Demensrisikoprediksjonsmodell: Utvikling og validering

Til dags dato har ingen demensmedisiner vist en sykdomsmodifiserende effekt i kliniske studier. Det er nå forstått at patologien som ligger til grunn for Alzheimers sykdom er til stede tiår før symptomene blir tydelige. Å starte en intervensjon kun når en pasient utvikler kognitive symptomer, og derfor når det er betydelig sykdomsbyrde, kan redusere sjansen for sykdomsmodifiserende effekt. I stedet kan målrette intervensjoner tidligere, når den patologiske belastningen er lavere, øke sannsynligheten for å forhindre eller forsinke demensdebut.

Det er følgelig behov for en metode som identifiserer pasienter som har økt risiko for å utvikle demens. Dette krever utvikling av en risikoprediksjonsmodell, som bruker flere prediktorer i kombinasjon for å produsere individualiserte estimater av risikoen for å utvikle demensrisiko over tid.

En ideell risikoprediksjonsmodell for en populasjonsbasert applikasjon vil måtte bruke prediktorer som allerede er tilgjengelige for, eller lett tilgjengelige for, allmennleger (fastleger). Et slikt prediktivt verktøy kan brukes som en rimelig, skalerbar metode for å rekruttere en "risikogruppe" av deltakere til fremtidige utprøvinger av risikomodifikasjonsstrategier eller forebyggende terapier. Når en effektiv sykdomsmodifiserende intervensjon er identifisert, kan klinikere bruke samme modell for å identifisere risikopasienter som kan ha størst nytte av å gjennomgå intervensjonen.

Et ideelt verktøy for prediksjon av demensrisiko vil kun inneholde informasjon som er lett tilgjengelig for, eller lett tilgjengelig for, klinikere som allmennleger (fastleger).

Etterforskerne tar sikte på å utvikle to 10-års risikoprediksjonsmodeller: en for å forutsi demens av alle årsaker og en for å forutsi demens ved Alzheimers sykdom, hos voksne i Storbritannia i alderen 60-79 år, ved bruk av kun prediktorer som rutinemessig er tilgjengelige for fastleger. De vil utvikle modellen ved å bruke data fra Secure Anonymised Information Linkage (SAIL) Databank, som er sammensatt av anonymiserte, koblede primæromsorg, sykehusinnleggelser og dødelighetsdata for befolkningen i Wales, Storbritannia.

Etterforskerne vil deretter fortsette å eksternt validere deres demensrisikoprediksjonsmodeller i et eksternt datasett, for eksempel Storbritannias Clinical Practice Research Datalink (CPRD). De vil også validere en eksisterende, publisert studie ved å bruke data fra The Health Improvement Network (THIN) (Walters et al. 2016) ved å bruke dette eksterne datasettet, slik at vi kan sammenligne ytelsen til modellene.