Desarrollo y validación de herramientas de detección del síndrome de riesgo cognitivo motor en entornos comunitarios

Área de la Ciencia:

• Gerontología y Ciencias Cognitivas
• Investigación sobre la prevención de la demencia
• Evaluación de la salud pública

Sus antecedentes:

• El síndrome de riesgo cognitivo motor (MCR) significa una etapa muy temprana de demencia, lo que subraya la necesidad crítica de herramientas de detección accesibles.
• La identificación temprana de la RCM es crucial para la intervención oportuna y las estrategias de prevención de la demencia.
• Los métodos de detección existentes pueden carecer de la sensibilidad o accesibilidad requeridas para un uso generalizado en la comunidad.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar una nueva herramienta de detección para el síndrome de riesgo cognitivo motor.
• Comparar la eficacia de la nueva herramienta con los métodos establecidos de identificación de las RCM.
• Mejorar la detección temprana del riesgo de demencia mediante soluciones tecnológicas innovadoras.

Principales métodos:

• Se realizó un estudio transversal en el que participaron 1189 participantes chinos mayores de 50 años.
• La cohorte se dividió en conjuntos de formación (70%) y ensayos (30%) para el desarrollo y la validación de modelos.
• Se utilizaron modelos de regresión logística (LR) y árbol de decisión (DT), y el rendimiento se evaluó utilizando el área bajo la curva (AUC).

Principales resultados:

• La prevalencia de MCR fue del 13,12%.
• Tanto los modelos LR como los DT demostraron un buen rendimiento predictivo (las AUC oscilaron entre 0,821 y 0,859).
• Se identificaron siete factores de riesgo modificables, incluidos nuevos conocimientos sobre el compromiso social, la actividad física y el bienestar mental.

Conclusiones:

• Una interfaz interactiva basada en la web que integra los modelos LR y DT identifica efectivamente el MCR.
• El modelo de árbol de decisión se recomienda por su simplicidad e interpretabilidad en entornos clínicos.
• Esta herramienta apoya a las enfermeras y médicos de la comunidad en la clasificación eficiente de individuos para MCR, ayudando a los esfuerzos de prevención de la demencia.