Implementing the National Alzheimer's Coordinating Center Uniform Data Set (v3) within the Diabetes Prevention Program Outcomes Study

問題
糖尿病予防プログラム・アウトカム研究（DPPOS）は、糖尿病前症患者における2型糖尿病（T2D）の予防を本来の目的とした、糖尿病予防プログラム（DPP）の30年にわたる長期的な観察追跡調査である。DPPOSは2009年から限定的な認知機能評価を開始していたが、アルツハイマー病（AD）およびAD関連の認知症（ADRD）研究のための標準化された枠組みを欠いていた。コホートの高齢化に伴い、2022年に認知機能障害を含むよう研究の焦点が拡大した際、本研究は、本来その目的のために設計されていない既存の複雑な縦断的インフラの中に、厳格で標準化されたAD/ADRDデータ収集を統合するという課題に直面した。具体的な問題は、NACCの標準（AD研究センター（ADRC）で使用されているもの）への忠実性を維持しつつ、25年間の縦断的なデータ履歴を持つ既存の電子データ収集（EDC）システムに、National Alzheimer's Coordinating Center Uniform Data Set version 3（NACC-UDSv3）をどのように実装するかであった。

方法論
著者らは、DPPOSで使用されている独自のEDCシステムであるMIDAS（Multimodal Integrated Data Acquisition System）に、NACC-UDSv3のフォームを実装した。その手法には、以下の主要な技術的ステップが含まれる：

• データのハーモナイゼーション（整合化）： チームは16種類のNACC-UDSv3データフォームと既存のDPPOSフォームを比較した。重複する項目を統合し、既存のDPPOSの質問の回答選択肢を拡張して、対応するUDSv3項目にマッピングできるようにした。また、以前は収集していなかった新しいUDSv3項目を既存のフォームに追加した。
• 評価プロトコル： 本研究では、UDSv3の神経心理学的バッテリー（対面用C2およびバーチャル訪問用C2T）に加え、神経学的検査、Quick Dementia Rating System（QDRS）、およびNIH Toolbox Oral Reading Recognition Testを補足的に用いた。
• 判定ワークフロー： コロンビア大学のマネージャーとコーディネーターに支えられた5名の判定員からなる中央チームが、認知症候群の確定を行った。プロセスには以下が含まれる：
  • 自動判定： 定義された規範的基準を満たす参加者を「正常」として分類する自動化プロトコルを用い、ワークフローを効率化した。
  • 二重レビュー： 自動判定されなかったケースについては、2名の独立した判定員がレビューを行い、電子的なNR1フォームを記入した。
  • コンセンサスおよび委員会によるレビュー： コンセンサス要約レポートを用いて2名のレビュー結果を比較した。不一致が生じた場合は判定員間で解決し、診断に関する意見の相違が解消されない場合は、リモートでのコンセンサス会議を通じて5名の判定委員会によって解決された。
• 品質管理： すべてのアセスメントは、プログラム・コーディネーター（PC）によってダブルスコアリングされた。10%のランダムサンプルに対して、判定コアによるQC（品質管理）チェックが行われた。MIDASシステムは、データの完全性を確保するためにスキップパターンとフィールド間チェックを強制した。

主な貢献

• 統合の成功： 本論文は、25年以上にわたり糖尿病に焦点を当てて運営されてきた非AD/ADRDコホート（DPPOS）において、NACC-UDSv3のフォームを完全な忠実度をもって統合したことを示している。
• 技術的枠組み： 著者らは、レガシーデータと新しい標準化フォームをハーモナイズする方法、複雑な判定ワークフローのために既存のEDCシステム（MIDAS）を適応させる方法、および自動判定プロトコルを実装するための実践的な枠組みを提供している。
• データの互換性： 得られたデータセットは、全米のすべてのADRCからNACCに送られるデータと互換性があり、DPPOSのデータを全米のAD/ADRD研究データと共有・分析することが可能である。
• 運用の規模： DPPOS-AD/ADRD研究の第1波（2022〜2024年）において、チームは1,561件の認知機能判定を完了させた。そのうち291件（19%）が自動判定によって処理され、1,270件が人間による判定を経て完了した。

結果

• 完了率： 同意を得た1,683人の参加者のうち、1,561人が認知機能アセスメントを完了した。内訳は、対面訪問が83%、リモートが16%、ハイブリッドが2%であった。
• 判定結果： 判定員によるレビューを受けた1,270人の参加者のうち、1,233人（97%）に診断が下された。
  • 2名の判定員間における初回パスの合意率は53%であった。
  • 軽微な不一致を検討した後のセカンドパスの合意率は21%であった。
  • 26%のケースにおいて、フル判定委員会によるレビューが必要となった。
• 診断分布： 本研究は、正常な認知機能、様々な形態の認知症（例：記憶障害を伴う多領域型、行動バリアント前頭側頭型）、軽度認知障害（MCI）、および「MCIではない認知機能障害」などのカテゴリーへの分類に成功した。

意義
本論文は、このプロジェクトが、UDSv3のフォームを完全な忠実度をもって非AD/ADRDコホートに統合した初めての事例であると主張している。その意義は、国家的なNACCデータベースにおいて、高リスク集団（T2Dおよび糖尿病前症患者）に対して価値のあるAD/ADRDに関する情報を追加できる点にある。著者らは、記述されたハーモナイゼーション、電子的なキャプチャ、および自動判定プロセスが、全米の研究標準に合わせるためにNACC-UDSv3を取り入れようとする他の長期的な縦断的コホートにとっての実践的な枠組みを提供すると考えている。本研究は、非臨床従事者によるデータ収集者や、報告時点での臨床バイオマーカーの欠如（ただし研究用バイオマーカーは収集されている）といった限界を認めているが、その手法が多様なコホートにおける認知機能研究を拡大するための堅牢なモデルを提供していると主張している。