Multidomenový model na klasifikáciu demencií pomocou harmonizovaných údajov LASI a LASI-DAD

Výskumný tím vyvinul a interný overil multidomenový model na klasifikáciu demencií pomocou údajov z indickej longitudinálnej štúdie starnutia (LASI) a jej diagnostickej podštúdie LASI-DAD. Analýza zahŕňala 3 186 účastníkov a využívala 22 prediktorov pokrývajúcich kognitívny výkon, správy informantov o kognitívnom úpadku, kardiometabolické biomarkery a sociodemografické charakteristiky. Finálny logistický regresný model dosiahol ROC-AUC 0,932 a pri optimálnom prahu pravdepodobnosti 0,70 mal citlivosť 77,1 % a špecifickosť 90,5 %. Model integrujúci kognitívne, informantské, kardiometabolické a sociodemografické informácie preukázal lepšiu výkonnosť ako model založený iba na kognitívnych testoch. Najsilnejšími prediktormi boli správy informantov o úpadku a orientácia, pričom kardiometabolické premenné prispievali menšou, ale konzistentnou mierou. Model vyžaduje externú validáciu pred jeho širšou aplikáciou.