Mapiranje aktuarskih kriterija za Parkinsonovu bolest-blaga kognitivna oštećenja na kognitivne fenotipove vođene podacima, 1. dio

sažetak:

Stope prevalencije blagog kognitivnog oštećenja kod Parkinsonove bolesti (PD-MCI) ostaju promjenjive, zamagljujući prediktivnu korisnost dijagnoze većeg rizika od demencije. Primarni faktor ove varijabilnosti je nedosljedna operacionalizacija normativnih granica za kognitivno oštećenje.

Parkinsonova bolest je uobičajena neurodegenerativna bolest koja uglavnom pogađa mišiće i motoričku kontrolu tijela. Iako se općenito vjeruje da Parkinsonova bolest utječe samo na motoričke sposobnosti ljudi, u stvari, Parkinsonova bolest također ima utjecaj na pamćenje. Međutim, trebamo se suočiti s ovim efektima pozitivno umjesto da padamo u negativnost.

Studije su pokazale da pacijenti s Parkinsonovom bolešću imaju određene poteškoće s pamćenjem i mogu doživjeti gubitak pamćenja ili zaboravljanje važnih informacija. Ovo je vrlo slično kognitivnom padu starijih osoba. Međutim, vrijedno je napomenuti da su ovi efekti obično prisutni samo kod ranih pacijenata s Parkinsonovom bolešću, a ovi efekti će se vremenom postepeno smanjivati.

Iako se pacijenti s Parkinsonovom bolešću suočavaju s određenim izazovima u pamćenju, oni i dalje imaju pozitivne strategije suočavanja. Na primjer, mogu snimiti i podsjetiti se na stvari koje trebaju zapamtiti koristeći kalendare ili male bilješke. Pomaganje i podrška jedni drugima je takođe veoma efikasan metod, posebno u svakodnevnom životu.

Osim toga, pacijenti s Parkinsonovom bolešću trebali bi usvojiti aktivan i zdrav način života kako bi njihova tijela i mozak bili zdravi. To uključuje održavanje odgovarajuće količine vježbe, dobru hranljivu ishranu i adekvatan san. Na ove načine mogu poboljšati svoju inteligenciju i kognitivne sposobnosti i smanjiti negativan utjecaj Parkinsonove bolesti na njihove živote.

Stoga, iako Parkinsonova bolest može utjecati na pamćenje, trebali bismo zauzeti pozitivan stav da se suočimo s njom i poduzeti efikasne metode kako bismo sebi pomogli da budemo bolji u tom pogledu. U isto vrijeme, trebamo podržati i ohrabriti pacijente s Parkinsonovom bolešću i pružiti im više brige i podrške kada se suoče s poteškoćama i izazovima u životu. Vidi se da moramo poboljšati pamćenje, a Cistanche može značajno poboljšati pamćenje jer je Cistanche tradicionalna kineska medicina sa brojnim jedinstvenim efektima, od kojih je jedno poboljšanje pamćenja. Djelotvornost Cistanchea proizlazi iz njegovih različitih aktivnih sastojaka, uključujući taninsku kiselinu, polisaharide, flavonoidne glikozide, itd. Ovi sastojci mogu promovirati zdravlje mozga na mnogo načina.

Kliknite znati 10 načina za poboljšanje pamćenja

Nameravali smo da odredimo koja je granica optimalna za klasifikaciju pojedinaca kao PD-MCI upoređujući klasifikacije sa kognitivnim fenotipovima PD zasnovanim na podacima.

Učesnici sa idiopatskom PD (n=494; prosječna dob 64,7 ± 9) završili su sveobuhvatno neuropsihološko testiranje. Klaster analize (K-srednja, hijerarhijska) identifikovale su kognitivne fenotipove koristeći kompozite specifične za domen.

PD-MCI kriterijumi su procenjeni korišćenjem odvojenih graničnih vrednosti (−1, −1,5, −2 SD) na više ili jednako 2 testa u domenu. Granice su upoređene korištenjem stopa prevalencije PD-MCI, frekvencija podtipova MCI (pojedinačna/više domena, izvršna funkcija (EF)/ne-EF oštećenja) i valjanost u odnosu na kognitivne fenotipove izvedene iz klastera (koristeći hi-kvadrat testove/binarne logističke regresije) .

Klaster analize su rezultirale sličnim rješenjima od tri klastera: Kognitivno Prosječan (n=154), Niski EF (n=227) i Prominentni EF/MemoryImpairment (n=113). Odrezivanje od -1,5 SD proizvelo je najbolji model članstva u klasteru (preciznost PD-MCI klasifikacije=87,9%). To je rezultiralo najboljom usklađenošću između PD-MCI klasifikacije i empirijskog kognitivnog profila koji sadrži oštećenja povezana s većim rizikom od demencije.

Slično prethodnom radu na Alchajmeru, ovi nalazi naglašavaju korisnost poređenja empirijskih i aktuarskih pristupa za utvrđivanje istovremene validnosti kognitivnog oštećenja u PD.

Ključne riječi: Parkinsonova bolest; blago kognitivno oštećenje; poremećaji kretanja; klaster analiza;prevalencija.

1. Uvod

Iskustvo Parkinsonove bolesti (PD) obuhvata ne samo prototipične motoričke simptome već i mnoštvo nemotoričkih simptoma uključujući kognitivne promjene. Prošla istraživanja procjenjuju da otprilike 40% ljudi s PD ima blago kognitivno oštećenje (PD-MCI) u bilo kojem trenutku , a do 80% osoba sa PD će razviti demenciju nakon života sa bolešću 15-20 godina [1,2].

Međutim, putanja kognitivnih promjena može se razlikovati među pojedincima s jasnom dijagnozom idiopatskog PD – s tim da neke opadaju brže od drugih [3].

Stoga, iako je krajnja tačka putanje poznata za mnoge osobe sa PD, ostaje pitanje ko je najugroženiji za brži prelazak na demenciju Parkinsonove bolesti (PDD)?

Dvije linije istraživanja imaju za cilj da odgovore na ovo pitanje. Neke studije koriste empirijski pristup statističkim ispitivanjem neuropsiholoških podataka kako bi vidjeli koji se obrasci kognitivnog učinka pojavljuju.

Ovo se često radi upotrebom tehnika klaster analitike, što rezultira nejasnim klasterima ili kognitivnim fenotipovima. Drugi koriste pristup a priori klasifikacije, što znači da je blago kognitivno oštećenje (MCI) označeno specifičnim kriterijima oštećenja, koji se zatim koriste za identifikaciju obrazaca deficita u kognitivnim testovima ili domenima.

Jedan od načina da se to učini je putem "aktuarskih kriterija klasifikacije", definiranih kao korištenje objektivnih, unaprijed utvrđenih numeričkih definicija oštećenja, umjesto konsenzusne dijagnostičke ili kliničke prosudbe. I empirijski (klaster analitički) i aktuarski/klinički teorijski pristupi klasifikacije imaju za cilj karakterizaciju različitih kognitivnih profila u PD s nadom da će se naknadno utvrditi da li određeni kognitivni profili ili podtipovi označavaju veći rizik od razvoja PDD-a bržim stopama.

Nedavno je poređenje prediktivne korisnosti ova dva tipa pristupa (klasteranaliza naspram apriorne klasifikacije) steklo pažnju među istraživačima u literaturi o MCIAlchajmerovoj bolesti (AD). Zaista, nedavne studije su otkrile da su kognitivni fenotipovi izvedeni iz klaster analiza snažnije korelirani s AD biomarkerima i snažnije povezani s progresijom demencije od tradicionalnih metoda apriorne klasifikacije [4,5].

Do danas, nekoliko studija je uporedilo ova dva pristupa kod osoba sa Parkinsonovom bolešću ili se bavilo nekim od psihometrijskih problema koji su inherentni kada se ova dva pristupa međusobno upoređuju [6,7].

Istorijski gledano, kognitivne posljedice Parkinsonove bolesti bile su povezane s deficitom u izvršnoj funkciji (npr. planiranje, inhibicija, rješavanje problema), brzinom obrade i radnom memorijom i pripisivane su dopaminergičkom iscrpljenju u frontostrijatalnim mrežama [8,9].

Uprkos tome, različite studije su otkrile manje rasprostranjene, ali još uvijek izražene deficite u drugim kognitivnim domenima kao što su pamćenje [10,11], vizualno-prostorne vještine [12,13] i semantička jezička funkcija [14].

Ove različite kognitivne posledice PD-a se pojavljuju iu pristupima zasnovanim na podacima iu pristupima klasifikacije. Upotreba pristupa zasnovanih na podacima (npr. klaster analize) rezultirala je određenom varijabilnosti u obrascima kognitivnih fenotipova PD u različitim studijama. Neki otkrivaju fenotipove koji se prvenstveno razlikuju u nivou i širini kognitivnih oštećenja [15–17].

Ipak, druge studije identifikuju klastere koji se razlikuju po „tipovima“ kognitivnih domena koji su oštećeni [18–20]. Na primjer, Crowley i kolege [21], u nedavnoj klaster analitičkoj studiji, s prospektivno regrutovanim osobama s PD, identificirali su tri kognitivna fenotipa - one koji pokazuju nisku izvršnu funkciju, one s niskim performansama epizodne memorije i one bez deficita u odnosu na kontrolne skupine koje odgovaraju dobi. .

Takođe postoji varijabilnost u pravilima puta koja se koriste u različitim pristupima apriorne klasifikacije za identifikaciju „blagog kognitivnog oštećenja“ kod osoba sa PD [22].

Većina pristupa MCI klasifikacije razlikuje se u smislu strogosti psihometrijskih kriterijuma kao što je broj upotrijebljenih kognitivnih testova, korištenje kompozitnih rezultata i granični kriteriji oštećenja.

U 2012., Društvo za poremećaje kretanja (MDS) objavilo je konsenzus kriterije za PD-MCI [23]. "Sveobuhvatni" kriteriji nivoa II, koji zahtijevaju opsežnije neuropsihološko testiranje osim kognitivnog skrininga, definirali su oštećenje kao dva ili više testova koji padaju od 1-2 standarda odstupanja (SD) ispod normativne sredine ili pokazuju relativni pad u odnosu na prethodnu evaluaciju [23].

Dok je dijagnoza PD-MCI pomoću MDS kriterija povezana s većim rizikom od razvoja PDD [24], čak i uz jedinstvene kriterije, stope prevalencije PD-MCI nastavljaju se kretati od 25-65% u svim studijama [25,26]. Takve različite procjene udjela osoba sa PD-MCI ograničavaju efikasnost ove dijagnoze u predviđanju kliničke putanje demencije.

Dijelom, varijabilnost u prevalenciji PD-MCI u različitim studijama rezultat je metodoloških razlika (tj. zajednica u odnosu na klinički uzorak, veličine uzorka, koji se neuropsihološki testovi koriste).

Međutim, osim toga, operacionalizacija oštećenja (npr. upotreba −1, −1,5 ili −2 SD-a) je kritično pitanje. Štaviše, promjenjivo korištenje graničnih kriterija odnosi se na pojam "pada" u odnosu na prethodni nivo, ali to zavisi od pretpostavke da su "norme" testa neadekvatne da obuhvate promjene u određenim demografskim sektorima.

Trenutno, rezultati ostaju mješoviti u pogledu toga koji granični kriterij najbolje identificira ko je u najvećem riziku od predstojeće demencije [8,24,27]. Prethodni rad koji je upoređivao empirijske pristupe aPD-MCI klasifikaciji, baziran na prethodno specificiranoj graničnoj vrijednosti oštećenja (-1,5 SD), otkrio je veći udio učesnika PD-MCI kod šire oštećenih ili amnestičkih fenotipova [6,7].

Opšti cilj ove studije bio je da se direktno pozabavi pitanjem "graničnih" kriterijuma upoređujući kliničku klasifikaciju i pristupe zasnovane na podacima u velikom kliničkom uzorku pacijenata sa idiopatskim PD bez demencije.

Posebno smo željeli saznati koja je granica optimalna za klasificiranje pojedinaca kao PD-MCI. Ovo je važno jer radi na uspostavljanju konzistentnijih stopa prevalencije PD-MCI.

Da bi se postigao ovaj cilj, sadašnja studija je prvo ispitala uticaj korišćenja različitih kriterijuma oštećenja SD na stope i podtipove prevalencije PD-MCI. Zatim smo identificirali kognitivne fenotipove vođene podacima koristeći klaster analizu u istom kliničkom uzorku.

Ova dva pristupa nam omogućavaju da odredimo koliko dobro su PD-MCI klasifikacije mapirane na kognitivne fenotipove izvedene iz klastera koristeći svaku od tri uobičajena ograničenja za oštećenje SD.

Na osnovu prethodne literature [28–32], predvidjeli smo da će sljedeći empirijski zasnovani fenotipovi proizaći iz klaster analiza: normativno prosječna kognicija, izolirano oštećenje izvršne funkcije i šire kognitivno oštećenje u više domena, posebno izvršne funkcije, pamćenja i vizualno-prostorne.

Predvidjeli smo da će veći udio slučajeva PD-MCI biti zastupljen u grupi sa širokim kognitivnim oštećenjem zbog uključivanja kortikalnih sistema koji su u osnovi niže memorije, vizualno-prostornih i izvršnih performansi. Ranije se pokazalo da oštećenja u ovim domenima dovode osobe sa PD u veći rizik od razvoja PDD [33–35].

Konačno, planirali smo da odredimo koja granica oštećenja zajedno maksimizira osjetljivost i specifičnost modela i proizvede najveću preciznost klasifikacije.

For more information:1950477648nn@gmail.com