Los médicos de familia podrán predecir con cinco años de antelación quién desarrollará demencia
Un algoritmo permite a los médicos de familia conocer si sus pacientes padecerán la enfermedad
A día de hoy, diagnosticar precozmente la demencia requiere de numerosas pruebas que implican a un variado grupo de especialistas –desde médicos de Atención Primaria a geriatras y neurólogos–. Y a ello se suma no sólo el coste, elevado, de las pruebas, sino también el tiempo que debe invertir el paciente en completar todas las pruebas. Sin embargo, la demencia podría diagnosticarse de forma precoz, e incluso predecirse con cinco años de antelación, durante una vista rutinaria en el centro de salud. Así lo muestra un estudio llevado a cabo por investigadores del Colegio Universitario de Londres (Reino Unido) y publicado en la revista «BMC Medicine».
Concretamente, los investigadores han desarrollado un algoritmo que, a partir del análisis de cuatro variables del paciente, podría predecir su riesgo de desarrollar demencia en los próximos cinco años. Y para ello, tan sólo deben introducirse los datos de cada una de las variables en un ordenador.
Como destaca Kate Walters, directora de la investigación, «nuestro algoritmo resulta especialmente útil para identificar a aquellas personas con un bajo riesgo de desarrollar demencia. En definitiva, podría ayudar, y mucho, a aquellos médicos de Atención Primaria cuyos pacientes sientan una gran ansiedad ante el posible desarrollo de la enfermedad».
Predecir la demencia
En un primer lugar, los investigadores identificaron las variables a incluir en el algoritmo –bautizado como ‘Dementia Risk Score’ o ‘Escala de Puntuación del Riesgo de Demencia’– a partir del análisis de los historiales médicos de 930.395 pacientes que no padecían demencia, deterioro cognitivo o problemas de memoria en el momento de su inclusión en la ‘Red de Mejora de la Salud’ (THIN) de Reino Unido.
El análisis de los datos recogidos entre los años 2000 y 2011 permitió agrupar los factores de riesgo para la demencia en cuatro variables: medidas sociodemográficas –como la edad o el género–; medidas sobre la salud y el estilo de vida –entre otras, la presión sanguínea, el índice de masa corporal (IMC) o el consumo de alcohol–; enfermedades diagnosticadas –como la diabetes o la enfermedad cardiovascular–; y la medicación del paciente.
Como apuntan los autores, «lo que hicimos fue evaluar la asociación de estas variables con los nuevos diagnósticos de demencia durante un período de cinco años». Y dado que constataron la existencia de esta asociación, las incluyeron en el algoritmo.
Nuestro algoritmo resulta especialmente útil para identificar a aquellas personas con un bajo riesgo de desarrollar demenciaKate Walters
Posteriormente, y una vez programado el algoritmo, los autores reclutaron a un total de 264.224 pacientes adicionales sin signos de demencia con objeto de evaluar su precisión.
Útil hasta los 80 años
Todos los pacientes –los reclutados tanto durante el desarrollo del algoritmo como en la fase de validación de su eficacia– fueron incluidos en dos grupos en función de su edad: de 60 a 79 años; y de 80 a 95 años. Como recuerdan los autores, «el riesgo de demencia se incrementa significativamente a partir de los 80 años. Además, los factores de riesgo tienen una distribución distinta según una población tenga más o menos de 80 años».
Los resultados mostraron que el algoritmo era eficaz para predecir qué personas con edades comprendidas entre los 60 y los 79 años desarrollarían demencia en los próximos cinco años. No así en el grupo de mayores de 80 años, «por lo que en este grupo de edad necesitamos un enfoque distinto que vaya más allá de los factores de riesgo utilizados tradicionalmente en los modelos de evaluación de la demencia».
Y este algoritmo, ¿también puede ser utilizado en España? Muy posiblemente, pero los autores recomiendan que se hagan que los factores de riesgo de demencia incluidos en las variables sean específicos para cada país, pues podrían ser diferentes.
Además, concluye Kate Walters, «es necesario que sea evaluado en otras poblaciones independientes antes de que se utilice de forma rutinaria. Además, también deben considerarse las posibles implicaciones éticas que pueden derivarse de su uso».