Mejores predictores para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y la demencia frontotemporal en países de Latinoamérica

En un estudio observacional transversal se desarrolló una metodología para evaluar los mejores predictores para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y la demencia frontotemporal en países de ingresos medianos altos y medianos bajos, como los de Latinoamérica, observando lo siguiente:^[1]

• Se obtuvo una alta precisión de clasificación para enfermedad de Alzheimer, demencia frontotemporal y controles sanos al combinar procedimientos estadísticos clásicos y de aprendizaje automático aplicados a datos demográficos, cognitivos y de comportamiento de entornos clínicos en países de Latinoamérica.

• Se desarrolló un enfoque metodológico sólido para manejar datos altamente heterogéneos basados en las mediciones de conjuntos de datos clínicos de archivo para clasificar los subtipos de demencia y los controles sanos.

• Destacó la importancia de combinar la evaluación clínica convencional con pruebas cognitivas detalladas que rastrean cognición social, funcionamiento ejecutivo, síntomas conductuales y detección cognitiva para diagnosticar enfermedad de Alzheimer y demencia frontotemporal en países latinoamericanos.

¿Por qué es importante este estudio?

• Los procedimientos de diagnóstico en países de bajos recursos son un desafío debido a la falta de métodos de diagnóstico y procedimientos clínicos armonizados y al acceso limitado a biomarcadores.

Metodología

• Los autores utilizaron una muestra de conveniencia que representó el total de casos de enfermedad de Alzheimer y demencia frontotemporal reclutados por los centros incluidos en este estudio y las muestras fueron obtenidas entre enero de 2015 y octubre de 2021 en los diferentes sitios del Consorcio de Socios Múltiples para Expandir la Investigación de la Demencia (ReDLat).

• Los participantes fueron reclutados de once centros latinoamericanos que participan en ReDLat: Argentina (3), Colombia (3), Chile (2), México (2), y Perú (1). La muestra total (n = 1.792) incluyó 904 participantes que vivían con enfermedad de Alzheimer, 282 con demencia frontotemporal y 606 controles sanos.

Resultados principales

• Se determinó que el mejor modelo para discriminar entre pacientes con enfermedad de Alzheimer y demencia frontotemporal fue Random Forest (frente a regresión logística y una máquina de vectores de soporte no lineal). Este modelo incluyó, en orden de importancia: cognición social (cognición social y evaluación emocional en su forma abreviada), síntomas neuropsiquiátricos, cribado cognitivo, edad, función ejecutiva, años de educación y sexo. Este modelo mostró un fuerte poder de discriminación (precisión = 0,932; sensibilidad = 0,75; especificidad = 0,972; ROC AUC = 0,965).

• La clasificación enfermedad de Alzheimer frente a demencia frontotemporal controlada por factores demográficos implementó un algoritmo de selección de características secuenciales en toda la muestra, siendo cribado cognitivo, cognición social y síntomas neuropsiquiátricos las características con mayor capacidad predictiva. Las variables demográficas se encontraban entre las características menos poderosas de la clasificación.

• Los mejores discriminadores de enfermedad de Alzheimer frente a controles sanos fueron las medidas que rastrean cognición social, síntomas neuropsiquiátricos, detección cognitiva y funcionamiento ejecutivo y en menor grado, edad, educación y sexo. Por el contrario, los mejores discriminadores de demencia frontotemporal frente a controles sanos fueron medidas de síntomas neuropsiquiátricos, cognición social, funcionamiento ejecutivo, edad, educación, evaluación cognitiva y sexo.

• Los modelos Random Forest se evaluaron para analizar la variabilidad entre los países de Latinoamérica y el Caribe, demostrando puntajes de características adecuados y predictores similares en la discriminación de cada país. Se observó una variabilidad esperada a nivel de país con respecto a la potencia y el orden de las características.

Enfoque clínico

En países de Latinoamérica y contextos de limitación de recursos el uso de técnicas basadas en datos aplicados en conjuntos de datos clínicos de archivo podría mejorar los procedimientos diagnósticos; especialmente integrando las medidas cognitivas y conductuales para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y la demencia frontotemporal.

Siga a Rogelio Reyes de Medscape en español en Linkedin.

Para más contenido suscríbase a nuestros boletines y siga a Medscape en Facebook, Twitter, Instagram y YouTube.

Medscape © 2023 WebMD, LLC

Cualesquiera puntos de vista expresados antes son del propio autor y no necesariamente reflejan los puntos de vista de WebMD o Medscape.

Citar este artículo: Mejores predictores para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y la demencia frontotemporal en países de Latinoamérica - Medscape - 16 de enero de 2023.