Ⅰ. 서 론
우리나라의 고령화는 매우 빠르게 진행되어 2030년 에 이르면 65세 이상의 인구가 전체 인구의 20.0%를 넘 게 차지하는 초고령 사회에 진입할 것으로 전망된다 (National Statistical Office, 2013). 노인들은 노화에 따라 인지기능이 감퇴될 수 있고 이에 따라 치매 고위험 군인 경도 인지장애(Mild Cognitive Impairment; MCI) 가 발생할 수 있다(Ganguli, Snitz, Lee, Vanderbit, Saxon, & Chang, 2010). 경도 인지장애가 발생하면 기 억력 및 집중력 등의 인지기능 검사에서 동일 연령대의 사람보다 낮은 수행력을 보이게 된다(Gainotti, 2010).
경도 인지장애는 한번 발병하면 약 11.0~33.0%가 치 매로 이환되어 일반 노인보다 치매발병 확률이 높아 경 도 인지장애에 대한 조기선별 및 적절한 중재가 중요하 다(Wild, Howieson, Webbe, Seelye, & Kaye, 2008). 최근 과학기술이 발전함에 따라 다양한 뇌기능 검사들이 개발되었지만 경도 인지장애 환자 중 뇌기능 검사 상 이 상소견이 없어도 인지기능 장애를 보이는 경우가 있기 때문에 인지기능 장애를 보다 명확히 밝힐 수 있는 다양 한 검사방법이 요구되어 왔다(Rhee, 2010).
인지기능 평가를 통해 대상자의 평가 결과 값을 동일 연령대의 평균치와 비교 가능하고 특정 인지영역에 대 한 손상 정도를 파악하여 치료의 목표도 설정할 수도 있기 때문에 기존의 뇌기능 검사의 부족한 점을 보완하 여 다양한 평가가 시행되고 있다(Darby & Walsh, 2005). 일반적으로 경도 인지장애 진단을 위해서는 Petersen 등(1999)이 제시한 진단 기준을 따르고 있 는데 이 기준으로는 주관적인 기억력 저하의 호소, 객 관적인 기억력 장애, 일상생활수행능력의 정상적인 유 지, 정상적인 전반적 인지기능, 치매는 아니라는 것이 포함되어 있다. 하지만 진단기준에 따라 모든 평가를 시행하여 경도 인지장애를 진단하는 것은 많은 시간이 걸린다는 단점이 있어 이를 보완하기 위해 빠르고 정확 하게 시행할 수 있는 선별평가가 많이 개발되고 있다 (De Jager, Schrijnemaekers, Honey, & Budge, 2009). 전통적으로 선별평가는 종이와 연필을 이용한 지필 방식으로 시행되었지만 1980년대 이후 컴퓨터 발 달과 함께 지필방식의 인지기능 평가를 전산화하거나 새로운 방식의 전산화 인지기능 평가 개발을 통해 다 양한 방법으로 시행되고 있다(Zygouris & Tsolaki, 2015). 컴퓨터를 이용한 인지기능 평가는 마우스나 터 치스크린을 이용하여 간편하고 쉽게 시행이 가능하고 결과를 정확히 기록 할 수 있으며, 검사자의 태도나 훈 련정도에 큰 영향을 받지 않는다는 장점이 있어 임상현 장에서 널리 사용되고 있고 다양한 연구도 이루어지고 있다(Wild et al., 2008; Wouters et al., 2014).
1980년대 이후로 다양한 지필평가가 전산화되었지 만 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 평가는 대부분 2000년대 이후에 개발되기 시작하였다(Zygouris & Tsolaki, 2015). 현재 국내에서 경도 인지장애 선별을 위해 사용하는 대표적인 전산화 인지기능 평가로는 서 국희(2003)가 개발한 인지평가와 참고진단 시스템 (Cognitive Assessment & Reference Diagnostic System; CARDS)이 있다. CARDS는 기억력 검사와 실인증, 실어증, 실행증, 고위수행기능 그리고 주의력 및 계산력의 비기억력 검사로 구성되어 검사시간은 약 30~50분 소요된다. 개개인의 특성을 반영한 유동적인 점수해석으로 정상과 경도 인지장애, 경증치매, 치매를 구분할 수 있다(Suh, 2002). 국외의 대표적인 경도 인지 장애 및 치매 선별을 위한 전산화 인지기능 평가 시스템 으로는 2001년도에 개발된 CogState이 있다. CogState 의 평가항목으로는 시지각 학습과 작업 기억이 있으며 평가 결과에 따라 정상, 경도 인지장애, 치매를 판별 가 능하며 검사시간은 약 15~20분이다. 그리고 2004년 도에 개발된 MicroCog가 있는데, MicroCog는 5개의 인지영역인 기억력, 추론력, 집중력, 공간지각력, 반응 행동에 대한 평가를 시행하며 검사시간은 약 30~40분 소요된다. 이외에도 국내보다 다양한 종류의 전산화 인 지기능 평가들이 있으며, 이들 평가는 각 인지영역별로 분리하여 평가를 실시하는 것이 아닌 한 번의 시행으로 모든 인지영역에 대한 평가를 실시하고 종합점수를 바 탕으로 경도 인지장애를 선별하고 있었다(Zygouris & Tsolaki, 2015).
전산화 인지기능 평가는 많은 장점에도 불구하고 일부 전산화 인지기능 평가는 표준 데이터가 부족하고 민감도 및 타당도가 보고되지 않고 있으며, 일부 검사 항목은 인 지 기초 이론에 충분히 근거하지 않는다는 제한점이 있 다(Suh, 2002). 또한 전산화 인지기능 평가의 대부분은 컴퓨터로 시행되기 때문에 컴퓨터에 친숙하지 않은 고령 의 대상자들은 쉽게 사용하지 못해 평가 결과에 영향을 미칠 수도 있어 정확한 경도 인지장애 선별에 제한점이 있다(Werner & Korczyn, 2012). 현재 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가는 각 평가마다 사용 방법 및 평가영역이 동일하지 않아 이에 대한 명확한 정 보가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 경도 인지장애 선 별을 위한 전산화 인지기능 평가를 고찰하여 비교 분석 함으로써 추후 국내에서의 경도 인지장애 선별을 위한 인지기능 평가 개발의 기초자료를 제공하고자 한다.
Ⅱ. 연구 방법
1. 자료 수집 기준 및 과정
3) 검색 과정 및 선정
2015년 11월 한 달 동안 Embase, PubMed, PsyINFO, The Cochrane Library를 통해 제공되는 논 문들을 수집하였다. 주요검색어로는 “computerized” OR “computer-based” AND “cognitive assessment” OR “screening test” AND “mild cognitive impairment”로 하였다. 총 1057개의 문헌이 검색되었으며 2명의 작업치 료사가 1차적으로 제목 및 초록을 보고 187개로 1차 추 출을 하였고, 선정기준 및 배제기준을 적용하여 2차 추출 과정을 통해 12개의 문헌이 최종 선정되었다. 최종 선정 된 12개의 문헌에서 중복되는 전산화 인지기능 평가를 제외한 총 9개의 전산화 인지기능 평가를 추출하였다 (Figure 1).
2. 분석 내용
1) 연구의 질적 수준
연구의 질적 수준은 Arbesman, Scheer와 Lieberman (2008)이 개발한 근거기반 수준 분류표를 사용하여 분석 하였다(Table 1).
Table 1
Level of Evidence for Selected Studies N (%)
Ⅲ. 연구 결과
1. 연구 질적 수준
총 12편의 연구의 질적 수준을 분석한 결과 수준Ⅱ의 연구는 11편으로 전체의 91.7%로 가장 많았으며 수준 Ⅲ 단계의 연구는 1편으로 전체의 8.3%를 차지하여 전 반적인 근거수준은 대체로 높았다(Table 1).
2. 전산화 인지기능 평가 구성 비율
총 9개의 전산화 인지기능 평가 중 경도 인지장애와 알츠하이머형 치매 모두 선별이 가능한 평가는 3개 (33.3%), 경도 인지장애만을 선별하는 평가는 6개 (66.7%)로 나타났다(Table 2).
3. 전산화 인지기능 평가의 특성
경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가를 대상자 선정기준, 평가 운영체제, 시행방법, 평가영역, 신 뢰도, 민감도 및 특이도를 기준으로 비교 분석하였다.
1) 대상자 선정기준
각 연구마다 경도 인지장애 환자의 평가 선별점수 설 정을 위해 정상 노인과 경도 인지장애 환자를 연구에 포 함시켰으며, 경도 인지장애 환자를 선정하기 위해 다양한 평가를 사용하였다. 그 중 MMSE가 4개(44.4%)로 가장 많았으며 놓기 검사(placing test)가 2개(22.2%), 전산화 캠브리지 신경인지 검사(Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery; CANTAB)가 2개(22.2%) 로 나타났다. 이 외에도 다양한 평가들이 경도 인지장애 선별을 위해 사용되었는데 연구에는 자세히 언급되어 있 지 않지만 Petersen 등(1999)의 경도 인지장애 진단기 준을 따라 선정한 것도 2개(22.2%) 있었다(Table 3).
Table 3
Characteristic of Computerized Cognitive Function Tests for Screening Mild Cognitive Impairment
| Author (yr) | Test name | Subjects | Selection criteria | Operating system | Input mode | Methods | Domains | Reliability | Sensitivity & specificity |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ahmed, De Jager, & Wilcock (2012), Memoria, Yassuda, Nakano, & Forlenza (2014) | CANSMCI | Cambridge behavioural test, CANTAB, EMQ, placing test, MMSE | PC based | Touch | 3 domains; Executive function, language ability, memory | Test-retest : 0.74 | |||
| De Jager, Scherijnemaekers, Honey, & Budge (2009) | Cogstate | MMSE, CERAD, CANTAB, rivermead paragraph recall, placing test | PC or tablet based | Keyboard or mouse | 5 domains: Attention(sustained, visual), executive function, memory (working, episodic), processing speed, visual perception (tracking, matching) | Not stated | |||
| Dougherty et al. (2010) | CST | Not Stated† | PC based | Keyboard or mouse | 7 domains: Attention, executive function, memory, orientation, processing speed, language ability, visual perception | Internal consistency : 0.88 | |||
| Green, Green, Harisson, & Kutner (1994) | MicroCog | California verbal learning test, WMS-R, WAIS-R | PC based | Keyboard or mouse | 6 domains: Attention, memory, processing speed, reaction time, reasoning, visual perception | Not stated | |||
| Kingbury, Pachana, Humphreys, Tehan & Byrne (2010) | Cogni- Screen | Not stated† | PC based | Keyboard or mouse | 1 domain: Memory(task1: recognition, task2: cued recall, task3: immediate and delayed recall) | Not stated | |||
| Maki, Yoshida, & Yamaguchi (2010) | VSM test | CDR | PC based | Touch | 1 domain: Memory(visuospatial memory) | Not stated | |||
| Saxton et al., (2009), Nieto, Albert, Morrow, & Saxton (2008) | CAMCI | ADRC battery, BMI | Tablet based | Touch | 4 domains: Attention, executive function, memory(verbal, nonverbal, visual, working), processing speed | Test-retest : 0.74 | |||
| Trenkle, Shankle, & Azen (2007) | MCI Screen | CDT, MMSE | Web-based | Verbal | 3 domains: Executive function, language ability, memory | Test-retest : 0.83 | |||
| Wouters et al., (2014), Wouters, Zwinderman, van Gool, Schmand, & Lindeboom (2009) | CAMCOG -CAT | MMSE, seven minute test> | PC based | Keyboard or mouse | 7 domains: Abstract thinking, attention, calculation, language ability, memory, orientation, praxis | Internal consistency : 0.99 |
[i] † : Not stated in detail but MCI had been screened according to Petersen et al. (1999)
[ii] ADRC: Alzheimer Disease Research Center, BMI: Bushke Memory Impairment, CAMCI: Computer Assessment of Mild Cognitive Impairment, CAMCOG-CAT: Cambridge Cognitive Examination-Computer Adaptive Test, CANS: Computer-Administered Neuropsychological Screen, CANTAB: Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery, CDR: Clinical Dmentia Rating, CDT: Clock Drawing Test, CST: Computerized Self Test, EMG: Everyday Memory Questionnaire, MCI: Mild Cognitive Impairment, MMSE: Mini-Mental Status Examination, MoCA: Montreal Cognitive Assessment, VSM: Visuo-Spatial Memory, WAIS-R: Wechsler Adult Intelligence Test-Revised, WMS-R: Wechsler Memory Scale-Revised
2) 평가 운영체제
문헌을 고찰한 결과 컴퓨터 기반의 평가 6개(66.7%), 태블릿 컴퓨터 기반의 평가 1개(11.1%), 컴퓨터와 태블 릿 컴퓨터 모두 사용 가능한 평가 1개(11.1%), 인터넷 기반의 평가 1개(11.1%)였다(Table 3).
3) 시행방법
입력방법으로는 터치를 이용하는 방법 3개(33.3%), 키보드 또는 마우스를 사용하는 방법 5개(55.6%), 음성 을 사용하는 방법 1개(11.1%)로 키보드 또는 마우스를 사용하는 방법이 가장 많았다. 또한 평가 시행방법으로 는 자기시행법 8개(88.9%), 검사자시행법 1개(11.1%) 로 자기시행법을 택하는 평가가 더 많았다. 시행시간으 로는 3 ~ 30분으로 다양했다(Table 3).
4) 평가영역
평가별로 평가영역이 조금씩 달랐으며 집중력이 5개 (55.6%), 기억력이 9개(100.0%), 시지각능력이 3개 (33.3%), 실행기능이 5개(55.6%), 언어능력이 4개 (44.4%), 처리속도가 3개(33.3%), 지남력이 2개 (22.2%), 반응시간이 1개(11.1%), 추리능력이 1개 (11.1%), 실행기능이 1개(11.1%), 계산능력이 1개 (11.1%), 추상적 사고가 1개(11.1%)가 각 평가에 포함 되어 있었으며 특히 기억력 항목은 모든 평가에 포함되 어 있었다(Table 3).
Ⅳ. 고 찰
본 연구에서는 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인 지기능 평가에 대해 체계적 고찰을 시행하여 국내 작업 치료사들에게 경도 인지장애 선별평가에 대한 기초자료 를 제공하고자 하였다. 총 12편의 연구에서 9개의 전산 화 인지기능 평가를 추출하여 연구의 질적 수준, 평가 구 성 비율, 대상자 선정기준, 평가 운영체제, 시행방법, 평 가영역, 신뢰도, 민감도 및 특이도를 분석하였다.
고찰에 포함된 연구의 질적 수준을 분석한 결과 수준 Ⅱ의 연구는 11편으로 전체의 91.7%였고 수준Ⅲ의 연 구는 1편으로 전체의 8.3%를 차지하여 전반적인 수준 높은 근거 마련을 위해 다양한 연구가 진행되고 있었음 을 알 수 있었다. 이러한 경향은 경도 인지장애의 조기발 견 및 중재를 위해 경도 인지장애 선별을 할 수 있는 평가 에 대한 관심이 증가되고 있다는 보고와 일치한다 (Aharonson, Halperin, & Korczyn, 2007).
총 9개의 전산화 인지기능 평가 중 경도 인지장애와 알츠하이머형 치매를 같이 선별해낼 수 있는 평가도 3개 있었다. 경도 인지장애와 초기 알츠하이머형 치매 환자 를 구별하기 위해 인지기능 수준을 비교한 연구결과들을 보면 다소 일치되지 않는 점이 있다(Ryu, 2010). 윤지 혜, 안인숙, 김도관과 김지혜(2005)는 경도 인지장애, 초기 알츠하이머형 치매 환자 간 인지기능을 비교한 결 과 경도 인지장애 환자는 초기 알츠하이머형 치매 환자 보다 기억력 항목에서는 차이가 나타나지 않았으나 지남 력, 주의력, 이름대기능력 및 언어유창성에서는 차이가 나타났다고 하였다. 또 다른 연구에서는 경도 인지장애 환자는 초기 알츠하이머형 치매 환자들에 비해 지남력, 주의력, 실행기능, 언어유창성 등에서는 유의한 차이를 보였으나 언어적 ･비언어적 재인회상능력과 이름대기능 력, 시공간 구성능력 등에서는 차이를 보이지 않았다고 하였다(Kim et al., 2006). 그리고 Lee (2009)는 경도 인지장애 환자와 초기 알츠하이머형 치매 환자의 차이는 즉각회상, 지연회상, 재인회상에서만 차이가 있다고 하 였다. 본 고찰에 포함된 경도 인지장애와 치매를 같이 선 별하는 3가지 평가를 살펴보면 경도 인지장애와 초기 알 츠하이머형 치매 환자 사이에 차이가 있다고 한 기억력, 주의력, 실행기능, 언어능력, 지남력을 평가영역으로 포 함하고 있었지만, 경도 인지장애만을 선별하는 나머지 6 개 평가들의 평가영역과는 큰 차이점이 없어 선행 연구 결과와 동일하게 경도 인지장애와 초기 알츠하이머형 치 매와 구별되는 명확한 인지영역을 확인하기가 어려웠다.
현재 경도 인지장애를 선별하기 위한 전산화 인지기능 평가는 대부분 컴퓨터를 기반으로 하고 있었고 1개를 제외 한 나머지 모든 평가는 모니터를 터치하거나 키보드나 마 우스를 사용하는 방식으로 시행되었다. 컴퓨터 기반으로 전산화된 프로그램을 통해 평가가 진행되기 때문에 일관 적인 평가가 가능하다(Wild et al., 2008). 따라서 신뢰도 를 보고한 5개의 평가에서도 높은 수준의 신뢰도를 나타냈 다. 컴퓨터 기반의 전산화 인지기능 평가는 노인들에게 많이 적용이 되고 있고 컴퓨터의 사용 자체가 환자들에게 새로운 경험으로 즐거움을 줄 수 있다는 연구도 있었지만, 또 다른 연구에서는 컴퓨터 사용이 익숙하지 않아 두려움 이 있는 경우에는 평가 결과를 저하시킬 수 있다는 보고를 하여 전산화 인지기능 평가를 시행할 때 컴퓨터 기반의 키보드 및 마우스를 사용하는 것이 아닌 다른 방법이 모색 될 필요가 있다(Saxton et al., 2009; Tierney & Lermer, 2010). 최근 기술이 발전함에 따라 몇몇 연구자들은 음성 인식을 통한 방법에 많은 관심을 기울이고 있고 실제로 본 고찰에 포함된 1편의 연구에서도 음성인식을 통한 평가 가 있었다. 이 기술이 상용화 된다면 미래의 전산화 인지기 능 평가는 노인들의 컴퓨터 사용 기술에 관계없이 음성인 식 기반으로 시행되어 컴퓨터 사용에 대한 부담감을 줄일 수 있다고 하였다(Tierney & Lermer, 2010). 또한 노인 의 피로감을 줄이기 위해서 선별평가는 비교적 짧은 시간 내에 시행되어야 하는데 본 고찰에 포함된 9개의 전산화 인지기능 평가도 시행시간이 3분에서 30분이내란 것을 감안했을 때 비교적 평가 시행시간은 적절했음을 알 수 있었다(Kingsbury, Pachana, Humphreys, Tehan, & Byrne, 2010)
경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가에는 다양한 인지영역의 평가가 포함되어있었는데 특히 기억 력 평가는 모든 전산화 인지기능 평가에 공통적으로 포 함되어 있었다. 정상노인과 경도 인지장애 환자와의 인 지기능 차이에 관한 연구를 살펴보면 경도 인지장애 환 자가 정상노인에 비해 지연회상, 언어유창성, 이름대기, 시공간능력, 주의력이 저하된다고 일관되게 보고하고 있 었다(Devanand, Folz, Gorlyn, Moeller, & Stern, 1997; Fabrigoule et al., 1998; Han, 2010; Kim, Park, & Lee, 2007; Vliet et al., 2003). 그 중에서도 특히 경도 인지장애 환자에서 정상노인에 비해 일화기억의 저하가 두드러지게 보고되고 있고 이는 주로 새로운 학습이나 지연회상능력을 요구하는 과제에서 수행 저하로 나타난 다고 보고하고 있어 기억력 평가영역이 경도 인지장애 선별을 위해 필수적이란 것을 알 수 있었다(Han, 2010). 특히 Cogstate, 전산화 경도 인지장애 검사(Computer Assessment of Mild Cognitive Impairment; CAMCI), CogniScreen, 시공간 기억 검사(visuo-spatial memory test)의 경우에는 작업기억, 일화기억, 언어기억, 시각기 억, 지연회상 등으로 기억력을 세분화하여 평가하고 있 어 경도 인지장애 선별을 위해 기억력 평가가 강조되고 있음을 알 수 있었다.
이처럼 경도 인지장애와 정상노인의 차이점에 대해 많 은 연구가 진행되고 있지만 경도 인지장애의 임상적 진 단은 조금씩 차이가 있고 명확하게 정의하는데 어려움이 있다. 현재 경도 인지장애의 진단은 Petersen 등(1999) 이 제시한 기준을 표준으로 사용하는데 본 고찰에 포함 된 연구의 경도 인지장애 선정기준을 살펴보면, MMSE 가 가장 많이 사용되었고 다음으로는 놓기검사와 CANTAB 등을 사용해 최대한 다양한 인지영역을 평가 하고 있었음을 알 수 있었다. 그리고 사용된 평가를 자세 히 언급하지 않았지만 Petersen 등(1999)의 기준을 따 라 대상자를 선정하였다는 연구도 있었다. 이처럼 정확 한 대상자 선정을 위해 다양한 평가를 사용하고 있었지 만 각 연구마다 일치되는 점이 없어 대상자 특징이 달라 져 민감도 및 특이도에 영향을 미쳤을 가능성이 존재한 다. 이런 제한점은 아직 전산화 인지기능 평가가 지필평 가에 비해 선별 민감도가 떨어진다는 기존의 연구결과와 일치한다(De Lepeleire, Heyrman, Baro, & Buntinx, 2005). 실제로 본 고찰에서도 연구 선정과정 중 민감도, 특이도가 입증 안 되거나 제시하지 않은 연구가 다수 제 외되었고 고찰에 포함된 전산화 인지기능 평가 중에서도 기존의 경도 인지장애 선별을 위한 지필평가보다 민감도, 특이도가 낮은 평가가 포함되어 있었다(Jung, 2010). 민감도, 특이도가 낮은 또 다른 이유로는 경도 인지장애 환자는 기억력이 저하되는 기억성 경도 인지장애 외에도 비기억성 경도 인지장애 등 다양한 유형이 존재하는데 본 고찰에 포함된 연구에서는 이를 구분하지 않았다는 점을 들 수 있다(Cummings et al., 1994; Gauthier et al., 2006).
연구결과 경도 인지장애 선별을 위해 임상에서 다양한 전산화 인지기능 평가를 사용하고 있었다. 경도 인지장 애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가는 국외에서 활용 도가 높았는데 그 이유는 다음과 같다. 첫째, 시간 효율성 이 높다는 것이다. 경도 인지장애를 진단하기 위해서는 모든 인지영역에 대해 평가를 실시해야 하는데 인지영역 별로 평가를 각각 시행하면 시간이 오래 걸리게 된다(강 연욱과 나덕렬, 2003; Petersen et al., 1999). 하지만 임상에서 모든 대상자에게 진단기준에 맞춘 다양한 인지 평가를 실시하는 것은 현실적으로 어려움이 많기 때문에 한 번의 시행으로 모든 인지영역을 평가할 수 있는 선별 평가를 우선적으로 실시하여 대상자를 선별한 후 인지영 역별 상세 평가를 실시하는 것이 효율적이라 할 수 있다 (Zygouris & Tsolaki, 2015). 둘째, 이동성이 높다는 것이다. 최근 전산화 인지기능 평가는 어플리케이션 또 는 웹 기반으로 시행되어 노인들이 전문기관을 방문하지 않더라도 태블릿 컴퓨터나 스마트폰을 통해 가정에서도 쉽게 평가를 실시하여 경도 인지장애 선별이 가능하다 (Hart, Chaparro, & Halcomb, 2008). 따라서 전문기관 의 접근성이 떨어진 노인들에게도 조기에 경도 인지장애 를 선별할 수 있는 기회를 제공할 수 있는 장점이 있다.
하지만 위와 같은 활용에도 불구하고 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가는 컴퓨터에 친숙하지 않은 노인들이 사용하기 어렵고 민감도와 특이도가 낮다 는 제한점이 존재한다. 추후 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가를 개발할 때는 노인이 더욱 쉽게 사용할 수 있는 방법에 대한 고찰이 필요하고 기억력을 세분화한 후 평가할 수 있는 평가항목의 개발과 진단기 준에 따른 대상자를 선정한 후 연구를 진행하여 민감도 및 특이도를 높여야 할 것이다.
Ⅴ. 결 론
인구 고령화에 따라 노인의 인지장애가 문제가 되고 있고 특히 치매로 이환될 수 있는 경도 인지장애에 대한 적절한 중재를 위해 무엇보다 조기선별이 중요하다. 본 연구에서는 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가를 체계적 고찰을 통해 알아보았다. 그 결과 대상자 선정기준은 MMSE를 포함해 다양한 평가를 사용하고 있 었다. 대부분의 전산화 인지기능 평가는 컴퓨터기반의 자기시행법을 택하고 있었으며, 반응입력은 키보드 또는 마우스, 터치방식으로 주로 이루어지고 있었다. 또한 평 가시간은 3~30분 이내로 비교적 짧았으며, 평가영역은 공통적으로 기억력 항목이 포함되어 있었고 나머지 평가 영역은 각 평가마다 조금씩 상이했다. 평가의 신뢰도는 높은 편이였고 평가의 민감도 및 특이도는 조금씩 달랐 으나 기존의 경도 인지장애 선별을 위한 지필평가와 유 사하거나 낮은 것도 있었다. 이번 연구가 앞으로 국내의 인지재활 임상현장에서 활용될 수 있는 경도 인지장애 선별용 전산화 인지기능 평가 개발을 위한 기초 자료가 되리라 기대한다.