Skip to main content
Log in

Vroege predictoren van dementie, de constructie van beslisbomen

  • Artikel
  • Published:
Tijdschrift Gerontologie en Geriatrie

samenvatting

In order to identify persons who are at risk for dementia in an early phase, two classification trees were developed. Data were used from the Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA). The prevalence of dementia in the whole sample was 4.0%. In the first tree age seemed to be the strongest predictor, with an increased risk for persons older than 75. In this group the positive predictive value reached a maximum of 33.3% when the persons had memory complaints and a score on the Mini Mental State Examination (MMSE) < 24. In a second classification tree, age was excluded as a predictor because of high association with the other potential predictors. In this tree functional limitations seemed the strongest predictor. In the group of persons with at least one functional limitations, the positive predictive value reached a maximum of 28,8% when the persons had memory complaints and a score < 24 on the MMSE. In persons without memory complaints, persons with cardiovascular diseases or diabetes were at increased risk of dementia. Further research is necessary before these classification trees can be implemented in general health care.

Samenvatting

Om mensen met dementie in de eerste lijn in een vroeg stadium van de ziekte te kunnen identificeren zijn met, behulp van gegevens uit de Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA), twee beslismodellen ontwikkeld. Hierbij is gebruikgemaakt van een combinatie van simpele, goed herkenbare predictoren. De sterkste predictor van dementie bleek leeftijd, met een sterk verhoogd risico voor mensen boven de 75 jaar. De voorspellende waarde van dementie in deze groep werd ruim twee keer groter (10,2%) dan die was in de hele steekproef (4,0%). Als mensen bovendien geheugenklachten hadden en een Mini Mental State Examination (MMSE) < 24 bleek de voorspellende waarde verder toe te nemen tot respectievelijk 15,4% en 33,3%. In het tweede beslismodel, waar leeftijd buiten beschouwing is gelaten, bleken functionele beperkingen, geheugenklachten en een MMSE < 24 te leiden tot een maximale voorspellende waarde van 28,8%. Bij mensen met functionele beperkingen, maar zonder geheugenklachten bleek het hebben van een cardiovasculaire ziekte of diabetes het risico op dementie te vergroten. De beslismodellen zullen worden getoetst in een andere steekproef voordat ze worden geïmplementeerd in de eerste lijn.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Figuur 1
Figuur 2

Literatuur

  • Lobo A, Launer LJ, Fratiglioni L, et al. Prevalence of dementia and major subtypes in Europe: A collaborative study of population-based cohorts. Neurologic Diseases in the Elderly Research Group. Neurology 2000;54(11 Suppl 5):S4-9.

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Unverzagt FW, Gao S, Baiyewu O et al. Prevalence of cognitive impairment. Data from the Indianapolis Study of Health and Aging. Neurology 2001; 57: 1655-1662

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Lopez OL, Jagust WJ, Dulberg C et al. Riskfactors for mild cognitive impairment in the Cardiovascular Health Study (CHS): Cognition Study. Arch Neurol 2003b; 60:1394-1399

    Article  PubMed  Google Scholar 

  • Gauthier S, Reisberg B, Zaudig M, et al.; International Psychogeriatric Association Expert Conference on mild cognitive impairment. Mild cognitive impairment. Lancet 2006, 367(9518):1262-70.

    Article  PubMed  Google Scholar 

  • Comijs HC, Dik MG, Deeg DJH, Jonker C. The course of cognitive decline in older persons: results from the Longitudinal Aging Study Amsterdam. Dem Ger Cogn Dis 2004; 17:136-142.

    Article  Google Scholar 

  • Roman GC. Vascular dementia prevention: a risk factor analysis. Cerebrovasc Dis 2005;20 Suppl 2:91-100.

    Article  PubMed  Google Scholar 

  • Alagiakrishnan K, McCracken P, Feldman H. Treating vascular risk factors and maintaining vascular health: is this the way towards successful cognitive ageing and preventing cognitive decline? Postgrad Med J 2006, 82(964):101-5.

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Visser PJ, Verhey FRJ, Scheltens P, et al. Diagnostic accuracy of the Preclinical AD Scale (PAS) in cognitively mildly impaired subjects. J Neurol 2002;249:312-319.

    Article  PubMed  Google Scholar 

  • Deeg DJH. Tien jaar Longitudinal Aging Study Amsterdam. Tijdschr Gerontol Geriatr 2000; 31(5):182-3.

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Smit JH, Comijs HC. Longitudinaal onderzoek bij oudere respondenten: participatie en de kwaliteit van gegevens. Tijdschr Gerontol Geriatr 2000; 31(5):184-189.

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Folstein MF, Folstein SE , McHugh PR. Mini-mental state: a practical method for the clinician. J Psychiat Res 1975 ;12 :189-198.

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Jorm AF, Korten AE. Assessment of cognitive decline in the elderly by informant interview. Br .J Psychiatr 1988;152:209–13.

    Article  CAS  Google Scholar 

  • van der Flier WM, Scheltens P. Epidemiology and risk factors of dementia. J Neurol Neurosurg Psychiatry 2005; 76 Suppl 5:v2-7.

    Article  PubMed  Google Scholar 

  • Ownby RL, Crocco E, Acevedo A, John V, Loewenstein D. Depression and risk for Alzheimer disease: systematic review, meta-analysis, and metaregression analysis. Arch Gen Psychiatry 2006; 63(5):530-8.

    Article  PubMed  Google Scholar 

  • Geerlings MI, Jonker C, Bouter LM, Ader HJ, Schmand B. Association between memory complaints and incident Alzheimer's disease in elderly people with normal baseline cognition. Am J Psychiatry 1999; 156(4):531-7.

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Kriegsman DMW, Penninx BWJH, et al. Self-reports and general practitioner information on the presence of chronic diseases in community dwelling elderly. A study on the accuracy of patients’ self-reports and on determinants of inaccuracy. J Clin Epidemiol 1996; 49 :1407-1417.

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Radloff L. The CES-D scale: a self-report depression scale for research in the general population. Appl Psychol Measurement 1997; 3:385-401.

    Google Scholar 

  • Beekman AT, Deeg DJ, Van Limbeek J, Braam AW, De Vries MZ, van Tilburg W. Criterion validity of the Center for Epidemiologic Studies Depression scale (CES-D): results from a community-based sample of older subjects in The Netherlands. Psychol Med 1997; 27, 231-235.

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  • Garretsen HFL, Knibbe RA. Alkohol Prevalentie Onderzoek Rotterdam/ Limburg, Landelijk Eindrapport, Ministerie van Welzijn, Volksgezondheid en Cultuur, Leidschendam, 1983.

  • Wind AW, Gussekloo J, Vernooij-Dassen MJFJ, Bouma M, Boomsma LJ, Boukes FS NHG-Standaard Dementie (herziene versie). Huisarts & Wetenschap 2003; 46(13):754-767.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to H. C. Comijs.

Additional information

senior onderzoeker, LASA, VU Medisch Centrum en GGZ Buitenamstel, Amsterdam

post doc onderzoeker, LASA, VU Medisch Centrum, Amsterdam

statistisch consulent, EMGO instituut, VU Medisch Centrum, Amsterdam

senior onderzoeker, VU Medisch Centrum, Amsterdam

junior onderzoeker, LASA, VU Medisch Centrum, Amsterdam

project manager LASA, VU Medisch Centrum, Amsterdam

Correspondentie: Mw. dr. Hannie C. ComijsEMGO institute / LASA VU University Medical Center Van der Boechorststraat 7 1081 BT Amsterdam tel: 020-4446770; Fax: 020-4446775

About this article

Cite this article

Comijs, H.C., Dik, M.G., Rijmen, F. et al. Vroege predictoren van dementie, de constructie van beslisbomen. GEEG 37, 296–303 (2006). https://doi.org/10.1007/BF03074812

Download citation

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/BF03074812

Navigation