來自農業(yè)、健康和自然資源學院的ichael Copenhaver 和 Roman Shrestha開發(fā)了一種改進的措施，用于衡量藥物治療計劃中阿片類藥物依賴患者的認知功能障礙風險。
Shrestha 和 Copenhaver 都是聯(lián)合健康科學系的研究人員，多年來一直在研究吸毒者的藥物治療干預和 HIV 預防。在進行研究時，他們意識到多達 60% 的參與者患有認知功能障礙，或注意力和短期記憶等方面的缺陷。這意味著許多參與者沒有從研究人員測試的干預措施中獲得全部好處，因為他們無法像沒有認知功能障礙的人那樣處理信息和指令。
有幾種現(xiàn)有的評估工具可以測量認知功能障礙，但對于社區(qū)藥物治療計劃的快節(jié)奏性質而言，它們太長且太復雜，因為社區(qū)藥物治療計劃的工作人員與患者坐下來的時間有限。
Copenhaver 和 Shrestha 與肯特州立大學的神經心理學家 John Gunstad 合作開發(fā)了一種簡單有效的評估工具，以確定藥物治療計劃中阿片類藥物依賴者認知功能障礙的風險因素。他們確定了兩個較長清單中的哪些措施與全面評估的結果最相關。他們最近在藥物和酒精依賴上發(fā)表了他們的發(fā)現(xiàn)。
“這是更全面的電池的預測指標，”Copenhaver 說。“因為我們無法管理數小時的測試。”
研究小組研究了認知障礙的兩個標準評估，即神經認知障礙簡明清單 (BINI) 和被視為認知障礙評估黃金標準的 NIH 工具箱，以確定哪些風險因素應包括在其評估中。自己的工具。
他們確定了四個在統(tǒng)計上最顯著的風險因素：用手指數數的患者、忘記常見事物的名稱、經常掉東西的患者以及那些表示身體部位麻木的患者。
數據驅動的評估工具將認知測量與患者人口統(tǒng)計數據和健康史相結合，以產生總體風險評分。這種方法也已成功用于其他患者群體，包括糖尿病和心臟病患者。
“使用病歷中已有的信息可以更好地了解患者，”Shrestha 說。
他們確定了諸如年齡超過 50 歲、有精神病診斷史和用藥過量史等與認知功能障礙相關的因素。
能夠快速確定患者是否需要額外住宿有助于工作人員確保他們得到盡可能最好的治療。
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