COMUNICACIÓN POSTER
AUTORES
Jiménez Martín, Isabel 1; Mato-Abad , Virginia 2; Rodríguez-Yáñez , Santiago 3; Pías Peleteiro, Juan M. 1; Cacabelos , Purificacion 1; Aldrey , Jose M. 1
CENTROS
1. Servicio de Neurología. Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela; 2. Servicio: ISLA. Facultad de Informática. Universidad de A Courña; 3. Servicio: ISLA. Facultad de Informática de A Coruña
OBJETIVOS
Existe una fuerte asociación entre el deterioro cognitivo leve (DCL) y la depresión. Sin embargo, dicha asociación, sobre todo en edades avanzadas, puede tener una causa común, como la enfermedad vascular o simplemente coexistir con distintas causas. El objetivo principal de este estudio fue explorar la capacidad de las Redes de Neuronas Artificiales (RNA) para caracterizar los patrones comunes de deterioro cognitivo y depresión utilizando la evaluación neuropsicológica.
MATERIAL Y MÉTODOS
Se realizó un estudio retrospectivo con las evaluaciones neuropsicológicas de 96 pacientes clasificados en dos grupos: 42 DCL con depresión y 54 DCL sin depresión y se analizaron con RNA. En dicho análisis se seleccionaron las pruebas más sensibles y específicas dentro del estudio neuropsicológico completo.
RESULTADOS
Utilizando como entradas los datos cognitivos de las evaluaciones neuropsicológicas, sin la valoración específica del estado de ánimo, las RNA pueden identificar un deterioro cognitivo altamente asociado con la depresión (precisión 88%, sensibilidad 83%, especificidad 95%). El perfil asociado a DCL con depresión se caracteriza por la afectación en la recuperación en tareas de memoria (TAVEC) y la copia de la figura compleja de Rey (planificación), mostrando un perfil predominantemente disejecutivo.
CONCLUSIONES
Estos resultados proporcionan datos independientes a favor de un perfil cognitivo a favor de pacientes con DCL con depresión, distintos y distinguibles de otros tipos de deterioro cognitivo, y muestra la depresión como una variable esencial en la clasificación de los pacientes con deterioro cognitivo.
