Елена Витальевна Трофимова, аспирант, кафедра психиатрии и нейронаук
Калининград
Elena V. Trofimova, Post-Graduate Student, Department of Psychiatry and Neurosciences
Kaliningrad
Игорь Васильевич Реверчук, доктор медицинских наук, профессор, кафедра психиатрии, медицинской психологии и наркологии; директор
Самарканд
Калининград
Igor V. Reverchk, Dr. of Sci. (Med.), Professor, Department of Psychiatry, Medical Psychology and Narcology; Director
Samarkand
Kaliningrad
Анастасия Михайловна Тынтерова, кандидат медицинских наук, доцент, кафедра психиатрии и нейронаук
Калининград
Anastasiya М. Tynterova, Cand. of Sci. (Med.), Associate Professor, Department of Psychiatry and Neurosciences
Kaliningrad
Андрей Геннадьевич Гончаров, кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник, Центр иммунологии и клеточных биотехнологий
Калининград
Andrey G. Goncharov, Cand. of Sci. (Med.), Senior Researcher, Center for Immunology and Cellular Biotechnologies
Kaliningrad
Ахсарбек Хазбечирович Джигкаев, кандидат медицинских наук, заведующий отделением травматологии и ортопедии
Калининград
Aksarbek H. Dzhigkaev, Cand. of Sci. (Med.), Head of the Department of Traumatology and Orthopedics
Kaliningrad
Обоснование: распространенность, тяжесть и гетерогенность когнитивных нарушений (КН) у лиц пожилого возраста наряду с ограниченными возможностями терапии определяют актуальность проблемы своевременной диагностики когнитивной дисфункции. Цель исследования — выявить сочетание наиболее информативных показателей, позволяющих дифференцированно подходить к диагностике поздневозрастных когнитивных нарушений. Пациенты и методы: проведено обследование 213 пациентов (99 человек 50–65 лет, 114 пациентов старше 65 лет) Центра высоких медицинских технологий МЗ РФ г. Калининграда с жалобами на снижение умственной работоспособности, памяти и внимания. Нейропсихологическое исследование проводилось с использованием Монреальской шкалы оценки когнитивных функций (Montreal Cognitive Assessment, МоСА), госпитальной шкалы тревоги и депрессии (Hospital Anxiety and Depression Scale, HADS), субъективной шкалы оценки астении (Multidimensional Fatigue Inventory, MFI-20), дополнительных тестов для исследования когнитивных нарушений. Для статистического анализа применялись алгоритмы машинного обучения, язык программирования Python, библиотеки Pandas и SciPy. Результаты: для пациентов возрастной категории 50–65 лет высокая релевантность обнаружена для исполнительной дисфункции, снижения внимания, астении, тревожности, заболеваний эндокринной системы. Для пациентов старше 65 лет значимыми признаками являлись семантическая афазия, нарушение восприятия и памяти, гиперлипидемия, наличие ишемического инсульта в анамнезе, ожирение. Значимая отрицательная корреляция возрастного показателя выявлена с параметрами депрессии и тревожности; положительная корреляция — с показателями физической астении, нарушений восприятия, памяти и семантической обработки информации. Заключение: результаты демонстрируют среднестатистические значения распространенности когнитивной дисфункции у пациентов пожилого возраста. Тесты, оценивающие зрительное восприятие и семантическую обработку информации, могут представлять интерес в ранней диагностике когнитивных нарушений дегенеративного характера в пожилом возрасте. Дискриминантный анализ широкого спектра переменных, связанных с возрастными параметрами, позволит более эффективно прогнозировать траектории старения, не прибегая к трудоемким диагностическим методикам.
Background: prevalence, severity and heterogeneity of cognitive impairment in elderlies along with limited therapy options determine the relevance of the problem of timely diagnostics of cognitive disfunction. The purpose of this study is to identify a combination of the most informative patterns that allow a differentiated approach to the diagnosis of age-related cognitive impairment. Patients and methods: 213 patients were examined (99 patients 50–65 years old, 114 patients over 65 years of age) of “Federal Centre for High Medical Technologies” of Russian Ministry of Health (Kaliningrad). All patients complained for impaired mental performance, memory and attention. A neuropsychologic testing was conducted using next scales: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), Multidimensional Fatigue Inventory (MFI-20) and additional cognitive impairment tests. For statistical analysis, machine learning algorithms, Python programming language, and Pandas and SciPy libraries were used. Results: for patients in the 50–65 age category, high relevance was found for executive dysfunction, decreased attention span, fatigue, anxiety, and endocrine system disorders. For patients over 65 years of age, significant features were semantic aphasia, perceptual and memory impairment, hyperlipidemia, history of ischemic stroke, and obesity. A significant negative correlation for the age index was found with the parameters of depression and anxiety; a positive correlation was found with the index of physical asthenia, disorders of perception, memory and semantic processing of information. Conclusion: the results demonstrate prevalence of cognitive dysfunctions in elderly patients. The tests assessing visual perception and semantic information processing can be of interest in early degenerative cognitive impairments diagnosis in elderly age. Discriminant analysis of a wide range of age-related variables will allow to make more effective aging trajectories prediction without any time-consuming diagnostic methods.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.