算手法を用いて、前記較正スコアを操作して合成結果を生成すること、を行なうように構成されたマイクロプロセッサーを含む。
  26. 前記評価手段は、人口統計学的質問表(demographic questionnaires,)、行動チェックリスト(behavioral checklists)、精神測定テスト(psychometric tests)、親レポート(parent reports)、教師評価フォーム(teacher rating forms)、あるいはEEGに基づく覚性、注意および一貫性手段(EEG-based vigilance, attention, and consistency measures)のうちの２つ以上を含むものである、請求項２５に記載の装置。
  27. 前記評価手段は、一致指数(Consistency Index)、アルファ遮断インデックス(Alpha Blockade Index)あるいはその両方を含むものである、請求項２６に記載の装置。
  28. 前記標準化は、前記各手段の一連の得られるスコアを約0〜約1の範囲の条件付き確率にマッピングすることを含む、請求項２５に記載の方法。
  29. 前記標準化は、更に、もしあれば前記手段から得られた各不定のスコアを約０．５の条件付き確率にマッピングすることを含む、請求項２８に記載の装置。
  30. 前記手段についての不定のスコアを構成する前記各評価手段の一連の得られるスコアが、前記各手段での診断ミスの可能性が所定の予め設定された確率を超えないように定義されている、請求項２９に記載の装置。
  31. 前記所定の予め設定された確率は、約０．０１から約０．１の範囲内にある、請求項３０に記載の装置。
  32. 前記計算手法は、逐次ベイズ推論手法(Sequential Bayesian inference procedure)、複合確率分布の計算(computation of joint probability distribution)、確率の乗法(multiplication of probabilities)、論理式（logical expression）あるいはそれらの組み合わせのうちのいずれかである、請求項２５に記載の装置。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012512897A (ja) * 2008-12-19 2012-06-07 スパーナス ファーマシューティカルズ インコーポレイテッド 攻撃性を治療する方法
JP2015509779A (ja) * 2012-02-09 2015-04-02 アンスロトロニックス, インコーポレイテッド.Anthrotronix, Inc. 能力評価ツール
JP2018029764A (ja) * 2016-08-24 2018-03-01 株式会社Ｊｖｃケンウッド 診断支援装置、診断支援方法、及びコンピュータプログラム
US10149853B2 (en) 2010-03-31 2018-12-11 Supernus Pharmaceuticals, Inc. Stabilized formulations of CNS compounds
JP6466548B1 (ja) * 2017-11-27 2019-02-06 由紀子 濱崎 子供の精神病リスク早期スクリーニングシステム
JP2020500077A (ja) * 2016-11-21 2020-01-09 エバンス, マークEvans, Mark 分娩中の胎児リスクのレベルをモニタし、評価するためのシステム、装置、および方法

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8473043B1 (en) * 2004-12-22 2013-06-25 Neuro Wave Systems Inc. Neuro-behavioral test method for screening and evaluating therapy for ADHD and system
US20080269632A1 (en) * 2006-10-23 2008-10-30 Lexicor Medical Technology, Llc Systems and Methods for Analyzing and Assessing Attention Deficit Hyperactivity Disorder
US20090024003A1 (en) * 2007-03-28 2009-01-22 N.V. Organon Accurate method to assess disease severity in clinical trials concerning psychopathology
US8271077B1 (en) * 2008-08-27 2012-09-18 Lockheed Martin Corporation Learning optimization using biofeedback
CA2739613C (en) * 2008-10-08 2017-03-14 The Mclean Hospital Corporation Methods for measuring the magnitude of attention and motor activity disturbance in a subject
CN102573619B (zh) * 2008-12-19 2015-04-22 新加坡科技研究局 用于生成注意力水平表示的设备和方法
US8589328B1 (en) * 2009-03-31 2013-11-19 Symantec Corporation Method and apparatus for examining computer user activity to assess user psychology
WO2011025953A1 (en) * 2009-08-28 2011-03-03 Lexicor Medical Technology, Llc Systems and methods to identify a subgroup of adhd at higher risk for complicating conditions
US8519841B2 (en) * 2009-10-14 2013-08-27 Fujitsu Limited Systems and methods for dynamically changing alerts of portable devices using brainwave signals
US8334793B2 (en) * 2009-10-14 2012-12-18 Fujitsu Limited Systems and methods for indexing media files using brainwave signals
US8478754B2 (en) * 2010-12-08 2013-07-02 Piracloud, Inc. Method and system for personality comparison via public consensus
SG192175A1 (en) * 2011-01-28 2013-08-30 Agency Science Tech & Res A method and system for detecting attention
WO2013012739A1 (en) * 2011-07-16 2013-01-24 Simon Adam J Systems and methods for the physiological assessment of brian health and the remote quality control of eeg systems
AU2012329088A1 (en) * 2011-10-24 2014-05-29 President And Fellows Of Harvard College Enhancing diagnosis of disorder through artificial intelligence and mobile health technologies without compromising accuracy
US9224309B2 (en) * 2012-04-02 2015-12-29 Wisconsin Alumni Research Foundation Teaching system for improving information retention based on brain-state monitoring
US20150056595A1 (en) * 2013-08-23 2015-02-26 The Curators Of The University Of Missouri Systems and methods for diagnosis and treatment of psychiatric disorders
CN106470608A (zh) * 2014-01-13 2017-03-01 人类电工公司 表现评估工具
US10278633B1 (en) 2014-06-23 2019-05-07 Corman Attention Technologies, LLC Systems and methods for assisting diagnosing and/or titrating medication for predetermined conditions and assessing the effectiveness of medication prescribed for a predetermined condition
JP2017527421A (ja) 2014-08-14 2017-09-21 ユニヴァーシティー オブ ヴァージニア パテント ファンデーション 改善された精度の連続グルコースモニタリング方法、システム、およびデバイス
US9846844B2 (en) 2015-11-25 2017-12-19 International Business Machines Corporation Method and system for quantitatively evaluating the confidence in information received from a user based on cognitive behavior
US11924290B2 (en) 2018-10-26 2024-03-05 Dell Products, Lp Aggregated stochastic method for predictive system response
US20220310263A1 (en) * 2021-03-25 2022-09-29 Larry B. Gelman Treatment protocol for assessing and managing pain, based on the patient's risk of opioid misuse, abuse, and/or addiction, and method of use
CN113628725B (zh) * 2021-07-29 2023-10-20 北京大学第六医院 一种针对注意缺陷多动障碍的执行能力训练系统
CN116138780B (zh) * 2022-12-30 2023-08-08 北京视友科技有限责任公司 一种学生注意力评价方法、终端及计算机可读存储介质

Family Cites Families (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US2003A (en) * 1841-03-12 Improvement in horizontal windivhlls
US544166A (en) * 1895-08-06 Robert s
US4408616A (en) * 1981-05-15 1983-10-11 The Children's Medical Center Corporation Brain electricaL activity mapping
USRE34015E (en) * 1981-05-15 1992-08-04 The Children's Medical Center Corporation Brain electrical activity mapping
US4407299A (en) * 1981-05-15 1983-10-04 The Children's Medical Center Corporation Brain electrical activity mapping
US4421122A (en) * 1981-05-15 1983-12-20 The Children's Medical Center Corporation Brain electrical activity mapping
US4846190A (en) * 1983-08-23 1989-07-11 John Erwin R Electroencephalographic system data display
US4862359A (en) * 1984-08-31 1989-08-29 Bio-Logic Systems Corporation Topographical mapping of brain functionality from neuropsychological test results
US4913160A (en) * 1987-09-30 1990-04-03 New York University Electroencephalographic system and method using factor structure of the evoked potentials
US5083571A (en) * 1988-04-18 1992-01-28 New York University Use of brain electrophysiological quantitative data to classify and subtype an individual into diagnostic categories by discriminant and cluster analysis
US5550021A (en) * 1990-02-07 1996-08-27 Board Of Regents, The University Of Texas System Allelic diagnosis of susceptibility to compulsive disorder
US5176145A (en) * 1990-04-25 1993-01-05 Ryback Ralph S Method for diagnosing a patient to determine whether the patient suffers from limbic system dysrhythmia
US5269315A (en) * 1991-08-16 1993-12-14 The Regents Of The University Of California Determining the nature of brain lesions by electroencephalography
US5310195A (en) * 1991-08-29 1994-05-10 Abdallah Iman Al Amin Boardgame and method of measuring brain activity utilizing a board-game
US5724987A (en) * 1991-09-26 1998-03-10 Sam Technology, Inc. Neurocognitive adaptive computer-aided training method and system
WO1995018565A1 (en) * 1991-09-26 1995-07-13 Sam Technology, Inc. Non-invasive neurocognitive testing method and system
US5406957A (en) * 1992-02-05 1995-04-18 Tansey; Michael A. Electroencephalic neurofeedback apparatus for training and tracking of cognitive states
US5287859A (en) * 1992-09-25 1994-02-22 New York University Electroencephalograph instrument for mass screening
US5913310A (en) * 1994-05-23 1999-06-22 Health Hero Network, Inc. Method for diagnosis and treatment of psychological and emotional disorders using a microprocessor-based video game
US6186145B1 (en) * 1994-05-23 2001-02-13 Health Hero Network, Inc. Method for diagnosis and treatment of psychological and emotional conditions using a microprocessor-based virtual reality simulator
US5377100A (en) * 1993-03-08 1994-12-27 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Method of encouraging attention by correlating video game difficulty with attention level
US5549118A (en) * 1993-09-22 1996-08-27 New York University Simultaneous testing of two motor capabilities of a human subject
US5676138A (en) * 1996-03-15 1997-10-14 Zawilinski; Kenneth Michael Emotional response analyzer system with multimedia display
US6622036B1 (en) * 2000-02-09 2003-09-16 Cns Response Method for classifying and treating physiologic brain imbalances using quantitative EEG
US5983129A (en) * 1998-02-19 1999-11-09 Cowan; Jonathan D. Method for determining an individual's intensity of focused attention and integrating same into computer program
US6132724A (en) * 1998-04-29 2000-10-17 City Of Hope National Medical Center Allelic polygene diagnosis of reward deficiency syndrome and treatment
US6366813B1 (en) * 1998-08-05 2002-04-02 Dilorenzo Daniel J. Apparatus and method for closed-loop intracranical stimulation for optimal control of neurological disease
US6044292A (en) * 1998-09-21 2000-03-28 Heyrend; F. Lamarr Apparatus and method for predicting probability of explosive behavior in people
US6115631A (en) * 1998-12-18 2000-09-05 Heyrend; F. Lamarr Apparatus and method for predicting probability of ruminating behavior in people
US6097980A (en) * 1998-12-24 2000-08-01 Monastra; Vincent J. Quantitative electroencephalographic (QEEG) process and apparatus for assessing attention deficit hyperactivity disorder
US6496724B1 (en) * 1998-12-31 2002-12-17 Advanced Brain Monitoring, Inc. Method for the quantification of human alertness
US6210950B1 (en) * 1999-05-25 2001-04-03 University Of Medicine And Dentistry Of New Jersey Methods for diagnosing, preventing, and treating developmental disorders due to a combination of genetic and environmental factors
US6434419B1 (en) * 2000-06-26 2002-08-13 Sam Technology, Inc. Neurocognitive ability EEG measurement method and system
US7392199B2 (en) 2001-05-01 2008-06-24 Quest Diagnostics Investments Incorporated Diagnosing inapparent diseases from common clinical tests using Bayesian analysis
US6565518B2 (en) * 2001-05-25 2003-05-20 Eastman Kodak Company Technique for diagnosing attention deficit hyperactivity disorder
WO2002100267A1 (en) * 2001-06-13 2002-12-19 Compumedics Limited Methods and apparatus for monitoring consciousness
EP1414343B1 (en) * 2001-07-11 2009-06-03 CNS Response, Inc. Method for predicting outcome of treatments
US6746409B2 (en) * 2002-02-14 2004-06-08 The Mclean Hospital Corporation Technique for diagnosing attention deficit hyperactivity disorder using complimentary tests
US6993381B2 (en) * 2002-10-25 2006-01-31 Connolly John F Linking neurophysiological and neuropsychological measures for cognitive function assessment in a patient
US7347818B2 (en) * 2003-02-24 2008-03-25 Neurotrax Corporation Standardized medical cognitive assessment tool

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9801887B2 (en) 2008-12-19 2017-10-31 Supernus Pharmaceuticals, Inc. Method of treatment of aggression
US10058556B2 (en) 2008-12-19 2018-08-28 Supernus Pharmaceuticals, Inc. Method of treatment of aggression
JP2012512897A (ja) * 2008-12-19 2012-06-07 スパーナス ファーマシューティカルズ インコーポレイテッド 攻撃性を治療する方法
US10201547B2 (en) 2008-12-19 2019-02-12 Supernus Pharmaceuticals, Inc. Method of treatment of aggression
US11638708B2 (en) 2008-12-19 2023-05-02 Supernus Pharmaceuticals, Inc. Method of treatment of aggression
US11077114B2 (en) 2010-03-31 2021-08-03 Supernus Pharmaceuticals, Inc. Stabilized formulations of CNS compounds
US10149853B2 (en) 2010-03-31 2018-12-11 Supernus Pharmaceuticals, Inc. Stabilized formulations of CNS compounds
JP2015509779A (ja) * 2012-02-09 2015-04-02 アンスロトロニックス, インコーポレイテッド.Anthrotronix, Inc. 能力評価ツール
JP2018029764A (ja) * 2016-08-24 2018-03-01 株式会社Ｊｖｃケンウッド 診断支援装置、診断支援方法、及びコンピュータプログラム
JP7224283B2 (ja) 2016-11-21 2023-02-17 エバンス，マーク 分娩中の胎児リスクのレベルをモニタし、評価するためのシステム、装置、および方法
JP2020500077A (ja) * 2016-11-21 2020-01-09 エバンス, マークEvans, Mark 分娩中の胎児リスクのレベルをモニタし、評価するためのシステム、装置、および方法
JP6466548B1 (ja) * 2017-11-27 2019-02-06 由紀子 濱崎 子供の精神病リスク早期スクリーニングシステム
JP2019093003A (ja) * 2017-11-27 2019-06-20 由紀子 濱崎 子供の精神病リスク早期スクリーニングシステム
WO2019103144A1 (ja) * 2017-11-27 2019-05-31 由紀子 濱崎 子供の精神病リスク早期スクリーニングシステム

Also Published As

Publication number Publication date
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JP2007529829A (ja) 注意機能障害の確率的精神生理学評価のための方法、装置およびコンピュータ・プログラムプロダクト
Sherman et al. Multidimensional malingering criteria for neuropsychological assessment: A 20-year update of the malingered neuropsychological dysfunction criteria
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