Évaluation de la performance cognitive des patients hypertendus présentant des lésions cérébrovasculaires silencieuses

Résumé

Ici, nous présentons un protocole pour évaluer si de divers types de lésions cérébrovasculaires silencieuses sont différentiellement associés aux déficits dans certains domaines cognitifs dans une cohorte de 398 chinois pluss âgé hypertendus, utilisant une combinaison des essais neuropsychologiques et du balayage 3T de MRI de multi-ordre.

Résumé

Les preuves accumulées au cours de la dernière décennie ont prouvé que les lésions cérébrovasculaires silencieuses (LSC) et leurs processus pathogènes sous-jacents contribuent au déclin cognitif chez les personnes âgées. Cependant, les effets distincts de chaque type de lésions sur la performance cognitive restent peu clairs. De plus, les données de recherche provenant de personnes âgées chinoises atteintes de LSC sont rares. Dans cette étude, 398 sujets âgés hypertendus autrement en bonne santé (âge médian 72 ans) ont été inclus et évalués. Tous les membres ont dû effectuer une batterie d’évaluations neuropsychologiques structurées, y compris des tests d’envergure des chiffres avant et arrière, des tests de modalités des chiffres symboliques, des tests Stroop, des tests de fluidité verbale et des évaluations cognitives de Montréal. Ces tests ont été utilisés pour évaluer l’attention, la fonction exécutive, la vitesse de traitement de l’information, le langage, la mémoire et la fonction visuospatiale. Un balayage 3T multi-ordre MRI a été arrangé dans un délai d’un mois de l’évaluation neuropsychologique pour évaluer le fardeau de SCLs. SCLs ont été évalués visuellement. Des microbleeds cérébraux (CMBs) et les lacunes silencieuses (SLs) ont été identifiés comme CMBs strictement lobar et SLs ou CMBs profonds et SLs selon leurs emplacements, respectivement. De même, des hyperintensities de matière blanche (WMHs) ont été séparés en WMHs periventricular (PVHs) et WMHs profonds (DWMHs). Une série de modèles de régression linéaire ont été utilisés pour évaluer la corrélation entre chaque type de LSC et le domaine individuel des fonctions cognitives. Les résultats ont montré que les CBB ont tendance à nuire à la cognition liée au langage. Les SLs profonds affectent la fonction exécutive, mais cette association a disparu après contrôle pour d’autres types de SRL. PVHs, plutôt que DWMHs, sont associés au déclin cognitif, particulièrement dans la fonction exécutive et la vitesse de traitement. On le conclut que différents aspects de SCLs ont l’impact différentiel sur la représentation cognitive dans les chinois âgés hypertendus.

Introduction

Des lacunes silencieuses (SLs), les microbleeds cérébraux (CMBs) et les hyperintensities de matière blanche (WMHs) sont désignés sous le nom des lésions cérébrovasculaires silencieuses (SCLs). Deux types de WMHs sont reconnus : les WMH périventriculaires (PVHs) et les WMHs profonds (DWMHs). SCLs ont été une fois considérés en tant que lésions bénignes sans signification clinique. Après des décennies de recherche, il est maintenant confirmé que les LSC sont liées à des déficiences fonctionnelles variables et à des déficits cognitifs^1,2. Néanmoins, les preuves cohérentes sont encore limitées dans le spectre et l’ampleur des effets cognitifs des différents types de LSC. De plus, les mécanismes sous-jacents sont insaisissables.

La plupart des études précédentes ont recruté des patients hospitalisés atteints de maladies graves^3,4,5 ou inclus des participants atteints de maladies cérébrales avancées des petits vaisseaux^6,7. L’hétérogénéité des participants entre les différentes études a en partie contribué aux résultats incohérents. Pour exclure ces facteurs de confusion, nous avons mené l’étude centrée sur un seul en cours dans le but de fournir une image claire par l’évaluation d’une cohorte relativement importante et pure recrutée dans un milieu de soins primaires. En outre, les études précédentes se sont principalement concentrées sur un ou deux types de LSC et n’ont pas pleinement évalué les associations indépendantes entre les LSC individuelles et les fonctions cognitives spécifiques. Par conséquent, nous avons évalué divers types de LSC dans la présente étude.

Les tests neuropsychologiques sont largement utilisés pour évaluer la fonction cognitive de domaines spécifiques. Ils sont utiles dans la différenciation entre le vieillissement normal et l’affaiblissement cognitif tôt. Les résultats de l’évaluation neuropsychologique correctement conduite sont sensibles en discernant des déficits comportementaux et fonctionnels. Une batterie d’essais neuropsychologiques structurés a été choisie, y compris des essais d’envergure de chiffre en avant et en arrière, le test de modalités de chiffre de symbole (SDMT), l’essai de Stroop, l’essai de fluidité verbale et l’évaluation cognitive de Montréal (MoCA). Les scores de ces tests ont été regroupés et combinés pour représenter les performances dans différents domaines cognitifs^8,9. Une telle méthode est largement utilisée et est efficace dans le temps. Un inconvénient majeur est que différents tests neuropsychologiques peuvent se chevaucher en partie dans leurs domaines testés. Une solution de rechange plus spécifique consiste à utiliser l’évaluation informatisée avec des modules bien conçus construits à l’aide du système E-Prime, ce qui prend beaucoup de temps et peut ne pas convenir à des fins de dépistage.

En conclusion, nous avons cherché à évaluer les associations entre le fardeau de différentes LSC et l’affaiblissement de divers domaines cognitifs. En outre, des facteurs de risque vasculaires et d’autres types de SCLs ont été commandés pour déterminer le profil distinct et indépendant de l’affaiblissement cognitif de chaque type de SCLs.

Protocole

Le protocole d’étude a été approuvé par le Comité d’examen institutionnel de l’Université de Hong Kong / Hospital Authority Hong Kong West Cluster (HKU / HA HKW IRB) pour la recherche sur l’homme.

1. Participants

1. Recruter des sujets chinois âgés autrement en bonne santé (de 65 à 99 ans, âge moyen 72) avec des antécédents d’hypertension pendant au moins 5 ans.
2. Exclure les participants atteints d’une maladie affectant la fonction cognitive et/ou d’une incapacité entravant la réalisation de l’évaluation requise, y compris, mais sans s’y limiter, les accidents vasculaires cérébraux, la démence, l’encéphalite, la dépression, le diabète sucré et les maladies coronariennes.
3. Informer le participant de la portée de l’étude avant d’obtenir le consentement écrit.

2. Évaluation neuropsychologique

1. Organiser une entrevue pour chaque participant afin d’administrer une batterie de tests neuropsychologiques axés sur six domaines cognitifs (tableau 1) et de recueillir les données démographiques et cliniques. Examiner les dossiers médicaux du participant pour s’assurer de la fiabilité des renseignements pertinents.
2. Tests d’étendue de chiffres avant/arrière
   1. Préparer des groupes de séquences de chiffres aléatoires de longueur croissante (Figure 1A). Commencez par une séquence à trois chiffres. Lisez la séquence de chiffres à haute voix à raison d’un chiffre par seconde. Demandez au participant de rappeler immédiatement la séquence de chiffres verbalement dans le test d’envergure de chiffre avant^10.
   2. Demandez au participant de rappeler des séquences de chiffres progressivement plus longues avec un chiffre de plus chaque fois qu’il a réussi à rappeler la séquence de chiffres sans aucune erreur.
   3. Donnez une séquence de chiffres différente de la même longueur si le participant a échoué dans le premier essai d’une longueur spécifique. Terminez le test si le participant a échoué à nouveau. Interrompre le test également lorsque le participant a échoué jusqu’à trois fois au total.
   4. Enregistrez la plus longue longueur de la séquence de chiffres que le participant a rappelée avec succès sans aucune erreur.
   5. Commencez par une séquence à trois chiffres et demandez au participant de rappeler la séquence de chiffres dans un ordre inverse dans le test d’étendue de chiffres arrière. Suivez les étapes du test d’étendue de chiffre avant dans le cas contraire.
3. Moca
   1. Administrer moCA à l’aide de la version validée. Utilisez la version cantonaise pour mesurer la fonction cognitive globale dans notre protocole et pour construire des scores de domaine composé^11,12.
   2. Tâche d’apprentissage verbal MoCA: Lisez cinq mots de différentes catégories (en tant que caractères chinois pour le visage, le tissu, l’église, la marguerite et la couleur rouge dans notre protocole, respectivement) au participant. Demandez au participant de se rappeler immédiatement les mots. Répétez la lecture et rappelez-vous immédiatement une deuxième fois. Rappelez au participant qu’un rappel a été retardé 5 minutes plus tard. Attribuez un point à chaque mot correct pendant le rappel retardé.
   3. Tâche de nommage MoCA: Montrez des photos de trois animaux (lion, rhinocéros et chameau dans notre protocole) et demandez au participant de dire leurs noms. Attribuez un point à chaque nom correct.
   4. Tâche de répétition MoCA: Lisez une phrase simple au participant et demandez-lui de la répéter immédiatement. Répétez la procédure avec une phrase plus complexe. Attribuez un point à chaque répétition correcte.
   5. MoCA dessinant une tâche de cube : Demandez au participant de copier un cube imprimé sur une feuille de papier dans un espace vide à proximité. Affectez un point si le cube est copié correctement.
   6. MoCA dessinant une tâche d’horloge: Demandez au participant de dessiner un cadran d’horloge avec l’heure à 11:10. Attribuez un point chacun pour compléter avec précision le cadran de l’horloge, les nombres et les pointeurs, respectivement.
4. Test de Stroop
   1. Utilisez la version Victoria traduite en chinois du test Stroop dans notre protocole¹³.
   2. Informez le participant de terminer trois séances chacune avec 24 stimuli imprimés en quatre couleurs différentes sur 6 rangées dans une feuille de papier(Figure 1B). Commencez par des points (sous-tâche de nommage des couleurs), ensuite avec quatre caractères chinois (de signification non liée à une couleur; sous-tâche de couleur neutre), et enfin avec quatre caractères chinois (de signification liée à une couleur mais dans une autre couleur différente de leur signification, par exemple, comme un caractère chinois pour « rouge » imprimé en vert; sous-tâche d’interférence). Rappelez au participant de nommer la couleur des stimuli imprimés (c.-à-d. vert, bleu, jaune ou rouge) et de ne pas en tenir compte.
   3. Permettez au participant d’utiliser les 4 premiers stimuli de chaque séance comme pratique pour assurer une compréhension complète des règles. Signaler toute erreur pendant la phase de pratique et encourager le participant à nommer correctement la couleur.
   4. Rappelez et encouragez le participant à compléter les 20 stimuli restants aussi rapidement et précisément que possible. Notez le temps utilisé par le participant pour terminer chaque séance (à l’exclusion de l’étape de la pratique).
5. SDMT
   1. Associez 1 à 9 chiffres dans l’ordre numérique avec neuf symboles non associés^14.
   2. Imprimez une liste des neuf symboles dans un ordre aléatoire sans les chiffres correspondants(Figure 1C). Demandez au participant de remplir le blanc avec le chiffre correctement apparié sous chaque symbole. Permettez au participant de vérifier les paires imprimées pour référence à tout moment du test.
   3. Permettez au participant d’essayer de remplir les 10 premiers blancs comme pratique pour assurer une compréhension complète des règles. Signaler toute erreur au cours de l’étape de pratique et encourager le participant à être correct.
   4. Rappelez et encouragez le participant à remplir le blanc aussi rapidement et précisément que possible dans les 90 prochaines secondes. Enregistrez le nombre de réponses correctes dans le SDMT écrit.
   5. Continuez le test, mais demandez au participant de fournir verbalement le chiffre correctement apparié. Consigner le nombre de réponses correctes dans l’outil oral-SDMT.
6. Aisance verbale
   1. Demandez au participant de fournir une liste verbale des noms appartenant à chacune des trois catégories (c.-à-d. animaux, légumes et fruits) séparément en une minute pour chaque catégorie^15.
   2. Enregistrez le nombre total de noms pour chaque catégorie.

3. Acquisition d’IRM et évaluation visuelle des LSC sur l’IRM

1. Effectuer une IRM multi-séquences de 3 Teslas pour le participant en utilisant les paramètres et en incluant les séquences résumées dans le tableau 2. Terminez le balayage d’IRM dans un mois de l’évaluation neuropsychologique.
2. Identifier et évaluer visuellement les LSC sur l’IRM selon les critères standard par les évaluateurs expérimentés de manière anonyme. Assurer une bonne fiabilité intra- et inter-juges.
3. Utilisez des images flair (T1-weighted and fluid-attenuated inversion recovery) pour identifier les SLs (en tant que foyers hypointense de 2-15 mm de diamètre sur les deux séquences, généralement avec une jante d’hyperintence sur les images FLAIR) et leurs emplacements(Figure 2A). Confirmez à nouveau les SLs sur les images pondérées en T2 (en tant que foyers hyperintense aux mêmes endroits).
   1. Rechercher toutes les régions du cerveau dans un ordre prédéfini, de l’antérieur au postérieur et d’un côté à l’autre pour éviter toute omission (c.-à-d. en commençant par le lobe frontal, le lobe insulaire, le ganglion basal, le thalamus, le lobe temporal, le lobe pariétal, le lobe occipital, le cervelet et enfin jusqu’au tronc cérébral, et en commençant par le côté gauche, puis vers le côté droit).
4. Utiliser l’imagerie pondérée en fonction de la sensibilité (IGU) pour identifier les CDB (comme des foyers d’hypointense ronds/ovales ponctuels ou de petite taille de 2 à 10 mm de diamètre) et leur emplacement(figure 2B). Diviser toute la région du cerveau en 7 emplacements anatomiques (c.-à-d. cortex et jonction gris-blanc, matière blanche sous-corticale, matière grise des ganglions de la base, capsule interne et externe, thalamus, tronc cérébral et cervelet) selon l’échelle microbleed (BOMBS) de Brain Observer¹⁶.
5. Étiqueter les LS et les BGC comme étant des LS strictement lobbares et des BGC, respectivement, lorsqu’ils sont confinés à la matière blanche lobaire. Les étiqueter comme des LS profonds et des CGB, respectivement, lorsque des lésions profondes ou infratentoriales sont observées avec et sans lésions lobaires supplémentaires^17,18.
6. Utilisez des images pondérées T2 et FLAIR pour identifier les WMH (zones hyperintense bilatérales, presque symétriques) (Figure 2C). Confirmez à nouveau les WMH sur les images pondérées T1 (en tant que zones isointense ou hypointense aux mêmes endroits). Reconnaître les PVH et les DWMH séparément. Utilisez l’échelle de Fazekas pour évaluer la gravité des WMHs¹⁹.
7. Évaluez les PVH apparaissant comme des « bouchons » ou une doublure fine, un « halo » lisse et un signal irrégulier s’étendant dans la matière blanche profonde en grade 1, 2 et 3, respectivement. Évaluez les SMMD apparaissant comme des foyers ponctués, de petites zones confluentes et de grandes zones confluentes de grade 1, 2 et 3, respectivement.

4. Analyse statistique

1. Effectuez toutes les analyses à l’aide du package statistique SPSS 22.0 pour MacBook.
2. Transformez le score du participant pour chaque test à l’aide de la transformation z :
   
3. Inversez les scores des tests Stroop afin qu’un score plus élevé représente de meilleures performances.
4. Calculer un score composé pour chaque domaine cognitif en faisant la moyenne du score z de tous les tests composant sous le même domaine^8,9:
   Le score composé pour la fonction exécutive = (score z de l’étendue de chiffre arrière + score z de l’interférence Stroop + score z de fluidité verbale) / 3
5. Utilisez des modèles de régression linéaire pour explorer l’association entre chaque type de LSC et la fonction cognitive, en tenant compte de l’âge, du sexe et du niveau de scolarité. Effectuer d’autres analyses après ajustement pour les facteurs de risque vasculaires si des associations significatives sont identifiées.
6. Effectuer des analyses supplémentaires après un ajustement supplémentaire pour les autres types de LSC afin d’évaluer l’indépendance de l’association entre la charge d’un type spécifique de LSC et la cognition.

Résultats

L’âge moyen des 398 participants était de 72,0 ans (de 65 à 99, écart-type = 5,1), et il y avait 213 hommes (53,5 % ; Tableau 3). Le tableau 4 résume les résultats de l’évaluation neuropsychologique. Seulement 5 participants avaient les quatre types de LSC. Un ou plusieurs types de LSC ont été trouvés dans 169 (42,5 %) , et 35 (8,8 %) et 17 (4,3 %) avaient respectivement 2 et 3 types de LSC(tableau 5).

Discussion

Dans l’étude, nous avons combiné les résultats d’une batterie d’évaluation neuropsychologique et les résultats d’un examen IRM multi-séquences pour évaluer l’impact de différents types de LSC sur diverses fonctions cognitives. Les principaux types de LSC ont été examinés (c.-à-d. les CGC, les LS et les SMP). Comme les études précédentes ont révélé que les LSC dans différents endroits peuvent représenter une pathologie différente et entraîner des conséquences différentes, nous avons classé les CGB et les LS en strictement...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
IRM 3T	Philips Medical Systems