ADAS-Cog(アルツハイマー病評価尺度) – 目的・方法・採点・注意点について

検査

ADAS-Cogはアルツハイマー病の認知機能を評価し、治療効果や病状進行を追跡するための重要なツールです。
本記事では目的・方法・採点・注意点について解説します。

ADAS-Cogとは?

ADAS-Cog(Alzheimer’s Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale)は、アルツハイマー病(AD)やその他の認知症の患者の認知機能障害を評価するために使用される臨床評価ツールです。

ADAS(Alzheimer’s Disease Assessment Scale)- 目的・2つのバージョンと違いについて
ADASは、アルツハイマー病患者の認知機能と非認知機能を評価する尺度です。本記事ではこの目的や違いについて解説します。

目的

ADAS-Cogは、主に以下の目的で使用されます。

  • ADおよび関連する認知症の患者の認知障害の程度を評価する。
  • 認知症の進行を追跡し、治療の効果を評価する。
  • 認知機能に影響を及ぼす可能性のある治療法の効果を臨床試験で評価する。

以下にそれぞれ解説します。

ADおよび関連する認知症の患者の認知障害の程度を評価する

ADAS-Cogは、アルツハイマー病(AD)や他の認知症の患者における認知障害の程度を詳細に評価するためのツールです。
この尺度は、記憶、言語、指示理解、構成能力など、さまざまな認知機能を網羅的に評価します。

患者がこれらの課題をどの程度こなせるかによって、認知障害のレベルを定量的に把握することが可能です。
ADAS-Cogの結果は、患者の現在の認知状態を理解し、それが通常の加齢による変化なのか、またはADや他の認知症によるものなのかを区別するのに役立ちます。

これにより、正確な診断が促進され、適切な治療計画の策定に役立つ重要な情報が提供されます。

認知症の進行を追跡し、治療の効果を評価する

ADAS-Cogは、アルツハイマー病や他の認知症の進行を時間とともに追跡するためにも使用されます。
この尺度により、患者の認知機能が時間の経過とともにどのように変化するかを定期的に評価でき、病状の進行速度や悪化の程度を把握することが可能です。

また、ADAS-Cogの結果は、治療介入の効果を評価するのにも有用です。
特定の治療法(薬物治療、認知療法、生活スタイルの変更など)を受けた患者の認知機能にどのような変化があったかを、客観的な数値で示すことができます。

この情報は、治療計画の調整や新たな介入の必要性を判断する際に重要な役割を果たします。

認知機能に影響を及ぼす可能性のある治療法の効果を臨床試験で評価する

ADAS-Cogは臨床試験においても広く利用され、新しい治療法や薬剤が認知機能に与える影響を評価する重要なツールです。
この尺度を用いることで、研究者は新しい治療法がADや他の認知症の患者の認知機能にどのように作用するかを定量的に測定できます。

例えば、新しい薬剤が認知機能を改善する効果があるかどうか、または症状の悪化を遅らせる効果があるかどうかを評価する際に役立ちます。
ADAS-Cogの結果は、治療法の有効性を判断し、承認プロセスや臨床応用に向けた意思決定に貢献します。

特に、アルツハイマー病の新しい治療法や介入の開発において、その効果を科学的に証明するための信頼性の高い手段として活用されています。

ADAS-Cog は、アルツハイマー病の臨床試験における治療群の違いを検出する際に、CDR-SB よりも有用という研究結果もあるからね1)
信頼性が高い検査といえますね!

検査項目

ADAS-Cogは通常、以下のような様々な認知機能を評価するための複数のサブテストから構成されています。

  • 単語再生
  • 口頭言語能力
  • 言語の聴覚的理解
  • 自発話における喚語困難
  • 口頭命令に従う
  • 手指および物品呼称
  • 構成行為(描画)
  • 観念運動
  • 見当識
  • 単語再認
  • テスト教示の再生能力

検査方法

検査は通常、訓練を受けた医師やセラピストによって実施されます。
各サブテストは特定の指示に従って患者に提示され、そのパフォーマンスは定量的なスコアリングシステムを使用して評価されます。

また検査の全体的な所要時間は約30分から1時間程度必要になるので簡易的なスクリーニング検査には適さないようです。

スコアリング

各項目について、患者のパフォーマンスに基づいてスコアが付けられます。
低いスコアは良好な認知機能を、高いスコアは認知障害の重度を示します。

たとえば、記憶関連のタスクで患者が多くの単語を正確に再生できれば、低いスコアが付けられます。

合計スコア

個々の項目のスコアを合計して、全体のADAS-Cogスコアが算出されます。
このスコアは0点(最も低い障害)から最大70点(最も重い障害)までの範囲です。

解釈

合計スコアが高いほど、患者の認知機能障害が重度であると評価されます。
このスコアを用いて、アルツハイマー病の進行度や治療の効果をモニタリングします。

ADAS-Cog は、アルツハイマー病患者の認知機能低下を効果的に監視し、認知機能の進歩と症状の変動に関する貴重な情報を提供するツールってことだね2)
国際的にも使用されていますからね!

注意点

ADAS-Cogの注意点としては…

  • 教育レベルや文化的背景の影響
  • 患者の状態や疲労度の影響
  • 初期または軽度の認知障害への感度
  • 実施者の言語や文化への精通
  • 臨床研究や治療計画への適用

…があげられます。
以下にそれぞれ解説します。

教育レベルや文化的背景の影響

ADAS-Cogの結果は、患者の教育レベルや文化的背景によって影響を受ける可能性があります。
教育水準が高い患者や特定の文化的背景を持つ患者は、テストの特定の項目において異なるパフォーマンスを示すことがあります。
これは、特定の認知タスクや言語使用に関連する能力が、教育や文化的経験によって形成されるためです。

したがって、ADAS-Cogの結果を解釈する際には、これらの個人的な背景要因を考慮に入れることが重要です。

患者の状態や疲労度の影響

患者の物理的および精神的状態、ならびに疲労度は、ADAS-Cogの結果に影響を及ぼす可能性があります。
例えば、患者が疲労していたり、不安やストレスを感じていたりすると、テストのパフォーマンスが低下することがあります。
そのため、検査環境を快適に保ち、患者がリラックスしてテストに臨めるよう配慮することが重要です。

また、複数のセッションに分けてテストを行うことで、疲労による影響を最小限に抑えることができます。

初期または軽度の認知障害への感度

ADAS-Cogは、特に初期や非常に軽度の認知障害の患者に対しては感度が低い場合があります。
このため、軽度の認知機能障害を持つ患者では、ADAS-Cogで重度の認知障害が示されないことがあります。
この問題は、特に認知障害の初期段階での診断やモニタリングにおいて考慮する必要があります。

より敏感な評価ツールや補完的なアプローチを併用することで、初期段階の認知障害の正確な評価が可能になります。

実施者の言語や文化への精通

ADAS-Cogを実施する際には、実施者が患者の言語や文化に精通していることが望ましいです。
これにより、患者とのコミュニケーションが円滑になり、誤解や不適切な解釈を防ぐことができます。

特に、多文化的な環境や言語的な多様性がある地域での使用において、この要素は非常に重要です。

臨床研究や治療計画への適用

ADAS-Cogは、アルツハイマー病および認知症の評価と追跡において重要なツールです。
その結果は、個々の患者の治療計画の策定や調整、さらには臨床研究における新しい治療法の効果を評価するための基盤となります。

このため、ADAS-Cogの使用と解釈は、高い専門性と慎重な判断を要します。

標準化されたツールだからこそ、検査者側の質が問われるかもしれないね!
また、検査時の患者さんの状態にも注意が必要なんですね!

参考

  • 1)Wessels, A., Dowsett, S., & Sims, J. (2018). Detecting Treatment Group Differences in Alzheimer’s Disease Clinical Trials: A Comparison of Alzheimer’s Disease Assessment Scale – Cognitive Subscale (ADAS-Cog) and the Clinical Dementia Rating – Sum of Boxes (CDR-SB). The Journal of Prevention of Alzheimer’s Disease, 5, 15-20. https://doi.org/10.14283/jpad.2018.2.
  • 2)Cogo-Moreira, H., Krance, S., Rabin, J., Lanctôt, K., Herrmann, N., MacIntosh, B., Black, S., Eid, M., & Swardfager, W. (2020). How much can the Alzheimer’s Disease Assessment Scale Cognitive Subscale (ADAS‐Cog) tell us? Insights from a latent state‐trait auto‐regressive (LST‐AR) model. Alzheimer’s & Dementia, 16. https://doi.org/10.1002/alz.041582.
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