Modelo de predicción del riesgo de demencia: desarrollo y validación

Hasta la fecha, ningún medicamento para la demencia ha mostrado un efecto modificador de la enfermedad en ensayos clínicos. Ahora se sabe que la patología subyacente a la enfermedad de Alzheimer está presente décadas antes de que los síntomas se manifiesten. Comenzar una intervención solo cuando un paciente desarrolla síntomas cognitivos y, por lo tanto, cuando existe una carga de enfermedad sustancial, puede reducir la posibilidad de cualquier efecto modificador de la enfermedad. En cambio, dirigir las intervenciones antes, cuando la carga patológica es menor, puede aumentar la probabilidad de prevenir o retrasar la aparición de la demencia.

En consecuencia, existe la necesidad de un método que identifique a los pacientes que tienen un mayor riesgo de desarrollar demencia. Esto requiere el desarrollo de un modelo de predicción de riesgo, que utilice múltiples predictores en combinación para producir estimaciones individualizadas del riesgo de desarrollar demencia a lo largo del tiempo.

Un modelo ideal de predicción de riesgos para una aplicación basada en la población necesitaría utilizar predictores que ya estén disponibles para los médicos generales (GP) o que puedan obtenerlos fácilmente. Tal herramienta predictiva podría usarse como un método escalable y de bajo costo para reclutar un grupo de participantes "en riesgo" para ensayos futuros de estrategias de modificación del riesgo o terapias preventivas. Una vez que se identifica una intervención modificadora de la enfermedad eficaz, los médicos podrían usar el mismo modelo para identificar a los pacientes en riesgo que pueden beneficiarse más de someterse a la intervención.

Una herramienta ideal de predicción del riesgo de demencia contendría solo información que esté fácilmente disponible para los médicos, como los médicos generales (GP).

Los investigadores tienen como objetivo desarrollar dos modelos de predicción de riesgo a 10 años: uno para predecir la demencia por cualquier causa y otro para predecir la demencia por enfermedad de Alzheimer, en adultos del Reino Unido de 60 a 79 años, utilizando solo predictores que están habitualmente disponibles para los médicos de cabecera. Desarrollarán el modelo utilizando datos del banco de datos Secure Anonymised Information Linkage (SAIL), que se compone de datos anónimos y vinculados de atención primaria, admisiones hospitalarias y mortalidad para la población de Gales, Reino Unido.

Luego, los investigadores validarán externamente sus modelos de predicción del riesgo de demencia en un conjunto de datos externo, como Clinical Practice Research Datalink (CPRD) del Reino Unido. También validarán un estudio publicado existente utilizando datos de The Health Improvement Network (THIN) (Walters et al. 2016) utilizando este conjunto de datos externo, lo que nos permitirá comparar el rendimiento de los modelos.