Estudio de un modelo integrado para la identificación de pacientes con demencia tipo Alzheimer

  • Manuel Alejandro Mejía-Orduz Universidad Católica de Pereira. Pereira, Colombia
  • Dúwamg Alexis Prada-Marín Industrial University of Santander. Bucaramanga, Colombia
  • Edward Leonel Prada-Sarmiento Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia
  • Javier Villamizar Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia
  • Fabian Orlando Rojas-Delgado Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia
  • German Camilo Morantes-Gómez Universidad Autónoma de Baja California. Mexicali
  • Alexander Reyes-Lobo Industrial University of Santander. Bucaramanga, Colombia
  • Ara Mercedes Cerquera-Córdoba Industrial University of Santander. Bucaramanga, Colombia
  • Rubén Avilés-Reyes Universidad Autónoma de Baja California. Mexicali, Mexico
Palabras clave: Demencia, Enfermedad de Alzheimer, Fractales, Espectroscopía de Resonancia Magnética, Pruebas de Estado Mental y Demencia, Intolerancia Ortostática, Pruebas de Función Cardiaca, Técnicas y Procedimientos Diagnósticos

Resumen

Introducción. La demencia por enfermedad de Alzheimer representa una afectación cognitiva progresiva derivada de una patología cerebral que impacta en la autonomía y funcionalidad, por tanto, se planteó estudiar un modelo que integró indicadores cerebrales, autonómicos y cognitivos orientados a contribuir a la detección de casos con Alzheimer. Metodología. Estudio observacional conformado por 14 adultos mayores (controles) y 14 con diagnóstico de demencia (Alzheimer), seleccionados y examinados de manera intencional. Evaluación a través del examen cognitivo de Montreal, examen de resonancia magnética (dimensión fractal de cortes axiales y coronales), y la reactividad cardiaca ante una prueba de tolerancia ortostática. Resultados. Se identificaron diferencias en indicadores cognitivos, cerebrales y autonómicos entre ambos grupos (prueba t). Un análisis de regresión logística binomial reveló que el examen cognitivo de Montreal y la mínima frecuencia cardiaca constituyeron un modelo que explicó el diagnóstico en un 75.55% (R2 ajustado). La dimensión fractal cerebral de cortes axiales (r = -0.38, p = 0.046) y coronales (r = -0.42, p = 0.026) se correlacionó significativamente con el examen cognitivo de Montreal. Discusión. Los resultados se contrastaron con estudios que abordan el potencial de integrar medidas cognitivas y medidas autonómicas en el diagnóstico de las demencias; adicionalmente, se abordó la utilidad de la dimensión fractal cerebral como indicador derivado de la resonancia magnética. Conclusiones. La integración de indicadores (cognitivo y autonómico) explicó en mayor medida el diagnóstico, a diferencia de las variables aisladas. Adicionalmente, se demostró el uso potencial de la dimensión fractal cerebral, pues reveló una asociación con el funcionamiento cognitivo representado en el examen cognitivo de Montreal.

Biografía del autor/a

Manuel Alejandro Mejía-Orduz, Universidad Católica de Pereira. Pereira, Colombia

manuel1.mejia@ucp.edu.co
Universidad Católica de Pereira. Pereira, Colombia.

Dúwamg Alexis Prada-Marín , Industrial University of Santander. Bucaramanga, Colombia

duwamg.prada@correo.uis.edu.co - duwamg.prada@ieom.edu.co
Universidad Industrial de Santander. Bucaramanga, Colombia.
Institución Educativa Oriente Miraflores. Bucaramanga, Colombia

Edward Leonel Prada-Sarmiento , Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia

edward.prada@upb.edu.co
Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia.

Javier Villamizar, Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia

javier.villamizar@outlook.es
Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia.

Fabian Orlando Rojas-Delgado , Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia

fabian.rojas@upb.edu.co
Universidad Pontificia Bolivariana. Bucaramanga, Colombia.

German Camilo Morantes-Gómez , Universidad Autónoma de Baja California. Mexicali

camilo.morantesg@gmail.com
Universidad Autónoma de Baja California. Mexicali, México.

Alexander Reyes-Lobo , Industrial University of Santander. Bucaramanga, Colombia

areyeslo@uis.edu.co
Universidad Industrial de Santander. Bucaramanga, Colombia.

Ara Mercedes Cerquera-Córdoba , Industrial University of Santander. Bucaramanga, Colombia

aramercedescerqueracordoba@gmail.com
Universidad Industrial de Santander. Bucaramanga, Colombia.

Rubén Avilés-Reyes , Universidad Autónoma de Baja California. Mexicali, Mexico

ruben.aviles.reyes@uabc.edu.mx
Universidad Autónoma de Baja California. Mexicali, México.

Referencias bibliográficas

1. Asociación Americana de Psiquiatría. Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales DSM – 5 [Internet]. Ciudad de México; Panamericana; 2015. Available from: https://www.federaciocatalanatdah.org/wp-content/uploads/2018/12/dsm5-manualdiagnsticoyestadisticodelostrastornosmentales-161006005112.pdf

2. World Health Organization. Demencia [Internet]. Ginebra: WHO; 2025. Available from: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/dementia?utm_source=chatgpt.com

3. Guerrero-Barragán A, Lucumí-Cuesta DI, Gómez IE, Lawior B. Análisis situacional del deterioro cognitivo en Colombia. Notas de Política [Internet]. 2023;45:1-3. Available from: https://repositorio.uniandes.edu.co/server/api/core/bitstreams/32cc0920-573a-4b68-a8e3-0ca6b4c35804/content

4. World Health Organization (WHO). The top 10 causes of death [Internet]. Ginebra: OMS; 2020. Available from: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death .

5. Organización Mundial de la Salud. Salud mental de los adultos mayores [Internet]. Ginebra: OMS; 2025. Available from: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/la-salud-mental-y-los-adultos-mayores

6. Mestas L, Rincón S. Demencia o trastorno neurocognitivo mayor. En: Cerezo-Huerta K. Trastornos neurocognitivos en el adulto mayor: evaluación, diagnóstico e intervención neuropsicológica. Ciudad de México: Manual Moderno; 2019. p. 67-80.

7. Bartolini L, Russo MJ, Mesa-Morteo M, Iturri M, Román F, Sevlever G. Manejo inicial en deterioro cognitivo. En: Allegri R, Roqué M. Deterioro cognitivo, Alzheimer y otras demencias. Formación Profesional para el Equipo Socio-Sanitario [Internet]. Buenos Aires: UNLaM- Ministerio de Desarrollo Social; 2015. Available from: https://www.algec.org/biblioteca/Dererioro-cognitivo-Alzheimer.pdf

8. Petersen RC. Mild cognitive impairment or questionable dementia? Arch Neurol [Internet]. 2000;57(5):643-4. doi: https://doi.org/10.1001/archneur.57.5.643

9. Lombardi G, Crescioli G, Cavedo E, Lucenteforte E, Casazza G, Bellatorre AG, et al. Structural magnetic resonance imaging for the early diagnosis of dementia due to Alzheimer's disease in people with mild cognitive impairment. Cochrane Database Syst Rev [Internet]. 2020;3:CD009628. doi: https://doi.org/10.1002/14651858.CD009628.pub2

10. Ziukelis ET, Mak E, Dounavi ME, Su L, O'Brien JT. Fractal dimension of the brain in neurodegenerative disease and dementia: A systematic review. Ageing Res Rev [Internet]. 2022;79:101651. doi: https://doi.org/10.1016/j.arr.2022.101651

11. Im K, Lee JM, Yoon U, Shin YW, Hong SB, Kim IY, et al. Fractal dimension in human cortical surface: Multiple regression analysis with cortical thickness, sulcal depth, and folding area. Hum Brain Mapp [Internet]. 2006;27(12):994-1003. doi: https://doi.org/10.1002/hbm.20238

12. Jiang J, Zhu W, Shi F, Zhang Y, Lin L, Jiang T. A robust and accurate algorithm for estimating the complexity of the cortical surface. J Neurosci Methods [Internet]. 2008;172(1):122-30. doi: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2008.04.018

13. Di Marco N, Di Palma A, Frosini A. A study on the predictive strength of fractal dimension of white and grey matter on MRI images in Alzheimer’s disease. Ann Math Artif Intell [Internet]. 2024;92:201-14. doi: https://doi.org/10.1007/s10472-023-09885-8

14. De Vilhena-Toledo MA, Junqueira LF Jr. Cardiac autonomic modulation and cognitive status in Alzheimer's disease. Clin Auton Res [Internet]. 2010;20(1):11-7. doi: https://doi.org/10.1007/s10286-009-0035-0

15. Simic G, Stanic G, Mladinov M, Jovanov-Milosevic N, Kostovic I, Hof PR. Does Alzheimer's disease begin in the brainstem? Neuropathol Appl Neurobiol [Internet]. 2009;35(6):532-54. doi: https://doi.org/10.1111/j.1365-2990.2009.01038.x

16. Nicolini P, Ciulla MM, Malfatto G, Abbate C, Mari D, Rossi PD, et al. Autonomic dysfunction in mild cognitive impairment: Evidence from power spectral analysis of heart rate variability in a cross-sectional case-control study. PLoS One [Internet]. 2014;9(5):e96656. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0096656

17. Forte G, Favieri F, Casagrande M. Heart rate variability and cognitive function: A systematic review. Front Neurosci [Internet]. 2019;13:710. doi: https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00710

18. Omoya R, Miyajima M, Ohta K, Suzuki Y, Aoki A, Fujiwara M, et al. Heart rate response to orthostatic challenge in patients with dementia with Lewy bodies and Alzheimer's disease. Psychogeriatrics [Internet]. 2021;21(1):62-70. doi: https://doi.org/10.1111/psyg.12625

19. Mellingsæter MR, Wyller TB, Ranhoff AH, Bogdanovic N, Wyller VB. Reduced sympathetic response to head-up tilt in subjects with mild cognitive impairment or mild Alzheimer's dementia. Dement Geriatr Cogn Disord Extra [Internet]. 2015;5(1):107-15. doi: https://doi.org/10.1159/000375297

20. Colombia. Ministerio de Salud y Protección Social. Anexo: Instrumentos de valoración para la ruta de promoción y mantenimiento de la salud [Internet]. Bogotá: Minsalud; 2018. Available from: https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/PP/anexo-instrumentos-valoracion-ruta-promocion.pdf

21. Barrero SCL, García AS, Ojeda MA. Índice de Barthel (IB): un instrumento esencial para la evaluación funcional y la rehabilitación. Plast Rest Neurol [Internet]. 2005;4(1-2):81-5. Available from: https://www.medigraphic.com/pdfs/plasticidad/prn-2005/prn051_2l.pdf

22. Loureiro C, García C, Adana L, Yacelga T, Rodríguez-Lorenzana A, Maruta C. Uso del test de evaluación cognitiva de Montreal (MoCA) en América Latina: revisión sistemática. Rev Neurol [Internet]. 2018;66(12):397-408. doi: https://doi.org/10.33588/rn.6612.2017508

23. Custodio N. Validación y precisión de la Escala de Deterioro Global (GDS) para establecer severidad de demencia en una población de Lima. CES Med [Internet]. 2017;31(1):14-26. doi: https://doi.org/10.21615/cesmedicina.31.1.2

24. Nasreddine ZS, Phillips NA, Bédirian V, Charbonneau S, Whitehead V, Collin I, et al. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: A brief screening tool for mild cognitive impairment. J Am Geriatr Soc [Internet]. 2005;53(4):695-9. doi: https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x

25. Pedraza OL, Salazar AM, Sierra FA, Soler D, Castro J, Castillo PC, et al. Confiabilidad, validez de criterio y discriminante del Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test, en un grupo de adultos de Bogotá. Acta Médica Colombiana [Internet]. 2016;41(4):221-8. doi: https://doi.org/10.36104/amc.2016.693

26. Gil L, Ruiz-de-Sánchez C, Gil F, Romero SJ, Pretelt-Burgos F. Validation of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Spanish as a screening tool for mild cognitive impairment and mild dementia in patients over 65 years old in Bogotá, Colombia. Int J Geriatr Psychiatry [Internet]. 2015;30(6):655-62. doi: https://doi.org/10.1002/gps.4199.

27. Fischl B. FreeSurfer. NeuroImage [Internet]. 2012;62(2):774-81. doi: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.01.021

28. Fischl B, Dale AM. Measuring the thickness of the human cerebral cortex from magnetic resonance images. Proc Natl Acad Sci USA [Internet]. 2000;97(20):11050-5. doi: https://doi.org/10.1073/pnas.200033797

29. Canny JA. Computational approach to edge detection. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell [Internet]. 1986;8(6):679-98. doi: https://doi.org/10.1109/TPAMI.1986.4767851.

30. Villamizar J, Uribe L, Cerquera A, Prada E, Prada D, Alvarez M. Fractal analysis of neuroimaging: Comparison between control patients and patients with the presence of Alzheimer’s disease. J Phys Conf Ser [Internet]. 2022;2159(1):012011. doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2159/1/012011

31. Gómez-Moreno SM, Cuadrado ML, Cruz-Orduña I, Martínez-Acebes EM, Gordo-Mañas R, Fernández-Pérez C, et al. Validación de la versión española de la Escala Cognitiva de Montreal (MoCA) como herramienta de cribado de deterioro cognitivo asociado a la esclerosis múltiple. Neurología [Internet]. 2022;37:726-34. doi: https://doi.org/10.1016/j.nrl.2019.11.006

32. Davis DHJ, Creavin ST, Yip JLY, Noel-Storr AH, Brayne C, Cullum S. Montreal Cognitive Assessment for the detection of dementia. Cochrane Database Syst Rev [Internet]. 2021;7:CD010775. doi: https://doi.org/10.1002/14651858.CD010775.pub3

33. Schwarb H, Johnson CL, Daugherty AM, Hillman CH, Kramer AF, Cohen NJ, et al. Aerobic fitness, hippocampal viscoelasticity, and relational memory performance. NeuroImage [Internet]. 2017;153:179-88. doi: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.03.061

34. King RD, Brown B, Hwang M, Jeon T, George AT. Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Fractal dimension analysis of the cortical ribbon in mild Alzheimer’s disease. NeuroImage [Internet]. 2010;53(2):471-9. doi: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.06.050

Cómo citar
1.
Mejía-Orduz MA, Prada-Marín DA, Prada-Sarmiento EL, Villamizar J, Rojas-Delgado FO, Morantes-Gómez GC, et al. Estudio de un modelo integrado para la identificación de pacientes con demencia tipo Alzheimer. MedUNAB [Internet]. 31 de agosto de 2026 [citado 17 de octubre de 2026];29(2). Disponible en: https://revistas.unab.edu.co/medunab/article/view/5025

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2026-08-31

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