Predictiemodel dementie

Er lopen momenteel volop onderzoeken naar vroege interventies bij dementie. Anticiperend hierop wilden de auteurs een model ontwikkelen om hoogrisicopatiënten sneller te identificeren. Zij gebruikten hiervoor een Rotterdams cohort van 2710 personen, van wie er 131 dementie hebben ontwikkeld in een periode van 10 jaar.

Na statistische analyse met de Lasso-techniek bleken vier variabelen bruikbaar voor een risicoschatting in de eerste lijn: leeftijd, doorgemaakt CVA, hulp nodig bij financiën of medicatie en bemerken van geheugenklachten. Hiermee werd een predictiemodel ontwikkeld. Deze bleek bij onderzoek accuraat en had een net iets betere ‘Area Under Curve’ dan alleen de leeftijd (C-statistic AUC 0,78 versus 0,76). Externe validatie van het predictiemodel met behulp van een cohort uit een ander onderzoek gaf dezelfde resultaten (C-statistic AUC 0,75 versus 0,73).

Hoewel de AUC maar weinig toeneemt door naast leeftijd de overige drie variabelen toe te voegen aan het voorspellende model, is het model met vier predictoren omgezet in een risicotabel. De risicofactoren doen het 10-jaarsrisico op het ontwikkelen van dementie voor een 75-jarige persoon toenemen van 8% tot (maximaal) 26%.

Momenteel zijn er nog geen richtlijnen over het gebruik van dit model. Het zou echter wel een eerste stap kunnen zijn in het vroegtijdig identificeren van patiënten met een hoog risico op dementie. Aangezien vasculaire schade een rol lijkt te spelen in de ontwikkeling van dementie, kan het tevens een argument zijn om bij hoogrisicopatiënten strikter vast te houden aan de NHG-Standaard CVRM.