Manifestaciones Clínicas

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Gerontología
• Medicina del Sueño

Sus antecedentes:

• Las alteraciones del sueño son comunes en la enfermedad de Alzheimer (EA), aparecen temprano y pueden empeorar la patología.
• La mala calidad subjetiva del sueño se correlaciona con biomarcadores de EA y déficits cognitivos en individuos cognitivamente sanos (CU).
• Los estudios a gran escala que integran evaluaciones cognitivas digitales (DCAs), biomarcadores en sangre (BBBs) y datos de sueño son limitados.

Objetivo del estudio:

• Investigar la asociación entre la calidad subjetiva del sueño y el rendimiento cognitivo utilizando DCAs en adultos mayores.
• Explorar la relación entre parámetros específicos del sueño y la función de la memoria en una cohorte basada en la población.

Principales métodos:

• El estudio REAL AD analizó a 748 adultos mayores CU utilizando el Índice de Calidad del Sueño de Pittsburgh (PSQI) y evaluaciones remotas digitales de memoria (aplicación neotivTrials).
• Se derivó una puntuación compuesta de memoria digital remota (RDMC) a partir de tres pruebas de memoria visual.
• Los modelos de regresión lineal evaluaron las asociaciones entre los componentes del PSQI y el RDMC, ajustando por covariables y realizando análisis de sensibilidad para la depresión y la ansiedad.

Principales resultados:

• Una peor calidad general del sueño subjetivo (Puntuación Total PSQI) se asoció significativamente con un menor rendimiento de RDMC (p=0.024).
• Una latencia de sueño prolongada y el uso frecuente de medicamentos para dormir se relacionaron con puntuaciones de memoria más bajas (p=0.04 y p<0.001, respectivamente).
• Estas asociaciones se redujeron después de tener en cuenta los síntomas de depresión y ansiedad.

Conclusiones:

• La calidad subjetiva del sueño se asocia con el rendimiento de la memoria en pruebas cognitivas digitales en adultos mayores.
• Los hallazgos subrayan la interacción entre el sueño y la cognición en la EA preclínica.
• Se necesita más investigación que integre biomarcadores y datos objetivos de sueño para dilucidar los mecanismos biológicos y mejorar las estrategias de detección temprana de la EA.