Objetivo:

Desarrollar un modelo predictivo de trastorno neurocognitivo leve basado en los factores de riesgo de la enfermedad de Alzheimer (EA) . El diagnóstico de trastorno neurocognitivo asociado a factores de riesgo de la EA es incipiente y requiere gran precisión.

Métodos:

Se realizó un estudio observacional, analítico, transversal de casos y controles en 100 sujetos clasificados de deterioro neurocognitivo leve debido a la EA posible de acuerdo con criterios del Manual Diagnóstico y Estadístico de Trastornos Mentales (DSM-5) y 200 controles con funciones cognitivas normales, de 50 a 64 años y ambos sexos, seleccionados por muestreo aleatorio simple, durante el período del 1 de enero al 31 de diciembre de 2024. Las variables pronósticas se determinaron por regresión logística binaria.

Resultados:

Bajo nivel escolar, bajo nivel de competencias, inactividad física, tabaquismo, diabetes mellitus, hipertensión arterial, obesidad, pérdida de peso y COVID-19 fueron incluidos en un modelo que explicó el 82.5% de la variable dependiente (R2 de Nagelkerke), con 83% de sensibilidad y 95% de especificidad, buena calibración (prueba de Hosmer-Lemeshow = 0.940) y área bajo la curva operativa del receptor (ABCOR) de 0.976 (95% CI: 0.961-0.990). Se calculó un puntaje de riesgo a partir del modelo, definiendo dos categorías: bajo (< 33) y alto (≥ 33), con ABCOR de 0.918 (95% IC: 0.877-0.958).

Conclusiones:

El modelo predictivo incluyó 9 variables de fácil determinación e interpretación; por eso, puede constituir una herramienta útil en la toma de decisiones orientadas a intervenciones tempranas y probablemente más efectivas.

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