Tool preditivo em diagnóstico de Alzheimer via regressão logística multivariada

Abstract

O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para a criação de um instrumento de detecção da doença de Alzheimer através da análise de quarenta e duas variáveis que caracterizam uma amostra de quarenta e um pacientes voluntários do projeto Superidosos desenvolvido no Instituto do Cérebro do Rio Grande do Sul (InsCer). Para tanto, identificou-se quais variáveis da amostra são mais relevantes para explicar o fato de o paciente ter ou não a doença. Foram usados modelos de regressão logística multivariada e análise de componentes principais, assim como as técnicas de validação do modelo desenvolvido. Essa escolha fundamenta-se na literatura disponível a respeito de tools preditivos para diagnósticos de doenças, análise de riscos e outras áreas. A amostra caracteriza-se por testes cognitivos, informações clínicas e hábitos pessoais. Foram selecionados onze testes cognitivos para o modelo de regressão logística multivariada e os resultados obtidos indicam que os mesmos possuem forte correlação entre si. Na sequência, com análise de componentes principais, foi possível utilizar todos os onze testes, tornando-os estatisticamente significativos para estimar a probabilidade de o paciente ter a doença de Alzheimer.