Profilazione delle traiettorie di declino cognitivo e analisi dei predittori basali in pazienti geriatrici

La demenza rappresenta una delle principali sfide sanitarie associate all'invecchiamento della popolazione, sia per la crescente diffusione sia per il progressivo deterioramento cognitivo che la caratterizza. In questo contesto, i database clinici raccolti nella pratica assistenziale costituiscono una preziosa fonte di informazioni per comprendere l'evoluzione della malattia, individuare fattori prognostici e caratterizzare l'eterogeneità dei percorsi clinici dei pazienti. La presente tesi analizza una coorte di 203 pazienti con diagnosi di malattia di Alzheimer, demenza vascolare o demenza mista, selezionata dal database clinico della Unità Operativa Complessa di Geriatria dell'Azienda Ospedale–Università di Padova, comprendente osservazioni raccolte tra il 2015 e il 2024. I pazienti sono stati seguiti longitudinalmente mediante valutazioni ripetute del Mini-Mental State Examination (MMSE), con un follow-up mediano di circa tre anni e mezzo. L'esito di interesse è definito come un calo del punteggio MMSE di almeno il 10% rispetto alla visita precedente, confermato alla visita successiva oppure osservato all'ultima visita disponibile. Lo studio si articola in tre obiettivi principali: identificare sottogruppi di pazienti caratterizzati da differenti traiettorie di declino cognitivo; valutare i principali fattori associati al rischio di peggioramento cognitivo; confrontare la capacità predittiva di differenti modelli di analisi della sopravvivenza. Per rispondere a tali obiettivi sono stati impiegati strumenti statistici complementari. Le traiettorie cognitive sono state analizzate mediante un Latent Class Mixed Model (LCMM), mentre il rischio di peggioramento è stato studiato attraverso diverse specificazioni del modello di Cox a rischi proporzionali, comprendenti covariate basali e tempo-dipendenti. Infine, le prestazioni predittive delle varianti del modello di Cox sono state confrontate con quelle del Random Survival Forest mediante convalida incrociata a dieci partizioni, utilizzando l'indice di concordanza e curve ROC tempo-dipendenti corrette per la censura. L'analisi ha evidenziato una marcata eterogeneità nell'evoluzione del declino cognitivo, identificando due classi latenti caratterizzate da differenti velocità di deterioramento e da un diverso rischio di peggioramento nel tempo. Nei modelli di Cox, il sesso femminile, l'età e la diagnosi di demenza vascolare risultano associati in modo stabile al rischio dell'evento. L'introduzione delle terapie farmacologiche come covariate tempo-dipendenti migliora l'adattamento dei modelli rispetto alla versione basata esclusivamente sulle covariate basali, mentre il confronto con il Random Survival Forest non evidenzia un approccio sistematicamente superiore, mostrando prestazioni complessivamente simili e una maggiore stabilità delle varianti del modello di Cox agli orizzonti temporali più lunghi. Nel complesso, la tesi mostra come l'integrazione di modelli longitudinali, modelli di sopravvivenza e strumenti di valutazione predittiva consenta di caratterizzare l'eterogeneità delle traiettorie cognitive, individuare i principali fattori prognostici e confrontare differenti approcci predittivi nello studio del declino cognitivo, fornendo indicazioni di interesse sia metodologico sia clinico.