Mapování pojistně-matematických kritérií pro mírnou kognitivní poruchu Parkinsonovy choroby na kognitivní fenotypy řízené daty, část 1

Abstraktní:

Míra prevalence mírné kognitivní poruchy u Parkinsonovy nemoci (PD-MCI) zůstává variabilní, což zatemňuje prediktivní užitečnost diagnózy vyššího rizika demence. Primárním faktorem této variability je nekonzistentní operacionalizace normativních mezních hodnot pro kognitivní poruchy.

Parkinsonova choroba je běžné neurodegenerativní onemocnění, které postihuje především tělesné svaly a motoriku. Ačkoli se obecně má za to, že Parkinsonova nemoc postihuje pouze motorické schopnosti lidí, ve skutečnosti má Parkinsonova nemoc dopad i na paměť. Měli bychom však těmto účinkům čelit pozitivně, místo abychom propadli negativitě.

Studie ukázaly, že pacienti s Parkinsonovou nemocí mají určité potíže s pamětí a může u nich dojít ke ztrátě paměti nebo zapomenutí důležitých informací. To je velmi podobné kognitivnímu poklesu u starších lidí. Je však třeba poznamenat, že tyto účinky jsou obvykle přítomny pouze u časných pacientů s Parkinsonovou nemocí a tyto účinky se budou v průběhu času postupně snižovat.

Přestože pacienti s Parkinsonovou nemocí čelí některým problémům s pamětí, stále mají pozitivní strategie zvládání. Mohou si například zaznamenávat a připomínat si věci, které si potřebují zapamatovat, pomocí kalendářů nebo malých poznámek. Vzájemná pomoc a podpora je také velmi účinná metoda, zejména v každodenním životě.

Kromě toho by pacienti s Parkinsonovou nemocí měli přijmout aktivní a zdravý životní styl, aby si udrželi zdravé tělo a mozek. To zahrnuje udržování přiměřeného množství pohybu, dobrou výživnou stravu a dostatečný spánek. Tímto způsobem mohou zlepšit svou inteligenci a kognitivní schopnosti a snížit negativní dopad Parkinsonovy choroby na jejich životy.

I když tedy Parkinsonova nemoc může mít vliv na paměť, měli bychom k ní zaujmout pozitivní postoj a přijmout účinné metody, jak si pomoci v tomto ohledu lépe. Zároveň bychom měli podporovat a povzbuzovat pacienty s Parkinsonovou nemocí a poskytovat jim více péče a podpory, když se potýkají s obtížemi a problémy v životě. Je vidět, že potřebujeme zlepšit paměť a Cistanche může výrazně zlepšit paměť, protože Cistanche je tradiční čínská medicína s mnoha unikátními účinky, z nichž jedním je zlepšení paměti. Účinnost Cistanche pochází z jeho různých aktivních složek, včetně kyseliny tříslové, polysacharidů, flavonoidních glykosidů atd. Tyto složky mohou podporovat zdraví mozku mnoha způsoby.

Klikněte na 10 způsobů, jak zlepšit paměť

Snažili jsme se určit, který limit byl optimální pro klasifikaci jedinců jako PD-MCI porovnáním klasifikací s daty řízenými kognitivními fenotypy PD.

Účastníci s idiopatickou PD (n=494; průměrný věk 64,7 ± 9) dokončili komplexní neuropsychologické testování. Shlukové analýzy (K-průměry, hierarchické) identifikovaly kognitivní fenotypy pomocí doménově specifických kompozitů.

Kritéria PD-MCI byla hodnocena pomocí samostatných mezních hodnot (-1, -1,5, -2 SD) u testů větších nebo rovných 2 v doméně. Hranice byly porovnány pomocí míry prevalence PD-MCI, frekvence podtypu MCI (jedno/multidoména, exekutivní funkce (EF)/non-EF poškození) a validita proti kognitivním fenotypům odvozeným z klastrů (pomocí chí-kvadrát testů/binárních logistických regresí) .

Clusterové analýzy vedly k podobným tříshlukovým řešením: kognitivně průměrné (n=154), nízké EF (n=227) a výrazné EF/zhoršení paměti (n=113). Mezní hodnota −1,5 SD vytvořila nejlepší model členství v clusteru (přesnost klasifikace PD-MCI=87,9 %). Výsledkem bylo nejlepší sladění mezi klasifikací PD-MCI a empirickým kognitivním profilem obsahujícím poruchy spojené s vyšším rizikem demence.

Podobně jako v předchozí Alzheimerově práci tato zjištění zdůrazňují užitečnost srovnání empirických a pojistně-matematických přístupů ke stanovení souběžné platnosti kognitivní poruchy u PD.

Klíčová slova: Parkinsonova nemoc; mírná kognitivní porucha; pohybové poruchy; shluková analýza;prevalence.

1. Úvod

Zkušenosti s Parkinsonovou nemocí (PD) zahrnují nejen prototypické motorické symptomy, ale také množství nemotorických symptomů včetně kognitivních změn. Minulé výzkumy odhadují, že přibližně 40 % lidí s PD má v kteroukoli danou dobu mírné kognitivní poruchy (PD-MCI). a až u 80 % jedinců s PD se po 15–20 letech života s nemocí rozvine demence [1,2].

Trajektorie kognitivních změn se však u jedinců s jasnou diagnózou idiopatické PD může lišit – některé klesají rychleji než jiné [3].

Proto, zatímco koncový bod trajektorie je znám pro mnoho jedinců s PD, zůstává otázkou, kdo je nejvíce ohrožen rychlejším přechodem do demence s Parkinsonovou nemocí (PDD)?

Na tuto otázku si kladou za cíl odpovědět dvě linie výzkumu. Některé studie používají empirický přístup statistickým zkoumáním neuropsychologických dat, aby zjistily, jaké vzorce kognitivní výkonnosti vznikají.

To se často provádí pomocí shlukových analytických technik, což vede k nevýrazným shlukům nebo kognitivním fenotypům. Jiní používají a priori klasifikační přístup, což znamená, že mírné kognitivní poškození (MCI) je určeno specifickými kritérii zhoršení, která se pak používají k identifikaci vzorců deficitů napříč kognitivními testy nebo doménami.

Jedním ze způsobů, jak toho dosáhnout, je pomocí „aktuálních klasifikačních kritérií“, definovaných jako použití objektivních, předem stanovených numerických definic poškození, spíše než konsensuální diagnostiky nebo klinického úsudku. Empirický (klastrově analytický) i pojistně-matematický/klinický teoretický klasifikační přístup mají za cíl charakterizovat odlišné kognitivní profily u PD s nadějí, že následně určíme, zda určité kognitivní profily nebo podtypy znamenají vyšší riziko rozvoje PDD rychleji.

V poslední době se v literatuře o MCIAlzheimerově nemoci (AD) mezi výzkumníky prosadilo srovnání prediktivní užitečnosti těchto dvou typů přístupů (klastrová analýza vs. apriorní klasifikace). Nedávné studie skutečně zjistily, že kognitivní fenotypy odvozené z klastrových analýz silněji korelují s biomarkery AD a jsou silněji spojeny s progresí demence než tradiční apriorní klasifikační metody [4,5].

Dosud jen málo studií porovnávalo tyto dva přístupy u jedinců s Parkinsonovou nemocí nebo se zabývalo některými psychometrickými problémy, které jsou při vzájemném porovnávání těchto přístupů vlastní [6,7].

Historicky byly kognitivní následky Parkinsonovy nemoci spojeny s deficity výkonné funkce (např. plánování, inhibice, řešení problémů), rychlostí zpracování a pracovní pamětí a byly připisovány dopaminergní depleci ve frontostriatálních sítích [8,9].

Přesto různé studie nalezly méně rozšířené, ale stále výrazné deficity v jiných kognitivních doménách, jako je paměť [10,11], vizuoprostorové dovednosti [12,13] a funkce sémantického jazyka [14].

Tyto různé kognitivní následky PD se projevují v obou přístupech založených na datech a klasifikaci. Použití přístupů založených na datech (např. shlukové analýzy) vedlo k určité variabilitě ve vzorcích kognitivních fenotypů PD napříč studiemi. Některé odhalují fenotypy, které se primárně liší v úrovni a šíři kognitivních poruch [15–17].

Jiné studie však identifikují shluky, které se liší v „typech“ kognitivních domén, které jsou narušeny [18–20]. Například Crowley a kolegové [21] v nedávné shlukové analytické studii s prospektivně rekrutovanými jedinci s PD identifikovali tři kognitivní fenotypy – ty, které vykazují nízkou exekutivní funkci, ty s nízkou výkonností epizodické paměti a ty, které nemají žádné deficity ve srovnání s kontrolami odpovídající věku. .

Existuje také variabilita v pravidlech silničního provozu používaných různými apriorními klasifikačními přístupy k identifikaci „mírné kognitivní poruchy“ u jedinců s PD [22].

Většina přístupů klasifikace MCI se liší, pokud jde o přísnost psychometrických kritérií, jako je počet použitých kognitivních testů, použití složených skóre a kritéria pro omezení poškození.

V roce 2012 společnost Movement Disorders Society (MDS) zveřejnila konsensuální kritéria pro PD-MCI [23]. „Komplexní“ kritéria úrovně II, která vyžadují rozsáhlejší neuropsychologické testování nad rámec kognitivního screeningu, definovala poruchu jako poruchu dvou nebo více testů, které nedosahují standardu 1–2. odchylky (SD) pod normativní průměr nebo prokazující relativní pokles oproti předchozímu hodnocení [23].

Zatímco diagnóza PD-MCI pomocí kritérií MDS je spojena s vyšším rizikem rozvoje PDD [24], a to i při sjednocených kritériích, míra prevalence PD-MCI se ve studiích nadále pohybuje v rozmezí 25–65 % [25,26]. Takové rozdílné odhady podílu jedinců s PD-MCI omezují účinnost této diagnózy při předpovídání klinické trajektorie demence.

Částečně je variabilita v prevalenci PD-MCI napříč studiemi důsledkem metodologických rozdílů (tj. komunita vs. klinický vzorek, velikost vzorku, které neuropsychologické testy se používají).

Kromě toho je však kritickým problémem operacionalizace snížení hodnoty (např. použití −1, −1.5 nebo −2 SD). Variabilní použití mezních kritérií se navíc vztahuje k pojmu „pokles“ z předchozí úrovně, ale to závisí na předpokladu, že testovací „normy“ jsou nedostatečné k zachycení změn v určitých demografických sektorech.

V současnosti zůstávají výsledky smíšené ohledně toho, která hraniční kritéria nejlépe identifikují, kdo je v největším riziku hrozící demence [8,24,27]. Předchozí práce srovnávající empirické přístupy ke klasifikaci aPD-MCI, založené na předem specifikované hranici postižení (−1,5 SD), zjistily, že větší podíly účastníků PD-MCI mají u šířeji narušených nebo amnestických fenotypů [6,7].

Celkovým cílem této studie bylo řešit otázku „mezních“ kritérií přímo srovnáním klinické klasifikace a přístupů založených na datech u velkého klinického vzorku pacientů s idiopatickou PD bez demence.

Konkrétně jsme chtěli zjistit, která mezní hodnota je optimální pro klasifikaci jedinců jako PD-MCI. To je důležité, protože to směřuje ke stanovení konzistentnější míry prevalence PD-MCI.

K dosažení tohoto cíle současná studie nejprve zkoumala vliv použití různých kritérií pro postižení SD na míru a podtypy prevalence PD-MCI. Dále jsme ve stejném klinickém vzorku identifikovali kognitivní fenotypy řízené daty pomocí shlukové analýzy.

Tyto dva přístupy nám umožnily určit, jak dobře se klasifikace PD-MCI mapovaly na kognitivní fenotypy odvozené z klastrů pomocí každé ze tří běžných hraničních hodnot poškození SD.

Na základě předchozí literatury [28–32] jsme předpověděli, že ze shlukových analýz vyplynou následující empiricky založené fenotypy: normativně průměrná kognice, izolované zhoršení exekutivních funkcí a širší kognitivní poškození napříč více doménami, zejména exekutivní funkce, paměť a visuoprostorová.

Předpověděli jsme, že větší podíl případů PD-MCI bude zastoupen v klastru se širokým kognitivním poškozením v důsledku zapojení kortikálních systémů, které jsou základem nižší paměti, vizuoprostorového a výkonného výkonu. Již dříve bylo prokázáno, že poškození v těchto doménách vystavuje jedince s PD většímu riziku rozvoje PDD [33–35].

Nakonec jsme plánovali určit, která mezní hodnota poškození společně maximalizovala citlivost a specifitu modelu a poskytla nejvyšší přesnost klasifikace.

For more information:1950477648nn@gmail.com