Cenário
As pesquisas que investigam os tratamentos e intervenções para o declínio cognitivo falham devido às dificuldades em reconhecer com precisão as assinaturas comportamentais nos estágios pré-sintomáticos da doença. Para este estudo de validação, pegamos nossos modelos prognósticos baseados em biomarcadores digitais previamente construídos e nos concentramos na generalização e robustez dos modelos.
Método
Nós validamos modelos de prognóstico caracterizando sujeitos usando biomarcadores digitais em um estudo prospectivo longitudinal de 40 meses, multi-cêntrico, coletando dados em clínicas de memória, consultórios de clínica geral e ambientes domésticos.
Resultados
Nossos modelos foram capazes de discriminar com precisão entre indivíduos saudáveis e indivíduos em risco de progredir para demência em 3 anos. O modelo também foi capaz de diferenciar pessoas com ou sem neuropatologia amiloide e classificar declínios cognitivos rápidos e lentos com um desempenho diagnóstico muito bom.
Conclusão
Modelos prognósticos de biomarcadores digitais podem ser uma ferramenta útil para auxiliar na triagem de população em grande escala para a detecção precoce de comprometimento cognitivo e monitoramento do paciente ao longo do tempo.
https://alz-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/dad2.12073