Neurología (Nov 2024)
Test cognitivos breves como herramienta de decisión en Atención Primaria. Estudio poblacional y de validación
Abstract
Resumen: Introducción y objetivos: Los test cognitivos breves (TCB) se utilizan en Atención Primaria (AP) para la detección de deterioro cognitivo (DC) pero existen pocos datos sobre su utilidad diagnóstica (UD) en el ámbito comunitario.Este trabajo evalúa la UD de Fototest, T@M, cuestionario AD8 y MMSE en una muestra representativa de la población y aporta nuevos puntos de corte (PdC) que se han validado en un grupo de personas que consultan por quejas cognitivas. Material y métodos: Ambas muestras, la poblacional y la de validación, se realizó una evaluación en 2 fases; una primera de cribado y administración de los TCB y una segunda de diagnóstico clínico, ciego a los resultados de los TCB, aplicando los criterios NIA-AA actuales.La UD de los TCB en la muestra poblacional se evaluó con el área bajo la curva ROC (aROC). Para elegir los PdC óptimos, se evaluaron 2 métodos: el índice de Youden y el PdC con mejor especificidad que asegurase una sensibilidad del 80%. En la muestra de validación se calcularon los parámetros de sensibilidad y especificidad, y los valores predictivos para estos PdC. Resultados: Se ha incluido a 260 participantes (23,1% con DC) de la muestra poblacional y 177 (42,4% con DC) de la de validación. El Fototest tiene la mejor UD a nivel poblacional (aROC 0,851), que mejora con la combinación de Fototest y AD8 (aROC 0,875; p < 0,05). Los PdC propuestos son AD8 ≥ 1, Fototest ≤ 35, T@M ≤ 40 y MMSE ≤ 26. Conclusión: Los TCB son útiles en la detección de DC en AP. Este trabajo apoya el uso de PdC más exigentes. Abstract: Introduction and objectives: Brief cognitive tests (BCT) are used in primary care (PC) for the detection of cognitive impairment (CI). Still, there are little data on their diagnostic utility (DU) in a community setting. This work evaluates the DU at the population level of Fototest, T@M, AD8 questionnaire and MMSE. It provides new cut-off points (CoP) validated in a CI early detection program. Material and methods: In the population and validation samples, the evaluation was carried out in 2 phases, a first of screening and administration of BCT and a second of clinical diagnosis, blinded to the results of the BCT, applying the current NIA-AA criteria. The DU of BCT in the population sample was evaluated with the area under the ROC curve (aROC). Youden index and the CoP with the best specificity that ensured a sensitivity of 80% were used to decide on the most appropriate CoP. The sensitivity, specificity, and predictive values for these CoP were calculated in the validation sample. Results: 260 participants (23.1% with CI) from the population sample and 177 (42.4% with CI) from the validation sample were included. The Fototest has the best UD at the population level (aROC 0.851), which improves with the combination of Fototest and AD8 (aROC 0.875). The proposed CoP are AD8≥1, Fototest≤35, T@M≤40, and MMSE≤26. Conclusion: BCT are helpful in detecting CI in PC. This work supports the use of more demanding PoC.
