Paper published in a journal (Scientific congresses and symposiums)
Combiner les mesures métaboliques cérébrales et neuropsychologiques permet une meilleure prédiction de la conversion vers une maladie d’Alzheimer chez les patients MCI
Bastin, Christine; Adam, Stéphane; LEKEU, Françoise et al.
2009In Revue Neurologique, 165, p. 80
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Keywords :
Alzheimer's disease; follow-up; mild cognitive impairment; FDG-PET; memory
Abstract :
[fr] Introduction. Une voie de recherche neurologique importante concerne la capacité de prédire sur base de l’évaluation initiale des patients avec Mild Cognitive Impairment (MCI) ceux qui vont développer une maladie d’Alzheimer (MA). Parmi les tests neuropsychologiques, le rappel indicé avec indiçage congruent lors de l’encodage et du rappel (RI48) apparaît comme le meilleur prédicteur du devenir des patients MCI (Ivanoiu et al., 2005). D’autre part, on a montré que les mesures métaboliques cérébrales (TEP-FDG), plus particulièrement l’hypométabolisme du cortex temporopariétal, prédit le déclin cognitif global dans le MCI mieux que des mesures neuropsychologiques (Chételat et al., 2005). Le but de notre étude était d’évaluer le pouvoir de prédiction pour la conversion du MCI vers une MA de deux prédicteurs robustes (performance au RI48 et métabolisme cérébral) pris soit isolément soit ensemble. Méthode. 50 patients MCI ont subi un examen en TEP-FDG au repos et ont réalisé le test de rappel indicé RI48 et le MMSE. Au terme d’un suivi neuropsychologique de 36 mois, 28 patients ont évolué vers une MA et 22 sont restés stables. Le métabolisme cérébral et les performances cognitives ont été comparés entre « convertisseurs » et MCI-stables. Des analyses discriminantes ont ensuite permis d’évaluer la capacité de classification de l’âge, du MMSE et des mesures métaboliques et mnésiques considérés individuellement ou selon diverses combinaisons. Résultat. Par comparaison avec les MCI-stables, les « convertisseurs » montraient un hypométabolisme du cortex temporal moyen bilatéralement, du cortex pariétal inférieur droit et du précuneus droit, et de plus faibles performances initiales au RI48. Prises individuellement, les différentes mesures permettaient le même taux de classification correcte (métabolisme cérébral = 76%, RI48 = 76%). L’âge et le MMSE étaient de faibles prédicteurs (exactitude de classification = 62% et 66% respectivement). Par contre, la combinaison des mesures métaboliques et des scores au RI48 prédisaient le mieux la progression vers la MA (88%). Conclusion. Les résultats suggèrent que la stratégie optimale pour identifier quels patients MCI ont plus de risque de développer une MA est de combiner les mesures métaboliques cérébrales et la performance à un test de mémoire très sensible.
Disciplines :
Neurosciences & behavior
Author, co-author :
Bastin, Christine  ;  Université de Liège - ULiège > Centre de recherches du cyclotron
Adam, Stéphane  ;  Université de Liège - ULiège > Département de personne et société > Psychologie de la sénescence
LEKEU, Françoise ;  Centre Hospitalier Universitaire de Liège - CHU > Neurologie Sart Tilman
Guillaume, Bénédicte
Lemaire, Christian ;  Université de Liège - ULiège > Centre de recherches du cyclotron
Aerts, Joël ;  Université de Liège - ULiège > Centre de recherches du cyclotron
Collette, Fabienne  ;  Université de Liège - ULiège > Département des sciences cognitives / Centre de recherches du cyclotron
Salmon, Eric  ;  Université de Liège - ULiège > Centre de recherches du cylotron / Département des sciences cliniques
Language :
French
Title :
Combiner les mesures métaboliques cérébrales et neuropsychologiques permet une meilleure prédiction de la conversion vers une maladie d’Alzheimer chez les patients MCI
Alternative titles :
[en] Combining brain metabolic and neuropsychological measures allows to predict conversion to Alzheimer's disease in mild cognitive impairment
Publication date :
2009
Audience :
International
Journal title :
Revue Neurologique
ISSN :
0035-3787
eISSN :
2213-0004
Publisher :
Masson, Paris, France
Volume :
165
Pages :
80
Peer reviewed :
Peer Reviewed verified by ORBi
Available on ORBi :
since 29 May 2011

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