Mild neurocognitive disorder and chronic kidney disease: different screening tests
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A doença renal crônica (DRC) atinge um percentual significativo de idosos, além de estar relacionada a uma série de comorbidades, em especial, o transtorno neurocognitivo leve (TNL). A diminuição da taxa de filtração glomerular está significativamente associada a déficits globais na cognição, função executiva, linguagem e memória. Em virtude disso, a triagem cognitiva é fundamental para a população com DRC. Objetivo geral: Estimar a prevalência de TNL em doentes renais crônicos em tratamento dialítico, comparando com um grupo controle (GC) pareado por sexo e idade, e contrastar o uso de diferentes instrumentos de screening para esta finalidade. Material e método: Estudo transversal, caso-controle, no qual foram avaliados 54 pacientes em HD (GHD) e 54 controles saudáveis (GC), pareados por sexo e idade. Os pacientes foram submetidos a avaliação neuropsicológica, compreendida por testes de triagem (Mini-Exame do Estado Mental – MEEM; Avaliação Cognitiva de Montreal – MoCA; Mini-Cog), teste de inteligência (Escala Wechsler Abreviada de Inteligência – WASI), avaliação de qualidade de vida (QV) (The Medical Outcomes Study 36 item Short-Form Health Survey- SF-36), sintomas de ansiedade e depressão (Inventário de Ansiedade de Beck – BAI; Inventário de Depressão de Beck), complementados por dados sociodemográficos, clínicos e laboratoriais. Resultados: O GHD tinha medianas de 60 anos (50-67; intervalo interquartil) de idade, tempo de tratamento de 23 meses (10-51) e 40,74% tinham o DM como doença de base. Os grupos não diferiram quanto a idade [GHD= 60 (49,7-67) vs. GC= 62 (46,5-66,25), p=0,73] e sexo; mas diferiram quanto à escolaridade [GHD= 5 (4-8,5) vs. GC= 11 (4-14), p=0,002]. Com relação à prevalência de TNL pelos testes de triagem, os grupos diferiram com relação à MoCA nos dois pontos de corte utilizados (Sarmento p=0,007; Memória p=0,04) e MiniCog (p=0,03), onde GHD apresentou a menor pontuação. A WASI mostrou diferença entre os grupos nas escalas verbal [GHD: 73 (59,7 - 87,5) vs. GC: 84,5 (67 - 102); p=0,022], execução [GHD: 69 (61 - 86,2 vs. GC: 76,5 (67,5 - 98,5); p=0,003] e total [GHD: 142,5 (124,5 - 162) vs. GC: 158 (135, 75 - 199,75; p=0,013). Quando o GHD foi subdividido em grupos etários (GHD1: 29-59 anos; GHD2: 60-78 anos), foi verificada diferença estatística na prevalência apenas pelo MiniCog (p=0,04). A WASI mostrou diferença significante na escala verbal [GHD1: 81,6±18,7 vs. GHD2: 70,1 ± 17,9; p=0,02). Não foram verificadas diferenças entre GHD1 e GHD2 quanto aos domínios de QV, sintomas de ansiedade e depressão. A análise de correlação entre WASI e MoCA foi moderada (r=0,65; p<0,001) e ambos se correlacionaram com escolaridade (r=0,48; p<0,001 e r=0,43; p=0,001, respectivamente. A análise multivariada mostrou que pela MoCA Sarmento ter menos anos de estudo é fator de risco para TNL (OR = 0,84; IC95% = 0,72-0,99; p = 0,04); pela MoCA Memória ter diabetes melito é fator de risco para TNL (OR: 4,4; IC95%: 1,1-16,3; p = 0,02) e pelo MiniCog, ser do sexo masculino (OR = 5,29; IC95% = 1,1-23,5; p = 0,02) e ter menos anos de estudo (OR = 0,76; IC95% = 0,62; p = 0,01) são fatores de risco para TNL. Discussão e Conclusões: A prevalência de TNL foi alta para pacientes em HD e influenciada por fatores educacionais e clínicos. Pacientes em HD apresentam múltiplos déficits cognitivos tais como linguagem, função executiva, raciocínio abstrato e memória verbal. Conforme já apontado na literatura, o MEEM não se mostrou um instrumento sensível para detecção de TNL. O MiniCog mostrou-se uma opção viável no contexto da HD. WASI e MoCA se complementam, contudo, se faz necessária a realização de estudos normativos da MoCa no contexto da HD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».