Когнитивное снижение: Когнитивные расстройства и деменция: симптомы и лечение

Содержание

Депрессия и когнитивное снижение у пожилых: причины и следствия

Более противоречивы данные о вероятности развития деменции у пациентов с началом депрессии в молодом или среднем возрасте. Согласно ряду исследований, повышенный риск развития деменции прослеживается на протяжении всей последующей жизни, и деменция с более высокой частотой развивается спустя одно или несколько десятилетий [13]. Более того, риск развития деменции может увеличиваться при повторяющихся эпизодах депрессии. Так, после 4 эпизодов депрессии риск деменции возрастал примерно в 2 раза, тогда как после 5 эпизодов — более чем в 3 раза [2]. Этому противоречат данные других исследователей, в частности R. Heun и соавт. [14], которые показали, что если депрессия не сопровождается когнитивными нарушениями, то риск развития деменции не повышается.

Предполагают, что повышенный риск развития деменции у пациентов с депрессией, вероятно, обусловлен уменьшением объема гиппокампа, которое в свою очередь может быть связано со стойкой избыточной продукцией кортизола. В подтверждение приводят данные о корреляции между высоким уровнем кортизола у пациента с депрессией и когнитивными нарушениями. Однако, по данным M. Geerlings и соавт. [15], повышенный риск развития деменции при депрессии с ранним началом не связан с атрофией гиппокампа. По-видимому, в подобных случаях можно говорить не столько о том, что депрессия «подталкивает» развитие основного патологического процесса, ведущего к деменции, сколько о том, что она ускоряет дебют деменции, «подтачивая» когнитивный резерв, позволяющий до определенного времени компенсировать нарастающий когнитивный дефект. Вместе с тем нельзя исключить, что наличие депрессии отражает более значительную распространенность и активность патологического процесса, который наряду с гиппокампом, например, вовлекает фронтолимбические структуры.

Со сходных позиций можно оценивать и данные исследований, показывающих, что при наличии депрессии трансформация умеренного когнитивного расстройства (mild cognitive impairment) в деменцию происходит быстрее и чаще, чем в ее отсутствие. Показано, что признаки депрессии выявляются примерно у ¼ пациентов с умеренным когнитивным расстройством (УКР). По данным Р. Modrego и I. Ferrа́ndez [16], за 5-летний период наблюдения деменция альцгеймеровского типа развилась у 85% пациентов с УКР амнестического типа, имевших признаки депрессии, и 32% пациентов, не имевших депрессии. Вместе с тем по данным R. Wilson и соавт. [10], в тех случаях, когда УКР или болезнь Альцгеймера развиваются у больных с депрессией, параллельного нарастания симптомов депрессии не происходит, что указывает на относительную независимость в развитии этих расстройств.

В последние годы появились предположения, что депрессия может способствовать развитию патологического процесса, ведущего к деменции, за счет активизации нейровоспалительного процесса или блокирования выработки в мозге нейротрофических факторов.

Особенности проявления депрессии у пациентов с деменцией

В среднем признаки депрессии выявляются у 1/3 пациентов с деменцией, т. е. чаще, чем среди лиц в популяции того же возраста, не страдающих деменцией [17]. Однако этот факт, по-видимому, следует рассматривать как отражение коморбидности депрессии и деменции у пожилых. Следует отметить, что показатели частоты депрессии у пациентов с деменцией колеблются в весьма широких пределах. Частично это зависит от нозологической формы и тяжести деменции, диагностических критериев депрессии, от того, учитываются ли все формы депрессии (большая, малая, субсиндромальная, дистимия и т. д.) или только случаи большой депрессии. При болезни Альцгеймера депрессия, по-видимому, встречается несколько реже (около 20—30%), тогда как при деменциях, связанных с вовлечением подкорковых (подкорково-лобных) структур (деменция с тельцами Леви, болезнь Паркинсона с деменцией, сосудистая деменция), — несколько чаще (30—60%), однако клинические проявления депрессии при этих формах деменции схожи [17].

Согласно широко распространенной точке зрения по мере прогрессирования деменции склонность к развитию депрессии уменьшается, так как снижается критика пациентов к своему состоянию. В подтверждение этого мнения можно привести данные R. Robinson [4], которйе показали, что депрессия развивается только у 8% пациентов, перенесших инсульт, если оценка по MMSE у них оказывается менее 23 баллов, и в 2 раза чаще у пациентов с оценкой более 23 баллов.

В то же время у пациентов с болезнью Альцгеймера частота депрессии увеличивается по мере прогрессирования деменции: по данным L. Apostolova и J. Cummings [17], на стадии легкой деменции депрессия отмечается у 10% пациентов, на стадии умеренной деменции — у 40%, на стадии тяжелой деменции — у 60% пациентов. Эти цифры указывают на увеличение распространенности депрессии, однако заболеваемость депрессией, отражающая появление новых ее случаев, остается примерно одинаковой на протяжении всего заболевания.

Повышенный риск развития депрессии у пациентов с с прогрессирующей деменцией, по-видимому, связан не с психологической реакцией на когнитивные нарушения и нарастающую беспомощность, а отражает «экспансию» органического поражения головного мозга, захватывающего структуры, критические для развития депрессии (например, голубоватое пятно, ядра шва, миндалину, поясную и лобную кору и т. д.). Не случайно, что при наличии у больных депрессии деменция прогрессирует более быстро и сопровождается более выраженным функциональным дефицитом, а, по данным M. Rapp и соавт. [18], при наличии коморбидной депрессии в нейронах коры головного мозга у пациентов с болезнью Альцгеймера отмечается большая частота нейрофибриллярных клубков. Следует также учитывать, что симптомы депрессии у больных с деменцией могут быть вызваны лекарственными препаратами (например, некоторыми кортикостероидами, снотворными, гипотензивными средствами, эстрогенами и т. д.), нарушением функции щитовидной железы, метаболическими нарушениями. Все это требует тщательного обследования таких пациентов, которое проводится далеко не всегда.

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

В значительной мере вариабельность частоты депрессии зависит также от атипичности ее проявлений у пациентов с деменцией и широкого перекрытия симптомов депрессии с проявлениями других психопатологических синдромов. Многие симптомы, традиционно рассматриваемые как классические проявления депрессии, например утрата интереса к происходящим событиям и своим увлечениям, неспособность получать удовольствие (ангедония), социальная изоляция, психомоторная заторможенность, нарушение сна, утрата аппетита и уменьшение массы тела, повышенная утомляемость, нарушение концентрации внимания, могут объясняться либо напрямую когнитивными нарушениями, либо другими психопатологическими синдромами, связанными с деменцией. Уменьшение массы тела, считающееся одним из классических признаков депрессии, при деменции может объясняться тем, что пациенты забывают принять пищу, утрачивают навыки ее приготовления, имеют затруднения при ее приеме и т. д. [10].

Субъективные проявления депрессии у пациентов с когнитивными нарушениями и снижением критики часто могут обусловливать трудности в выражении больным своего эмоционального состояния. Реже они более определенно говорят о меланхолии, суицидальных намерениях, суточных и сезонных колебаниях настроения. Нередки случаи, когда основным выражением депрессии у пациентов с деменцией служат агрессивность, необычные вокализации, возбуждение, раздражительность, негативизм, отказ от еды, однако и эти симптомы неспецифичны и могут быть связаны с другими расстройствами. Неудивительно, что в клинической практике депрессию чаще диагностируют у пациентов с легкой деменцией, чем у пациентов с тяжелой деменцией, — это отражает не столько реальные тенденции, сколько трудности выявления депрессии на фоне тяжелой деменции. Более того, клиническая картина депрессии у одного и того же пациента по мере прогрессирования деменции меняется, выраженность собственно аффективных симптомов может уменьшаться, тогда как психомоторная заторможенность, склонность к ажитации могут нарастать [5, 10].

Депрессия или апатия?

Особые сложности возникают при дифференциации депрессии с апатией — именно это во многом затрудняет определение истинной частоты и тяжести депрессии. Апатия характеризуется снижением мотивации, интереса, эмоциональной тупостью, безучастностью, аспонтанностью, неспособностью человека получать удовлетворение. Она может быть проявлением депрессии, сопровождаясь в этом случае тоской и тревогой, либо наблюдается как самостоятельный аффективный синдром. При апатии без депрессии пациента не беспокоят его состояние и нарастающая беспомощность. При болезни Паркинсона с деменцией апатия без других проявлений депрессии встречается более чем в 2 раза чаще, чем апатия в рамках депрессивного синдрома [1]. При болезни Альцгеймера апатия выявляется у 42% пациентов с легкой деменцией, 80% пациентов со среднетяжелой и 92% пациентов с тяжелой деменцией [17].

Апатия теснее, чем депрессия, связана с когнитивными нарушениями, особенно регуляторного типа, и структурными изменениями в мозге, вовлекающими фронтостриарные системы. Как и депрессия, апатия может быть предвестником деменции, но более четко предсказывает последующее развитие деменции. Выраженность апатии более четко коррелирует с тяжестью деменции. Апатия — один из основных факторов, приводящих пациента с деменцией к социальной изоляции, ограничивающих уровень его повседневной активности, повышающих нагрузку по уходу. В отличие от депрессии апатия не реагирует на антидепрессанты, в ее основе лежат не столько серотонинергические, а холинергические и дофаминергические механизмы, хотя существующие холиномиметики и дофаминергические препараты не обладают высокой эффективностью в отношении апатии [1].

О депрессии у пациента с деменцией свидетельствуют симптомы, связанные с активным переживанием, в частности угнетенное настроение, настойчивые жалобы на снижение памяти или соматические проблемы, преследующие пациента пессимистические мысли, чувство печали, безнадежности, беспомощности, вины, преследующие пациента мысли о смерти, суицидальные намерения. Важным признаком депрессии может быть бред, связанный по содержанию с беспокоящими пациента переживаниями. Решающим доказательством наличия депрессии может быть положительная реакция (хотя бы частичная) на пробное лечение антидепрессантом или психотерапевтическое вмешательство. Признаки, позволяющие различать депрессию и апатию, суммированы в табл. 2.

Таблица 2. Дифференциальная диагностика депрессии и апатии

Вместе с тем грань между депрессией и апатией может быть не столь четкой.

N. Bohnen и соавт. [19] показали, например, что у больных с болезнью Паркинсона выраженность не только апатии, но и депрессии коррелирует с холинергической денервацией коры. С другой стороны, симптомы депрессии могут реагировать и на дофаминергические средства [1]. Поэтому правильнее рассматривать депрессию и апатию как разные полюса в едином спектре аффективных нарушений. Признаком депрессии у пациента с деменцией могут быть также аффективная лабильность и плаксивость, однако их следует дифференцировать с насильственным плачем при псевдобульбарном синдроме. При депрессии наблюдаются длительные эпизоды плаксивости, возникающие на фоне угнетенного настроения. При псевдобульбарном синдроме плач непредсказуем, обычно скоротечен и не связан со стойкой угнетенностью настроения. Депрессию у больного с деменцией всегда следует иметь в виду при быстром ухудшении функционального статуса пациента.

Обычные шкалы и опросники, применяемые для выявления и оценки тяжести депрессии, у пациентов с деменцией непригодны в силу того, что пациенты не в состоянии адекватно оценить свое состояние. Возможно применение гериатрической шкалы депрессии, специально разработанной для пожилых лиц, однако ее применение у пациентов с выраженными когнитивными нарушениями также затруднено. На сегодняшний день наилучшей шкалой для выявления депрессии у пациентов с деменцией является Корнельская шкала депрессии, предусматривающая опрос ухаживающих за больным лиц [20].

Не вызывает сомнений, что ошибочное распознавание деменции у пациента с депрессией — грубая ошибка, лишающая пациента эффективной терапии. Но, как показывает опыт, в клинической практике игнорирование признаков деменции, скрывающихся под маской истинной депрессии или псевдодепрессии, происходит чаще, чем ошибочная диагностика деменции у пациента с депрессией. Между тем важность ранней диагностики деменции трудно переоценить, так как она открывает дорогу для эффективной базисной терапии деменции, которая позволяет на более или менее длительный срок стабилизировать психический статус, поддерживать бытовую независимость и отсрочить момент развития беспомощности [1].

В любом случае важно понимать, что диагноз депрессии не исключает диагноза деменции, а диагноз деменции не исключает диагноза депрессии. Наоборот, приведенные выше данные показывают, что депрессия и деменция часто сочетаются, взаимно усиливают влияние на повседневную жизнь пациента и одновременно маскируют друг друга. Трудности диагностики приводят к тому, что менее чем у ¼ пациентов с деменцией и депрессией проводится адекватная терапия антидепрессантами.

Чтобы избежать ошибок, у пациентов с деменцией необходим регулярный скрининг на депрессию, а у пациентов с депрессией, особенно возникшей в пожилом возрасте, показано нейропсихологическое тестирование. Оценка нейропсихологического профиля может быть ключом к установлению диагноза деменции, для этого можно использовать Краткую шкалу психического статуса, а также набор тестов, включающих тест рисования часов, исследование речевой активности, зрительно-пространственной или слухоречевой памяти [1]. Необходимо учитывать и динамику когнитивного статуса при лечении антидепрессантами. Резистентность когнитивного дефекта к антидепрессантам или наличие признаков дисфункции височно-лимбических структур (например, низкая семантическая речевая активность, нарушение узнавания в тестах на память) указывают на развитие когнитивных нарушений, связанное с органическим поражением головного мозга.

Эффективность антидепрессантов у больных депрессией с когнитивными нарушениями

У больных с деменцией депрессия способствует изменению поведения, снижает степень бытовой независимости, усугубляет нагрузку на ухаживающих лиц, повышает смертность и, безусловно, требует лечения. Однако результаты лечения антидепрессантами у пациентов с деменцией разноречивы. В ряде исследований показано, что антидепрессанты улучшают аффективный статус у пациента с деменцией, уменьшают поведенческие нарушения, включая возбуждение, агрессию или раздражительность, улучшают качество жизни пациентов и родственников [1, 16]. Вместе с тем эффект антидепрессантов у пациентов с деменцией снижен по сравнению с пациентами без когнитивных нарушений. Поскольку депрессия может быть не единственной причиной дезадаптации пациентов с когнитивными нарушениями, антидепрессанты в меньшей степени улучшают функциональный статус, чем при первичной депрессии. Больные с сосудистой деменцией, имеющие дисрегуляторный когнитивный дефект, относительно резистентны к антидепрессантам [6]. Кроме того, реакция на антидепрессанты у больных с деменцией может быть более медленной и требовать для своего развития 6—8 нед. Длительность этого срока часто объясняется и необходимостью у пожилых лиц медленно титровать дозу во избежание побочных эффектов. У пациентов с когнитивными нарушениями чаще отмечаются рецидивы депрессии, что требует более длительной терапии, а также комбинации фармакотерапии с психотерапевтической помощью [5].

При лечении депрессии у пациентов с деменцией следует избегать препаратов, оказывающих холинолитическое действие, например большинства трициклических антидепрессантов или пароксетина. Показано, что трициклические антидепрессанты не только ухудшают когнитивный статус, вызывают дисфункцию сердечно-сосудистой системы, но и могут способствовать нарастанию лейкоэнцефалопатии у больных с сосудистой деменцией. Особенно часто для лечения депрессии при деменции рекомендуют селективные ингибиторы обратного захвата серотонина Циталопрам и Сертралин, которые наиболее изучены у этой категории больных. Если симптомы депрессии персистируют, то к антидепрессанту у больного с деменцией следует добавить ингибитор холинэстеразы или Мемантин, а при наличии психотических нарушений — атипичный нейролептик [1, 5, 17].

Данные о влиянии антидепрессантов на степень когнитивных нарушений противоречивы. С одной стороны, R. Robinson [4] показал, что успешное лечение пациентов с постинсультной депрессией стойко улучшает оценку по Краткой шкале психического статуса более чем на 3 балла. Известно, что некоторые антидепрессанты позитивно влияют на пластические процессы и нейрогенез в гиппокампе, но связано ли это с реальным улучшением когнитивных функций и делает ли более благоприятным долгосрочный прогноз, остается неясным. В длительных проспективных исследованиях показано, что у пациентов с прогрессирующей деменцией (например, при болезни Альцгеймера) применение антидепрессантов может улучшать когнитивные функции в краткосрочном плане, но в конечном итоге не влияет на траекторию когнитивного снижения [16].

В связи с этим важно комбинировать андепрессанты с антидементными препаратами, которые в свою очередь могут способствовать улучшению аффективного статуса [17]. Так, J. Cummings и соавт. [21] показали, что ингибиторы холинэстеразы способны уменьшать проявления дисфории, раздражительности, аффективной лабильности у пациентов с болезнью Альцгеймера и за счет этого снижать дистресс у ухаживающих лиц.

Остается неясным, способно ли более раннее достижение и длительное поддержание эутимии у пациента без деменции предупреждать ее развитие. Длительные проспективные исследования должны ответить на этот вопрос.

Церебролизин: возможные точки приложения при депрессии

Церебролизин относится к средствам с нейротрофическим действием, эффект которых аналогичен действию эндогенных нейротрофических факторов. В серии экспериментальных работ и in vitro было показано, что препарат повышает выживаемость и поддерживает структурную сохранность нейронов.

В серии контролируемых испытаний показан клинический эффект препарата при болезни Альцгеймера и сосудистой патологии мозга. Так, M. Panisset и соавт. [22] в двойном слепом плацебо-контролируемом 28-недельном исследовании показали, что Церебролизин в дозе 30 мл, вводимый внутривенно капельно в течение 20 дней, достоверно (по сравнению с плацебо) улучшает как когнитивный, так и функциональный статус пациентов с умеренной и легкой степенью болезни Альцгеймера, причем после курса лечения данный эффект стабильно сохраняется по крайней мере в течение 3 мес. Это было подтверждено и в других работах [23, 24]. В некоторых исследованиях была показана способность Церебролизина уменьшать выраженность поведенческих нарушений у больных дегенеративной деменцией. Н.Н. Яхно и соавт. (цит. по [1]) в рамках открытого исследования показали, что проведение аналогичного курса лечения Церебролизином у пациентов с различными вариантами сосудистого повреждения мозга приводит к достоверному улучшению когнитивных, поведенческих и двигательных функций, а также нормализации биоэлектрической активности головного мозга. Анализ нейропсихологических и двигательных изменений, произошедших на фоне лечения Церебролизином, показал, что положительное действие препарата может быть связано с влиянием на фронтостриарные и/или таламокортикальные связи. Эффективность Церебролизина при сосудистой деменции была подтверждена и в крупном плацебо-контролируемом 24-недельном исследовании [25], продемонстрировавшем достоверное улучшение как когнитивных, так и функциональных показателей, а также положительные сдвиги по шкале общего клинического впечатления.

В ряде работ отмечена эффективность Церебролизина в сочетании с антидепрессантами в терапии первичной депрессии, особенно при апатоадинамических и астенических ее вариантах, в том числе резистентных к монотерапии андепрессантом. При сочетании антидепрессантов с Церебролизином достигается не только повышение эффективности, но и лучшая переносимость лекарственных средств, а также корригируется ряд нежелательных побочных эффектов.

Совокупность фармакологических свойств Церебролизина позволяет рассматривать его как вспомогательное средство для лечения депрессии, особенно если она сопровождается когнитивным дефицитом. Улучшению состояния больных депрессией могут способствовать отмеченные в эксперименте активирующее влияние Церебролизина на клетки-предшественники нейронов и процессы нейрогенеза, а также способность предотвращать дегенерацию холинергических нейронов [26]. Снижение риска деменции у пациентов с депрессией может достигаться за счет способности Церебролизина влиять на амилоидогенез, которая показана в эксперименте на трансгенных мышах с гиперэкспрессией белка-предшественника амилоида. На этой экспериментальной модели было показано, что Церебролизин уменьшает отложение амилоида и, что особенно существенно, снижает размер амилоидных бляшек в лобной коре и гиппокампе, что коррелировало с уменьшением поведенческих нарушений у экспериментальных животных. Молекулярный механизм действия Церебролизина может быть связан с модуляцией киназ GSK3β и CDK5 и тем самым уменьшением фосфорилирования белка-предшественника амилоида и продукцию бета-амилоидного пептида [22, 23].

Церебролизин может противодействовать наблюдаемому при депрессии снижению продукции в мозге эндогенных трофических факторов, с которым связывают повышение риска последующего развития деменции, ослаблять спровоцированные ишемией воспалительные процессы в мозге, тормозя активацию микроглии и высвобождение интерлейкина, что также может предупреждать формирование органического «шлейфа» депрессии [8]. Наконец, особое значение может иметь стимуляция Церебролизином олигодендрогенеза, что способствует поддержанию целостности белого вещества больших полушарий, с поражением которого ассоциируется значительная часть случаев депрессии, возникающих в пожилом возрасте [27].

Условиями эффективности Церебролизина могут быть раннее начало лечения, адекватная разовая доза (в большинстве исследований эффективность Церебролизина показана в разовой дозе не ниже 20 мл), введение путем внутривенной инфузии, достаточная длительность курса (не менее 20 инфузий на курс).

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare no conflicts of interest.

Сведения об авторах

Левин О.С. — e-mail: [email protected]; https://orcid.org/0000-0003-3872-5923

Васенина Е.Е. — e-mail: [email protected]; https://orcid.org//0000-0002-2600-0573

Как цитировать:

Левин О.С., Васенина Е.Е. Депрессия и когнитивное снижение у пожилых: причины и следствия. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2019;119(7):87-94. https://doi.org/10.17116/jnevro201911907187

Автор, ответственный за переписку: Левин Олег Семенович —
e-mail: [email protected]

Неврологи рассказали, снижаются ли когнитивные способности после коронавируса

Ученые из Великобритании пришли к выводу, что коронавирус пагубно влияет на человеческий интеллект. По их мнению, последствия, которые влечет за собой инфекция, в некоторых случаях даже хуже, чем у пациентов, перенесших инсульт. Выясняем, действительно ли COVID-19 способен снизить интеллектуальные способности и можно ли восстановить IQ после болезни.

Фото: портал мэра и правительства Москвы/Юлия Иванко

Хуже, чем инсульт?

Специалисты из Имперского колледжа Лондона и Кембриджского университета выяснили, что коронавирусная инфекция может негативно влиять на интеллект. Причем степень снижения когнитивных способностей зависит от того, как протекала болезнь, считают эксперты.

Всего в исследовании приняли участие более 81 тысячи человек, из них больше 12 тысяч переболели COVID-19. По мнению ученых, хуже всего дела обстоят у пациентов, перенесших коронавирус в тяжелой форме. У тех, кто был подключен к ИВЛ, коэффициент интеллекта в последствии упал на семь пунктов IQ, подсчитали они. Подобные результаты не фиксировались даже у людей, перенесших инсульт.

Примечательно, что больше всего трудностей у испытуемых вызвало решение задач, для которых необходимо было использовать навыки планирования и аргументации. Вместе с тем исследователи подтвердили сделанные ранее наблюдения об эффекте длительного COVID-19.

Речь идет о проблеме с концентрацией внимания, подбором слов, а также «мозговом тумане». Кроме того, специалисты пришли к выводу, что даже после выздоровления больного его когнитивные способности не восстанавливаются, по крайней мере до прежнего уровня.

Ранее главный врач психиатрической больницы № 3 в Новосибирске Яна Мохначева рассказала, что у перенесших COVID-19 людей часто наблюдаются когнитивные нарушения, такие как снижение памяти и интеллектуальных функций.

Специалист отмечала, что в большей степени таким изменениям подвержены пожилые – после заболевания они могут становиться беспомощными и дементными. Она также указала на риски для молодых людей: по ее словам заболевшие могут страдать от различных видов тревожных расстройств, депрессий, неврозов и так далее. При этом восстановление когнитивных нарушений занимает от четырех до восьми и более месяцев, считает Мохначева.

Фото: Москва 24/Юлия Иванко

«Зависит от исходных данных»

Врач-невролог Рустем Гайфутдинов в разговоре с Москвой 24 заявил, что пока рано делать какие-либо выводы о необратимом влиянии коронавирусной инфекции на когнитивные способности человека. По мнению специалиста, исследований, подобных тому, что провели ученые из Великобритании, должно быть значительно больше, чтобы прийти к однозначному ответу.

Также невролог отметил, что влияние на мозговую деятельность и интеллект может оказывать не столько инфекция, сколько сам факт нахождения пациента на ИВЛ или в реанимации.

Сам факт пребывания в палате интенсивной терапии несет нагрузку на мозговую деятельность. Это ведет к эмоциональным нарушениям, астеническим синдромам, когнитивным расстройствам.

Рустем Гайфутдинов

врач-невролог

К тому же специалист отметил, что наличие специфического поражения головного мозга от коронавируса, как от классических нейроинфекций, пока не доказано.

«При потере вкуса и обоняния по цепочке нейронов идет небольшой локальный воспалительный процесс, но все остальное – это неспособности сосудов адекватно работать из-за болезни и снабжать всем необходимым мозг, что встречается и при любом тяжелом течении гриппа», – заявил он.

Скорость восстановления способностей, по мнению невролога, зависит от исходных данных человека: от состоянии его здоровья, сосудов, от количества времени, которое он затрачивает на интеллектуальный труд, и так далее.

Фото: Москва 24/Антон Великжанин

«Необязательно необратимые»

В свою очередь, научный руководитель Центра неврологии и нейрореабилитации ФСНКЦ ФМБА, врач-невролог и реабилитолог Семен Прокопенко в беседе рассказал Москве 24, что когнитивные нарушения после коронавируса отличаются от последствий инсульта.

Когнитивные нарушения после коронавирусной инфекции, конечно, могут быть. Но они отличаются от нарушений после инсульта и от нарушений после болезни Альцгеймера, например. По своей интенсивности они больше похожи на нарушение обоняния – у кого-то держатся дольше, у кого-то меньше. Но я не думаю, что они должны быть обязательно необратимыми.

Семен Прокопенко

научный руководитель Центра неврологии и нейрореабилитации ФСНКЦ ФМБА, врач-невролог, врач-реабилитолог

При этом специалист отметил, что даже после инсульта ряд проблем можно исправить: и сделать это будет гораздо сложнее, чем после перенесенной коронавирусной инфекции.

Что касается процесса реабилитации, Прокопенко заявил, что при серьезных нарушениях когнитивных способностей пациенты могут обратиться к медикаментозной терапии. В сочетании с комплексом восстановительных упражнений она поможет в борьбе с последствиями инфекции, заключил эксперт.

Читайте также

Ученые оценили влияние COVID-19 на когнитивные способности человека

Фото: Sean Gallup / Getty Images

Британские ученые выяснили, что одним из последствий перенесенного COVID-19 является снижение IQ — вплоть до семи пунктов при тяжелом течении болезни

Что происходит

  • По данным крупного исследования, опубликованного 22 июля в научном журнале The Lancet, у пациентов, перенесших COVID-19, наблюдается когнитивный дефицит.
  • Исследователи выявили прямую корреляцию между степенью тяжести перенесенного заболевания и снижением умственных способностей. Например, у тех, кто был подключен к аппарату искусственного дыхания, они зафиксировали снижение IQ в среднем на семь пунктов.
  • Изначальной целью проекта Great British Intelligence Test, который был запущен в начале 2020 года, была оценка уровня интеллекта жителей Великобритании. Однако вскоре автор исследования Адам Хэмпшир понял, что данные, собранные за пандемийный год, позволяют изучить воздействие коронавируса на когнитивные способности людей.
  • Исследователи проанализировали данные 81 337 человек, из которых примерно 12 тыс. перенесли COVID-19. В результате им удалось обнаружить четкую зависимость между перенесенным коронавирусом и снижением умственных способностей.
  • Предполагается, что когнитивный дефицит объясняется гипоксией, вызывающей неврологические нарушения.
  • Наиболее пострадавшими когнитивными навыками оказались планирование, осмысление и избирательное внимание.
  • На данный момент исследователи не могут ответить, обратимы ли данные последствия.

Что это значит

Результаты данной научной работы дополняют другие исследования о последствиях COVID-19. Например, ранее в этом году ученые обнаружили, что 81% пациентов, госпитализированных с новым коронавирусом, сообщали о каких-либо стойких когнитивных нарушениях после выписки. Кроме того, по данным крупнейшего на сегодня исследования по данной теме, опубликованного в научном журнале Lancet Psychiatry, процент заболеваемости неврологическими и психическими расстройствами после перенесенного коронавируса составляет 34%.

Среди других негативных воздействий COVID-19 на организм человека — усталость, затуманенное сознание, головная боль, потеря обоняния или вкуса, затрудненное дыхание, а также мышечная боль. По оценкам ученых, подобные последствия в среднем наблюдаются в течении двух-трех месяцев после перенесенного заболевания. Что касается снижения умственных способностей, научному сообществу пока не удалось установить их длительность.

Поиск

 
Выпуск Название
 
№ 3 (2019) ЭФФЕКТИВНОСТЬ АКАТИНОЛА МЕМАНТИНА У ПАЦИЕНТОВ С НЕДЕМЕНТНЫМИ КОГНИТИВНЫМИ РАССТРОЙСТВАМИ. РЕЗУЛЬТАТЫ МНОГОЦЕНТРОВОГО КЛИНИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ Аннотация  PDF (Rus)  похожие документы
Н. Н. Яхно, И. С. Преображенская, В. В. Захаров, Э. А. Мхитарян
«… блокатора НМДА-рецепторов акатинола мемантина у пациентов с недементными когнитивными нарушениями. В …»
 
Том 24, № 5 (2019) Влияние возрастного фактора на «доумеренное» когнитивное снижение Аннотация  Remote (Rus)  похожие документы
Н. Н. Яхно, Н. Н. Коберская, В. В. Захаров, Д. А. Гришина, А. Б. Локшина, Э. А. Мхитарян, И. Ю. Савушкина
«… более значительных когнитивных нарушений вплоть до развития деменции. Целью исследования был анализ …»
 
Том 26, № 4 (2021) Нейропротекторная терапия при хронических цереброваскулярных заболеваниях Аннотация  похожие документы
О. В. Ким, Ё. Н. Маджидова, Ф. Р. Шарипов
 
Том 26, № 2 (2021) Манифестация когнитивных нарушений после перенесенной коронавирусной инфекции COVID-19 у пациентки с генотипом ApoE ε4 Аннотация  похожие документы
М. С. Новикова, В. В. Захаров, Н. В. Вахнина
«… когнитивные нарушения впервые дебютировали после перенесенной коронавирусной инфекции COVID-19. До заболевания …»
 
Том 25, № 1 (2020) Аудиологические методы исследования в диагностике послеоперационных нарушений когнитивных функций Аннотация  PDF (Rus)  похожие документы
А. Ю. Полушин, М. Ю. Бобошко, Е. С. Гарбарук, М. В. Кожемякина, Ю. С. Полушин
«… расстройств. Поэтому аудиологические методы исследования могут занять свое место в диагностике когнитивных …»
 
Том 25, № 3 (2020) Структура нарушений дыхания во сне и когнитивные расстройства при цереброваскулярных заболеваниях Аннотация  PDF (Rus)  похожие документы
Л. А. Гераскина, Г. Г. Шарипов, А. В. Фонякин, М. Ю. Максимова
«… Резюме. Синдром обструктивного апноэ сна (СОАС) считается одним из факторов риска когнитивных …»
 
Том 26, № 2 (2021) Синдром боковой амиотрофический склероз — альцгеймеровская деменция Аннотация  похожие документы
Н. Н. Коберская, Д. А. Гришина, Н. Н. Яхно
 
1 — 7 из 7 результатов

Снижение частоты послеоперационных когнитивных нарушений после ампутации матки при ингаляционной анестезии севофлураном | Акименко

1. Weiser TG, Haynes AB, Molina G, Lipsitz SR, Esquivel MM, Uribe-Leitz T, Fu R, Azad T, Chao TE, Berry WR, Gawande AA. Estimate of the global volume of surgery in 2012: an assessment supporting improved health outcomes. Lancet. 2015;385 Suppl 2:S11. doi: 10.1016/S0140-6736(15)60806-6.

2. Donnez J, Dolmans MM. Uterine fbroid management: from the present to the future. Hum Reprod Update. 2016;22(6):665–86. doi: 10.1093/humupd/dmw023.

3. Linstedt U, Meyer O, Berkau A, Kropp P, Zenz M, Maier C. Does intraoperative hyperventilation improve neurological functions of older patients after general anaesthesia? Anaesthesist. 2002;51(6):457–62. doi: 10.1007/s00101-002-0313-x.

4. Новицкая-Усенко ЛВ. Послеоперационная когнитивная дисфункция в практике врача-анестезиолога. Медицина неотложных состояний. 2017;(4):9–15. doi: 10.22141/2224-0586.4.83.2017.107418.

5. Monk TG, Price CC. Postoperative cognitive disorders. Curr Opin Crit Care. 2011;17(4):376–81. doi: 10.1097/MCC.0b013e328348bece.

6. Bianchi SL, Tran T, Liu C, Lin S, Li Y, Keller JM, Eckenhoff RG, Eckenhoff MF. Brain and behavior changes in 12-month-old Tg2576 and nontransgenic mice exposed to anesthetics. Neurobiol Aging. 2008;29(7):1002–10. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2007.02.009.

7. Monk TG, Weldon BC, Garvan CW, Dede DE, van der Aa MT, Heilman KM, Gravenstein JS. Predictors of cognitive dysfunction after major noncardiac surgery. Anesthesiology. 2008;108(1):18–30. doi: 10.1097/01.anes.0000296071.19434.1e.

8. Zhang C, Li C, Xu Z, Zhao S, Li P, Cao J, Mi W. The effect of surgical and psychological stress on learning and memory function in aged C57BL/6 mice. Neuroscience. 2016;320:210– 20. doi: 10.1016/j.neuroscience.2016.02.015.

9. Овезов АМ, Котов АС, Пантелеева МВ, Борисова МН, Сташук ГА, Луговой АВ, Ражева ИВ. Гипоксическое повреждение головного мозга в раннем послеоперационном периоде (описание клинического случая). Русский журнал детской неврологии. 2017;12(2):52– 6. doi: 10.17650/2073-8803-2017-12-2-52-56.

10. Образцов МЮ, Иващенко ОЮ, Иващенко НЮ, Анисимов МГ, Гореньков ВМ, Кузьков ВВ, Киров МЮ. Влияние типа анестезии на церебральную оксигенацию и когнитивные функции при каротидной эндартерэктомии. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2017;14(1):3–13. doi: 10.21292/2078-5658-2017-14-1-3-13.

11. Красенкова ЕА, Овечкин АЮ, Пырегов АВ. Влияние метода анестезии на возникновение послеоперационной когнитивной дисфункции у пациентов пожилого возраста при операциях в гинекологии. Вестник РГМУ. 2016;(4):56–61. doi: 10.24075/brsmu.2016-04-08.

12. Казанцева ВВ, Смоляков ЮН, Жаринова ЕА, Илькова ЕВ, Шаповалов КГ. Оценка ранней послеоперационной когнитивной дисфункции у пациентов с минимизированными факторами риска после операций, проводимых в условиях однокомпонентной тотальной внутривенной анестезии кетамином. Забайкальский медицинский вестник. 2015;(4):27–32.

13. Политов МЕ, Бастрикин СЮ, Буланова ЕЛ, Овечкин АМ. Влияние анестезиологической тактики на развитие когнитивных расстройств после операций эндопротезирования тазобедренного и коленного суставов. Регионарная анестезия и лечение острой боли. 2015;9(4):21–7.

14. Овезов АМ, Брагина СВ, Прокошев ПВ. Цитофлавин при тотальной внутривенной анестезии. Вестник хирургии им. И.И. Грекова. 2010;169(2):64–8.

15. Женило ВМ, Лебедева ЕА, Здирук СВ, Акименко ТИ. Влияние анестезиологической тактики на течение послеоперационного периода после ампутации матки. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Медицина. 2017;21(4):393–401. doi: 10.22363/2313-0245-2017-21-4-393-401.

16. Акименко ТИ, Женило ВМ, Лебедева ЕА, Здирук СВ, Александрович ЮС. Влияние интраоперационной седации при ампутации матки в условиях спинальной анестезии на когнитивные функции в послеоперационном периоде. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2018;15(1): 10–7. doi: 10.21292/2078-5658-2018-15-1-10-17.

17. Cascella M, Bimonte S. The role of general anesthetics and the mechanisms of hippocampal and extra-hippocampal dysfunctions in the genesis of postoperative cognitive dysfunction. Neural Regen Res. 2017;12(11):1780–5. doi: 10.4103/1673-5374.219032.

18. Rascón-Martínez DM, Fresán-Orellana A, Ocharán-Hernández ME, Genis-Zarate JH, Castellanos-Olivares A. The effects of ketamine on cognitive function in elderly patients undergoing ophthalmic surgery: a pilot study. Anesth Analg. 2016;122(4):969–75. doi: 10.1213/ANE.0000000000001153.

19. Овезов АМ, Пантелеева МВ, Князев АВ, Луговой АВ, Брагина СВ. Когнитивная дисфункция и общая анестезия: от патогенеза к профилактике и коррекции. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2016;8(3): 101–5. doi: 10.14412/2074-2711-2016-3-101-105.

20. Страшнов ВИ, Забродин ОН, Мамедов АД, Страшнов АВ, Корячкин ВА. Предупреждение интраоперационного стресса и его последствий. СПб.: ЭЛБИ-СПб; 2015. 160 с.

21. Заболотский ДВ, Рязанова ОВ, Мамсуров АС, Александрович ЮС, Малашенко НС. Варианты послеоперационной анальгезии при кесаревом сечении. Что выбрать? Регионарная анестезия и лечение острой боли. 2013;7(3):16–20.

22. Александрович ЮС, Гордеев ВИ. Оценочные и прогностические шкалы в медицине критических состояний. 3-е изд., доп. и испр. СПб.: ЭЛБИ-СПб; 2015. 320 с.

23. Волков АО, Клигуненко ЕН, Ветошка ИА. Когнитивные функции родильниц после оперативного родоразрешения в зависимости от варианта анестезии. Фундаментальные исследования. 2014;(4–3):472–8.

24. Ежевская АА, Прусаков ЖБ, Гостенко АМ, Белова АН. Хирургический стресс-ответ и когнитивная дисфункция при операциях на позвоночнике: роль эпидуральной анальгезии. Анестезиология и реаниматология. 2017;62(3):185–90.

25. Ларионов МВ, Трубникова ОА, Плотников ГП, Григорьев ЕВ, Шукевич ДЛ. Обоснование выбора анестетиков с целью защиты головного мозга и профилактики когнитивного снижения во время операции коронарного шунтирования. Медицина в Кузбассе. 2015;14(3):43–51.

26. Большедворов РВ, Кичин ВВ, Федоров СА, Лихванцев ВВ. Эпидемиология послеоперационных когнитивных расстройств. Анестезиология и реаниматология. 2009;54(3): 20–3.

27. Шнайдер НА, Салмина АБ. Неврологические осложнения общей анестезии. Монография. Красноярск: Изд-во КрасГМА; 2004. 383 с.

28. Duan X, Zhu T, Chen C, Zhang G, Zhang J, Wang L, Zhang L, Wang M, Wang X. Serum glial cell line-derived neurotrophic factor levels and postoperative cognitive dysfunction after surgery for rheumatic heart disease. J Thorac Cardiovasc Surg. 2018;155(3):958–65.e1. doi: 10.1016/j.jtcvs.2017.07.073.

29. Feinkohl I, Winterer G, Spies CD, Pischon T. Cognitive reserve and the risk of postoperative cognitive dysfunction. Dtsch Arztebl Int. 2017;114(7):110–7. doi: 10.3238/arztebl.2017.0110.

30. Carollo DS, Nossaman BD, Ramadhyani U. Dexmedetomidine: a review of clinical applications. Curr Opin Anaesthesiol. 2008;21(4): 457–61. doi: 10.1097/ACO.0b013e328305e3ef.

31. Куликов АС, Лубнин АЮ. Дексмедетомидин: новые возможности в анестезиологии. Анестезиология и реаниматология. 2013;(1): 37–41.

32. Дексдор® – инструкция по медицинскому применению. РУ № ЛП-001597 от 2017-03-23. Orion Corporation/ORION PHARMA (Финляндия).

33. Chen J, Li H, Lim G, McCabe MF, Zhao W, Yang Y, Ma W, Li N. Different effects of dexmedetomidine and midazolam on the expression of NR2B and GABAA-α1 following peripheral nerve injury in rats. IUBMB Life. 2018;70(2): 143–52. doi: 10.1002/iub.1713.

34. Мартынов ДВ, Здирук СВ, Акименко ТИ, Маракулин ЕВ, Безверхий АА, авторы; Акименко ТИ, Мартынов ДВ, патентообладатели. Способ профилактики ранней послеоперационной когнитивной дисфункции у пациентов с патологией органов пищеварения. Пат. 2636867 Рос. Федерация. Опубл. 28.11.2017.

35. Wang K, Li C. Effects of dexmedetomidine on inflammatory factors, T lymphocyte subsets and expression of NF-κB in peripheral blood mononuclear cells in patients receiving radical surgery of colon carcinoma. Oncol Lett. 2018;15(5):7153–7. doi: 10.3892/ol.2018.8205.

36. Klamt JG, de Andrade Vicente WV, Garcia LV, Ferreira CA. Effects of dexmedetomidine-fentanyl infusion on blood pressure and heart rate during cardiac surgery in children. Anesthesiol Res Pract. 2010;2010. pii: 869049. doi: 10.1155/2010/869049.

37. Arnold RW, Biggs RE, Beerle BJ. Intravenous dexmedetomidine augments the oculocardiac reflex. J AAPOS. 2018;22(3):211–3.e1. doi: 10.1016/j.jaapos.2018.01.016.

38. Singh S, Chouhan RS, Bindra A, Radhakrishna N. Comparison of effect of dexmedetomidine and lidocaine on intracranial and systemic hemodynamic response to chest physiotherapy and tracheal suctioning in patients with severe traumatic brain injury. J Anesth. 2018;32(4):518–23. doi: 10.1007/s00540-018-2505-9.

39. Хижняк АА, Соколов АС, Дубовская СС, Кудинова ОВ, Баусов ЕА, Битчук НД. Роль комбинированной метаболической терапии в восстановлении послеоперационной когнитивной дисфункции у геронтологических больных, перенесших неотложные абдоминальные операции. Медицина неотложных состояний. 2016;(4):84–8. doi: 10.22141/2224-0586.4.75.2016.75822.

40. Punjasawadwong Y, Chau-In W, Laopaiboon M, Punjasawadwong S, Pin-On P. Processed electroencephalogram and evoked potential techniques for amelioration of postoperative delirium and cognitive dysfunction following non-cardiac and non-neurosurgical procedures in adults. Cochrane Database Syst Rev. 2018;5:CD011283. doi: 10.1002/14651858.CD011283.pub2.

У переболевших COVID-19 наблюдается долгосрочное снижение когнитивных способностей — The Lancet

У переболевших коронавирусной инфекцией людей наблюдается ухудшение работоспособности, внимания, пространственного мышления и памяти. Об этом свидетельствуют данные исследования, опубликованного журналом The Lancet.

Согласно статье, британские ученые в рамках программы Great British Intelligence Test с января по декабрь 2020 года протестировали десятки тысяч человек. Участники исследования выполняли девять тестов — на планирование, память, пространственное мышление, внимание и способности к распознаванию эмоций. Затем респонденты заполняли опросник, касающийся социального и материального положения, состояния здоровья, а также образа жизни. В мае 2020 года в перечень вопросов были добавлены новые — связанные с COVID-19.

Изучив таким образом результаты тестов 81 337 человек, ученые обнаружили связь между ухудшением умственных способностей людей и тяжестью перенесенного ими заболевания.

Как указывают ученые, из 81 337 участников, заполнивших анкету с мая по декабрь 2020 года, 12 689 человек заявили, что перенесли коронавирус. Исходя из этих данных, ученые разделили переболевших на группы в зависимости от тяжести заболевания, выделив тех, кто переболел дома, в больнице, а также тех, кто был подключен к аппарату ИВЛ.

Исключив факторы пола, возраста, образования, социального статуса и других различий, исследователи пришли к выводу, что у переболевших коронавирусом наблюдается значительное ухудшение когнитивных способностей по сравнению с контрольной группой. При этом ученые отметили, что у тех, кто перенес заболевание дома, этот показатель оказался намного меньше, чем у тех, кто был госпитализирован.

Существенные различия были обнаружены и внутри группы госпитализированных пациентов: подключенные ранее к аппарату ИВЛ люди хуже выполняли представленные задания, и их когнитивные отклонения оказались выражены сильнее почти в два раза (-0,26 единицы против -0,47).

В ходе исследования ученые также смогли выявить связь когнитивных нарушений с временем проявления симптомов. Изучив результаты тестов людей, которые их проходили в разное время после выздоровления, исследователи пришли к выводу, что временной промежуток не имеет никакого значения, и когнитивные нарушения сохраняются еще на протяжении долгого времени.

Лечение когнитивных расстройств в Москве: цены

Когнитивные функции мозга — это способность понимать, познавать, изучать, воспринимать и перерабатывать (запоминать, передавать, использовать) внешнюю информацию.

Это функция центральной нервной системы — высшая нервная деятельность, без которой теряется личность человека.

Снижение когнитивных функций возможно при нейро-дегенеративных заболеваниях, сосудистых заболеваниях, нейроинфекциях, тяжелых черепно — мозговых травмах, нарушениях метаболизма при гипотиреозе, сахарном диабете, почечной и печеночной недостаточности, недостатке витамина В12 , фолиевой кислоты, при алкоголизме и наркомании.

Когнитивные нарушения могут носить временный характер и восстанавливаться в интервале времени от дней до лет, а могут иметь прогрессирующее течение — при болезни Альцгеймера, Паркинсона, сосудистых заболеваниях.

Причины

Сосудистые заболевания головного мозга — одна из причин когнитивных расстройств разной степени выраженности от легких до выраженных, что означает сосудистую деменцию. Первое место в развитии когнитивных нарушений сосудистого характера занимает артериальная гипертензия, острые нарушения мозгового кровообращения, ангиопатии, нарушения реологических свойств крови.

Поэтому если Вы сами заметили у себя какие-то появившиеся нарушения памяти и внимания — обратитесь к врачу. Не всегда сам пациент может сообразить, что с ним что-то не так.

Человек постепенно утрачивает способность ясно мыслить, запоминать текущие события и при этом отчетливо помнит давние, снижается интеллект, ориентация в пространстве, характер изменяется на раздражительный, возможны нарушения психики, нарушается самообслуживание. Родственники могут первыми обратить внимание на нарушения повседневного поведения. В таком случае покажите его врачу. Обследование и лечение необходимо начать как можно раньше, чтобы сохранить качество жизни как самого пациента, так и его родственников.

Невролог при осмотре может обнаружить основное заболевание с соответствующей неврологической симптоматикой. Анализ психического состояния проводится по различным тестам ориентировочно неврологом и углубленно психиатром. Исследуются ориентированность, внимательность, воспроизведение, память, настроение, выполнение инструкций, образность мышления, письмо, счет, чтение.

Для пациента с наличием приобретенного когнитивного дефицита необходимо проведение лабораторного обследования : анализ крови, липидный профиль, определение гормонов щитовидной железы, витамина В 12, электролитов крови, гомоцистеина, глюкозы крови.

Для нейровизуализации поражения головного мозга применяют компьютерную и магнитно-резонансную томографию, дуплексное сканирование магистральных сосудов головы, электроэнцефалографию.

Автор

невролог, детский невролог

Кандидат медицинских наук

Стаж 17 лет

+7 (495) 032-15-21

Распознавание признаков когнитивного упадка

С возрастом вы часто забываете, куда кладете ключи, или не помните имена людей, которых знаете много лет. Хотя забывчивость может быть естественной частью старения, она также может быть признаком легкого когнитивного нарушения.

Около 15-20% людей в возрасте 65 лет и старше имеют некоторую форму умеренных когнитивных нарушений. Симптомы снижения когнитивных функций могут оставаться стабильными в течение многих лет или улучшаться со временем, практически не влияя на вашу повседневную жизнь.Однако в некоторых случаях легкие когнитивные нарушения могут перерасти в деменцию или болезнь Альцгеймера.

Это может вызывать беспокойство, когда у вас или у вашего близкого начинаются когнитивные изменения, но это не всегда указывает на более серьезный тип деменции. Доктор Ричард Эбби и наша команда из клиники нейропсихологии Abbey в Пало-Альто, Калифорния, проводят оценку когнитивного снижения и предлагают методы лечения, которые помогают замедлить и минимизировать эти изменения. Вот некоторые признаки когнитивного спада, о которых вам следует знать.

Признаки когнитивного снижения

Признаки когнитивного спада может быть трудно обнаружить, если они не оказывают значительного влияния на ваше обычное социальное функционирование, семейную жизнь или производительность труда. На самом деле признаки могут быть настолько незаметными, что ваши друзья и семья начнут замечать изменения раньше вас.

Признаки того, что вы можете испытывать снижение когнитивных функций, включают:

  • Забыть о встречах и свиданиях
  • Забыть недавние разговоры и события
  • Чувствует себя все более подавленным, принимая решения и планируя
  • Трудно понять указания или инструкции
  • Теряю чувство направления
  • Утрата способности организовывать задачи
  • Стать более импульсивным

Многие люди с легкими когнитивными нарушениями также имеют симптомы депрессии и тревоги, становятся более раздражительными и легко усугубляются.

Диагностика когнитивного снижения

Итак, как узнать, являются ли ваши симптомы естественными признаками старения или указывают на более серьезное снижение когнитивных функций? Мы предлагаем обширную нейропсихологическую оценку вашего когнитивного, эмоционального и социального функционирования, чтобы помочь поставить диагноз.

С помощью этих оценок мы можем проверить такие вещи, как память, язык, зрительно-пространственные способности и способность решать проблемы, чтобы получить представление об уровне вашего когнитивного снижения. Эти тесты также помогают нам диагностировать болезнь Альцгеймера или деменцию, если таковая присутствует.

Когда у нас будет точный диагноз, мы сможем составить план лечения, чтобы облегчить симптомы.

Лечение когнитивного спада

Существуют различные методы лечения, основанные на доказательствах, которые могут помочь восстановить ваш когнитивный резерв и переобучить ваши когнитивные процессы, чтобы замедлить любое нарушение. В клинике нейропсихологии Abbey мы используем:

Терапия, которую мы используем для вас, зависит от уровня когнитивных нарушений и ваших конкретных потребностей.

Если вас беспокоят признаки снижения когнитивных способностей у себя или у любимого человека, мы можем помочь.Свяжитесь с нашим офисом по телефону 650-215-6840 или назначьте встречу онлайн сегодня.

Слишком мало, слишком много сна связано с ухудшением когнитивных функций: Исследование | Здоровье

Согласно новому исследованию, проведенному учеными из Медицинской школы Вашингтонского университета в Санкт-Петербурге, у пожилых людей, которые спят недолго или долго, наблюдалось большее снижение когнитивных функций, чем у тех, кто спит умеренное количество времени, даже с учетом последствий ранней болезни Альцгеймера.Луи.

Результаты опубликованы в журнале «Мозг».

Плохой сон и болезнь Альцгеймера связаны со снижением когнитивных функций, и разделение эффектов каждого из них оказалось сложной задачей.

Отслеживая когнитивные функции у большой группы пожилых людей в течение нескольких лет и анализируя ее по уровням белков, связанных с болезнью Альцгеймера, и измерениям мозговой активности во время сна, исследователи получили важные данные, которые помогают распутать сложные отношения между сном, болезнью Альцгеймера, и когнитивная функция.Полученные данные могут помочь усилиям по сохранению остроты ума людей по мере старения.

«Было сложно определить, как связаны сон и различные стадии болезни Альцгеймера, но это то, что вам нужно знать, чтобы начать разработку вмешательств», — сказал первый автор Брендан Люси, доктор медицины, доцент неврологии и директор Вашингтонского университета. Университетский центр медицины сна.

Люси добавила: «Наше исследование предполагает, что существует средний диапазон, или« золотая середина », для общего времени сна, когда когнитивные способности остаются стабильными с течением времени.Короткое и продолжительное время сна было связано с ухудшением когнитивных функций, возможно, из-за недостаточного сна или плохого качества сна. Остается без ответа вопрос, можем ли мы вмешаться, чтобы улучшить сон, например, увеличить время сна для людей с коротким сном на час или около того, окажет ли это положительное влияние на их когнитивные способности, чтобы они больше не падали? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужны более продольные данные ».

Болезнь Альцгеймера является основной причиной снижения когнитивных функций у пожилых людей, на которую приходится около 70% случаев деменции.Плохой сон — частый симптом болезни и движущая сила, которая может ускорить прогрессирование болезни.

Исследования показали, что как те, кто сами сообщили о коротком и длительном сне, более вероятно, что они будут плохо выполнять когнитивные тесты, но такие исследования сна обычно не включают оценку болезни Альцгеймера.

Чтобы различить отдельные эффекты сна и болезни Альцгеймера на познание, Люси и его коллеги обратились к добровольцам, которые участвуют в исследованиях болезни Альцгеймера через университетского профессора Чарльза Ф.и Исследовательский центр болезни Альцгеймера Джоан Найт.

Такие добровольцы ежегодно проходят клиническую и когнитивную оценку и сдают образец крови для тестирования на генетический вариант APOE4 высокого риска, связанный с болезнью Альцгеймера.

Для этого исследования участники также предоставили образцы спинномозговой жидкости для измерения уровней белков Альцгеймера, и каждый спал с крошечным монитором электроэнцефалограммы (ЭЭГ), прикрепленным ко лбу, в течение четырех-шести ночей для измерения активности мозга во время сна.

Всего исследователи получили данные о сне и болезни Альцгеймера у 100 участников, чьи когнитивные функции отслеживались в среднем в течение 4 1/2 лет. У большинства (88) не было когнитивных нарушений, у 11 были очень легкие нарушения, а у одного — легкие когнитивные нарушения. На момент исследования сна средний возраст составлял 75 лет.

Исследователи обнаружили U-образную связь между сном и когнитивным спадом. В целом, когнитивные показатели снизились для групп, которые спали менее 4 человек.5 или более 6,5 часов в сутки — по данным ЭЭГ — в то время как баллы оставались стабильными для тех, кто находится в середине диапазона. По словам Люси, ЭЭГ дает оценки времени сна, которые примерно на час короче, чем время сна, о котором сообщают сами пациенты, поэтому результаты соответствуют 5,5-7,5 часам сна, о которых они сообщают сами.

U-образное соотношение справедливо для измерений определенных фаз сна, включая быстрое движение глаз (REM), или сновидение, сон; и медленный сон. Более того, связь сохраняется даже после поправки на факторы, которые могут влиять как на сон, так и на познавательные способности, такие как возраст, пол, уровни белков Альцгеймера и присутствие APOE4.

«Было особенно интересно увидеть, что не только у людей с коротким сном, но и у тех, кто долго спал, когнитивные нарушения были сильнее», — сказал соавтор исследования Дэвид Хольцман, доктор медицинских наук, профессор неврологии. «Это говорит о том, что качество сна может иметь ключевое значение, а не просто полноценный сон».

Потребности во сне у каждого человека уникальны, и люди, которые просыпаются отдохнувшими от короткого или длительного режима сна, не должны чувствовать себя обязанными менять свои привычки, сказала Люси.Но те, кто плохо спит, должны знать, что проблемы со сном часто поддаются лечению.

«Я спрашиваю многих своих пациентов:« Как ваш сон? »- сказал соавтор Бо М. Ансес, доктор медицинских наук, Дэниел Дж. Бреннан, доктор медицины, профессор неврологии. Ансес лечит пациентов с деменцией и другими нейродегенеративными заболеваниями в больнице Барнс-Еврей.

Он объяснил, что часто пациенты сообщают, что плохо спят. Часто после того, как их проблемы со сном излечены, у них могут улучшиться когнитивные функции.

Врачи, наблюдающие пациентов с когнитивными жалобами, должны спросить их о качестве сна. Как предполагают исследователи, это потенциально поддающийся изменению фактор.

Следите за другими историями на Facebook и Twitter

Эта история была опубликована из ленты телеграфного агентства без изменений в тексте.

Слишком мало и слишком много сна связано с когнитивным снижением

Как и многие другие хорошие вещи в жизни, лучше спать в умеренных количествах.Многолетнее исследование пожилых людей показало, что как люди, спящие, так и длительно спящие, испытывают большее когнитивное снижение, чем люди, которые спят умеренное количество сна, даже если принять во внимание последствия ранней болезни Альцгеймера. Исследование было проведено учеными из Медицинской школы Вашингтонского университета в Сент-Луисе.

Плохой сон и болезнь Альцгеймера связаны со снижением когнитивных функций, и разделение эффектов каждого из них оказалось сложной задачей. Отслеживая когнитивные функции у большой группы пожилых людей в течение нескольких лет и анализируя их по уровням белков, связанных с болезнью Альцгеймера, и измерениям активности мозга во время сна, исследователи получили важные данные, которые помогают распутать сложную взаимосвязь между сном, болезнью Альцгеймера и когнитивными функциями. функция.Полученные данные могут помочь усилиям по сохранению остроты ума по мере старения.

Результаты опубликованы сегодня (20 октября 2021 г.) в журнале Brain .

«Было сложно определить, как связаны сон и различные стадии болезни Альцгеймера, но это то, что вам нужно знать, чтобы начать разработку вмешательств», — сказал первый автор Брендан Люси, доктор медицины, доцент неврологии и директор Вашингтонского университета. Центр медицины сна.«Наше исследование предполагает, что существует средний диапазон, или« золотая середина », для общего времени сна, когда когнитивные способности остаются стабильными с течением времени. Короткое и продолжительное время сна было связано с ухудшением когнитивных функций, возможно, из-за недостаточного сна или плохого качества сна. Остается без ответа вопрос, можем ли мы вмешаться, чтобы улучшить сон, например, увеличить время сна для коротких спящих на час или около того, окажет ли это положительное влияние на их когнитивные способности, чтобы они больше не ухудшались? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужны более продольные данные.”

Болезнь Альцгеймера — основная причина снижения когнитивных функций у пожилых людей, на которую приходится около 70% случаев деменции. Плохой сон — частый симптом болезни и движущая сила, которая может ускорить прогрессирование болезни. Исследования показали, что как люди, сообщающие о коротком, так и длительном сне, с большей вероятностью будут плохо справляться с когнитивными тестами, но такие исследования сна обычно не включают оценку болезни Альцгеймера.

Чтобы разделить влияние сна и болезни Альцгеймера на когнитивные способности, Люси и его коллеги обратились к добровольцам, которые участвуют в исследованиях болезни Альцгеймера через университетского сотрудника Чарльза Ф.и Исследовательский центр болезни Альцгеймера Джоан Найт. Такие добровольцы ежегодно проходят клиническую и когнитивную оценку и сдают образец крови для тестирования на генетический вариант высокого риска болезни Альцгеймера APOE4 . Для этого исследования участники также предоставили образцы спинномозговой жидкости для измерения уровней белков Альцгеймера, и каждый спал с крошечным монитором электроэнцефалограммы (ЭЭГ), прикрепленным ко лбу, в течение четырех-шести ночей для измерения активности мозга во время сна.

В общей сложности исследователи получили данные о сне и болезни Альцгеймера у 100 участников, чьи когнитивные функции отслеживались в среднем в течение 4 1/2 лет. У большинства (88) не было когнитивных нарушений, у 11 были очень легкие нарушения, а у одного — легкие когнитивные нарушения. На момент исследования сна средний возраст составлял 75 лет.

Исследователи обнаружили U-образную взаимосвязь между сном и когнитивным снижением. В целом, когнитивные показатели снизились для групп, которые спали менее 4 человек.5 или более 6,5 часов в сутки — по данным ЭЭГ — в то время как баллы оставались стабильными для тех, кто находится в середине диапазона. По словам Люси, ЭЭГ дает оценки времени сна, которые примерно на час короче, чем время сна, о котором сообщают сами пациенты, поэтому результаты соответствуют 5,5-7,5 часам сна, о которых они сообщают сами.

U-образное соотношение справедливо для измерения определенных фаз сна, включая быстрое движение глаз (REM) или сновидения, сон; и медленный сон. Более того, взаимосвязь сохраняется даже после поправки на факторы, которые могут влиять как на сон, так и на познавательные способности, такие как возраст, пол, уровни белков Альцгеймера и присутствие APOE4.

«Было особенно интересно увидеть, что не только у тех, кто спит недолго, но и у тех, кто долго спит, когнитивные нарушения сильнее», — сказал соавтор исследования Дэвид Хольцман, доктор медицинских наук, профессор неврологии. «Это говорит о том, что качество сна может иметь ключевое значение, а не просто полноценный сон».

Потребности во сне у каждого человека уникальны, и люди, которые просыпаются отдохнувшими от короткого или длительного режима сна, не должны чувствовать себя обязанными менять свои привычки, сказала Люси.Но те, кто плохо спит, должны знать, что проблемы со сном часто поддаются лечению.

«Я спрашиваю многих своих пациентов:« Как вы спите? »- сказал соавтор исследования Бо М. Ансес, доктор медицинских наук, Дэниел Дж. Бреннан, доктор медицинских наук, профессор неврологии. Ансес лечит пациентов с деменцией и другими нейродегенеративными заболеваниями в больнице Барнс-Еврей. «Часто пациенты сообщают, что плохо спят. Часто после того, как их проблемы со сном излечены, у них могут улучшиться когнитивные функции. Врачи, наблюдающие пациентов с когнитивными жалобами, должны спросить их о качестве сна.Это потенциально изменяемый фактор ».

Ссылка: «Сон и продольные когнитивные характеристики при доклинической и ранней симптоматической болезни Альцгеймера» Брендана П. Люси, Джули Виш, Анны Х.Бурвинкль, Эрика К. Ландснесса, Кристины Д. Тодебуш, Дженнифер С. МакЛеланд, Омара Батта, Джейсона Хассенстаба, Джона К. Моррис, Бо М. Ансес и Дэвид М. Хольцман, 20 октября 2021 г., Brain .
DOI: 10.1093 / brain / awab272

Диета

MIND связана с более низким риском развития болезни Альцгеймера, снижения когнитивных функций, говорится в исследовании.

Хотя снижение когнитивных функций является естественной частью старения, исследователи говорят, что они открыли диету, которая способствует лучшему когнитивному функционированию.

В сентябрьском исследовании, опубликованном в журнале IOS Press Journal, команда из медицинского центра Университета Раша в Чикаго обнаружила, что диета MIND — гибрид средиземноморской диеты и диетических подходов к борьбе с гипертонией (DASH) — связана с с более медленным снижением когнитивных функций и более низким риском деменции при болезни Альцгеймера у пожилых людей, независимо от распространенных заболеваний головного мозга или патологических состояний.

РАННЯЯ ДЕПРЕССИЯ ПОВЫШАЕТ РИСК ДЕМЕНЦИИ

Диета, по словам исследователей, может способствовать когнитивной устойчивости пожилых людей.

Чтобы проверить эту связь, исследователи наблюдали за 569 участниками, которые участвуют в продолжительном клинико-патологическом исследовании старения и болезни Альцгеймера, в возрасте 65 лет и старше, живущих в пенсионных сообществах в районе Чикаголенда.

Исследование Rush Memory and Aging Project (MAP) началось в 1997 году с ежегодной оценки факторов риска, сдачи крови и клинической оценки. Кроме того, участники согласились пожертвовать мозг в момент смерти.

Начиная с 2004 года, участникам исследования и каждый год после этого предоставлялся опросник по частоте приема пищи, который самостоятельно заполнял — используемый для оценки соблюдения диеты MIND.

В текущем исследовании наблюдали за 569 участниками до самой смерти с использованием «достоверных диетических данных», ежегодного когнитивного тестирования перед смертью и полных данных вскрытия на момент проведения этих анализов.

Сосредоточившись на болезни Альцгеймера, наиболее распространенном типе деменции, авторы исследовали отложения белка.

ЛЕГКАЯ ИНФЕКЦИЯ COVID-19 МОЖЕТ ОСТАВИТЬ МОЗГ С ПРОДОЛЖИТЕЛЬНЫМ ВОЗДЕЙСТВИЕМ: ИССЛЕДОВАНИЕ ВЕЛИКОБРИТАНИИ

«Отличительной чертой болезни Альцгеймера (БА) является отложение амилоидных бляшек и нейрофибриллярных клубков в головном мозге.«Повышенный уровень патологий головного мозга, включая амилоид-β и нейрофибриллярные сплетения, инициирует серию молекулярных событий, ведущих к повреждению нейронов и, в конечном итоге, к когнитивным нарушениям», — объяснили они.

Изучая пищевые привычки участников, группа обнаружила что у тех, кто придерживался диеты MIND, было меньше всего симптомов когнитивного снижения — даже после постановки диагноза.

Диета, как они отмечают, может способствовать здоровью мозга благодаря своим богатым антиоксидантами, противовоспалительным и нейрозащитным компонентам пищи, включая листовые зелень, ягоды, орехи, вино, фасоль, рыба и птица.

Тем не менее, группа указала на ограничения исследования, включая когнитивные нарушения, мешающие неточному сообщению, и что выборка исследования состояла в основном из белых добровольцев, «что ограничивало возможность обобщения».

Болезнь Альцгеймера поразила 5,8 миллиона американцев в 2020 году, и, по прогнозам Центров США по контролю и профилактике заболеваний, к 2060 году это число почти утроится и достигнет 14 миллионов человек.

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, ЧТОБЫ ПОЛУЧИТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ FOX NEWS

Агентство заявляет, что, хотя ученые еще не до конца понимают, что вызывает болезнь Альцгеймера, скорее всего, нет единственной причины, и что генетический фактор потенциально является фактором.

Снижение когнитивных функций влияет на каждого девятого взрослого человека в США.

Снижение когнитивных функций и деменция при сахарном диабете: механизмы и клинические последствия

  • 1.

    Международная федерация диабета. Атлас диабета IDF, восьмое издание, 2017 г. , http://www.diabetesatlas.org/resources/2017-atlas.html (2017).

  • 2.

    Кан, С. Э., Купер, М. Э. и Дель Прато, С. Патофизиология и лечение диабета 2 типа: взгляды на прошлое, настоящее и будущее. Ланцет 383 , 1068–1083 (2014).

    CAS Google ученый

  • 3.

    Prince, M. et al. Глобальная распространенность деменции: систематический обзор и метаанализ. Alzheimers Dement 9 , 63–75 (2013).

    Google ученый

  • 4.

    Биссельс, Г. Дж., Стаекенборг, С., Бруннер, Э., Брейн, К. и Шелтенс, П. Риск деменции при сахарном диабете: систематический обзор. Lancet Neurol. 5 , 64–74 (2006).

    Google ученый

  • 5.

    Koekkoek, P. S., Kappelle, L. J., van den Berg, E., Rutten, G. E. & Biessels, G. J. Когнитивные функции у пациентов с сахарным диабетом: руководство по ежедневному уходу. Lancet Neurol. 14 , 329–340 (2015).

    Google ученый

  • 6.

    Гудала, К., Бансал, Д., Скифано, Ф. и Бхансали, А. Сахарный диабет и риск деменции: метаанализ проспективных обсервационных исследований. J. Исследование диабета. 4 , 640–650 (2013).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 7.

    Zhang, J. et al. Обновленный метаанализ когортных исследований: диабет и риск болезни Альцгеймера. Diabetes Res. Clin. Практик. 124 , 41–47 (2017).

    Google ученый

  • 8.

    Бисселс, Г. Дж., Дири, И. Дж. И Райан, К. М. Познание и диабет: перспектива продолжительности жизни. Lancet Neurol. 7 , 184–190 (2008).

    Google ученый

  • 9.

    Райан, К. М., ван Дуинкеркен, Э. и Розано, К. Нейрокогнитивные последствия диабета. Am. Psychol. 71 , 563–576 (2016).

    Google ученый

  • 10.

    Брэндс, А. М., Бисселс, Дж. Дж., Де Хаан, Э. Х., Каппель, Л. Дж. И Кесселс, Р. П. Влияние диабета 1 типа на когнитивные способности: метаанализ. Уход за диабетом 28 , 726–735 (2005).

    PubMed Google ученый

  • 11.

    Исследование контроля диабета и его осложнений / Исследовательская группа по эпидемиологии вмешательств и осложнений диабета.Долгосрочное влияние диабета и его лечения на когнитивные функции. N. Engl. J. Med. 356 , 1842–1852 (2007).

    Google ученый

  • 12.

    Нанли, К. А. и др. Клинически значимое когнитивное нарушение у взрослых среднего возраста с детским диабетом 1 типа. Уход за диабетом 38 , 1768–1776 (2015).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 13.

    Monette, M.C., Baird, A. & Jackson, D.L. Метаанализ когнитивных функций у взрослых без деменции с сахарным диабетом 2 типа. Кан. J. Диабет 38 , 401–408 (2014).

    Google ученый

  • 14.

    Палта, П., Шнайдер, А.Л., Бисселс, Г.Дж., Тураджи, П. и Хилл-Бриггс, Ф. Степень когнитивной дисфункции у взрослых с диабетом 2 типа: метаанализ шести когнитивных областей и наиболее часто описываемые нейропсихологические тесты в пределах предметной области. J. Int. Neuropsychol. Soc. 20 , 278–291 (2014).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 15.

    Бисселс, Дж. Дж., Страчан, М. В., Виссерен, Ф. Л., Каппелле, Л. Дж. И Уитмер, Р. А. Деменция и снижение когнитивных функций при диабете 2 типа и предиабетических стадиях: в направлении целенаправленных вмешательств. Ланцет Диабет Эндокринол. 2 , 246–255 (2014).

    Google ученый

  • 16.

    Bangen, K. J. et al. Взаимосвязь между сахарным диабетом 2 типа и когнитивными изменениями в многоэтнической когорте пожилых людей. J. Am. Гериатр. Soc. 63 , 1075–1083 (2015).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 17.

    Паппас, К., Андел, Р., Инфурна, Ф. Дж. И Ситхараман, С. Гликированный гемоглобин (HbA1c), диабет и траектории изменения показателей эпизодической памяти. J. Epidemiol.Commun. Здравоохранение 71 , 115–120 (2017).

    Google ученый

  • 18.

    Yaffe, K. et al. Диабет, контроль уровня глюкозы и 9-летнее снижение когнитивных функций у пожилых людей без деменции. Arch. Neurol. 69 , 1170–1175 (2012).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 19.

    Петерсен, Р. К. MCI как диагностический объект. Дж.Междунар. Med. 256 , 183–194 (2004).

    CAS Google ученый

  • 20.

    Petersen, R.C. et al. Краткое изложение обновленного практического руководства: MCI: Отчет Подкомитета по разработке, распространению и внедрению рекомендаций Американской академии неврологии. Неврология 90 , 126–135 (2018).

    Google ученый

  • 21.

    Американская психиатрическая ассоциация. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам, четвертое издание (DSM-IV). (Американская психиатрическая ассоциация, Вашингтон, округ Колумбия, 1994).

    Google ученый

  • 22.

    Scheltens, P. et al. Болезнь Альцгеймера. Ланцет 388 , 505–517 (2016).

    CAS Google ученый

  • 23.

    Dubois, B. et al. Пересмотр определения болезни Альцгеймера: новый лексикон. Lancet Neurol. 9 , 1118–1127 (2010).

    PubMed Google ученый

  • 24.

    Luchsinger, J. A. et al. Связь диабета с MCI. Arch. Neurol. 64 , 570–575 (2007).

    PubMed Google ученый

  • 25.

    Roberts, R.O. et al. Связь диабета с амнестическими и неамнестическими MCI. Демент Альцгеймера. 10 , 18–26 (2014).

    PubMed Google ученый

  • 26.

    Купер, К., Соммерлад, А., Ликетсос, К. Г. и Ливингстон, Г. Модифицируемые предикторы деменции при MCI: систематический обзор и метаанализ. Am. J. Psychiatry 172 , 323–334 (2015).

    PubMed Google ученый

  • 27.

    Li, J. Q. et al. Факторы риска для прогнозирования прогрессирования от MCI до болезни Альцгеймера: систематический обзор и метаанализ когортных исследований. J. Neurol. Нейрохирург. Психиатрия 87 , 476–484 (2016).

    PubMed Google ученый

  • 28.

    Chatterjee, S. et al. Диабет 2 типа как фактор риска деменции у женщин по сравнению с мужчинами: объединенный анализ 2,3 миллиона человек, включающий более 100 000 случаев деменции. Уход за диабетом 39 , 300–307 (2016).

    CAS PubMed Google ученый

  • 29.

    Haroon, N. N. et al. Риск деменции у пожилых людей с впервые диагностированным диабетом: популяционное исследование. Уход за диабетом 38 , 1868–1875 (2015).

    PubMed Google ученый

  • 30.

    Crane, P. K. et al. Уровни глюкозы и риск деменции. N. Engl. J. Med. 369 , 540–548 (2013).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 31.

    Exalto, L.G. et al. Оценка риска для прогнозирования 10-летнего риска деменции у лиц с диабетом 2 типа: когортное исследование. Ланцет Диабет Эндокринол. 1 , 183–190 (2013).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 32.

    Brady, C.C. et al. Подростки с ожирением и диабетом 2 типа демонстрируют худшие результаты, чем контрольная группа, по когнитивным и поведенческим оценкам. Pediatr. Диабет 18 , 297–303 (2017).

    CAS PubMed Google ученый

  • 33.

    Йейтс, К. Ф., Пот, В., Яу, П. Л., Турчиано, М. М. и Конвит, А. Влияние метаболического синдрома на познание и мозг: избранный обзор литературы. Артериосклер. Тромб. Васк. Биол. 32 , 2060–2067 (2012).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 34.

    van den Berg, E., de Craen, A.J., Biessels, G.J., Gussekloo, J. & Westendorp, R.G. Влияние сахарного диабета на снижение когнитивных функций у пожилых людей: проспективное популяционное исследование. Диабетология 49 , 2015–2023 (2006).

    PubMed Google ученый

  • 35.

    Кадохара, К., Сато, И. и Каваками, К. Сахарный диабет и риск раннего начала болезни Альцгеймера: популяционное исследование методом случай-контроль. Eur. J. Neurol. 24 , 944–949 (2017).

    CAS PubMed Google ученый

  • 36.

    Хит, К. А., Мерсер, С. В. и Гатри, Б. Сопутствующие сосудистые заболевания у молодых людей с деменцией: поперечное популяционное исследование 616 245 людей среднего возраста в Шотландии. J. Neurol. Нейрохирург. Психиатрия 86 , 959–964 (2015).

    CAS PubMed Google ученый

  • 37.

    Abner, E. L. et al. Диабет связан с цереброваскулярной, но не с невропатологией болезни Альцгеймера. Демент Альцгеймера. 12 , 882–889 (2016).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 38.

    Feinkohl, I., Price, J. F., Strachan, M. W. & Frier, B. M. Влияние диабета на снижение когнитивных функций: потенциальные сосудистые, метаболические и психосоциальные факторы риска. Alzheimers Res.Ther. 7 , 46 (2015).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 39.

    Гейселарс, С. Л. С., Сеп, С. Дж. С., Стхауэр, К. Д. А. и Бисселс, Г. Дж. Регулирование уровня глюкозы, познание и МРТ головного мозга при диабете 2 типа: систематический обзор. Ланцет Диабет Эндокринол. 3 , 75–89 (2015).

    CAS Google ученый

  • 40.

    Rawlings, A. M. et al. Пики глюкозы и риск деменции и 20-летнего снижения когнитивных функций. Уход за диабетом 40 , 879–886 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 41.

    Патрон, К., Эрикссон, О. и Линдхольм, Д. Лекарства от диабета и неврологические расстройства: новые взгляды и терапевтические возможности. Ланцет Диабет Эндокринол. 2 , 256–262 (2014).

    CAS PubMed Google ученый

  • 42.

    Оркаби, А. Р., Чо, К., Кормак, Дж., Ганьон, Д. Р. и Драйвер, Дж. А. Метформин по сравнению с использованием сульфонилмочевины и риск деменции у ветеранов США в возрасте ≥ 65 лет с диабетом. Неврология 89 , 1877–1885 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 43.

    Areosa Sastre, A., Vernooij, R. W., Gonzalez-Colaco Harmand, M. & Martinez, G. Влияние лечения сахарного диабета 2 типа на развитие когнитивных нарушений и деменции. Кокрановская база данных Syst. Ред. 6 , CD003804 (2017).

    Google ученый

  • 44.

    de Galan, B.E. et al. Когнитивные функции и риски сердечно-сосудистых заболеваний и гипогликемии у пациентов с диабетом 2 типа: Действие при диабете и сосудистых заболеваниях: исследование Preterax и Diamicron Modified Release Controlled Evaluation (ADVANCE). Диабетология 52 , 2328–2336 (2009).

    Google ученый

  • 45.

    Нортон С., Мэтьюз Ф. Э., Барнс Д. Э., Яффе К. и Брейн К. Возможности первичной профилактики болезни Альцгеймера: анализ популяционных данных. Lancet Neurol. 13 , 788–794 (2014).

    Google ученый

  • 46.

    de Bruijn, R. F.и другие. Потенциал профилактики деменции через два десятилетия: проспективное популяционное исследование Роттердама. BMC. Med. 13 , 132 (2015).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 47.

    Биссельс, Г. Дж. И Реймер, Ю. Д. Изменения мозга, лежащие в основе когнитивной дисфункции при диабете: чему мы можем научиться с помощью МРТ? Диабет 63 , 2244–2252 (2014).

    Google ученый

  • 48.

    Moran, C. et al. Нейровизуализация и ее значение для понимания путей, связывающих диабет и когнитивную дисфункцию. J. Alzheimers Dis. 59 , 405–419 (2017).

    PubMed Google ученый

  • 49.

    Wardlaw, J. M. et al. Стандарты нейровизуализации для исследования заболеваний мелких сосудов и их вклада в старение и нейродегенерацию. Lancet Neurol. 12 , 822–838 (2013).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 50.

    Wardlaw, J. M., Valdes Hernandez, M. C. и Munoz-Maniega, S. Из чего состоит гиперинтенсивность белого вещества? Актуальность для сосудистых когнитивных нарушений. J. Am. Сердце доц. 4 , 001140 (2015).

    Google ученый

  • 51.

    Qiu, C. et al. Диабет, маркеры патологии головного мозга и когнитивные функции: возраст, генетическая восприимчивость / окружающая среда — Рейкьявикское исследование. Ann. Neurol. 75 , 138–146 (2014).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 52.

    Caunca, M. R. et al. Церебральные микрокровоизлияния, сосудистые факторы риска и маркеры магнитно-резонансной томографии: исследование Северного Манхэттена. J. Am. Сердце доц. 5 , e003477 (2016).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 53.

    Гутьеррес Дж., Рундек Т., Экинд М. С., Сакко Р. Л. и Райт С. Б. Периваскулярные пространства связаны с атеросклерозом: выводы из исследования Северного Манхэттена. AJNR Am. J. Neuroradiol 34 , 1711-1716 A3498 (2013).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 54.

    Bouvy, W.H. et al. Периваскулярные пространства на МРТ головного мозга 7 тесла связаны с маркерами поражения мелких сосудов, но не с возрастом или факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний. J. Cereb. Blood Flow Metab. 36 , 1708–1717 (2016).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 55.

    van Veluw, S.J. et al. Выявление, факторы риска и функциональные последствия церебральных микроинфарктов. Lancet Neurol. 16 , 730–740 (2017).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 56.

    Прузин Ю.J. et al. Диабет, гемоглобин A1C, региональная болезнь Альцгеймера и патология инфаркта. Alzheimer Dis. Доц. Disord. 31 , 41–47 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 57.

    Уордлоу, Дж. М., Смит, К. и Дичганс, М. Механизмы спорадической болезни мелких сосудов головного мозга: выводы из нейровизуализации. Lancet Neurol. 12 , 483–497 (2013).

    Google ученый

  • 58.

    Nelson, P. T. et al. Церебральная нейропатология человека при сахарном диабете 2 типа. Biochim. Биофиз. Acta 1792 , 454–469 (2009).

    CAS PubMed Google ученый

  • 59.

    Ly, H. et al. Микрососудистое повреждение головного мозга и заболевание белого вещества, спровоцированные гиперамилинемией, связанной с диабетом. Ann. Neurol. 82 , 208–222 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 60.

    Брундель, М., Каппель, Л. Дж. И Бисселс, Г. Дж. Визуализация мозга при диабете 2 типа. Eur. Neuropsychopharmacol. 24 , 1967–1981 (2014).

    CAS Google ученый

  • 61.

    Arvanitakis, Z. et al. Диабет связан с инфарктом головного мозга, но не с патологией АД у пожилых людей. Неврология 67 , 1960–1965 (2006).

    CAS Google ученый

  • 62.

    Dos Santos Matioli, M. N. P. et al. Диабет не связан с невропатологией болезни Альцгеймера. J. Alzheimers Dis. 60 , 1035–1043 (2017).

    Google ученый

  • 63.

    Gottesman, R.F. et al. Связь между факторами риска развития сердечно-сосудистых заболеваний в среднем возрасте и предполагаемым отложением амилоида в головном мозге. JAMA 317 , 1443–1450 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 64.

    Moran, C. et al. Сахарный диабет 2 типа и биомаркеры нейродегенерации. Неврология 85 , 1123–1130 (2015).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 65.

    Vemuri, P. et al. Возраст, состояние сосудов и биомаркеры болезни Альцгеймера в выборке пожилых людей. Ann. Neurol. 82 , 706–718 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 66.

    Бисселс, Дж. Дж. И Рейган, Л. П. Инсулинорезистентность в гиппокампе и когнитивная дисфункция. Nat. Rev. Neurosci. 16 , 660–671 (2015).

    CAS Google ученый

  • 67.

    Arnold, S.E. et al. Инсулинорезистентность мозга при диабете 2 типа и болезни Альцгеймера: концепции и головоломки. Nat. Rev. Neurol. 14 , 168–181 (2018).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 68.

    Moran, C. et al. Сахарный диабет 2 типа, аутофлуоресценция кожи и атрофия головного мозга. Диабет 64 , 279–283 (2015).

    CAS Google ученый

  • 69.

    Джанелидзе С. и др. Повышенная проницаемость гематоэнцефалического барьера связана с деменцией и диабетом, но не с патологией амилоида или генотипом APOE. Neurobiol. Старение 51 , 104–112 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 70.

    Бисселс, Дж. Дж. И Гиспен, У. Х. Влияние диабета на когнитивные функции: чему можно научиться на моделях грызунов? Neurobiol. Старение 26 (Приложение 1), 36–41 (2005).

    Google ученый

  • 71.

    Клодфельдер-Миллер, Б. Дж., Змиевска, А. А., Джонсон, Г. В. и Джоп, Р. С. Тау гиперфосфорилируется во многих участках мозга мыши in vivo после индуцированного стрептозотоцином дефицита инсулина. Диабет 55 , 3320–3325 (2006).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 72.

    де ла Монте, С. М., Тонг, М., Лестер-Колл, Н., Платер, М. младший и Вандс, Дж. Р. Терапевтическое спасение нейродегенерации при экспериментальном диабете 3 типа: актуальность для болезни Альцгеймера. J. Alzheimers Dis. 10 , 89–109 (2006).

    Google ученый

  • 73.

    Planel, E. et al.Дисфункция инсулина индуцирует гиперфосфорилирование тау-белка in vivo посредством различных механизмов. J. Neurosci. 27 , 13635–13648 (2007).

    CAS Google ученый

  • 74.

    Kim, B., Backus, C., Oh, S., Hayes, J.M. & Feldman, E.L. Повышенное фосфорилирование и расщепление тау-белка на мышах с диабетом типа 1 и типа 2. Эндокринология 150 , 5294–5301 (2009).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 75.

    Ли, З. Г., Чжан, В. и Сима, А. А. Альцгеймероподобные изменения в моделях спонтанного диабета на крысах. Диабет 56 , 1817–1824 (2007).

    CAS Google ученый

  • 76.

    Puig, KL, Floden, AM, Adhikari, R., Golovko, MY & Combs, CK, белок-предшественник амилоида и провоспалительные изменения регулируются в мозге и жировой ткани на мышиной модели ожирения, вызванного диетой с высоким содержанием жиров. . PLOS ONE 7 , e30378 (2012).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 77.

    Liu, Y. et al. Нарушение ферментов бета-деградации амилоида в мозге крыс с индуцированным стрептозотоцином диабетом. J. Endocrinol. Инвестировать. 34 , 26–31 (2011).

    CAS Google ученый

  • 78.

    Son, S. M. et al. Накопление аутофагосом способствует усилению амилоидогенного процессинга АРР в условиях инсулинорезистентности. Аутофагия 8 , 1842–1844 (2012).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 79.

    Wang, J. Q. et al. Старение мозга и AD-подобная патология у крыс с индуцированным стрептозотоцином диабетом. J. Diabetes Res. 2014 , 796840 (2014).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 80.

    Heyward, F. D.и другие. Взрослые мыши, находящиеся на диете с высоким содержанием жиров, демонстрируют дефицит памяти о расположении объектов и сниженную экспрессию гена SIRT1 в гиппокампе. Neurobiol. Учиться. Mem. 98 , 25–32 (2012).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 81.

    Ramos-Rodriguez, J. J. et al. Дифференциальная центральная патология и когнитивные нарушения у мышей с преддиабетом и диабетом. Психонейроэндокринология 38 , 2462–2475 (2013).

    Google ученый

  • 82.

    Takeda, S. et al. Ускоренная диабетом дисфункция памяти из-за цереброваскулярного воспаления и отложения Abeta на модели мышей с болезнью Альцгеймера с диабетом. Proc. Natl Acad. Sci. США 107 , 7036–7041 (2010).

    CAS Google ученый

  • 83.

    Niedowicz, D. M. et al. Ожирение и диабет вызывают когнитивную дисфункцию в отсутствие ускоренного отложения бета-амилоида в новой модели смешанной или сосудистой деменции на мышах. Acta Neuropathol. Commun. 2 , 64 (2014).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 84.

    Ramos-Rodriguez, J. J. et al. Сосудистые изменения, вызванные предиабетом, усугубляют центральную патологию у мышей APPswe / PS1dE9. Психонейроэндокринология 48 , 123–135 (2014).

    CAS Google ученый

  • 85.

    Деви, Л., Аллдред, М. Дж., Гинсберг, С. Д. и Оно, М. Механизмы, лежащие в основе индуцированного дефицитом инсулина ускорения бета-амилоидоза на мышиной модели болезни Альцгеймера. PLOS ONE 7 , e32792 (2012).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 86.

    Gao, C., Liu, Y., Li, L. & Holscher, C. Новые животные модели болезни Альцгеймера, которые демонстрируют десенсибилизацию инсулина в головном мозге. Ред.Neurosci. 24 , 607–615 (2013).

    CAS Google ученый

  • 87.

    Белл, Г. А. и Фадул, Д. А. Длительное интраназальное лечение инсулином в бодрствующем состоянии не влияет на объектную память, распознавание запахов или обратное обучение у мышей. Physiol. Behav. 174 , 104–113 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 88.

    Маркс, Д. Р., Такер, К., Каваллин, М. А., Маст, Т. Г. и Фадул, Д. А. Интраназальная доставка инсулина при пробуждении изменяет белковые комплексы и изменяет память, тревожность и обонятельное поведение. J. Neurosci. 29 , 6734–6751 (2009).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 89.

    Srodulski, S. et al. Нейровоспаление и неврологический дефицит при диабете, связанные с накоплением амилина в головном мозге. Мол. Neurodegener. 9 , 30 (2014).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 90.

    Бекман, Дж. А. и Крегер, М. А. Сосудистые осложнения диабета. Circ. Res. 118 , 1771–1785 (2016).

    CAS PubMed Google ученый

  • 91.

    Баста, Г., Шмидт, А. М. и Де Катерина, Р. Конечные продукты гликозилирования и воспаление сосудов: последствия для ускоренного развития атеросклероза при диабете. Cardiovasc. Res. 63 , 582–592 (2004).

    CAS PubMed Google ученый

  • 92.

    Quaegebeur, A., Lange, C. & Carmeliet, P. Нервно-сосудистая связь в здоровье и болезни: молекулярные механизмы и терапевтические последствия. Нейрон 71 , 406–424 (2011).

    CAS PubMed Google ученый

  • 93.

    Иадекола, К.Патобиология сосудистой деменции. Нейрон 80 , 844–866 (2013).

    CAS Google ученый

  • 94.

    Вишванатан А., Рокка В. А. и Цурио К. Факторы риска сосудов и деменция: как двигаться вперед? Неврология 72 , 368–374 (2009).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 95.

    Ilaiwy, A.и другие. Протеотоксичность человеческого амилина нарушает биосинтез белка и изменяет основные клеточные сигнальные пути в сердце, головном мозге и печени гуманизированной диабетической крысы in vivo. Metabolomics 12 , https://doi.org/10.1007/s11306-016-1022-9 (2016).

  • 96.

    Маттсон, М. П. и Райдел, Р. Э. Болезнь Альцгеймера. Амилоидные преобразователи окс-токсина. Nature 382 , 674–675 (1996).

    CAS PubMed Google ученый

  • 97.

    Verma, N. et al. Интранейрональное отложение амилина, перекисное повреждение мембраны и повышенный синтез IL-1beta в головном мозге пациентов с болезнью Альцгеймера с диабетом 2 типа и у крыс с диабетом HIP. J. Alzheimers Dis. 53 , 259–272 (2016).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 98.

    Нет, Б. Дж. И Крафт, С. Инсулинорезистентность и болезнь Альцгеймера: биоэнергетические связи. Фронт. Aging Neurosci. 9 , 345 (2017).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 99.

    Thibault, O. et al. Нарушение регуляции кальция в гиппокампе на стыке диабета и старения мозга. Eur. J. Pharmacol. 719 , 34–43 (2013).

    CAS PubMed Google ученый

  • 100.

    Erickson, J. R. et al. Диабетическая гипергликемия активирует CaMKII и аритмии за счет O-связанного гликозилирования. Природа 502 , 372–376 (2013).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 101.

    Эшпол, Н. М. и Хадмон, А. Эксайтотоксическая нейропротекция и уязвимость с ингибированием CaMKII. Мол. Cell Neurosci. 46 , 720–730 (2011).

    CAS PubMed Google ученый

  • 102.

    Вестермарк, П., Андерссон, А.И Вестермарк, Г. Т. Полипептид амилоида островка, амилоид островка и сахарный диабет. Physiol. Ред. 91 , 795–826 (2011).

    CAS PubMed Google ученый

  • 103.

    Gong, W. et al. Отложение амилина в почках больных диабетической нефропатией. Kidney Int. 72 , 213–218 (2007).

    CAS PubMed Google ученый

  • 104.

    Despa, S. et al. Гиперамилинемия способствует сердечной дисфункции при ожирении и диабете: исследование на людях и крысах. Circ. Res. 110 , 598–608 (2012).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 105.

    Jackson, K. et al. Отложение амилина в головном мозге: второй амилоид при болезни Альцгеймера? Ann. Neurol. 74 , 517–526 (2013).

    CAS PubMed Google ученый

  • 106.

    Oskarsson, M. E. et al. Посев in vivo и перекрестный посев локализованного амилоидоза: молекулярная связь между диабетом 2 типа и болезнью Альцгеймера. Am. J. Pathol. 185 , 834–846 (2015).

    CAS PubMed Google ученый

  • 107.

    Schultz, N., Byman, E., Fex, M. & Wennstrom, M. Амилин изменяет жизнеспособность перицитов головного мозга человека и экспрессию NG2. J. Cereb. Blood Flow Metab. 37 , 1470–1482 (2017).

    CAS PubMed Google ученый

  • 108.

    Fawver, J. N. et al. Островковый амилоидный полипептид (IAPP): второй амилоид при болезни Альцгеймера. Curr. Alzheimer Res. 11 , 928–940 (2014).

    CAS PubMed Google ученый

  • 109.

    Roostaei, T. et al. Полногеномное исследование взаимодействия бета-амилоидной нагрузки мозга и когнитивных нарушений при болезни Альцгеймера. Мол. Психиатрия 22 , 287–295 (2017).

    CAS PubMed Google ученый

  • 110.

    Матвеенко, А. В., Батлер, П. С. Трансгенные грызуны с амилоидным полипептидом островка (IAPP) в качестве модели диабета 2 типа. ILAR J. 47 , 225–233 (2006).

    CAS Google ученый

  • 111.

    Moreno-Gonzalez, I. et al. Молекулярное взаимодействие между диабетом 2 типа и болезнью Альцгеймера посредством перекрестного посева неправильного свертывания белков. Мол. Психиатрия 22 , 1327–1334 (2017).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 112.

    Wang, Z. et al. Пресинаптическое и постсинаптическое взаимодействие белка-предшественника амилоида способствует периферическому и центральному синаптогенезу. J. Neurosci. 29 , 10788–10801 (2009).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 113.

    Young-Pearse, T. L., Chen, A. C., Chang, R., Marquez, C. & Selkoe, D. J. Секретируемый APP регулирует функцию полноразмерного APP в росте нейритов посредством взаимодействия с интегрином бета1. Neural Dev. 3 , 15 (2008).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 114.

    Арванитакис, З., Капуано, А. В., Леурганс, С. Е., Беннетт, Д. А. и Шнайдер, Дж. А. Связь болезни сосудов головного мозга с деменцией и когнитивной функцией при болезни Альцгеймера у пожилых людей: перекрестное исследование. Lancet Neurol. 15 , 934–943 (2016).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 115.

    Международная федерация диабета. Глобальное руководство по ведению пожилых людей с диабетом 2 типа https://www.idf.org/e-library/guidelines/78-global-guideline-for-managing-older-people-with-type-2-diabetes. html (2013).

  • 116.

    Объединенный комитет Японского диабетического общества (JDS) / Японского гериатрического общества (JGS) по улучшению ухода за пожилыми пациентами с диабетом.Отчет комитета: Целевые показатели гликемии для пожилых пациентов с диабетом. J. Исследование диабета. 8 , 126–128 (2017).

    Google ученый

  • 117.

    Американская диабетическая ассоциация. Стандарты медицинской помощи при диабете-2017. Уход за диабетом 40 , S1 – S142 (2017).

    Google ученый

  • 118.

    Мунши, М. Н. Когнитивная дисфункция у пожилых людей с диабетом: что необходимо знать врачу. Уход за диабетом 40 , 461–467 (2017).

    Google ученый

  • 119.

    Feil, D. G. et al. Риск гипогликемии у ветеранов старшего возраста с деменцией и когнитивными нарушениями: последствия для практики и политики. J. Am. Гериатр. Soc. 59 , 2263–2272 (2011).

    Google ученый

  • 120.

    Smith, E. E. et al. Профилактика инсульта у пациентов с бессимптомным цереброваскулярным заболеванием: научное заявление для медицинских работников Американской кардиологической ассоциации / Американской ассоциации инсульта .Инсульт 48 , e44 – e71 (2017).

    Google ученый

  • 121.

    Американская диабетическая ассоциация. Стандарты медицинской помощи при диабете-2017: Секция 11. Пожилые люди. Уход за диабетом 40 , S99 – S104 (2017).

    Google ученый

  • 122.

    Sevigny, J. et al. Антитело адуканумаб снижает образование бляшек Abeta при болезни Альцгеймера. Природа 537 , 50–56 (2016).

    CAS Google ученый

  • Когнитивный спад — обзор

    Течение когнитивных нарушений при шизофрении: доказательства когнитивного спада?

    Снижение когнитивных функций при AD составляет около 10% в год по структурированным рейтинговым шкалам. Хотя это снижение не является линейным на ежегодной основе, в течение десятилетия большинство пациентов с AD будут прогрессировать до точки, когда они переходят от практически нормальных показателей к показателям, которые функционально равны нулю.Напротив, пожилые пациенты с шизофренией с плохим исходом, у которых наиболее вероятно снижение когнитивных функций, имеют возрастные различия примерно на 10% за десятилетие по этим структурированным рейтинговым шкалам (Davidson et al., 1995). Таким образом, исходя из перекрестных данных, по существу невозможно, чтобы скорость снижения у пациентов с шизофренией, у которых было обнаружено снижение, могла быть такой же, как и при БА. Это открытие, однако, контрастирует с результатами нескольких исследований амбулаторных пациентов с шизофренией.

    В Heaton et al.(1994), амбулаторные пациенты с шизофренией не продемонстрировали какого-либо преувеличения нормальных возрастных различий в результатах ни по одному из тестов комплексной нейропсихологической батареи. Аналогичные результаты были получены для оценок по шкале оценки деменции Мэттиса (DRS), еще одному глобальному индексу когнитивного функционирования, в том же возрастном диапазоне (Eyler-Zorrilla et al., 2000). У пожилых амбулаторных пациентов с шизофренией не было обнаружено более серьезных нарушений, чем у более молодых пациентов, когда их баллы сравнивались с нормативными показателями здоровых людей из контрольной группы.Напротив, Fucetola et al. (2000) сообщили, что у пожилых пациентов выборочно больше нарушений исполнительного функционирования, чем у более молодых пациентов, без увеличения возрастных различий в других аспектах когнитивного функционирования. Кроме того, Granholm et al. (2000) сообщили, что у пожилых пациентов были доказательства снижения их способности обрабатывать сложную информацию, о чем свидетельствует повышенное использование ресурсов обработки информации при выполнении задачи на внимание, т.е.При обследовании госпитализированных пациентов и сравнении показателей MMSE на протяжении всей жизни была обнаружена разница в 3 балла за десятилетие (Davidson et al., 1995). Это различие значительно больше, чем изменения, ожидаемые при нормальном старении, когда пожилые люди, проживающие в сообществе, часто имеют баллы MMSE выше 25, даже если у них был относительно низкий уровень образования в течение всей жизни (Crum et al., 1993).

    Крупномасштабное (n = 142) продольное исследование пожилых амбулаторных пациентов с шизофренией было проведено группой UCSD и не показало никаких доказательств когнитивного снижения (или улучшения) в течение последующих периодов наблюдения, которые в среднем составляли 60 месяцев (Heaton et al., 2001). В этом исследовании была проведена комплексная нейропсихологическая оценка, и не было никаких доказательств изменений с течением времени ни у одного из субъектов. В 30-месячном исследовании 30% из 160 хронически госпитализированных гериатрических (все возрасты> 65) пациентов с шизофренией с менее тяжелыми когнитивными нарушениями на исходном уровне (баллы MMSE> 17) продемонстрировали статистически значимое снижение когнитивных функций в течение 30-месячного периода (Harvey et al. , 1999). Два предиктора спада включали более низкий уровень образования и большую тяжесть положительных симптомов на исходном уровне.Второе исследование (Harvey et al., 1999) также продемонстрировало снижение когнитивных функций в среднем на 2,5 года у 57 гериатрических пациентов с шизофренией, которые участвовали в исследовании и были хронически госпитализированы, но были повторно оценены после выписки из дома престарелых. Когда за выборкой первоначально помещенных в лечебные учреждения пациентов с шизофренией в возрасте от 25 до 85 лет наблюдали в течение 6 лет и сравнивали пропорцию и степень когнитивного снижения со здоровыми людьми и пациентами с БА (Friedman et al., 2001), было обнаружено, что что пациенты с шизофренией имеют возрастной риск снижения когнитивных функций, в то время как ни пациенты с БА, ни здоровые люди контрольной группы этого не делают.У самых старых пациентов с шизофренией (исходный возраст 75–80 лет) за 6 лет снижение рейтинга снизилось на 6 баллов по шкале MMSE, в то время как у пациентов с шизофренией в возрасте до 65 лет этого показателя не наблюдалось. Напротив, пациенты с AD равномерно снизились на 12 или более пунктов независимо от их возраста. Таким образом, более молодые пациенты, даже те, у кого в анамнезе были хронические лечебные учреждения, практически не имели риска снижения когнитивных функций в течение 6 лет, в то время как у пожилых пациентов наблюдалось ухудшение их функционирования, которое было примерно вдвое меньше, чем при болезни Альцгеймера.

    Расхождения в этих исследованиях еще не полностью устранены, но есть некоторые подсказки. Основной проблемой является возраст пожилых пациентов в различных исследованиях. В публикации Heaton et al. (1994), в исследовании пациенты были охарактеризованы как старше, если они были старше 55 лет, а в исследовании Eyler-Zorilla et al. (2000), менее дюжины пациентов были старше 65 лет. В исследовании Heaton et al. (2001) только 22 из 142 пациентов были старше 65 лет на момент включения в исследование. Интересно, что у этой же выборки пациентов был обнаружен существенный когнитивный дефицит при обеих оценках.Таким образом, даже амбулаторные пациенты, работоспособность которых кажется стабильной с течением времени, все еще имеют заметные нарушения когнитивных функций в более поздние годы. Таким образом, пожилые пациенты, у которых в исследованиях на горе Синай было обнаружено снижение численности, не были хорошо представлены во всех предыдущих исследованиях. Следовательно, из этих исследований невозможно определить, в чем заключаются различия в выводах. В этих двух группах исследований наблюдались различия в выборках пациентов (хронические и амбулаторные), методах оценки (нейропсихологические батареи с поправкой на демографические факторы иинструменты краткого скрининга) и методы анализа данных.

    В ходе лонгитюдного исследования, специально разработанного для разрешения споров относительно влияния институционализации на когнитивные изменения у пожилых пациентов с шизофренией, мы (Harvey et al., 2010; Reichenberg et al., 2014) провели 45-месячное продольное исследование 111 в настоящее время амбулаторных пациентов старше 55 лет. Все эти пациенты были жителями общины (не менее 5 лет), которые были отобраны по разнице в их предыдущей истории пребывания в учреждениях.История самого длительного пребывания пациентов в стационаре варьировалась от 1 до 360 месяцев, и при каждой оценке их оценивали с помощью показателей когнитивных способностей, функциональных возможностей и реального функционирования. Были сделаны два основных вывода. Во-первых, функциональная способность со временем снижалась у некоторых пациентов, и те пациенты, у которых снизилась функциональная способность, также испытали ухудшение их реального функционирования, которое было обнаружено одновременно с их снижением функциональной способности. Во-вторых, снижение функциональной способности в течение 45-месячного периода наблюдения было предсказано продолжительностью самого длительного пребывания пациентов в стационаре.Таким образом, количество пациентов с хронической госпитализацией в течение всей жизни продолжало снижаться после выписки, причем главным прогностическим фактором было возрастающее ухудшение их способности выполнять повседневные функциональные навыки. Снижение когнитивных функций коррелировало со снижением функциональных возможностей, но не учитывало дополнительных различий в повседневных результатах.

    Эти данные свидетельствуют о том, что факторы, которые приводят к хроническому пребыванию в стационаре, но не к постоянному проживанию в психиатрической больнице длительного пребывания, связаны с тенденциями к продолжающемуся ухудшению повседневного функционирования спустя годы.Поскольку факторы, которые в свое время привели к длительному пребыванию в стационаре (длительные задержки в начале лечения антипсихотиками; наличие кроватей для длительного пребывания), больше не действуют, такие исследования, как это, вероятно, являются последними попытками в западных странах понять глубокие ухудшение состояния хронически институционализированных больных шизофренией.

    В другом исследовании пожилых амбулаторных пациентов, проведенном в UCSD (Thompson et al., 2013), 336 пожилых амбулаторных пациентов наблюдались более трех раз.5-летний период и по сравнению со здоровым контролем. Было обнаружено, что у 50% пациентов курс снижения когнитивных функций был более выраженным, чем у здоровых людей из контрольной группы, а у 10% наблюдалось снижение, соответствующее тому, которое наблюдалось в предыдущих отчетах о пациентах с плохим исходом. Прогнозирующими факторами снижения когнитивных способностей были более ранний возраст начала, более серьезные негативные симптомы, более слабая адаптация к продолжительности жизни и текущее проживание в пансионате лечебного учреждения. Таким образом, создается впечатление, что подгруппа пациентов с более низким уровнем функционирования, независимо от пребывания в стационаре, может подвергаться риску преувеличенного снижения когнитивных функций в более позднем возрасте.

    Границы | Прогнозирование глобального снижения когнитивных функций среди населения в целом с использованием индекса состояния болезни

    Введение

    Хорошо известно, что невропатологические изменения головного мозга, связанные с деменцией, накапливаются в течение десятилетий и что болезнь имеет длительную доклиническую фазу. Это может облегчить раннее выявление и прогнозирование заболеваний (Jack et al., 2013). Существует большое количество литературы о потенциальных особенностях и факторах риска деменции. Однако клиницистам часто сложно объединить все данные, полученные от одного пациента, в диагностических или прогностических целях.Следовательно, существует потребность в информационных технологиях и компьютерных методах, поддерживающих принятие клинических решений (Kloppel et al., 2008). Индекс состояния болезни (DSI) — это контролируемый метод машинного обучения, предназначенный для помощи в принятии клинических решений (Mattila et al., 2011). Этот метод сравнивает различные переменные пациента с переменными из ранее диагностированных случаев и вычисляет индекс, который измеряет сходство пациента с исследуемой диагностической группой. Метод DSI ранее был протестирован на конкретных группах пациентов и показал достаточно хорошие результаты при раннем прогнозировании прогрессирования от легкого когнитивного нарушения (MCI) до болезни Альцгеймера и оказался успешным при классификации различных подтипов деменции (Mattila et al., 2011, 2012; Муньос-Руис и др., 2014; Hall et al., 2015). В недавнем исследовании DSI был подтвержден в популяционных условиях для прогнозирования деменции в позднем возрасте (Pekkala et al., 2017). Выявление лиц, подверженных риску глобального снижения когнитивных функций, может помочь в раннем выявлении лиц, подверженных риску деменции, и может помочь в разработке терапевтических или профилактических мер для отсрочки или даже предотвращения дальнейшего снижения когнитивных функций и деменции (Blumenthal et al., 2017). Это особенно важно, поскольку предыдущие исследования показали, что профилактические вмешательства при деменции были более эффективными у лиц из группы риска, чем у не выбранных групп населения (Moll van Charante et al., 2016). Поэтому мы использовали DSI для прогнозирования глобального когнитивного снижения в общей популяции, чтобы выбрать людей из группы риска. Основная цель этого исследования состояла в том, чтобы изучить, могут ли многомерные данные предсказать глобальное снижение когнитивных функций в общей популяции. Если из общей популяции можно выбрать группу высокого риска, программа скрининга населения для этой группы может облегчить раннее выявление деменции. Мы оценили эффективность прогноза с использованием нескольких наборов клинических признаков и функций магнитно-резонансной томографии головного мозга (МРТ), чтобы оценить, зависит ли прогноз от комбинации входных характеристик.В качестве функций МРТ головного мозга мы использовали все возможные измерения: объемные измерения серого вещества, белого вещества, цереброспинальной жидкости и поражений белого вещества, а также большое количество областей мозга, как корковых, так и подкорковых, диффузионные измерения, как глобальные, так и локальные. разнообразие трактов, показатели мозгового кровотока, наличие микрокровоизлияний и инфарктов. Мы использовали все эти меры, поскольку предполагали, что они могут улучшить прогнозирование когнитивного снижения. DSI был выбран в качестве метода классификации, потому что этот метод может обрабатывать наборы данных с отсутствующими данными, что часто имеет место в наборах данных популяционных исследований.Кроме того, этот метод успешно применялся в предыдущих исследованиях и был сопоставим с другими современными классификаторами (Mattila et al., 2012; Pekkala et al., 2017).

    Материалы и методы

    Исследуемая популяция

    Мы включили участников из трех независимых когорт в Роттердамское исследование (RS), проспективное популяционное когортное исследование в пригороде Роттердама, в котором изучаются детерминанты и частота заболеваний среди населения среднего и пожилого возраста (Ikram et al., 2017). МРТ-сканирование головного мозга было включено в протокол исследования с 2005 г. (Ikram et al., 2015). Роттердамское исследование было одобрено комитетом по медицинской этике в соответствии с Законом об исследованиях населения Роттердамского исследования, проведенным Министерством здравоохранения, благосостояния и спорта Нидерландов. Письменное информированное согласие было получено от всех участников (Ikram et al., 2017). Мы использовали данные из когорт I, II и III RS, каждая из которых состоит из нескольких подкогор. В этом исследовании использовалась подгруппа когорты RS I, II и III, которую мы называем sI, sII и sIII соответственно.Базовые характеристики sI были собраны в 2009–2011 гг., А sII — в 2004–2006 гг. Участники обеих когорт были 55 лет и старше. Участники когорты III RS были 45 лет и старше на момент включения. Базовые характеристики sIII были собраны в 2006–2008 гг. Участники с преобладающей деменцией, инфарктами коры головного мозга, определенными MCI и МРТ на исходном уровне, были исключены из всех анализов. Всего было включено 4328 участников с исходной информацией о познании, МРТ и других функциях.Исходная МРТ была сделана в среднем через 0,3 ± 0,45 года после сбора данных, не связанных с визуализацией. Кроме того, была сделана диффузионная МРТ. Однако для подгруппы из 680 участников диффузионной МРТ когорты II RS данные были получены в среднем на 3,5 ± 0,2 года позже, чем другие исходные данные МРТ. Долгосрочные данные о глобальном спаде были доступны для 2 542 из 4328 участников. Последующая когнитивная оценка составила в среднем 5,7 ± 0,6 года после визита исходного уровня.

    Индекс состояния заболеваемости

    Прогнозирование выполнялось с помощью DSI (Mattila et al., 2011). Этот классификатор выводит индекс, указывающий на болезненное состояние исследуемого участника, на основе доступных характеристик этого участника. DSI имеет два основных преимущества: (1) он может справиться с отсутствующими данными и (2) он дает интерпретируемый результат, потому что DSI также предоставляет дерево решений, которое можно довольно хорошо объяснить.

    Классификатор

    Индекса состояния заболевания состоит из компонентов: приспособленность и релевантность (Mattila et al., 2011). Пусть N будет общим количеством отрицательных результатов, P — общим количеством положительных результатов, FN ( x ) — количеством ложных отрицаний и FP ( x ) — количеством ложных срабатываний, когда x — это количество ложных срабатываний. используется в качестве отсечки классификации.Тогда функция пригодности оценивается для каждой характеристики и как:

    fi⁢ (x) = FNRi⁢ (x) FNRi⁢ (x) + FPRi⁢ (x) = FNi⁢ (x) FNi⁢ (x) + PN⁢FPi⁢ (x)

    , где FNR ( x ) = FN ( x ) / P — частота ложных отрицательных результатов, а FPR ( x ) = FP ( x ) / N — частота ложных срабатываний при обучении. данные, когда значение признака x используется в качестве границы классификации. Пригодность автоматически учитывает дисбаланс в размере класса, неявно делая оба класса равными по размеру, поскольку дробь P / N в знаменателе масштабирует отрицательный класс [связанный с FP ( x )], чтобы соответствовать размеру положительный класс.Функция пригодности является классификатором, где значения <0,5 подразумевают отрицательный класс, а> 0,5 — положительный класс. Актуальность каждой функции оценивается по:

    R = max⁢ {чувствительность + специфичность-1, 0},

    , который измеряет, насколько хороша функция для различения двух классов. Чем меньше совпадение между распределением положительных и отрицательных результатов, тем выше R . Наконец, DSI вычисляется по формуле:

    DSI = ∑iRi⁢fi∑iRi

    Индекс состояния заболевания — это значение от нуля до единицы; кто-то классифицируется как положительный, если DSI> 0.5 и отрицательным, если DSI <0,5. DSI является ансамблевым классификатором, что означает, что он объединяет несколько независимых классификаторов (фитнес-функций), определенных для каждой функции отдельно. Из-за этого DSI может допускать отсутствие данных. Возможности можно сгруппировать иерархически. Последний DSI - это комбинация уровней иерархии. Соответствие, релевантность и их комбинация в виде составного DSI рекурсивно повторяются путем группирования данных до тех пор, пока не будет получено одно значение DSI. Следовательно, окончательный DSI, который используется для классификации, зависит от иерархической структуры, поскольку другая структура приводит к другому усреднению комбинаций функций.Часть иерархии верхнего уровня, определенная для этого исследования, показана на рисунке 1.

    Рис. 1. Категории функций, показанные в иерархии, как это используется в Индексе состояния заболевания. Обратите внимание, что не все отдельные функции включены в этот график.

    Базовые характеристики

    На рисунке 1 иерархически показаны используемые категории функций. Обратите внимание, что на этом рисунке показаны не все отдельные функции. В следующих разделах подробно описаны все используемые функции (выделенные жирным шрифтом).

    Функции МРТ

    Многопоследовательная МРТ-визуализация выполнялась на МРТ-сканере 1,5 Тесла (GE Signa Excite). Протокол визуализации и подробности последовательности подробно описаны в другом месте (Ikram et al., 2015). Морфологическое изображение было выполнено с помощью последовательностей T1-взвешенного, взвешенного по плотности протонов и инверсионного восстановления с ослабленным флюидом (FLAIR). Эти последовательности использовались для автоматизированного подхода к сегментации тканей для сегментации сканированных изображений на серое вещество, белое вещество, спинномозговую жидкость (CSF) и фоновую ткань (Vrooman et al., 2007). Внутричерепной объем (ICV) (за исключением мозжечка и окружающей CSF мозжечка) оценивался путем суммирования общего серого и белого вещества и CSF. Сегментация ткани головного мозга была дополнена сегментацией поражения белого вещества на основе сегментации ткани и изображения FLAIR с извлечением вокселей поражения белого вещества путем установления пороговых значений интенсивности (de Boer et al., 2009). Мы получили объемы (суб) кортикальной структуры, толщину коры и кривизну коры и объем гиппокампа с помощью общедоступного FreeSurfer 5.1 (Dale et al., 1999; Fischl et al., 2004; Desikan et al., 2006). Для измерения мозгового кровотока мы выполнили двухмерную фазово-контрастную визуализацию, как описано ранее (Vernooij et al., 2008b). Короче говоря, скорость кровотока (мм / сек) была рассчитана на основе областей интереса (ROI), нанесенных на фазово-контрастных изображениях сонных артерий и базилярной артерии на уровне непосредственно под основанием черепа. Значение средней интенсивности сигнала в каждой области интереса отражало скорость потока с площадью поперечного сечения сосуда.Поток был рассчитан путем умножения средней скорости на площадь поперечного сечения сосуда (Vernooij et al., 2008b). Для визуализации церебральных микрокровоизлияний использовалось трехмерное Т2 * -взвешенное эхо-сигнал с вызванным градиентом. Микрокровоизлияния определялись как очаговые области с очень низкой интенсивностью сигнала, размером менее 10 мм, и оценивались одним из пяти обученных экспертов, которые не знали других последовательностей МРТ и клинических данных (Roob et al., 1999; Vernooij et al. , 2008а). Лакунарные инфаркты определялись как очаговые паренхиматозные поражения размером> 3 мм и <15 мм с теми же характеристиками сигнала, что и CSF, на всех последовательностях и с гиперинтенсивным краем на FLAIR-изображении (супратенториально).Вероятностная трактография использовалась для сегментации 15 различных трактов белого вещества на МРТ-изображениях мозга, взвешенных по диффузии, и мы получили среднюю фракционную анизотропию (FA), средний коэффициент диффузии (MD), осевую и радиальную диффузию внутри каждого тракта белого вещества (de Groot et al. , 2015).

    Факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний

    Факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний были основаны на информации, полученной в ходе домашних собеседований и медицинских осмотров во время посещения центра. Артериальное давление измеряли дважды на правой плечевой артерии в сидячем положении с помощью сфигмоманометра с произвольным обнулением.При анализе мы использовали среднее значение двух измерений. Информация об использовании гипотензивных препаратов была получена с помощью анкет и проверок кабинетов с лекарствами участников. Гипертония определялась как систолическое артериальное давление> 140 мм рт. Ст. Или диастолическое артериальное давление> 90 мм рт. Общий холестерин сыворотки и холестерин липопротеинов высокой плотности (ЛПВП) измеряли в сыворотке крови натощак с учетом гиполипидемических препаратов.Курение было оценено в ходе интервью и закодировано как никогда, бывшее и нынешнее. Индекс массы тела (ИМТ) определяется как вес в килограммах, разделенный на рост в метрах в квадрате. Статус сахарного диабета определялся как уровень глюкозы в сыворотке крови натощак (> 7,0 ммоль / л) или, если он недоступен, уровень глюкозы в сыворотке не натощак (> 11,1 ммоль / л) или использование антидиабетических препаратов (Hofman et al., 2015). Потребление алкоголя регистрировалось в анкете. Распространенный инсульт был установлен, как описано ранее (Akoudad et al., 2016). Уровень образования оценивался во время домашнего интервью и был разделен на семь категорий, от начального образования до университетского уровня (Hofman et al., 2015).

    APOE-ε4 Аллельный носитель

    Носительство аллеля

    APOE-ε4 оценивали на кодированных образцах геномной ДНК. Генотип APOE- находился в равновесии Харди-Вайнберга. Носительство аллеля APOE-E4 кодировалось положительно в случае одного или двух аллелей APOE-E4 (Wenham et al., 1991).

    Характеристики походки

    Походка оценивалась с помощью трех задач по ходьбе по пешеходной дорожке: «нормальная ходьба», «поворот» и «тандемная ходьба» (пятка к пальцу) (Lahousse et al., 2015). Используя анализ главных компонентов, мы получили следующие факторы походки, которые мы использовали: ритм, изменчивость, фазы, темп, основание поддержки, тандем и поворот (Verlinden et al., 2013).

    Базовая когнитивная функция

    Мы включили следующие тесты объективной памяти и когнитивные тесты без памяти: тест на обучение 15 слов с немедленным и отложенным воспроизведением (Bleecker et al., 1988), тесты Струпа (чтение, наименование цветов и интерференция) (Golden, 1976; Goethals et al., al., 2004), задание на замену букв и цифр (Lezak, 1984), тест на беглость слов (Welsh et al., 1994) и тест Purdue Pegboard (Desrosiers et al., 1995). Субъективные когнитивные жалобы оценивались путем интервью. Это интервью включало три вопроса о памяти (трудности с запоминанием, забвение того, что планировали делать, и трудности с поиском слов) и три вопроса о повседневном функционировании (трудности с управлением финансами, проблемы с использованием телефона и трудности с одеванием) (Hoogendam et al. ., 2014).

    Результат: определение когнитивного спада

    Анализ главных компонентов, включающий различные когнитивные тесты, был использован для расчета общего когнитивного фактора (g-фактора).Для когнитивных тестов с несколькими подзадачами мы выбрали только одну подзадачу, чтобы предотвратить сильно коррелированные задачи, искажающие факторные нагрузки. Были включены следующие когнитивные тесты: подзадача «Интерференция цветового слова» в тесте Струпа (который определяет скорость обработки информации и исполнительное функционирование), LDST (тестирование управляющих функций), тест на беглость речи (задействование исполнительных функций), оценка отложенного вспоминания 15-WLT (тестирование памяти) и тест Purdue pegboard (проверка скорости точного двигателя).G-фактор был определен как первый неотвернутый компонент анализа главных компонентов и объяснил 49,2% всех отклонений в когнитивных тестах. Это типичная величина дисперсии, объясняемая g-фактором (Deary, 2012; Hoogendam et al., 2014). Когнитивное снижение определялось g-фактором от контрольного визита минус g-фактор от базового визита, что приводило к дельта-g-фактору. Поскольку время наблюдения не было одинаковым для каждого участника, дельта-g-фактор был разделен на время наблюдения, чтобы получить глобальное снижение когнитивных функций за год.Значительное глобальное снижение когнитивных функций (да / нет) было определено как принадлежность 5% участников с самым высоким когнитивным снижением (дельта-g-фактор) за год. В используемом наборе данных, состоящем из 2542 участников, это привело к 127 участникам с положительной меткой класса.

    Оценочные эксперименты

    Оценка эффективности прогнозирования

    Эффективность DSI в прогнозировании глобального снижения когнитивных функций оценивалась с использованием перекрестной проверки. Площадь под кривой приемник-оператор (AUC) определяли с использованием 500 повторений 2-кратных экспериментов с перекрестной проверкой (CV).Это означает, что при каждом повторении 50% набора данных исследования использовалось для обучения, а остальные 50% использовались для тестирования, и наоборот, сохраняя соотношение классов в наборе для обучения и тестирования одинаковым. Мы сообщаем среднее значение AUC и неопределенность среднего значения, выраженную его 95% доверительным интервалом, полученным из 1000 результирующих значений AUC. Доверительный интервал был определен с помощью скорректированного повторно дискретизированного теста t для оценок CV ошибки обобщения (Nadeau and Bengio, 2003).AUC считались значимыми, если 95% доверительный интервал их различия не содержал нуля.

    Обратите внимание, что размер выборки был одинаковым для исходного и последующего наблюдения, поскольку мы построили дельта-g-фактор на основе двух временных точек. В анализ были включены только люди с когнитивной оценкой как на исходном уровне, так и в последующем.

    Поскольку глобальное снижение когнитивных функций в год зависит от возраста, мы ожидаем, что возраст является важной характеристикой для прогноза.Поэтому мы включаем в модель возраст как характеристику. Однако, поскольку другие функции могут зависеть от возраста, исправление этих функций может улучшить производительность прогнозирования (Falahati et al., 2016). Поэтому мы также оценили эффективность прогнозов с использованием функций с поправкой на возраст. Мы скорректировали небинарные признаки с учетом возраста, используя модель линейной регрессии (Koikkalainen et al., 2012). Мы оценили четыре разные модели:

    (1) возраст был включен, и коррекция возраста не выполнялась по небинарным признакам

    Возраст

    (2) был исключен, и коррекция возраста не проводилась по небинарным признакам

    Возраст

    (3) был включен, а небинарные характеристики, за исключением возраста, были скорректированы на возраст

    . Возраст

    (4) был исключен, а небинарные признаки, за исключением возраста, были скорректированы с учетом возраста.

    Чтобы оценить, зависит ли производительность DSI от комбинации входных функций, мы оценили различные комбинации функций. В каждом эксперименте с перекрестной проверкой набор функций расширялся функцией или категорией функций. Мы проанализировали четыре таких совокупных набора функций, различающихся порядком расширения набора функций. Кроме того, мы проанализировали особенности МРТ отдельно и набор, включающий все признаки, кроме возраста.

    Анализ релевантности

    Чтобы получить представление о весе релевантности, который DSI присваивает каждой характеристике, мы рассчитали распределение релевантности характеристик по 500 повторениям 2-кратного CV для категорий функций верхнего уровня иерархии: возраст, пол, когнитивные тесты, сердечно-сосудистые заболевания. факторы риска, походка, образование, генетика и особенности МРТ.

    Выбор функций на функциях МРТ

    В этом исследовании сотни функций МРТ были извлечены из изображений. Вероятно, что многие из этих функций не очень эффективны при обнаружении когнитивного снижения. Обычно выбор признаков применяется для исключения плохих признаков, которые могут вызвать шум в классификаторе. В DSI взвешивание с релевантностью подавляет влияние таких функций. Однако, если количество функций велико, их совокупный эффект может быть значительным. Предыдущие результаты показали, что при включении многих функций с низкой релевантностью производительность DSI может снизиться (Pekkala et al., 2017). Поэтому мы включили эксперимент, оценивающий влияние выбора функций на функции МРТ с использованием их релевантности. За счет усреднения шум функций уменьшается на более высоких уровнях иерархии функций. Следовательно, релевантность категорий функций верхнего уровня может быть выше, чем отдельных функций более низкого уровня. Следовательно, из-за выбора отдельных функций функции верхнего уровня могут выпасть, несмотря на их высокую актуальность. Чтобы предотвратить выпадение из модели целых категорий функций верхнего уровня, мы решили применить выбор только к функциям MRI, которые составляли 80% всех входных функций, перед выбором.Релевантность функций МРТ была определена на всем наборе данных перед обучением. Функции МРТ были выбраны путем установления порога релевантности. Впоследствии было определено распределение AUC в 10 повторениях 2-кратного CV. Были выбраны следующие пороги релевантности: t ∈ {0,0, 0,01, …, 0,09, 0,1}. Для каждого порога мы оценили три набора функций, в которых был применен выбор на основе релевантности для функций МРТ: (1) все функции, (2) все функции, кроме возраста, и (3) только функции МРТ.

    Анализ подгрупп

    Поскольку субъекты, близкие к границе принятия решения (DSI ∼0,5), с большей вероятностью будут классифицированы неправильно, мы оценили эффективность классификации, когда принимали / предоставляли классификацию только для испытуемых с низким (<0,2) или высоким (> 0,8) DSI. Таким образом, пациенты с 0,2

    Результаты

    В таблице 1 представлены характеристики исследуемой популяции. Средний возраст участников составлял 60,9 ± 9,1 года, женщины составляли 55,6%. Абсолютное снижение, выраженное средней разницей в g-факторе за год (стандартное отклонение), составило -0.25 (0,08) для положительной группы ( N = 127) и -0,02 (0,07) для отрицательной группы ( N = 2415). Порог в 5% с самым резким падением был установлен на уровне –0,18.

    Таблица 1. Исходные характеристики исследуемой популяции и их значимость.

    Прогнозирование производительности

    На рис. 2А показана средняя AUC (95% доверительный интервал) для нескольких комбинаций характеристик при прогнозировании глобального когнитивного снижения без корректировки небинарных характеристик с учетом возраста.Другие комбинации функций не показаны, поскольку они существенно не отличались от комбинаций функций, показанных на рисунке 2A. При использовании только функций МРТ AUC составляла 0,75 (0,70–0,80). При использовании только возраста в качестве базовой характеристики AUC составляла 0,78 (0,74–0,83). Использование дополнительных функций помимо возраста привело к равной или немного более низкой AUC (различия не являются статистически значимыми). При использовании всех доступных функций с DSI AUC составляла 0,77 (0,72–0,82). Средняя AUC DSI без учета возраста в качестве исходного предиктора составляла 0.75 (0,70–0,80).

    Рисунок 2. (A) Графики, показывающие AUC и 95% доверительный интервал для классификации когнитивного снижения для различных комбинаций характеристик в модели DSI. Другие комбинации функций не показаны, поскольку они существенно не отличались от комбинаций функций, показанных на этом рисунке. Характеристики имеют , а не , исправленные с учетом возраста. Производительность AUC для различных комбинаций функций показана на оси y .Аббревиатуры используются для обозначения различных характеристик: когнитивные тесты (ct), факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний (cvr), признаки МРТ (mri), генетика (APOE-E4-носитель) (gen) и уровень образования (edu). Обратите внимание, что масштаб оси y находится в диапазоне 0,65–085. (B) Графики, показывающие AUC и 95% доверительный интервал для классификации когнитивного снижения для различных комбинаций характеристик в модели DSI. Другие комбинации функций не показаны, поскольку они существенно не отличались от комбинаций функций, показанных на этом рисунке.Бинарные характеристики были скорректированы с учетом возраста. Производительность AUC для различных комбинаций функций показана на оси y . Аббревиатуры используются для обозначения различных характеристик: когнитивные тесты (ct), факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний (cvr), признаки МРТ (mri), генетика (APOE-E4-носитель) (gen) и уровень образования (edu). Обратите внимание, что масштаб оси y находится в диапазоне 0,45–085.

    На рис. 2В показана средняя AUC (95% доверительный интервал) для тех же комбинаций признаков, что и на рис. 2А, но здесь небинарные признаки были скорректированы с учетом возраста.AUC только для признаков МРТ была значительно ниже с поправкой на возраст по сравнению с без поправки на возраст, с AUC 0,55 (0,50–0,61). Для других наборов функций AUC моделей, в которых применялась возрастная коррекция, не различалась статистически значимо по сравнению с моделями без возрастной коррекции. Когда влияние возраста было полностью удалено из модели, то есть модели IV, AUC составляла 0,65 (0,58–0,73).

    Анализ релевантности

    На рисунке 3 показан вес релевантности для каждой категории признаков, когда некатегориальные признаки были скорректированы на возраст до вычисления DSI и без поправки на возраст.Без коррекции возраста признаками с лучшими различительными способностями в соответствии с их весами релевантности были признаки МРТ [0,42 (0,33–0,51)], возраст [0,39 (0,27–0,51)], когнитивные тесты [0,35 (0,24–0,45)] и факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний [0,34 (0,26–0,43)]. При корректировке небинарных признаков, за исключением возраста, с учетом возраста наиболее различающими признаками были возраст 0,39 (0,27–0,51)], признаки МРТ [0,37 (0,24–0,51)] и когнитивные тесты [0,32 (0,17–0,47)] .

    Рисунок 3. Средний вес релевантности R и 95% доверительный интервал для категорий характеристик верхнего уровня: общий DSI, возраст, пол, когнитивные тесты, факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний, генетика, образование, походка и особенности МРТ.Синяя линия показывает случай, когда небинарные объекты были скорректированы на возраст , а не , а золотая линия показывает случай, когда небинарные объекты были скорректированы по возрасту.

    Выбор функций для функций МРТ

    Выбор функций для функций МРТ не повлиял на AUC ни в одном из трех наборов функций, если небинарные характеристики не были скорректированы с учетом возраста (рис. 4A). AUC действительно увеличилась после выбора признаков МРТ, когда небинарные признаки, за исключением возраста, были скорректированы с учетом возраста, при этом оптимальное значение t было равно 0.07 (см. Рисунок 4B). Для t = 0,07 AUC увеличилась с 0,55 (0,50–0,61) до 0,62 (0,58–0,67), когда в модель были включены только функции МРТ. При использовании всех функций AUC увеличилась с 0,75 (0,70–0,79) до 0,77 (0,73–0,82), а при использовании всех функций, кроме возраста, AUC увеличилась с 0,65 (0,58–0,73) до 0,70 (0,63–0,76).

    Рис. 4. (A) Средняя AUC и 95% доверительный интервал для нескольких комбинаций признаков, где признаки МРТ были выбраны на основе их релевантности без корректировки небинарных признаков с учетом возраста.Выбор функции не улучшает AUC, и нет разницы между всеми функциями без возраста и только функциями МРТ. (B) Средняя AUC и 95% доверительный интервал для нескольких комбинаций признаков, где признаки МРТ были выбраны на основе их релевантности, где небинарные признаки были скорректированы с учетом возраста.

    Анализ подгрупп

    Если принять во внимание только крайние случаи, то есть случаи, для которых 0,2

    Обсуждение

    Целью этого исследования было оценить, можно ли предсказать глобальное снижение когнитивных функций, используя многомерные данные с ранее предложенным DSI.Мы обнаружили лучшую эффективность прогнозирования, оцененную с помощью AUC, с использованием только возраста в качестве входной характеристики. Добавление дополнительных функций в DSI не улучшило его эффективность в прогнозировании глобального когнитивного снижения, как это определено в этом исследовании. Общая эффективность DSI в прогнозировании глобального когнитивного снижения (средняя AUC 0,78) была сопоставима с ранее сообщенными характеристиками DSI для прогнозирования деменции в популяционном исследовании CAIDE, состоящем из 2000 участников, которые были случайным образом отобраны из четырех отдельных популяций. на основе выборок, первоначально изученных в среднем возрасте (1972, 1977, 1982 или 1987 гг.) (Rusanen et al., 2014) и другим популяционным моделям прогнозирования деменции (Kivipelto et al., 2006). В это исследование мы включили большое количество разнородных функций. Возраст был наиболее важной характеристикой для прогнозирования глобального когнитивного снижения с использованием DSI, давая наивысший показатель AUC. Это было дополнительно подтверждено наблюдением, что производительность DSI снижается при использовании всех функций, кроме возраста. Наш вывод о том, что возраст является единственным наиболее сильным предиктором когнитивного снижения, согласуется с опубликованными моделями прогнозирования деменции, которые неизменно приписывают возрасту наибольший вес (Stephan et al., 2015; Park et al., 2019). Кроме того, недавняя статья Licher et al. (2018), которые подтвердили четыре модели прогнозирования деменции в общей популяции, также пришли к выводу, что дискриминационная способность различных моделей так же хороша, как и использование только возраста. Мы обнаружили, что релевантность R, которая показывает, насколько хорошо признак может различать людей, у которых разовьется когнитивное снижение, и тех, у кого его не будет, была самой высокой для признаков МРТ (0,42), за которыми следует возраст (0,39). Однако DSI показал худшие результаты при использовании только функций МРТ по сравнению с использованием только возраста.Мы предполагаем, что высокая актуальность функций МРТ может быть объяснена возрастными эффектами, которые отражены в этих функциях МРТ, что подтверждается нашим выводом о том, что релевантность функций МРТ (0,37) и производительность DSI упали при корректировке функций МРТ с учетом возраста. Когда небинарные признаки были скорректированы по возрасту и возраст не был включен в модель, средняя AUC составила 0,65, что все еще значительно лучше вероятности (0,5), что указывает на то, что релевантная информация для прогнозирования глобального когнитивного снижения может присутствовать в других характеристиках. .В этом исследовании, однако, они не улучшили эффективность прогнозирования при добавлении к возрасту. К нашему удивлению, мы обнаружили, что носительство аллеля APOE-ε4 имеет низкий вес релевантности и не улучшает работу DSI, даже несмотря на то, что это наиболее известный генетический фактор риска AD. Это контрастирует с предыдущим исследованием, посвященным прогрессированию от MCI к AD, в котором было обнаружено, что APOE-генотип имеет высокую прогностическую ценность (Lowe et al., 2016). Возможно, наша изучаемая популяция была слишком молода, чтобы продемонстрировать влияние APOE на прогноз (средний возраст 60 лет.9), поскольку было описано, что эффект прогрессирования риска носительства аллеля APOE-ε4 достигает пика в возрасте от 70 до 75 лет (Bonham et al., 2016). Выбор функций на основе релевантности для функций МРТ показал увеличение AUC, но только тогда, когда небинарные характеристики были скорректированы с учетом возраста. Возможное объяснение состоит в том, что без поправки на возраст AUC сильно зависит от возрастного фактора, который присутствует в функциях МРТ.

    В этом случае было исключено меньшее количество различных функций по сравнению с моделями с поправкой на возраст, из-за чего выбор не повлиял на эффективность прогнозирования.Однако после устранения этих возрастных эффектов с помощью возрастной коррекции производительность может быть увеличена путем удаления нерелевантных особенностей. Когда возраст был полностью исключен из модели IV (возраст был исключен и к небинарным характеристикам была применена возрастная поправка), было получено значение AUC 0,70, показывающее потенциал других характеристик. Одним из ограничений этого анализа является то, что вычисление релевантности и выбор пороговых значений были выполнены для всего набора данных, то есть обучающие данные были включены в эти вычисления.Следовательно, увеличение AUC из-за применения порога релевантности может быть переоценено, но может рассматриваться как верхний предел. Общие выводы не меняются.

    Насколько нам известно, это первое популяционное исследование, в котором тестируется инструмент DSI машинного обучения с учителем для прогнозирования глобального снижения когнитивных функций. Мы не выбрали деменцию в качестве результата, поскольку предсказательная сила была бы слишком низкой, поскольку в используемом наборе данных было слишком мало случаев деменции, поскольку мы сосредоточились на популяции без деменции.Мы также не выбрали MCI в качестве результата. Диагноз MCI может быть менее надежным в условиях популяции, поскольку это клинический диагноз, который сильно зависит от субъекта, обращающегося за клинической помощью по поводу пережитых субъективных когнитивных жалоб (Edmonds et al., 2016). Ранее предпринимались попытки диагностировать MCI в рамках Роттердамского исследования, но определение диагноза MCI, используемое в этом контексте, основано на ряде базовых характеристик, которые использовались в качестве предиктора в нашем исследовании.Поэтому было бы статистически нецелесообразным использовать MCI в качестве результата, учитывая наш набор предикторов. Кроме того, в общей популяции и для применения в условиях первой линии может быть наиболее полезным более широко предсказать, какие люди могут испытать более высокую, чем ожидалось, скорость глобального когнитивного снижения в будущем.

    Сильные стороны нашего исследования включают популяционный дизайн, большой размер выборки и доступность обширного набора функций. Однако необходимо учитывать ограничения нашего набора данных.Мы построили g-фактор как меру глобального познания, и участники без полных когнитивных данных были исключены. Это могло вызвать некоторую предвзятость отбора относительно здоровых субъектов. Также не учитывалась смертность и отсев. Лица, потерянные для последующего наблюдения, обычно имеют более плохое состояние здоровья и, следовательно, с большей вероятностью разовьются когнитивные нарушения или умрут до начала когнитивных нарушений. Исключение этих предположительно более серьезных случаев могло снизить производительность DSI.Тот результат, что возраст является основным предиктором когнитивного снижения, указывает на то, что возрастное распределение субъектов с когнитивным снижением отличается от всего набора субъектов. Следовательно, возраст можно использовать для отбора людей с риском когнитивного снижения. Однако при скрининге значительного снижения когнитивных функций может потребоваться возрастной порог снижения когнитивных функций, например, с использованием 5% процентиля снижения когнитивных функций в зависимости от возраста, чтобы выявить молодых людей с риском развития деменции.Использование такого возрастного порога станет частью будущих исследований. Наконец, следует отметить, что снижение когнитивных функций не эквивалентно нейродегенерации / слабоумию и может быть вызвано также другими причинами из-за условий, влияющих на познавательные способности участника во время когнитивной оценки, нормальной изменчивости человека и нормального старения. Тем не менее, возможность предсказать снижение когнитивных функций будет шагом вперед в выборе людей для лечения или профилактики.

    Заключение и дальнейшая работа

    Основываясь на наших результатах, мы можем сделать вывод, что возраст является наиболее важным предиктором когнитивного снижения в общей популяции с использованием DSI.Другие функции показали потенциал, но не улучшили производительность прогнозирования. Следующим шагом может быть использование продольных функций в DSI, так как они могут улучшить его характеристики прогнозирования. Чтобы проверить, не связаны ли наши результаты с ограничениями DSI, в этой задаче прогнозирования также необходимо оценить другие методы. Наконец, чтобы иметь возможность выявлять более молодых людей, подверженных риску значительного глобального снижения когнитивных функций в будущих исследованиях, пороговые значения для снижения когнитивных функций следует тщательно выбирать в зависимости от популяции, например, с поправкой на возраст.

    Заявление о доступности данных

    Наборы данных, созданные для этого исследования, доступны по запросу соответствующему автору.

    Заявление об этике

    Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены Комитетом по медицинской этике в соответствии с Роттердамским исследованием Закона о популяционных исследованиях, проведенным Министерством здравоохранения, социального обеспечения и спорта Нидерландов. Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

    Взносы авторов

    WN, MV, SK, GK, JL, DP и MI разработали исследование, обеспечили финансирование и руководство. LC и WH собирали и анализировали данные, имели полный доступ ко всем данным в исследовании и берут на себя ответственность за целостность данных и точность анализа данных. LC, WH, SK, DP, WN, JL, MV и MI интерпретировали результаты и составили рукопись. Все авторы критически отредактировали рукопись на предмет важного интеллектуального содержания и соответствовали всем четырем критериям авторства в соответствии с рекомендациями Международного комитета редакторов медицинских журналов, пересмотренными в 2013 году.

    Финансирование

    Это исследование было поддержано Седьмой рамочной программой Европейского Союза (FP7 / 2007-2013) в соответствии с соглашением о гранте No. 601055, VPH-Dare @ IT (FP7-ICT-2011-9-601055) и инициативой EuroPOND, которая финансируется Программой исследований и инноваций Европейского Союза Horizon 2020 в рамках грантового соглашения № 666992. Ни один из источников финансирования не повлиял на дизайн и проведение исследования, сбор, управление, анализ, интерпретацию данных, подготовку, рассмотрение или утверждение рукописи, а также на решение представить рукопись для публикации.

    Конфликт интересов

    JL использовался компанией Combinostics, которая разрабатывает передовые инструменты для диагностики на основе данных. WN был нанят компанией Quantib B.V, которая разрабатывает программное обеспечение для извлечения количественных биомаркеров визуализации из данных медицинской визуализации. GK получил исследовательские гранты от GE Healthcare, Siemens AG и Bayer Health Care, Bracco, плату за консультационные услуги в размере 40 000 евро в год.

    Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Благодарности

    Мы благодарим всех участников Роттердамского исследования и исследовательскую группу.

    Список литературы

    Akoudad, S., Wolters, F. J., Viswanathan, A., de Bruijn, R.F., van der Lugt, A., Hofman, A., et al. (2016). Церебральные микрокровоизлияния связаны с когнитивным снижением и деменцией: Роттердамское исследование. JAMA Neurol. 73, 934–943. DOI: 10.1001 / jamaneurol.2016.1017

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бликер, М.Л., Болла-Уилсон, К., Агнью, Дж., И Мейерс, Д. А. (1988). Возрастные половые различия вербальной памяти. J. Clin. Psychol. 44, 403–411. DOI: 10.1002 / 1097-4679 (198805) 44: 3 <403 :: aid-jclp2270440315> 3.0.co; 2-0

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Блюменталь, Дж. А., Смит, П. Дж., Мейб, С., Хиндерлитер, А., Уэлш-Бомер, К., Браундайк, Дж. Н. и др. (2017). Образ жизни и нейропознание у пожилых людей с факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний и когнитивными нарушениями. Психосом. Мед . 79, 719–727. DOI: 10.1097 / PSY.0000000000000474

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Bonham, L. W., Geier, E. G., Fan, C. C., Leong, J. K., Besser, L., Kukull, W. A., et al. (2016). Возрастозависимые эффекты APOE epsilon4 при доклинической болезни Альцгеймера. Ann. Clin. Пер. Neurol. 3, 668–677. DOI: 10.1002 / acn3.333

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дейл, А.М., Фишл Б. и Серено М. И. (1999). Анализ кортикальной поверхности. I. Сегментация и реконструкция поверхности. Нейроизображение 9, 179–194.

    PubMed Аннотация | Google Scholar

    de Boer, R., Vrooman, H. A., Van Der Lijn, F., Vernooij, M. W., Ikram, M. A., Van Der Lugt, A., et al. (2009). Расширение поражения белого вещества до автоматической сегментации мозговой ткани на МРТ. Нейроизображение 45, 1151–1161. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.01.011

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    де Гроот, М., Икрам, М.А., Акудад, С., Крестин, Г.П., Хофман, А., Ван дер Лугт, А. и др. (2015). Дегенерация белого вещества тракта при старении: Роттердамское исследование. Демент Альцгеймера. 11, 321–330. DOI: 10.1016 / j.jalz.2014.06.011

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Desikan, R. S., Segonne, F., Fischl, B., Quinn, B.T., Dickerson, B.C., Blacker, D., et al. (2006). Автоматическая система маркировки для разделения коры головного мозга человека на МРТ на интересующие области на основе гирали. Neuroimage 31, 968–980. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2006.01.021

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Desrosiers, J., Hebert, R., Bravo, G., and Dutil, E. (1995). Тест Purdue Pegboard: нормативные данные для людей в возрасте 60 лет и старше. Disabil. Rehabil. 17, 217–224. DOI: 10.3109 / 0963828950

    38

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Эдмондс, Э. К., Делано-Вуд, Л., Як, А. Дж., Галаско, Д.Р., Салмон, Д. П., Бонди, М. В. и др. (2016). «Пропущенное» легкое когнитивное нарушение: высокий уровень ложноотрицательных ошибок на основе общепринятых диагностических критериев. J. Alzheimer’s Dis. 52, 685–691. DOI: 10.3233 / JAD-150986

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фалахати, Ф., Феррейра, Д., Сойнинен, Х., Мекоччи, П., Веллас, Б., Цолаки, М., и др. (2016). Влияние возрастной коррекции на многомерную классификацию болезни Альцгеймера с акцентом на характеристики неправильно и правильно классифицированных субъектов. Brain Topogr. 29, 296–307. DOI: 10.1007 / s10548-015-0455-1

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фишль, Б., Ван дер Коув, А., Дестрие, К., Халгрен, Э., Сегонн, Ф., Салат, Д. Х. и др. (2004). Автоматическое расчленение коры головного мозга человека. Cereb. Cortex 14, 11–22. DOI: 10.1093 / cercor / bhg087

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Goethals, I., Audenaert, K., Jacobs, F., Lannoo, E., Van De Wiele, C., Ham, H., et al. (2004). Когнитивная нейроактивация с использованием ОФЭКТ и теста цветных слов у пациентов с диффузной травмой головного мозга. J. Neurotrauma 21, 1059–1069. DOI: 10.1089 / 0897715041651051

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Голден, К. Дж. (1976). Выявление нарушений головного мозга по тесту цвета и слова. J. Clin. Psychol. 32, 654–658. DOI: 10.1002 / 1097-4679 (197607) 32: 3 <654 :: help-jclp2270320336> 3.0.co; 2-з

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Hall, A., Mattila, J., Koikkalainen, J., Lotjonen, J., Wolz, R., Scheltens, P., et al. (2015). Прогнозирование прогрессирования когнитивных нарушений до болезни Альцгеймера с помощью индекса болезненного состояния. Curr. Alzheimer Res. 12, 69–79. DOI: 10.2174 / 1567205012666141218123829

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хофман, А., Брюссель, Г. Г., Дарвиш Мурад, С., Ван Дуйн, К.M., Franco, O.H., Goedegebure, A., et al. (2015). Роттердамское исследование: цели и обновление дизайна на 2016 год. Eur. J. Epidemiol. 30, 661–708. DOI: 10.1007 / s10654-015-0082-x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хугендэм, Ю. Ю., Хофман, А., Ван Дер Гест, Дж. Н., Ван Дер Лугт, А., Икрам, М. А. (2014). Паттерны когнитивной функции при старении: Роттердамское исследование. Eur. J. Epidemiol. 29, 133–140. DOI: 10.1007 / s10654-014-9885-4

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Икрам, М.A., Brusselle, G.G.O., Murad, S.D., Van Duijn, C.M., Franco, O.H., Goedegebure, A., et al. (2017). Роттердамское исследование: обновленная информация о целях, дизайне и основных результатах за 2018 год. Eur. J. Epidemiol. 32, 807–850. DOI: 10.1007 / s10654-017-0321-4

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Икрам, М. А., Ван дер Лугт, А., Ниссен, В. Дж., Коудстал, П. Дж., Крестин, Г. П., Хофман, А. и др. (2015). Роттердамское сканирование: обновление дизайна 2016 г. и основные выводы. Eur. J. Epidemiol. 30, 1299–1315. DOI: 10.1007 / s10654-015-0105-7

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Джек, К. Р. мл., Кнопман, Д. С., Ягуст, В. Дж., Петерсен, Р. К., Вайнер, М. В., Айзен, П. С. и др. (2013). Отслеживание патофизиологических процессов при болезни Альцгеймера: обновленная гипотетическая модель динамических биомаркеров. Lancet Neurol. 12, 207–216. DOI: 10.1016 / S1474-4422 (12) 70291-0

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кивипелто, М., Нганду, Т., Лаатикайнен, Т., Винблад, Б., Сойнинен, Х., и Туомилехто, Дж. (2006). Оценка риска для прогнозирования риска деменции через 20 лет среди людей среднего возраста: продольное популяционное исследование. Lancet Neurol. 5, 735–741. DOI: 10.1016 / s1474-4422 (06) 70537-3

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Клоппель С., Стоннингтон К. М., Барнс Дж., Чен Ф., Чу К., Гуд К. Д. и др. (2008). Точность диагностики деменции: прямое сравнение рентгенологов и компьютеризированного метода. Мозг 131, 2969–2974. DOI: 10.1093 / brain / awn239

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Койккалайнен, Дж., Полонен, Х., Маттила, Дж., Ван Гилс, М., Сойнинен, Х., Лотйонен, Дж. И др. (2012). Улучшенная классификация данных о болезни Альцгеймера за счет устранения изменчивости мешающих факторов. PLoS One 7: e31112. DOI: 10.1371 / journal.pone.0031112

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Lahousse, L., Verlinden, V.J., Van Der Geest, J. N., Joos, G.F., Hofman, A., Stricker, B.H., et al. (2015). Модели походки при ХОБЛ: Роттердамское исследование. Eur. Респир. J. 46, 88–95. DOI: 10.1183 / 0

    36.00213214

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лезак, М. Д. (1984). Нейропсихологическая оценка в поведенческой токсикологии — методы разработки и вопросы интерпретации. Scand. J. Work Environ. Здоровье 10 (Дополнение 1), 25–29.

    Google Scholar

    Личер, С., Yilmaz, P., Leening, M. J. G., Wolters, F. J., Vernooij, M. W., Stephan, B.C.M. и др. (2018). Внешняя проверка четырех моделей прогнозирования деменции для использования в населении в целом: сравнительный анализ из Роттердамского исследования. Eur. J. Epidemiol. 33, 645–655. DOI: 10.1007 / s10654-018-0403-y

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Lowe, L.C., Gaser, C., Franke, K., and Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative.(2016). Влияние генотипа APOE на индивидуальную АГЭ при нормальном старении, умеренных когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера. PLoS One 11: e0157514. DOI: 10.1371 / journal.pone.0157514

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Маттила, Дж., Койккалайнен, Дж., Виркки, А., Симонсен, А., Ван Гилс, М., Вальдемар, Г., и др. (2011). Отпечаток болезненного состояния для оценки болезни Альцгеймера. J. Alzheimers Dis. 27, 163–176. DOI: 10.3233 / JAD-2011-110365

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Mattila, J., Soininen, H., Koikkalainen, J., Rueckert, D., Wolz, R., Waldemar, G., et al. (2012). Оптимизация диагностики ранней болезни Альцгеймера у субъектов с умеренными когнитивными нарушениями. J. Alzheimers Dis. 32, 969–979. DOI: 10.3233 / JAD-2012-120934

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Молл ван Шаранте, Э. П., Ричард Э., Эурелингс, Л.С., Ван Дален, Дж. У., Лигтхарт, С. А., Ван Бассел, Э. Ф. и др. (2016). Эффективность 6-летнего мультидоменного вмешательства по лечению сосудов для предотвращения деменции (preDIVA): кластерное рандомизированное контролируемое исследование. Ланцет 388, 797–805. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (16) 30950-3

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Муньос-Руис М.А., Холл А., Маттила Дж., Койккалайнен Дж., Херукка С. К., Ваннинен Р. и др. (2014). Сравнение предикторов конверсии в болезнь Альцгеймера с использованием индекса болезненного состояния. Neurodegener. Дис. 13, 200–202. DOI: 10.1159 / 000354074

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Надо, К., и Бенжио, Ю. (2003). Вывод об ошибке обобщения. Мах. Учиться. 52, 239–281.

    Google Scholar

    Пак, К. М., Сунг, Дж. М., Ким, В. Дж., Ан, С. К., Намкунг, К., Ли, Э. и др. (2019). Популяционная модель прогнозирования деменции с использованием данных обследования общественного здравоохранения Кореи: когортное исследование. PLoS One 14: e0211957. DOI: 10.1371 / journal.pone.0211957

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Pekkala, T., Hall, A., Lotjonen, J., Mattila, J., Soininen, H., Ngandu, T., et al. (2017). Разработка индекса прогнозирования деменции в пожилом возрасте с контролируемым машинным обучением в популяционном исследовании CAIDE. J. Alzheimers Dis. 55, 1055–1067. DOI: 10.3233 / jad-160560

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Руб, Г., Шмидт, Р., Капеллер, П., Лехнер, А., Хартунг, Х. П., и Фазекас, Ф. (1999). МРТ-доказательства микрокровоизлияний в мозг в прошлом у здорового пожилого населения. Неврология 52, 991–994.

    PubMed Аннотация | Google Scholar

    Русанен, М., Кивипелто, М., Левалахти, Э., Лаатикайнен, Т., Туомилехто, Дж., Сойнинен, Х. и др. (2014). Сердечные заболевания и долгосрочный риск деменции и болезни Альцгеймера: популяционное исследование CAIDE. J. Alzheimers Dis. 42, 183–191.DOI: 10.3233 / JAD-132363

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Стефан, Б.С., Цурио, К., Ауриакомб, С., Амиева, Х., Дюфуил, К., Альперович, А., и др. (2015). Полезность данных магнитно-резонансной томографии для улучшения прогноза деменции: популяционное когортное исследование. BMJ 350: h3863. DOI: 10.1136 / bmj.h3863

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Верлинден, В. Дж., Ван Дер Гест, Дж. Н., Хугендам, Ю. Ю., Хофман, А., Бретелер, М. М., Икрам, М. А. (2013). Паттерны походки у населения в возрасте 50 лет и старше, живущего в сообществах. Gait Post. 37, 500–505. DOI: 10.1016 / j.gaitpost.2012.09.005

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Vernooij, M. W., Van Der Lugt, A., Ikram, M. A., Wielopolski, P. A., Niessen, W. J., Hofman, A., et al. (2008a). Распространенность и факторы риска церебральных микрокровоизлияний: исследование Роттердамского сканирования. Неврология 70, 1208–1214.DOI: 10.1212 / 01.wnl.0000307750.41970.d9

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Vernooij, M. W., Van Der Lugt, A., Ikram, M. A., Wielopolski, P. A., Vrooman, H.A., Hofman, A., et al. (2008b). Общий мозговой кровоток и общая перфузия головного мозга в общей популяции: исследование Rotterdam Scan. J. Cereb. Blood Flow Metab. 28, 412–419. DOI: 10.1038 / sj.jcbfm.9600526

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Вруман, Х.A., Cocosco, C.A., Van Der Lijn, F., Stokking, R., Ikram, M.A., Vernooij, M. W., et al. (2007). Мультиспектральная сегментация ткани головного мозга с использованием автоматически обученной классификации k-ближайшего соседа. Neuroimage 37, 71–81. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2007.05.018

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валлийский К. А., Баттерс Н., Мос Р. К., Бикли Д., Эдланд С., Филленбаум Г. и др. (1994). Консорциум по созданию реестра болезни Альцгеймера (Cerad).Часть V. Нормативное исследование нейропсихологической батареи. Неврология 44, 609–614.

    PubMed Аннотация | Google Scholar

    Уэнам П. Р., Прайс У. Х. и Бланделл Г. (1991). Генотипирование аполипопротеина Е методом одноэтапной ПЦР. Ланцет 337, 1158–1159. DOI: 10.1016 / 0140-6736 (91) 92823-k

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    .