Melhoria da estimativa do risco de doença de Parkinson - O algoritmo aprimorado PREDICT-PD

March 23, 2020 - Improving estimation of Parkinson's disease risk - The enhanced PREDICT-PD algorithm.

Resumo
Antecedentes: relatamos anteriormente um algoritmo básico para identificar o risco de doença de Parkinson (DP) usando dados publicados sobre fatores de risco e características prodrômicas. Usando esse algoritmo, o estudo PREDICT-PD identificou indivíduos com risco aumentado de DP, usando velocidade de batida, hiposmia e distúrbio do comportamento do sono REM (RBD) como marcadores "intermediários" da DP prodrômica até casos suficientes de incidentes. Objetivos: Desenvolver e testar um algoritmo aprimorado que incorpore esses marcadores intermediários no modelo de risco. Métodos: Marcadores intermediários foram incorporados às estimativas de risco e foram utilizadas razões de probabilidade para presença e ausência de fatores de risco. As estimativas de risco foram comparadas usando o algoritmo aprimorado e básico em membros da coorte piloto do PREDICT-PD. Resultado: o algoritmo aprimorado PREDICT-PD produziu uma faixa muito maior de estimativas de risco do que o algoritmo básico (diferença de 346-784 vezes entre os décimos e 90º centis vs 10-12 vezes, respectivamente). Houve um aumento maior no risco de DP com escores de risco crescentes para o algoritmo aprimorado do que para o algoritmo básico (taxas de risco por um desvio padrão aumentado no risco logarítmico de 2,73 [IC95% 1,68-4,45; p menor qu 0,001] versus 1,47 [ IC 95% 0,86-2,51; p = 0,16], respectivamente). As estimativas do algoritmo aprimorado também se correlacionaram mais de perto com a depleção subclínica de dopamina estriada DaT-SPECT (R2 = 0,14, p = 0,010 vs R2 = 0,043, p = 0,17). Conclusões: A incorporação dos marcadores intermediários anteriores da DP prodrômica e o uso de razões de verossimilhança melhoraram a precisão do algoritmo de previsão PREDICT-PD para a DP. (segue…) Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: MedrXiv.