프로젝트 소개
본 연구는 종단적 관찰을 통해 치매환자의 코티졸, 멜라토닌, 일주기리듬, 수면양상이 행동심리증상에 미치는 영향과 시간에 따른 변화를 파악하고, 행동심리증상 패턴(종류, 빈도, 발생 및 지속시간)을 예측해 임상 활용가능성을 평가하는 연구임.
재가 치매환자 280명(2년 추적)과 100명(3차년도)에서 의무기록, 인지검사, 타액검사(코티졸/멜라토닌), Actigraphy, 자율신경계 활성도, 행동심리증상 일지 및 환경·요구 체크리스트를 수집하고 다중회귀, multilevel, latent class growth analysis로 분석함. 랜덤포레스트 머신러닝 예측모델을 개발한 뒤 Kappa, ICC로 임상적용 타당성을 검증함. 이를 통해 맞춤 비약물 중재 근거, 예방·관리 효율, 치매환자와 가족 삶의 질 향상, 국가 의료비 절감 기대효과가 있음.