El objetivo de esta investigación es desarrollar un modelo predictivo de trastorno neurocognitivo leve basado en los factores de riesgo de la enfermedad de Alzheimer (EA). El diagnóstico de trastorno neurocognitivo asociado a factores de riesgo de la EA es incipiente y requiere gran precisión. Para este trabajo se realizó un estudio observacional, analítico, transversal, de casos y controles en 100 sujetos clasificados de deterioro neurocognitivo leve debido a la EA posible de acuerdo con criterios del Manual Diagnóstico y Estadístico de Trastornos Mentales (DSM-5) y 200 controles con funciones cognitivas normales, de 50 a 64 años y ambos sexos, seleccionados por muestreo aleatorio simple, durante el período del 1 de enero al 31 de diciembre de 2024.
Las variables pronósticas se determinaron por regresión logística binaria. El bajo nivel escolar, bajo nivel de competencias, inactividad física, tabaquismo, diabetes mellitus, hipertensión arterial, obesidad, pérdida de peso y COVID-19 fueron incluidos en un modelo que explicó el 82.5 % de la variable dependiente (R2 de Nagelkerke), con 83 % de sensibilidad y 95 % de especificidad, buena calibración (prueba de Hosmer-Lemeshow = 0.940) y área bajo la curva operativa del receptor (ABCOR) de 0.976 (95 % CI: 0.961-0.990).
Se calculó un puntaje de riesgo a partir del modelo, definiendo dos categorías: bajo (< 33) y alto (≥ 33), con ABCOR de 0.918 (95 % IC: 0.877-0.958).
El modelo predictivo incluyó 9 variables de fácil determinación e interpretación; por eso, puede constituir una herramienta útil en la toma de decisiones orientadas a intervenciones tempranas y probablemente más efectivas.
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