ABSTRACT
ABSTRACT Background Reaction time is affected under different neurological conditions but has not been much investigated considering all types of mild cognitive impairment (MCI). Objective This study investigated the diagnostic accuracy of CompCog, a computerized cognitive screening battery focusing on reaction time measurements. Methods A sample of 52 older adults underwent neuropsychological assessments, including CompCog, and medical appointments, to be classified as a control group or be diagnosed with MCI. The accuracy of CompCog for distinguishing between the two groups was calculated. Results The results from diagnostic accuracy analyses showed that the AUCs of ROC curves were as high as 0.915 (CI 0.837-0.993). The subtest with the highest sensitivity and specificity (choice reaction time subtest) had 91.7% sensitivity and 89.3% specificity. The logistic regression final model correctly classified 92.3% of individuals, with 92.9% specificity and 91.7% sensitivity, and included only four variables from different subtests. Conclusions In summary, the study showed that reaction time assessed through CompCog is a good screening measure to differentiate between normal aging and MCI. Reaction time measurements in milliseconds were more accurate than correct answers. This test can form part of routine clinical tests to achieve the objectives of screening for MCI, indicating further procedures for investigation and diagnosis and planning interventions.
RESUMO Antecedentes O tempo de reação é afetado em diferentes condições neurológicas, mas não foi muito investigado considerando todos os tipos de comprometimento cognitivo leve (CCL). Objetivo Este estudo investigou a acurácia diagnóstica do CompCog, uma bateria computadorizada de rastreio cognitivo focada em medidas de tempo de reação. Métodos Uma amostra de 52 idosos passou por uma avaliação neuropsicológica, incluindo o CompCog, e uma consulta médica para serem classificados como grupo controle ou serem diagnósticos com CCL. A acurácia do teste para distinguir entre os dois grupos foi calculada. Resultados Os resultados das análises de acurácia diagnóstica mostraram AUC das curvas ROC tão altas quanto 0,915 (CI 0,837-0,993). O subteste com maior sensibilidade e especificidade - subteste de tempo de reação de escolha - apresentou sensibilidade de 91,7% e especificidade de 89,3%. O modelo final de regressão logística classificou corretamente 92,3% dos indivíduos, com especificidade de 92,9% e sensibilidade de 91,7%, e incluiu apenas 4 variáveis de diferentes subtestes. Conclusões Em resumo, o estudo mostrou que o tempo de reação avaliado pelo CompCog é uma boa medida de rastreio para diferenciar entre envelhecimento normal e CCL. Medidas de tempo de reação em milissegundos se mostraram melhores que o número de respostas corretas. O teste pode fazer parte de testes clínicos de rotina para atingir o objetivo de rastrear o CCL, indicar outros procedimentos para investigação e diagnóstico e planejar intervenções.
ABSTRACT
ABSTRACT The aging of the population leads to an increase in the prevalence of dementia and mild cognitive impairment (MCI). Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of dementia. Recent studies highlight the early non-amnestic deficits in AD and MCI. The European Union report shows the importance of thoroughly assessing cognitive aspects that have been poorly evaluated, such as processing speed (PS), which could represent early indicators of cognitive decline. Objective: To analyze the diagnostic accuracy of PS measures in older adults with MCI, AD, and those who are cognitively-healthy. Methods: A cross-sectional study was conducted by performing an extensive neuropsychological assessment in three samples: 26 control participants, 22 individuals with MCI, and 21 individuals with AD. Analysis of variance (ANOVA) was employed to test the relationship between dependent variables and the clinical group. Post hoc tests (Bonferroni test) were used when a significant ANOVA result was found. Finally, the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve for PS measures was performed in older adults with MCI and AD compared with cognitively-healthy older adults. Results: The results showed that deficits in PS measures can be early indicators of cognitive decline in cases of MCI, even when executive functions (EFs) and functionality are preserved. Conversely, AD versus MCI presented differences in PS, EFs, and functionality. Conclusions: The ROC analyses showed that PS measures had discriminative capacities to differentiate individuals with MCI, AD, and cognitively-healthy older adults.
RESUMO O envelhecimento da população leva ao aumento da prevalência de demência e comprometimento cognitivo leve (CCL). A doença de Alzheimer (DA) é a causa mais comum de demência. Estudos recentes destacam os déficits precoces não amnésicos em DA e CCL. O relatório da União Europeia mostra a necessidade de avaliar em maior profundidade aspectos cognitivos que atualmente são negligenciados, como a velocidade de processamento (VP), e que podem representar indicadores precoces de declínio cognitivo. Objetivo: O objetivo deste estudo foi analisar a acurácia diagnóstica de medidas de VP em idosos com CCL, DA e participantes controles. Métodos: um estudo transversal foi desenvolvido, no qual realizou-se uma extensa avaliação neuropsicológica em 3 amostras: 26 participantes controles, 22 casos de CCL e 21 DA. A relação entre as variáveis dependentes e o grupo clínico foi testada com uma análise de variância (ANOVA). Se uma ANOVA significativa fosse encontrada, testes post hoc foram utilizados. Por fim, a curva ROC para medidas de VP foi realizada em CCL e DA em comparação com indivíduos controles. Resultados: os resultados mostraram que déficits nas medidas de VP podem ser indicadores precoces do declínio cognitivo nos casos de CCL, mesmo quando as funções executivas (FE) e a funcionalidade estão preservadas. Por outro lado, DA versus CCL mostrou diferenças em VP, EF e funcionalidade. Conclusões: As análises ROC mostraram que as medidas de PS tinham capacidades discriminativas para diferenciar CCL, DA e participantes controles.