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Predicting trajectories of cognitive change in patients with mild cognitive impairment

Mild cognitive impairment (MCI) represents a state of high risk for dementia but is heterogeneous in its course. To date, the trajectories reflecting distinct developmental courses of cognition among patients with MCI, and their association with readily available clinical information, have not been well defined. Study 1 sought to identify the developmental trajectory of groups with distinct cognitive change patterns among a cohort of MCI patients. Study 2 was conducted to identify individual items/subtests of the Mini-Mental State Examination (MMSE) and demographic variables at baseline that predicted the identified trajectories of cognitive change from Study 1. One hundred and eighty-seven MCI patients were evaluated serially with the MMSE for up to 3.5 years. Five trajectories were identified and labeled based on their baseline MMSE score and course: 29-stable (6.4%); 27-stable (53.9%); 25-slow-decline (23.8%); 24-slow-decline (11.6%); 25-rapid-decline (4.2%). In multivariate logistic regression analysis, a model was established to dissociate patients with stable vs. declining trajectories. An equation derived from this model that included age, delayed recall, constructional praxis, attention, and orientation to time and floor predicted future cognitive decline with good accuracy (79.9%) and specificity (86.4%), and moderate sensitivity (67.2%). The identification of varying trajectories of cognitive change and predictors of cognitive decline from easily obtained baseline clinical information can help target at-risk groups for early interventions aimed at delaying the onset of dementia. / Les déficits cognitifs légers représentent un risque élevé pour le développement de la démence, mais le parcours vers cet état est hétérogène. À ce jour, les trajectoires reflétant des parcours distincts de développement de la cognition chez les individus avec un déficit cognitif léger et leur association avec des informations cliniques facilement accessibles ne sont pas bien définies. La première étude visait à identifier la trajectoire développementale de groupes avec des parcours distincts de changements cognitifs parmi une cohorte de personnes ayant un déficit cognitif léger. La deuxième étude visait à identifier des items/sous-tests du Mini-Mental State Exam (MMSE) et des variables démographiques mesurées au point de départ et qui prédisaient les trajectoires de changements cognitifs identifiées à la première étude. 187 patients avec des déficits cognitifs légers ont été évalués à plusieurs reprises avec le MMSE sur une période de 3,5 années. Cinq trajectoires ont été identifiées et nommées sur la base de leur score au MMSE au point de départ et le parcours : 29-stable (6.4%); 27-stable (53.9%); 25-déclin lent (23.8%); 24- déclin lent (11.6%); 25- déclin rapide (4.2%). Avec la régression logistique, un modèle a été établi afin de distinguer les patients ayant une trajectoire stable de ceux ayant une trajectoire déclinante. Une équation dérivée à partir de ce modèle et qui incluait l'âge, le rappel différé, la praxis, l'attention, l'orientation dans le temps et l'étage prédisait le déclin cognitif avec une justesse (79.9%), sensibilité (67.2%) et spécificité (86.4%). L'identification des différentes trajectoires de changements cognitifs et des variables explicatives du déclin cognitif à partir des informations cliniques facilement accessibles peut aider à identifier les groupes de personnes qui ont un risque élevé afin qu'ils reçoivent des interventions rapides qui ont pour but de retarder l'apparition de la démence.

Identiferoai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.103669
Date January 2011
CreatorsXie, Haiqun
ContributorsLisa Koski (Supervisor)
PublisherMcGill University
Source SetsLibrary and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation
Formatapplication/pdf
CoverageMaster of Science (Department of Medicine)
RightsAll items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated.
RelationElectronically-submitted theses.

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