Maparea criteriilor actuariale pentru boala Parkinson-deficiență cognitivă ușoară pe fenotipurile cognitive bazate pe date, partea 1

Abstract:

Ratele de prevalență pentru deficiența cognitivă ușoară în boala Parkinson (PD-MCI) rămân variabile, ascunzând utilitatea predictivă a diagnosticului a riscului mai mare de demență. Un factor principal al acestei variabilitati este operaționalizarea inconsecventă a limitelor normative pentru afectarea cognitivă.

Boala Parkinson este o boală neurodegenerativă comună care afectează în principal mușchii corpului și controlul motor. Deși se crede în general că boala Parkinson afectează doar capacitatea motrică a oamenilor, de fapt, boala Parkinson are un impact și asupra memoriei. Cu toate acestea, ar trebui să ne confruntăm cu aceste efecte în mod pozitiv, în loc să cădem în negativitate.

Studiile au arătat că pacienții cu Parkinson au unele dificultăți de memorie și pot suferi pierderi de memorie sau uitare de informații importante. Acest lucru este foarte asemănător cu declinul cognitiv al vârstnicilor. Cu toate acestea, este de remarcat faptul că aceste efecte sunt de obicei prezente doar la pacienții cu Parkinson precoce, iar aceste efecte vor scădea treptat în timp.

Deși pacienții cu Parkinson se confruntă cu unele provocări în memorie, aceștia au totuși strategii de coping pozitive. De exemplu, își pot înregistra și își pot aminti lucruri pe care trebuie să le amintească folosind calendare sau note mici. A ajuta și a ne sprijini reciproc este, de asemenea, o metodă foarte eficientă, mai ales în viața de zi cu zi.

În plus, pacienții cu Parkinson ar trebui să adopte un stil de viață activ și sănătos pentru a-și menține corpul și creierul sănătos. Aceasta include menținerea unei cantități adecvate de exerciții fizice, o dietă nutritivă bună și un somn adecvat. În aceste moduri, ei își pot îmbunătăți inteligența și abilitățile cognitive și pot reduce impactul negativ al bolii Parkinson asupra vieții lor.

Prin urmare, deși boala Parkinson poate afecta memoria, ar trebui să luăm o atitudine pozitivă pentru a o face față și să luăm metode eficiente pentru a ne ajuta să ne descurcăm mai bine în acest sens. În același timp, ar trebui să sprijinim și să încurajăm pacienții cu Parkinson și să le oferim mai multă îngrijire și sprijin atunci când se confruntă cu dificultăți și provocări în viață. Se poate observa că trebuie să îmbunătățim memoria, iar Cistanche poate îmbunătăți semnificativ memoria deoarece Cistanche este un medicament tradițional chinezesc cu multe efecte unice, dintre care unul este îmbunătățirea memoriei. Eficacitatea Cistanche provine din diferitele sale ingrediente active, inclusiv acidul tanic, polizaharidele, glicozidele flavonoide etc. Aceste ingrediente pot promova sănătatea creierului în multe feluri.

Faceți clic pe cunoaște 10 moduri de a îmbunătăți memoria

Ne-am propus să determinăm care limită a fost optimă pentru clasificarea indivizilor ca PD-MCI prin compararea clasificărilor cu fenotipurile cognitive PD bazate pe date.

Participanții cu PD idiopatică (n=494; vârsta medie 64,7 ± 9) au finalizat teste neuropsihologice cuprinzătoare. Analizele de grup (K-means, Ierarhic) au identificat fenotipuri cognitive folosind compozite specifice domeniului.

Criteriile PD-MCI au fost evaluate folosind limite separate (-1, -1,5, -2 SD) la Mai mare sau egal cu 2 teste într-un domeniu. Limitele au fost comparate folosind ratele de prevalență PD-MCI, frecvențele subtipului MCI (un singur/multi-domeniu, funcția executivă (EF)/deteriorarea non-EF) și validitatea față de fenotipurile cognitive derivate din cluster (folosind teste chi-pătrat/regresii logistice binare) .

Analizele de cluster au dus la soluții similare de cluster: medie cognitiv (n=154), scăzută EF (n=227) și proeminentă EF/MemoryImpantment (n=113). Limita de −1,5 SD a produs cel mai bun model de apartenență la cluster (precizia PD-MCIclassification=87.9%). A rezultat cea mai bună aliniere între clasificarea PD-MCI și profilul cognitiv empiric care conține deficiențe asociate cu un risc mai mare de demență.

Similar cu activitatea anterioară a lui Alzheimer, aceste descoperiri evidențiază utilitatea compararii abordărilor empirice și actuariale pentru a stabili validitatea simultană a deficienței cognitive în PD.

Cuvinte cheie: boala Parkinson; tulburări cognitive ușoare; tulburări de mișcare; analiza clusterului;prevalența.

1. Introducere

Experiența bolii Parkinson (PD) cuprinde nu numai simptomele motorii prototipice, ci și o multitudine de simptome non-motorii, inclusiv modificări cognitive. Cercetările anterioare estimează că aproximativ 40% dintre persoanele cu MP au tulburări cognitive ușoare (PD-MCI) la un moment dat. și până la 80% dintre persoanele cu PD vor dezvolta demență după ce au trăit cu boala timp de 15-20 de ani [1,2].

Cu toate acestea, traiectoria modificărilor cognitive poate diferi în rândul persoanelor cu diagnostice clare de PD idiopatică, unele scăzând mai rapid decât altele [3].

Prin urmare, în timp ce punctul final al traiectoriei este cunoscut pentru mulți indivizi cu PD, rămâne întrebarea cine este cel mai expus o tranziție mai rapidă la demența cu boala Parkinson (PDD)?

Două linii de cercetare urmăresc să răspundă la această întrebare. Unele studii au o abordare empirică prin examinarea statistică a datelor neuropsihologice pentru a vedea ce tipare de performanță cognitivă apar.

Acest lucru se realizează adesea prin utilizarea tehnicilor de analiză a clusterelor, rezultând clustere indistincte sau fenotipuri cognitive. Alții adoptă o abordare de clasificare a priori, ceea ce înseamnă că deficiența cognitivă ușoară (MCI) este desemnată prin criterii specifice de afectare, care sunt apoi utilizate pentru a identifica modele de deficite în testele sau domeniile cognitive.

O modalitate de a face acest lucru este prin intermediul „criteriilor de clasificare actuarială”, definite ca folosind definiții numerice obiective, prestabilite ale deficienței, mai degrabă decât un diagnostic de consens sau judecată clinică. Atât abordările empirice (analitice cluster) cât și cele actuariale/clinice de clasificare urmăresc să caracterizeze profiluri cognitive distincte în PD, cu speranța de a determina ulterior dacă anumite profiluri sau subtipuri cognitive conotă un risc mai mare de a dezvolta PDD la ritmuri mai rapide.

Recent, o comparație a utilității predictive a acestor două tipuri de abordări (clusteranalysis vs. a priori clasificare) a câștigat tracțiune printre cercetătorii din literatura de specialitate a bolii MCIAlzheimer (AD). Într-adevăr, studii recente au descoperit că fenotipurile cognitive derivate din analizele cluster sunt mai strâns corelate cu biomarkerii AD și sunt mai strâns legate de progresia demenței decât metodele tradiționale de clasificare a priori [4,5].

Până în prezent, puține studii au comparat aceste două abordări la persoanele cu boala Parkinson sau au abordat unele dintre problemele psihometrice inerente când se compară aceste abordări una cu cealaltă [6,7].

Din punct de vedere istoric, sechelele cognitive ale bolii Parkinson au fost legate de deficitul funcției executive (de exemplu, planificarea, inhibiția, rezolvarea problemelor), viteza de procesare și memoria de lucru și atribuite epuizării dopaminergice în rețelele frontostriatale [8,9].

Chiar și așa, diferite studii au găsit deficite mai puțin prevalente, dar totuși pronunțate, în alte domenii cognitive, cum ar fi memoria [10,11], abilitățile vizuospațiale [12,13] și funcția limbajului semantic [14].

Aceste sechele cognitive variate ale PD au loc atât în ​​abordări bazate pe date, cât și în abordări de clasificare. Utilizarea abordărilor bazate pe date (de exemplu, analizele cluster) a dus la o oarecare variabilitate a tiparelor fenotipurilor cognitive PD în cadrul studiilor. Unele dezvăluie fenotipuri care diferă în primul rând în ceea ce privește nivelul și amploarea deficiențelor cognitive [15-17].

Cu toate acestea, alte studii identifică grupuri care diferă în „tipurile” de domenii cognitive care sunt afectate [18–20]. De exemplu, Crowley și colegii săi [21], într-un studiu analitic recentcluster, cu persoane recrutate prospectiv cu PD, au identificat fenotipuri threecognitive-cele care prezintă o funcție executivă scăzută, cei cu performanță episodică scăzută și cei care nu au deficite în raport cu controalele potrivite vârstei de vârstă .

Există, de asemenea, variabilitate în regulile de circulație utilizate de diferite abordări de clasificare a priori pentru identificarea „deficienței cognitive ușoare” la persoanele cu PD [22].

Cele mai multe abordări de clasificare MCI diferă în ceea ce privește rigurozitatea criteriilor psihometrice, cum ar fi numărul de teste cognitive utilizate, utilizarea scorurilor compuse și criteriile de limitare a deteriorării.

În 2012, Movement Disorders Society (MDS) a publicat criteriile de consens pentru PD-MCI [23]. Criteriile „comprehensive” de Nivelul II, care necesită teste neuropsihologice mai extinse, dincolo de un screener cognitiv, au definit afectarea ca având două sau mai multe teste care se încadrează în standardul 1-2. abateri (SD) sub media normativă sau care demonstrează un declin relativ față de evaluarea anterioară [23].

În timp ce un diagnostic de PD-MCI folosind criteriile MDS este asociat cu un risc mai mare de a dezvolta PDD [24], chiar și cu criterii unificate, ratele de prevalență ale PD-MCI continuă să varieze de la 25-65% în cadrul studiilor [25,26] .Asemenea estimări disparate ale porțiunii de indivizi cu PD-MCI limitează eficacitatea acestui diagnostic în a prezice traiectoria clinică a demenței.

Parțial, variabilitatea prevalenței PD-MCI în cadrul studiilor rezultă din diferențele metodologice (de exemplu, comunitate vs. eșantion clinic, dimensiunile eșantionului, care teste neuropsihologice sunt utilizate).

Cu toate acestea, dincolo de aceasta, operaționalizarea deficienței (de exemplu, utilizarea de -1, -1,5 sau -2 SD) este o problemă critică. Mai mult decât atât, utilizarea variabilă a criteriilor de limită se referă la noțiunea de „declin” de la un nivel anterior, dar aceasta se bazează pe ipoteza că „normele” testului sunt inadecvate pentru a surprinde schimbarea în anumite sectoare demografice.

În prezent, rezultatele rămân amestecate asupra criteriilor de limită care identifică cel mai bine cine prezintă cel mai mare risc de demență iminentă [8,24,27]. Lucrările anterioare care comparau abordările empirice ale clasificării aPD-MCI, bazate pe o limită de afectare prespecificată (-1,5 SD), au găsit o proporție mai mare de participanți la PD-MCI în fenotipurile mai larg afectate sau amnestice [6,7].

Scopul general al prezentului studiu a fost de a aborda problema criteriilor de „limită” frontal, prin compararea clasificării clinice și a abordărilor bazate pe date într-un eșantion clinic mare de pacienți cu PD idiopați fără demență.

Am vrut în mod special să aflăm care limită a fost optimă pentru clasificarea persoanelor ca PD-MCI. Acest lucru este important deoarece lucrează pentru stabilirea unor rate de prevalență mai consistente ale PD-MCI.

Pentru a atinge acest obiectiv, studiul curent a examinat mai întâi influența utilizării diferitelor criterii de afectare SD asupra ratelor și subtipurilor de prevalență a PD-MCI. În continuare, am identificat fenotipuri cognitive bazate pe date utilizând analiza cluster în același eșantion clinic.

Aceste două abordări au permis să se determine cât de bine s-au mapat clasificările PD-MCI pe fenotipurile cognitive derivate din cluster, utilizând fiecare dintre cele trei limite comune de afectare SD.

Pe baza literaturii anterioare [28–32], am prezis că următoarele fenotipuri bazate empiric vor apărea din analizele de grup: cogniția medie normativă, afectarea funcției executive izolate și afectarea cognitivă mai largă în mai multe domenii, în special funcția executivă, memorie și vizo-spațială.

Am prezis că o proporție mai mare a cazurilor de PD-MCI ar fi reprezentate în grupul cu afectare cognitivă largă din cauza implicării sistemelor corticale care stau la baza memoriei mai scăzute, a performanței vizuale și a performanței executive. Deficiențele din aceste domenii s-au dovedit anterior că pun persoanele cu PD la un risc mai mare de a dezvolta PDD [33-35].

În cele din urmă, am planificat să determinăm care limită de depreciere a maximizat în comun sensibilitatea și specificitatea modelului și a produs cea mai mare precizie de clasificare.

For more information:1950477648nn@gmail.com