Mapeo de criterios actuariales para la enfermedad de Parkinson: deterioro cognitivo leve en fenotipos cognitivos basados ​​en datos, parte 3

3.2. Prevalencia de PD-MCI y subtipos

La prevalencia de PD-MCI fue del 40,1 % (n=198) cuando se utilizó el límite de −1 DE, del 21,5 % (n=105) cuando se utilizó el límite de −1,5 y del 9,1 % (n {{12 }}) cuando se utiliza el límite de −2 SD.

Existe una gran relación entre morbilidad y memoria. Los estudios han demostrado que mantener una buena salud puede mejorar significativamente la memoria y la capacidad cognitiva, mientras que la enfermedad puede provocar pérdida de memoria.

Algunos problemas de salud comunes, como la hipertensión arterial, la diabetes, el colesterol alto, la obesidad, etc., están asociados con la pérdida de memoria. Estos problemas pueden afectar el flujo sanguíneo en el cerebro, provocando problemas como daño neuronal y muerte de las células cerebrales. Además, algunos problemas psicológicos, como la depresión, la ansiedad, etc., también pueden provocar pérdida de memoria.

Sin embargo, un estilo de vida activo y hábitos saludables pueden reducir la posibilidad de padecer enfermedades y mejorar en gran medida la memoria. Por ejemplo, en términos de dieta, podemos elegir hábitos alimentarios saludables, aumentar la ingesta de frutas, verduras y cereales integrales, y reducir los alimentos ricos en azúcar, grasas y sal. Además, el ejercicio moderado también puede tener grandes beneficios para la salud y ayudar a mejorar la salud cardiovascular y la capacidad cognitiva. Mantener una buena calidad del sueño también puede promover la reparación del cerebro y el almacenamiento de la memoria.

Además, también se ha demostrado que mantener una buena vida social, entrenar el cerebro y reducir el estrés mejora la memoria y la capacidad cognitiva. En definitiva, ajustando nuestro estilo de vida y manteniendo hábitos saludables, podemos mejorar significativamente nuestra memoria y capacidad cognitiva y reducir el riesgo de enfermedades. De esta forma podremos disfrutar mejor de la vida, el trabajo y el estudio. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche puede mejorar significativamente la memoria porque también puede regular el equilibrio de los neurotransmisores, como aumentar los niveles de acetilcolina y factores de crecimiento, que son muy importantes para la memoria y el aprendizaje. Además, Cistanche también puede mejorar el flujo sanguíneo y promover el suministro de oxígeno, lo que puede garantizar que el cerebro obtenga suficiente nutrición y energía, mejorando así la vitalidad y la resistencia del cerebro.

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Hubo una diferencia significativa entre las proporciones de casos clasificados con PD-DCL según criterios de corte, con un tamaño del efecto grande (χ2(2)=563.10, p < 0.001, η2=0.66) y diferencias en la dirección esperada (p's < 0,001).

En los tres puntos de corte, la mayoría de los casos de PD-DCL tenían deterioros de un solo dominio (−1 DE: 64,59 %, −1,5 DE: 77,0%, −2 DE: 80,22 %) (Figura 1). La FE única fue el subtipo de PD-DCL más común.

Sin embargo, una porción notable de casos cayó en subtipos sin FE (−1 DE: 19%, −1,5 DE: 19%, −2 DE: 26%). La clasificación en estos otros subtipos se debió principalmente a déficits de memoria y lenguaje.

De los casos de PD-MCI, cuando se utilizaron los límites de DE -1, -1,5 y -2, el 33%, el 25% y el 31% tuvieron déficits de memoria, y el 17%, 15% y 11% tuvieron déficits de lenguaje, respectivamente.

3.3. Fenotipos cognitivos derivados de grupos

Los resultados del análisis de conglomerados de K-medias respaldaron la existencia de tres conglomerados. La membresía del conglomerado se mantuvo estable después de 10 iteraciones. Ninguno de los grupos era inaceptablemente pequeño.
La inspección visual de los centros del grupo (Figura 2) reveló un grupo con cognición promedio en todos los dominios (n=154), un grupo con función ejecutiva baja (EF baja) (n=227) y un grupo con deterioros de la función ejecutiva y de la memoria, así como puntuaciones bajas en lenguaje (EF/Memoria con deterioro prominente) (n=113). El análisis de conglomerados jerárquico apoyó el uso de dos o tres conglomerados basados ​​en los cambios en los coeficientes de aglomeración.

Al examinar las proporciones de casos asignados al mismo grupo mediante ambos métodos de agrupamiento, la solución de tres grupos tuvo la mayor concordancia (84,41%), en relación con las soluciones de dos y cuatro grupos (78,34% y 58,70%, respectivamente), y superó con creces el 25% del umbral de probabilidad.

Utilizando K-medias como estándar, hubo acuerdo en el 89,61% (n=138) del grupo Cognitivamente Promedio, el 83,36% (n=189) del grupo de FE Baja y el 79,67% (n {{ 9}}) del grupo EF/Memoria con deterioro prominente.

Hubo una relación significativa entre la probabilidad de ser asignado al grupo equivalente usando ambos métodos de agrupamiento (χ2(4)=598.73, p < 0.001). Por lo tanto, los tres grupos de K-medias Se determinó que eran la solución de grupo óptima y se utilizaron en todos los análisis posteriores.

La Tabla 3 muestra las puntuaciones demográficas, cognitivas, del estado de ánimo y motoras de los tres grupos cognitivos. Los resultados de las pruebas H de Kruskal-Wallis indicaron que los tres grupos diferían significativamente en las puntuaciones totales del DRS-2 y en todas las puntuaciones cognitivas compuestas en la dirección esperada.

Específicamente, los participantes en el grupo Cognitivamente Promedio obtuvieron mejores resultados que aquellos en el grupo de FE Baja, quienes obtuvieron mejores resultados que aquellos en el grupo de FE/Memoria con Deterioro Prominente en todos los índices cognitivos.

Como se muestra en la Tabla 3, los tres grupos también diferían en cuanto a la gravedad de los síntomas motores, los síntomas del estado de ánimo autoinformados y la distribución racial/étnica. Es decir, los participantes en el grupo de FE/Memoria con deterioro prominente tenían síntomas motores significativamente mayores (puntuaciones de la Parte III de la UPDRS), mayor apatía (AS) y mayor ansiedad rasgo (STAI: Rasgo) que los otros grupos y mayores síntomas depresivos (BDI-II). que el grupo Cognitivamente Promedio.

Aquellos en los grupos de FE Baja y FE/Memoria con Deterioro Prominente tenían significativamente mayor ansiedad estatal (STAI: Estado) que el grupo Cognitivamente Promedio. Además, hubo una diferencia significativa entre las proporciones de los grupos de participantes blancos no hispanos, con menos representación en el grupo. Grupo cognitivamente promedio en relación con los otros dos grupos.

Por el contrario, no hubo diferencias significativas entre los grupos en función de otras características demográficas (edad, educación, sexo), duración de la enfermedad (años desde el diagnóstico, años desde la aparición de los síntomas) o proporción de participantes con cada subtipo motor. En general, el grupo de FE/Memoria con deterioro prominente tuvo síntomas de humor, motivación y motores significativamente peores que los otros dos grupos, pero los efectos de estas diferencias fueron pequeños.

Como seguimiento, realizamos análisis de correlación de Pearson entre los compuestos cognitivos y las medidas del estado de ánimo/motivación (consulte la Tabla A2 para los análisis). En general, los resultados continuaron sugiriendo una relación excepcionalmente pequeña pero consistente entre mayores síntomas del estado de ánimo y un peor rendimiento cognitivo en todos los dominios.

Además, realizamos análisis exploratorios dentro del dominio del lenguaje para determinar si una de las dos medidas impulsó el bajo rendimiento del lenguaje observado dentro del grupo de FE/Memoria con deterioro prominente. Encontramos que el rendimiento de la fluidez semántica fue significativamente menor que el de la confrontación de nombres (ver Tabla A3).

3.4. Relación entre fenotipos cognitivos y clasificación PD-MCI

La Tabla 4 muestra la distribución de los casos de PD-MCI dentro de cada grupo utilizando los tres límites de deterioro de PD-MCI. Las pruebas de independencia de chi-cuadrado de Pearson revelaron que la clasificación de PD-MCI y la pertenencia a grupos estaban significativamente relacionadas entre sí con un tamaño de efecto grande (Tabla 4).

En los tres límites, el grupo Cognitivamente Promedio contenía muy pocos casos de PD-DCL. Utilizando el límite de −1 DE, los grupos de FE baja y FE/memoria con deterioro prominente contenían porciones similares de los casos de PD-MCI.

Utilizando el límite de −1,5 DE, aproximadamente tres cuartas partes de los casos de PD-DCL cayeron en el grupo de FE/Memoria con deterioro prominente, mientras que aproximadamente una cuarta parte cayó en el grupo de FE baja.

Finalmente, utilizando el límite de -2 DE, casi todos los casos de PD-DCL cayeron en el grupo de Deterioro Prominente de FE/Memoria. Por lo tanto, cuanto más estricto era el límite de deterioro, más sensible era el grupo de FE/Memoria con deterioro prominente a contener mayores porciones de los casos clasificados con PD-DCL.

Los análisis de regresión logística binaria examinaron qué tan bien la membresía del grupo predijo la clasificación PD-MCI. Cada límite de deterioro tenía pruebas generales significativas (−1 DE: X2(2)= 274.61, p < 0.001, Cox y Snell R{{ 8}}.43, Nagelkerke R2=0.58; −1,5 DE: X2(2)=203.37,p < 0,001, Cox y Snell R2=0.34, Nagelkerke R 2=0.52; −2 DE: X2(2)=128.35, p < 0.001,Cox y Snell R2=0.23, Nagelkerke R2=0.50) .

Todos los modelos tuvieron tamaños de efecto grandes, explicando entre el 50% y el 58% de la varianza en la clasificación del PD-MCI, y la pertenencia a grupos fue un predictor significativo en los tres modelos de límite de deterioro.

Utilizando el límite de SD de −1, aquellos en el grupo Cognitivamente Promedio tenían 1000 veces menos probabilidades de ser clasificados como PD-MCI, en relación con el grupo de FE/Memoria con Deterioro Prominente, mientras que aquellos en el grupo de FE Baja tenían 16,95 veces. probabilidades más bajas (p < 0,001; intervalo de confianza (IC) del 95 % del grupo cognitivamente promedio: 200-ajuste perfecto del modelo; IC del 95 % de FE baja: 8,29–35,71).

Este modelo clasificó correctamente el 79,1 % de los casos de PD-MCI con una sensibilidad deficiente (ya que el modelo solo clasificó como tal aproximadamente la mitad de los casos de PD-MCI) y una especificidad excelente (ya que el modelo clasificó correctamente a casi todos los participantes del grupo cognitivamente promedio como cognitivamente normales). ; Tabla 5).

Utilizando el límite de -1,5 DE, aquellos en el grupo Cognitivamente Promedio tenían 333,33 veces menos probabilidades de ser clasificados como PD-MCI, en relación con el grupo de FE/Memoria con Deterioro Prominente, mientras que aquellos en el grupo de FE Baja tenían 18,87 veces menos probabilidades (p's < 0.001; IC del 95 % del promedio cognitivo: 47.62-ajuste perfecto del modelo; IC del 95 % de LowEF: 10,53–33,33).

Este modelo clasificó correctamente el 87,9% de los casos de PD-MCI con una sensibilidad más fuerte y una especificidad ligeramente menor (pero aún excelente) que el modelo de criterios −1 SD. Finalmente, utilizando el límite de −2 DE, aquellos en el grupo de FE baja tenían 71,43 veces menos probabilidades de ser clasificados como PD-MCI, en relación con el grupo de FE/memoria con deterioro prominente, mientras que ningún caso en el grupo Cognitivamente promedio se clasificó como PD-MCI. (FE baja p < 0.001,95% IC: 16,39-333,33).

Este modelo final clasificó correctamente el 90,9% de los casos de PD-MCI, pero el modelo predijo que todos los casos eran cognitivamente normales, lo que llevó a una sensibilidad nula y una especificidad perfecta.

Cuando se utiliza la pertenencia al grupo PD-MCI prevista por los modelos para predecir la clasificación PDMCI real, los tres modelos producen estadísticas C significativas y aceptables (por encima del 70%, p < 0.0{{ 15}}1; Tabla 5). El modelo que utilizó el límite de −1,5 SD tuvo la mayor sensibilidad y especificidad maximizadas conjuntamente (−1 SD Índice de Youden (YI): 0,50; −1,5 SD YI: 0,66; −2 SD YI: 0).

La Tabla 5 presenta los valores predictivos positivos y negativos basados ​​en una variedad de estimaciones de la tasa base de PD-MCI. Utilizando las tasas de prevalencia de la muestra para cada límite, el límite de -1 DE maximiza la probabilidad de que aquellos clasificados por el modelo como PD-MCI realmente cumplan con este diagnóstico actuarial, mientras que el límite de -1,5 DE maximiza la probabilidad de que aquellos clasificados como cognitivamente normales estén verdaderamente cognitivamente intactos.

Dado que se desconoce la verdadera tasa base de PD-DCL, también se utilizaron los extremos bajo, medio y alto del rango de tasas de prevalencia estimadas para calcular los valores predictivos positivos y negativos [25,26].

En entornos con tasas de prevalencia más bajas de PD-DCL (p. ej., 25 %), el uso de -1 DE maximizaría conjuntamente la probabilidad de una clasificación correcta, pero en entornos que contienen una población con una mayor probabilidad de deterioro (p. ej., 45 %), entonces -1,5 DE hazlo.

Como todos nuestros pacientes fueron atendidos en una clínica especializada, la prevalencia de PD-MCI en nuestra muestra está presumiblemente más cerca de este punto medio de las tasas de prevalencia estimadas previamente.

En conjunto, el uso del límite de SD de −1,5 dio como resultado que la membresía del grupo tuviera una alta precisión de clasificación basada en modelos, el YI más grande y un VPP/VPN maximizado conjuntamente (según el entorno clínico de nuestra muestra).

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