Psychiatrie clinique, biologique et thérapeutique

Une approche statistique pour mieux détecter des personnes à risque de démence

Publié le jeudi 26 août 2021

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WASHINGTON, 23 août 2021 (APMnews) - Des chercheurs américains ont réussi à identifier davantage de personnes à risque de démence à l'aide d'une analyse statistique de leurs données cliniques par rapport à une équipe d'experts, suggérant que le recours à un algorithme améliore la sensibilité d'un diagnostic clinique établi par consensus.

Le diagnostic de déficit cognitif léger (ou MCI, de l'anglais Mild Cognitive Impairment) repose largement sur l'interprétation des symptômes du patient et de ses performances à différents tests. "Dans un cadre de recherche clinique, il s'agit souvent d'un "diagnostic de consensus" impliquant plusieurs experts", indiquent Emily Edmonds du Veterans Affairs San Diego Healthcare System et ses collègues dans Neurology.

Une autre approche consiste à utiliser une approche statistique des données issues de cohortes de patients et pour cette étude, les chercheurs ont supposé qu'il existait des sous-groupes de patients atteints de MCI avec des différences dans le taux de progression vers la démence, des biomarqueurs et des résultats neuropathologiques.

Ils ont utilisé les données de 738 personnes non démentes initialement, âgées de 50 ans au moins (71,8 ans en moyenne) lors de leur inclusion dans la cohorte ADRC de l'université de San Diego puis suivies pendant près de 6 ans en moyenne.

Une méthode actuarielle a été appliquée pour l'analyse des données relevées chaque année lors des examens cliniques et neurologiques, ainsi que des évaluations neuropsychologiques. A l'issue de chaque visite annuelle, une équipe de deux neurologues seniors et un neuropsychologue indiquait si la personne restait cognitivement normale, si elle avait une performance altérée mais sans lien avec un MCI, si elle avait un MCI ou une démence.

Au total, 172 personnes (23,3 %) ont développé une démence dans un délai moyen de 6,3 ans.

L'analyse a permis de distinguer 5 groupes : les personnes avec une cognition "optimale", celles avec une cognition "typique", celles présentant un MCI non amnésique, un MCI amnésique ou un MCI mixte. Pour les trois derniers, le taux de progression vers la démence variait et les participants avec un MCI mixte présentaient les taux les plus élevés de biomarqueurs et de peptide amyloïde à l'autopsie.

Après ajustement sur les données démographiques, le risque de progression vers la démence était multiplié par 5,8 pour les participants atteints d'un MCI mixte par rapport à ceux "cognitivement normaux" (fonction cognitive optimale ou typique), par 3,6 pour ceux avec un MCI amnésique, et par 2 pour un MCI non amnésique.

La comparaison des deux approches indique que parmi les 172 personnes ayant développé une démence, 77 % avaient été considérés comme ayant un MCI à l'inclusion dans l'analyse actuarielle des données (36 cas mixtes, 78 cas amnésiques et 19 non-amnésiques), alors qu'ils n'étaient que 55 % dans le diagnostic par consensus (ainsi que 3 cas de patients avec une fonction altérée mais non MCI).

"Ces résultats suggèrent que la méthode de diagnostic par consensus sous-estime les cas de MCI, notamment parce que les personnes ou leur famille ne déclarent pas des modifications cognitives ou fonctionnelles, y compris en cas de résultats altérés aux tests neuropsychologiques", commentent les chercheurs.

Ils suggèrent également qu'une méthode d'analyse statistique semble identifier des phénotypes cognitifs chez les personnes âgées et qu'un algorithme utilisant les données cliniques des patients pourrait améliorer la sensibilité du diagnostic en identifiant des groupes de patients à risque, y compris ceux qui ont un MCI non amnésique ou de subtiles déficiences cognitives.

(Neurology, édition en ligne du 10 août)

Source : 

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