Summary
Aquí, presentamos un protocolo para evaluar si los varios tipos de lesiones cerebrovasculares silenciosas están asociados diferencialmente a déficits en ciertos dominios cognoscitivos en una cohorte de 398 chinos mayores hipertensos, usando una combinación de pruebas neurofisiológicas y de exploración de la multi-secuencia 3T MRI.
Abstract
Las pruebas acumuladas a partir de la década pasada han probado que las lesiones cerebrovasculares silenciosas (SCLs) y sus procesos patógenos subyacentes contribuyen a la disminución cognoscitiva en los ancianos. Sin embargo, los efectos distintos de cada tipo de las lesiones sobre funcionamiento cognoscitivo siguen siendo confusos. Por otra parte, los datos de la investigación de ancianos chinos con SCLs son escasos. En este estudio, 398 temas mayores hipertensos de otra manera sanos (edad mediana 72 años) fueron incluidos y evaluados. Todos los que participaron debían completar una batería de evaluación neuropsicológica estructurada, incluidas las pruebas de span de dígitos hacia adelante y hacia atrás, la prueba de modalidades de dígitos de símbolos, la prueba de Stroop, la prueba de fluidez verbal y la evaluación cognitiva de Montreal. Estas pruebas se utilizaron para evaluar la atención, la función ejecutiva, la velocidad de procesamiento de la información, el lenguaje, la memoria y la función visuoespacial. Una exploración de la multi-secuencia 3T MRI fue arreglada en el plazo de un mes del gravamen neurofisiológico para evaluar la carga de SCLs. SCLs fue clasificado visualmente. Los microbleeds cerebrales (CMBs) y las lagunas silenciosas (SLs) fueron identificados como CMBs y SLs terminantemente loberos o CMBs y SLs profundos según sus localizaciones, respectivamente. Semejantemente, las hiperintensidades de la materia blanca (WMHs) fueron separadas en WMHs periventricular (PVHs) y WMHs profundo (DWMHs). Se utilizaron una serie de modelos de regresión lineal para evaluar la correlación entre cada tipo de SCL y el dominio de la función cognitiva individual. Los resultados mostraron que los CMB tienden a deteriorar la cognición relacionada con el lenguaje. Los SLs profundos afectan a la función ejecutiva, pero esta asociación desapareció después de controlar para otros tipos de SCLs. PVHs, algo que DWMHs, se asocian a la disminución cognoscitiva, especialmente en la función ejecutiva y la velocidad de proceso. Se concluye que diversos aspectos de SCLs tienen impacto diferenciado en funcionamiento cognoscitivo en chino mayor hipertenso.
Introduction
Las lagunas silenciosas (SLs), los microbleeds cerebrales (CMBs) y las hiperintensidades de la materia blanca (WMHs) se refieren como lesiones cerebrovasculares silenciosas (SCLs). Se reconocen dos tipos de WMHs: WMHs periventricular (PVHs) y WMHs profundo (DWMHs). SCLs fue mirado una vez como lesiones benignas sin la significación clínica. Después de décadas de investigación, ahora se confirma que las SCL están vinculadas a diferentes deterioros funcionales y déficits cognitivos1,2. Sin embargo, las pruebas consistentes todavía son limitadas en el espectro y la magnitud de los efectos cognitivos de los diferentes tipos de SCL. Además, los mecanismos subyacentes son esquivos.
La mayoría de los estudios anteriores reclutaron a pacientes hospitalarios con afecciones médicas graves3,4,5 o incluyeron participantes con enfermedades cerebrales avanzadas de los pequeños vasossanguíneos 6,7. La heterogeneidad de los participantes entre los diferentes estudios ha contribuido en parte a los resultados inconsistentes. Para excluir estos factores de confusión, realizamos el estudio de un solo centro actual como un intento de proporcionar una imagen clara a través de la evaluación de una cohorte relativamente grande y pura reclutada de un entorno de atención primaria. Además, los estudios anteriores se han centrado predominantemente en uno o dos tipos de SCLs y no evaluaron completamente las asociaciones independientes entre scls individuales y funciones cognoscitivas específicas. Por lo tanto, se evaluaron varios tipos de SCL en el estudio actual.
Las pruebas neuropsicológicas son ampliamente utilizadas para evaluar la función cognitiva de dominios específicos. Son útiles en la diferenciación entre el envejecimiento normal y la debilitación cognoscitiva temprana. Los resultados de la evaluación neuropsicológica correctamente conducida son sensibles en déficits del comportamiento y funcionales que discernimiento. Se eligió una batería de pruebas neuropsicológicas estructuradas, incluidas las pruebas de intervalo de dígitos hacia adelante y hacia atrás, la prueba de modalidades de dígitos de símbolos (SDMT), la prueba de Stroop, la prueba de fluidez verbal y la evaluación cognitiva de Montreal (MoCA). Las puntuaciones de estas pruebas se agruparon y combinaron para representar el rendimiento en diferentes dominios cognitivos8,9. Tal método es ampliamente utilizado y es eficiente en el tiempo. Un inconveniente importante es que las diferentes pruebas neuropsicológicas pueden superponerse en parte en sus dominios probados. Una alternativa más específica es utilizar la evaluación basada en computadora con módulos bien diseñados construidos utilizando el sistema E-Prime, que consume mucho tiempo y puede no ser adecuado para fines de detección.
En conclusión, nos propusimos evaluar las asociaciones entre la carga de diferentes SCL y el deterioro de varios dominios cognitivos. Además, los factores de riesgo vasculares y otros tipos de SCLs fueron controlados para determinar el perfil distinto e independiente de la debilitación cognoscitiva de cada tipo de SCLs.
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Protocol
El protocolo del estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de Hong Kong / Autoridad Hospitalaria Hong Kong West Cluster (HKU / HA HKW IRB) para la investigación en humanos.
1. Participantes
- Reclutar sujetos chinos de edad avanzada sanos (de 65 a 99 años, edad media 72) con antecedentes de hipertensión durante al menos 5 años.
- Excluir a los participantes con cualquier enfermedad que afecte la función cognitiva y/o con cualquier discapacidad que dificulte la realización de la evaluación requerida, incluyendo pero no limitado a accidente cerebrovascular, demencia, encefalitis, depresión, diabetes mellitus y enfermedades coronarias.
- Informar al participante del alcance del estudio antes de obtener el consentimiento por escrito.
2. Evaluación neuropsicológica
- Organice una entrevista para que cada participante administre una batería de pruebas neuropsicológicas centradas en seis dominios cognitivos (Tabla 1) y recopile los datos demográficos y clínicos. Revise los registros médicos del participante para garantizar la confiabilidad de la información relevante.
- Pruebas de intervalo de dígitos hacia delante y hacia atrás
- Preparar grupos de secuencias de dígitos aleatorios de longitud creciente (Figura 1A). Comience con una secuencia de tres dígitos. Lea la secuencia de dígitos en voz alta a una velocidad de un dígito por segundo. Pida al participante que recuerde inmediatamente la secuencia de dígitos verbalmente en la prueba de intervalo de dígitosdelanteros 10.
- Haga que el participante recuerde secuencias de dígitos progresivamente más largas con un dígito más cada vez que el participante haya recordado con éxito la secuencia de dígitos sin ningún error.
- Dé una secuencia de dígitos diferente de la misma longitud si el participante ha fallado en el primer ensayo de una longitud específica. Finalice la prueba si el participante ha vuelto a fallar. Suspenda la prueba también cuando el participante haya fallado hasta tres veces en total.
- Registre la longitud más larga de la secuencia de dígitos que el participante ha recuperado correctamente sin ningún error.
- Comience con una secuencia de tres dígitos y pida al participante que recuerde la secuencia de dígitos en un orden inverso en la prueba de intervalo de dígitos hacia atrás. Siga los pasos de la prueba de span de dígitos delanteros de lo contrario.
- Moca
- Administre moCA utilizando la versión validada. Utilice la versión cantonesa para medir la función cognitiva global en nuestro protocolo y para construir puntuaciones de dominio compuesto11,12.
- Tarea de aprendizaje verbal moCA: Lea cinco palabras de diferentes categorías
(como caracteres chinos para la cara, la tela, la iglesia, la margarita y el color rojo en nuestro protocolo, respectivamente) al participante. Pida al participante que recuerde inmediatamente las palabras. Repita la lectura y recuerde inmediatamente una segunda vez. Recuérdale al participante acerca de un retiro retrasado 5 minutos después. Asigne un punto a cada palabra correcta durante el recuerdo retrasado. - Tarea de nomenclatura de MoCA: Muestre imágenes de tres animales (león, rinoceronte y camello en nuestro protocolo) y pídale al participante que diga sus nombres. Asigne un punto a cada nombre correcto.
- Tarea de repetición de MoCA: Lea una oración simple al participante y pídale que la repita inmediatamente. Repita el procedimiento con una oración más compleja. Asigne un punto a cada repetición correcta.
- MoCA dibujando una tarea de cubo: Pida al participante que copie un cubo impreso en una hoja de papel en un espacio en blanco cercano. Asigne un punto si el cubo se copia correctamente.
- MoCA dibujando una tarea de reloj: Pida al participante que dibuje una esfera de reloj con la hora a las 11:10. Asigne un punto cada uno para completar con precisión la esfera del reloj, los números y los punteros, respectivamente.
- Prueba de Stroop
- Utilice la versión victoria traducida al chino de la prueba de Stroop en nuestro protocolo13.
- Informar al participante para terminar tres sesiones cada una con 24 estímulos impresos en cuatro colores diferentes en 6 filas dentro de una hoja de papel (Figura 1B). Comience con puntos (subtarea de nombres de color), luego con cuatro caracteres chinos (de significado no relacionado con ningún color; subtarea de color neutro) y finalmente con cuatro caracteres chinos (de significado relacionado con un color pero en otro color diferente de su significado, por ejemplo,
como un carácter chino para "rojo" impreso en verde; subtarea de interferencia). Recuerde al participante que nombre el color de los estímulos impresos (es decir, verde, azul, amarillo o rojo) y no tenga en cuenta su significado. - Permita que el participante utilice los primeros 4 estímulos en cada sesión como una práctica para asegurar una comprensión completa de las reglas. Señale cualquier error durante la etapa de práctica y anime al participante a nombrar correctamente el color.
- Recuerde y anime al participante a completar los 20 estímulos restantes de la manera más rápida y precisa posible. Registre el tiempo utilizado por el participante para completar cada sesión (excluyendo la etapa de práctica).
- SDMT
- Pare de 1 a 9 dígitos en el orden numérico con nueve símbolos no asociados14.
- Imprimir una lista de los nueve símbolos en un orden aleatorio sin los dígitos correspondientes (Figura 1C). Pida al participante que rellene el espacio en blanco con el dígito emparejado correctamente debajo de cada símbolo. Permita que el participante revise hacia adelante y hacia atrás los pares impresos para referencia en cualquier momento de la prueba.
- Permita que el participante intente llenar los primeros 10 espacios en blanco como una práctica para garantizar una comprensión completa de las reglas. Señale cualquier error durante la etapa de práctica y anime al participante a estar en lo correcto.
- Recuerde y anime al participante a llenar el espacio en blanco de la manera más rápida y precisa posible en los próximos 90 segundos. Registre el número de respuestas correctas en el SDMT escrito.
- Continúe con la prueba, pero pídale al participante que proporcione verbalmente el dígito emparejado correctamente. Registre el número de respuestas correctas en el SDMT oral.
- Fluidez verbal
- Pida al participante que proporcione una lista verbal de los nombres pertenecientes a cada una de las tres categorías (es decir, animales, verduras y frutas) por separado en un minuto para cada categoría15.
- Registre el número total de nombres para cada categoría.
(como caracteres chinos para la cara, la tela, la iglesia, la margarita y el color rojo en nuestro protocolo, respectivamente) al participante. Pida al participante que recuerde inmediatamente las palabras. Repita la lectura y recuerde inmediatamente una segunda vez. Recuérdale al participante acerca de un retiro retrasado 5 minutos después. Asigne un punto a cada palabra correcta durante el recuerdo retrasado.
como un carácter chino para "rojo" impreso en verde; subtarea de interferencia). Recuerde al participante que nombre el color de los estímulos impresos (es decir, verde, azul, amarillo o rojo) y no tenga en cuenta su significado.3. Adquisición de MRI y calificación visual de SCLs en MRI
- Realizar una resonancia magnética multisonda de 3 Teslas para el participante utilizando los parámetros e incluyendo las secuencias resumidas en la Tabla 2. Complete la exploración de MRI dentro de un mes de la evaluación neurofisiológica.
- Identifique y califique visualmente scls en MRI según criterios estándar por los evaluadores experimentados de una manera anónima. Garantice una buena fiabilidad dentro e inter-evaluador.
- Utilice imágenes de recuperación de inversión ponderada por T1 y atenuada por fluido (FLAIR) para identificar SLs (como focos de hypointense de 2-15 mm de diámetro en ambas secuencias, generalmente con un borde de hiperintencia en imágenes FLAIR) y sus ubicaciones (Figura 2A). Vuelva a confirmar los SLs en imágenes ponderadas por T2 (como focos hiperintenses en las mismas ubicaciones).
- Busque todas las regiones cerebrales en un orden preespecificado de anterior a posterior y de un lado al otro para evitar cualquier omisión (es decir, a partir del lóbulo frontal, lóbulo de la isla, ganglio basal, tálamo, lóbulo temporal, lóbulo parietal, lóbulo occipital, cerebelo y finalmente al tronco encefálico, y comenzando desde el lado izquierdo y luego hacia el lado derecho).
- Utilice imágenes ponderadas por susceptibilidad (SWI) para identificar cmbs (como focos de hypointense redondos/ovalados pequeños ovotos de 2-10 mm de diámetro) y sus ubicaciones (Figura 2B). Divida toda la región del cerebro en 7 ubicaciones anatómicas (es decir, corteza y unión gris-blanca, materia blanca subcortical, materia gris de los ganglios basales, cápsula interna y externa, tálamo, tronco encefálico y cerebelo) de acuerdo con la Escala Microbleed de Brain Observer (BOMBS)16.
- Etiquete los SLs y cmbs como SLs y CMB estrictamente lobares, respectivamente, cuando se limiten a la materia blanca lobina. Etiquetarlos como SLs profundos y CMBs, respectivamente, cuando se observen lesiones profundas o infratentoriales con y sin lesiones lobaresadicionales 17,18.
- Utilice imágenes T2-weighted y FLAIR para identificar WMHs (áreas hiperintensas bilaterales, casi simétricas) (Figura 2C). Vuelva a confirmar wmhs en imágenes T1-weighted (como áreas isointense o hypointense en las mismas ubicaciones). Reconozca los PVHs y los DWMHs por separado. Utilice la escala de Fazekas para calificar la gravedad de wmhs19.
- Califique los PVH que aparecen como "tapas" o forro delgado, "halo" liso y señal irregular que se extiende en la materia blanca profunda como grado 1, 2 y 3, respectivamente. Califique las DWMHs que aparecen como focos punteados, áreas confluentes pequeñas y áreas confluentes grandes como grado 1, 2 y 3, respectivamente.
4. Análisis estadístico
- Realice todos los análisis utilizando el paquete estadístico SPSS 22.0 para MacBook.
- Transforme la puntuación del participante para cada prueba utilizando la transformación z:
- Invierta las puntuaciones de las pruebas de Stroop para que una puntuación más alta represente un mejor rendimiento.
- Calcule una puntuación compuesta para cada dominio cognitivo promediando la puntuación z media de todas las pruebas de componentes bajo el mismo dominio8,9:
La puntuación compuesta para la función ejecutiva = (puntuación z de span de dígitos hacia atrás + puntuación z de interferencia de Stroop + puntuación z de fluidez verbal) / 3 - Utilice modelos de regresión lineal para explorar la asociación entre cada tipo de SCL y la función cognitiva, ajustando por edad, sexo y nivel educativo. Realice análisis adicionales después de ajustar según factores de riesgo vasculares si se identifican asociaciones significativas.
- Realizar análisis adicionales después de un ajuste adicional para los otros tipos de SCL con el fin de evaluar la independencia de la asociación entre la carga de un tipo específico de SCL y la cognición.
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Representative Results
La edad media de los 398 participantes fue de 72,0 (de 65 a 99, DE = 5,1) años, y hubo 213 hombres (53,5%; Cuadro 3). La Tabla 4 resume los resultados de la evaluación neuropsicológica. Solamente 5 participantes tenían los cuatro tipos de SCLs. Uno o más tipos de SCL fueron encontrados en 169 (42,5%) participantes, y 35 (8,8%) y 17 (4,3%) los participantes tenían 2 y 3 tipos de SCL, respectivamente (Tabla 5).
El grado de PVHs y de DWMHs fue examinado por separado para sus asociaciones con funcionamiento en diversos dominios cognoscitivos. Los datos confirmaron una asociación independiente entre la carga de PVHs y el peor desempeño en la función ejecutiva y la velocidad de procesamiento de la información (Tabla 6). Una carga cada vez mayor de CMBs fue asociada a funcionamiento lengua-relacionado deteriorado. El ajuste adicional para los factores de riesgo vasculares y otros tipos de SCL no afectó el impacto independiente de cmbs en la función del lenguaje (Tabla 6). A pesar de que hubo una asociación significativa entre la presencia de SLs y un peor desempeño en la función ejecutiva, esta asociación se perdió después de la corrección adicional para otros tipos de SCL (Tabla 6).
Figura 1: Hojas de prueba para la evaluación neuropsicológica. (A) Prueba de intervalo de dígitos delanteros. (B) Prueba de Stroop. (C)Prueba de modalidades de dígitos de símbolos. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.
Figura 2: Imágenes de RMN de diferentes tipos de lesiones cerebrovasculares silenciosas. (A)Fazekas grado 2 PVHs y DWMHs en una imagen FLAIR. (B) Un CMB en SWI. (c)un SL en la imagen de T1-weighted magnificada en proyección de imagen de T1-weighted y de T2-weighted. CMB, microbleed cerebral; DWMHs, hiperintensidades profundas de la materia blanca; PVHs, hiperintensidades periventriculares; SL, laguna silenciosa. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.
| Dominios cognitivos | Pruebas neuropsicológicas |
| atención | intervalo de dígitos hacia delante, intervalo de dígitos hacia atrás |
| Función ejecutiva | palmo de dígitos hacia atrás, subtarea de interferencia de Stroop, fluidez verbal |
| Velocidad de procesamiento de la información | Subtarea de nomenclatura de color Stroop, subtarea de color neutro Stroop, pruebas orales de modalidades de dígitos de símbolos, pruebas escritas de modalidades de dígitos de símbolos |
| Función relacionada con el lenguaje | Nombramiento de MoCA, repetición de MoCA, fluidez verbal |
| memoria | Prueba de aprendizaje verbal moCA |
| Función visuoespacial | MoCA dibujando un reloj, MoCA copiando un cubo |
Tabla 1: Pruebas neuropsicológicas de seis dominios cognitivos diferentes. MoCA, Evaluación cognitiva de Montreal. Fuente original: Referencia20.
| Secuencias de MRI | Tiempo de repetición | Tiempo de eco | Tiempo de inversión | Rebanadas | Espesor de la rebanada | Tamaño de la matriz de adquisición |
| Magnetización tridimensional axial ponderada por T1 preparó eco de gradiente rápido | 7000 ms | 3,2 ms | / | 155 | 1 milímetro | 240 x 240 |
| Densidad axial de protones/T2 turbo spin echo run twice | 5000 ms | 16/80 ms | / | 50 | 2,5 mm | 480 x 480 |
| Secuencia de recuperación de inversión atenuada de fluidos | 11000 ms | 120 ms | 2800 ms | 50 | 1 milímetro | 768 x 768 |
| Imágenes ponderadas de susceptibilidad | 27,9 ms | 23 ms | / | 135 | 2 milímetros | 704 x 704 |
Tabla 2: Secuencias de RMn y parámetros principales.
| Características demográficas | Número de participantes |
| Hombres (%) | 213 (53.5) |
| Edad media en años (DE) | 72.0 (5.1) |
| Pas media en mmHg (% en fármacos) | |
| <120 | 21 (5.3) |
| 120-139 | 302 (75.8) |
| ≥140 | 75 (18.9) |
| Pad media en mmHg (% en fármacos) | |
| <80 | 265 (66.6) |
| 80-89 | 114 (28.7) |
| ≥90 | 19 (4.7) |
| Antecedentes de estado de tabaquismo (%) | 84 (20.0) |
| Antecedentes de consumo excesivo de alcohol (%) | 14 (3.5) |
| Distribución del IMC (%) | |
| <25 | 228 (57.3) |
| 25-29.9 | 146 (36.7) |
| ≥30 | 24 (6.0) |
| Nivel educativo medio en años (IQR) | 8 (6) |
Tabla 3: Características demográficas y factores de riesgo vascular de 398 participantes. IMC, índice de masa corporal; DBP: presión arterial diastólica; IQR, rango intercuartílico; PAS: presión arterial sistólica; DE, desviación estándar. Fuente original: Referencia20.
| Pruebas neuropsicológicas | Puntuación media | desviación estándar |
| Intervalo de dígitos hacia atrás | 4.6 | 1.6 |
| Intervalo de dígitos hacia delante | 8 | 1.5 |
| MoCA copiando un cubo y dibujando un reloj | 3.4 | 0.9 |
| Nomenclatura de MoCA | 2.9 | 0.3 |
| Repetición de MoCA | 2.7 | 0.5 |
| Prueba de aprendizaje verbal moCA | 12.5 | 2.4 |
| Nomenclatura de color Stroop en s | 18.7 | 5.9 |
| Color neutro Stroop en s | 25.9 | 10.4 |
| Interferencia de Stroop en s | 43.1 | 17.5 |
| Prueba oral de modalidades de dígitos de símbolos | 41.0 | 12.8 |
| Prueba escrita de las modalidades del dígito del símbolo | 32.2 | 11.9 |
| Fluidez verbal | 14.2 | 3.2 |
Tabla 4: Resultados de la evaluación neuropsicológica. MoCA, Evaluación cognitiva de Montreal. Fuente original: Referencia20.
| Tipos de SCLs | n (%) |
| PVHs | |
| Fazekas grado 1 | 176 (44.2) |
| Fazekas grado 2 | 191 (48.0) |
| Fazekas grado 3 | 31 (7.8) |
| DWMHs | |
| Fazekas grado 1 | 326 (81.9) |
| Fazekas grado 2 | 56 (14.1) |
| Fazekas grado 3 | 16 (4.0) |
| CMB | |
| Estrictamente lobar | 53 (13.3) |
| profundo | 17 (4.3) |
| ambos | 15 (3.8) |
| Sls | |
| Estrictamente lobar | 65 (14.8) |
| profundo | 6 (1.50) |
| SCL | |
| Un tipo | 112 (28.1) |
| Dos tipos | 35 (8.8) |
| Tres tipos | 17 (4.3) |
| Los cuatro tipos | 5 (1.3) |
Tabla 5: Prevalencia y distribución de diferentes tipos de SCL. CMBs, microbleeds cerebrales; DWMHs, hiperintensidades profundas de la materia blanca; PVHs, hiperintensidades periventriculares; SCLs, lesiones cerebrovasculares silenciosas; SLs, lagunas silenciosas. Fuente original: Referencia20.
| Función ejecutiva | Velocidad de procesamiento de la información | Función relacionada con el lenguaje | ||||||||||
| B | SE | β | valor p | B | SE | β | valor p | B | SE | β | valor p | |
| Gravedad1 de pvhs | -0.143 | 0.059 | -0.13 | 0.016* | -0.159 | 0.059 | -0.131 | 0.007* | -0.147 | 0.059 | -0.128 | 0.014* |
| CMB estrictamente lobar1 | Na | Na | -0.275 | 0.108 | 0.134 | 0.012* | ||||||
| SLs profundos1 | -0.235 | 0.012 | -0.121 | 0.021* | Na | Na | ||||||
| Gravedad2 de pvhs | -0.126 | 0.063 | -0.106 | 0.046* | -0.149 | 0.064 | -0.116 | 0.020* | -0.107 | 0.062 | -0.09 | 0.088 |
| CMB estrictamentelobares 2 | Na | Na | -0.202 | 0.102 | -0.098 | 0.049* | ||||||
| SLs profundos2 | -0.197 | 0.106 | -0.098 | 0.064 | Na | Na | ||||||
Tabla 6: Asociación entre la gravedad de los PVHs, la presencia de SLs profundos o CMBs estrictamente lobares y la puntuación Z de los dominios cognitivos seleccionados. B, coeficiente beta no estandarizado; β, coeficiente beta estandarizado; CMBs, microbleeds cerebrales; NA, no aplicable; PVHs, hiperintensidades periventriculares; SCLs, lesiones cerebrovasculares silenciosas; SLs, lagunas silenciosas; SE, error estándar. 1, modelos de regresión lineal de una sola variable controlados por edad, sexo, niveles educativos y factores de riesgo vascular (índice de masa corporal, hiperlipidemia, alteración de la tolerancia a la glucosa, tabaquismo, consumo de alcohol, presión arterial sistólica y presión arterial diastólica); 2, variables múltiples modelos de regresión lineal controlados por edad, sexo, niveles educativos y los otros dos tipos de SCLs. *, p < 0,05. Fuente original: Referencia20.
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Discussion
En el estudio, hemos combinado los resultados de una batería de evaluación neuropsicológica y los hallazgos de un examen de RESONANCIA MAGNÉTICA multi-secuencia para evaluar el impacto de diferentes tipos de SCL en diversas funciones cognitivas. Se examinaron los principales tipos de SCL (es decir, CMB, SLs y WMHs). Pues los estudios anteriores han revelado que SCLs en diversas localizaciones pueden representar diversa patología y llevar a diversas consecuencias, clasificamos CMBs y SLs en estrictamente lobar (es decir, lobar solamente sin profundos) y profundos unos (con o sin los loberos), y separamos WMHs en PVHs y DWMHs. Se eligió una batería de pruebas neuropsicológicas estructuradas para proporcionar una evaluación completa de las funciones cognitivas que cubren seis dominios (es decir, atención, función ejecutiva, velocidad de procesamiento de la información, lenguaje, memoria y función visuoespacial). Las puntuaciones compuestas para cada dominio se construyeron para los análisis estadísticos.
Los PVH afectan negativamente la función ejecutiva y la velocidad de procesamiento de la información. Los CMB estrictamente lobares están relacionados con la disfunción del lenguaje deteriorada. Los SLs se asocian a la función ejecutiva empeorada. Además, se controlaron los factores de riesgo vasculares y otros tipos de SCL para determinar los efectos independientes de cada tipo de SCL sobre las funciones cognitivas. Todas las asociaciones antedichos son independientes de los factores de riesgo vasculares excepto que la asociación entre los SLs y la función ejecutiva ha desaparecido cuando está controlada para PVHs; otras asociaciones no se ven afectadas por el control de otros tipos de SCL. En conclusión, el protocolo ha confirmado con éxito que el tipo de SCLs podría afectar diferencialmente al funcionamiento cognoscitivo en diversos dominios. En otras palabras, los diferentes tipos de SCL se asocian con distintos perfiles de deterioro cognitivo. Como estudios anteriores han observado diferencias clínicas entre pacientes con ictus isquémico hipertensivo y no hipertensivo21,los resultados del presente estudio son relevantes para los pacientes con hipertensión.
Otras limitaciones de la investigación actual deben ser observadas. En primer lugar, la incidencia y el número de lesiones en los participantes individuales son relativamente bajos a pesar de elegir una cohorte de ancianos hipertensos que deberían tener una mayor incidencia de SCL que los ancianos sanos no hipertensos. Una posible explicación es la exclusión del participante con enfermedades significativas como la demencia y otras enfermedades cardiovasculares evidentes. Estos criterios de exclusión han omitido al participante en una fase avanzada de los SCL y, por lo tanto, podrían haber subestimado la carga y el impacto de los SCL. Otra explicación es que la carga de SCL puede ser menor en los asiáticos que en los caucásicos. En cualquier caso, una menor carga de SCL en la cohorte ha obstaculizado la oportunidad de seguir explorando el impacto de los tipos individuales de SCL y sus ubicaciones estratégicas. La batería elegida de evaluación neuropsicológica ha llevado a otra limitación. Algunas de estas pruebas tienen superposiciones inherentes en sus dominios evaluados, mientras que otras se han utilizado en diferentes protocolos para evaluar diferentes dominios. Esto podría haber contribuido a las incoherencias entre los resultados actuales y los publicados. Hemos adoptado las pruebas neurofisiológicas que lo más frecuentemente fueron utilizadas en la literatura para los dominios cognoscitivos específicos. En estudios futuros se deben utilizar módulos que utilicen pruebas computarológicas o estudios de neuroimagen funcional desarrollados para diferentes dominios individuales. La atrofia cerebral focal es un tipo potencialmente importante de SCL relevante tanto para la hipertensión como para las funciones cognitivas22,lo que justifica estudios adicionales.
Es crucial asegurarse de que el participante sabe exactamente lo que se requiere hacer cuando se da una señal de inicio durante la evaluación neuropsicológica. Una etapa de práctica está generalmente disponible antes de la prueba formal, durante la cual los errores del participante se señalan para correcciones. Se debe adoptar un estándar unificado para diferentes pruebas en todos los participantes, y esto se logró haciendo que la misma persona (M. ZHANG) administrara todas las pruebas neuropsicológicas. Los procedimientos de evaluación estándar se revisaron cada tres meses para garantizar la uniformidad.
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Disclosures
Los autores no tienen ningún conflicto de intereses que declarar.
Acknowledgments
Este trabajo fue apoyado por fondos de emparejamiento y donación (Cerebrovascular Research Fund, SHAC Matching Grant, UGC Matching Grant y Dr. William Mong Research Fund in Neurology otorgado al profesor R.T.F. Cheung).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3T MRI | Philips Medical Systems |
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