Un estudio sugiere que el deterioro cognitivo leve podría pasar desapercibido en las áreas rurales del oeste de Michigan

Los investigadores de Corewell Health y la Universidad Estatal de Michigan son los primeros en el estado en utilizar registros médicos electrónicos anónimos de más de 1,5 millones de pacientes para analizar las tasas de incidencia y los factores de riesgo del deterioro cognitivo leve, o DCL, en áreas rurales y urbanas del oeste de Michigan.

Los resultados mostraron que muchos casos podrían pasar desapercibidos entre quienes viven en comunidades rurales de la zona, y los investigadores ahora utilizarán los hallazgos para desarrollar herramientas de inteligencia artificial que puedan detectar el deterioro cognitivo leve (DCL) de forma más temprana entre los pacientes de todo el país.

El estudio retrospectivo, que incluyó 10 años de datos históricos de pacientes, ahora está publicado En el diario Alzheimer y demencia: investigación traslacional e intervenciones clínicas y es el primer análisis a gran escala que representa a la mayor parte de la población del oeste de Michigan, y algunos de sus hallazgos sorprendieron a los autores del estudio.

«Si bien teníamos nuestras sospechas sobre lo que encontraríamos, no esperábamos que la tasa potencial de subdiagnóstico de deterioro cognitivo leve (DCL) en algunas de las áreas rurales del oeste de Michigan fuera tan alta», dijo Bin Chen, Ph.D., profesor asociado en la Facultad de Medicina Humana de la MSU y coinvestigador principal del estudio.

Según Chen, por lo general, las personas padecen deterioro cognitivo leve antes de desarrollar demencia. Sin embargo, el estudio descubrió que los pacientes que progresaron directamente a la demencia sin un diagnóstico previo de deterioro cognitivo leve (también denominados en el estudio como “salteadores de deterioro cognitivo leve”) tenían una prevalencia tres veces mayor que aquellos que inicialmente presentaban deterioro cognitivo leve.

«Esto nos indica que es posible que en algunos pacientes el deterioro cognitivo leve (DCL) no se informe», afirmó Chen.

David Chesla, coinvestigador principal y director sénior de gestión de datos de investigación en el Instituto de Investigación de Salud Corewell en Grand Rapids, Michigan, estuvo de acuerdo y dijo que esta falta de informes es lo que puede estar causando que las tasas de incidencia de deterioro cognitivo leve sean mucho más bajas.

«Nuestra hipótesis desde el comienzo de este trabajo fue que habría un subregistro de deterioro cognitivo en las comunidades del oeste de Michigan; simplemente no sabíamos hasta qué punto», dijo Chesla. «Nuestra sospecha se derivó inicialmente de los datos nacionales que informan una creciente tasa de incidencia de deterioro cognitivo leve en nuestra población envejecida de los EE. UU. Nuestros datos de pacientes reflejan un subconjunto de los datos nacionales; sin embargo, nuestra tasa de incidencia de deterioro cognitivo leve en los pacientes del oeste de Michigan es significativamente inferior a los promedios nacionales».

Los promedios nacionales pueden variar entre el 10% y el 18% dependiendo de la raza, la edad y el período de tiempo en el que se recopilaron los datos.

Chesla también indicó que el equipo de investigación decidió profundizar en la distribución geográfica de los pacientes, lo que les permitió distinguir si los pacientes tenían una ubicación urbana o rural, algo que, según dijo, no se había hecho antes. Hacer esto proporcionó más evidencia de que existe una posible falta de notificación, ya que la proporción de personas que no presentan deterioro cognitivo leve en comparación con los casos diagnosticados es 4,3 veces mayor en las áreas rurales en comparación con 2,8 veces mayor en las áreas urbanas.

Si bien la falta de acceso a la atención médica en estas comunidades, junto con otras razones, podrían estar impulsando la mayor tasa de subregistro, Chesla dijo que una limitación del estudio fue tener que usar información de hace 10 años, cuando los sistemas de registros electrónicos estaban en sus primeras etapas.

«Hoy en día, los registros médicos electrónicos están integrados en la mayoría de los sistemas de salud; sin embargo, si nuestro trabajo se remonta al pasado, podría haber una fragmentación de registros que también podría estar impulsando la falta de informes», dijo Chesla.

Otros hallazgos mostraron que, si bien los factores de riesgo de deterioro cognitivo leve eran similares entre las poblaciones rurales y urbanas, las áreas urbanas exhibían una gama más amplia de riesgos, entre ellos ser afroamericano, tener pérdida de audición, enfermedad inflamatoria intestinal, apnea obstructiva del sueño e insomnio. Los factores de riesgo más comunes de deterioro cognitivo leve incluyen diabetes, accidente cerebrovascular, enfermedad de Parkinson y edad avanzada.

Según los investigadores, la enorme cantidad de datos ahora les da la capacidad de aprovechar la inteligencia artificial, o IA, para construir modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento que pueden identificar a los pacientes de mayor riesgo de manera más temprana en todo el estado y, potencialmente, en todo el país. Se ha demostrado que el diagnóstico temprano es clave para revertir o retrasar potencialmente la progresión del deterioro cognitivo.

«El objetivo es integrar esta herramienta en los sistemas de atención médica en todas partes para que pueda ayudar a los médicos a detectar y tratar a los pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) de manera más efectiva», dijo Chen.

Pero por ahora, Chesla sugiere que si las personas experimentan síntomas como pérdida de audición, cambios de humor o algunos de los otros síntomas más comunes, no deben dudar en comunicarse con su médico o un proveedor de atención médica para obtener ayuda.

«Estamos en una era en la que existen planes de atención y servicios de rehabilitación que pueden ayudar a retardar, o revertir, el deterioro cognitivo cuando se detecta a tiempo», afirmó Chesla.

El estudio fue codirigido por Xiaodan Zhang, científico de datos de la Facultad de Medicina Humana de la MSU, y Martin Witteveen-Lane, ingeniero de datos de Corewell Health, y contó con el apoyo de la Alianza Corewell Health-MSU y los Institutos Nacionales de Salud.