20731 - MODELOS DE REGRESIÓN PREDICTIVA PARA EL DETERIORO COGNITIVO LEVE Y LA ENFERMEDAD DE ALZHEIMER UTILIZANDO REGISTROS ELECTRÓNICOS DE SALUD EN EL MUNDO REAL
1Servicio de Neurología. Hospital Quironsalud Madrid; 2Medical Department. Roche Farma; 3IQVIA.
Objetivos: La detección temprana de la enfermedad de Alzheimer (EA) en etapas iniciales es crucial para iniciar tratamientos y mejorar resultados clínicos, aunque el diagnóstico preciso en estas etapas sigue siendo limitado en la práctica clínica.
Material y métodos: Se utilizaron datos reales de pacientes atendidos por el Servicio de Neurología de nuestro centro para identificar los factores asociados al deterioro cognitivo leve (DCL) y la EA. Se llevó a cabo un estudio no intervencionista utilizando su base de datos, con información de 2.497 personas evaluadas por problemas cognitivos desde 2007 hasta 2022.
Resultados: Según el modelo de regresión lineal generalizada mixta (MRLGM), las variables asociadas al DCL fueron: edad [OR = 1,222], apatía [OR = 2,650], depresión [OR = 0,318] y educación [OR = 0,232 (16-20 años) y 0,217 (> 20 años) vs. 20 años) vs. < 15 años]. El área bajo la curva ROC fue de 0,852, con sensibilidad del 0,84 y especificidad del 0,73, sin factores de riesgo vascular asociados.
Conclusión: Este estudio destaca la relevancia de la edad, apatía y un menor nivel educativo como factores predictores de DCL y EA, aunque se requieren más investigaciones para desarrollar herramientas más precisas y eficaces en su detección precoz.
