Modelo Preditivo de Acupuntura Adesão na Doença de Alzheimer: Análise Secundária de Ensaios Controlados Aleatórios
NeurologiaO que aconteceu
A eficácia terapêutica da acupuntura no tratamento da doença de Alzheimer (DA) depende em grande parte da adesão consistente ao tratamento. Portanto, identificar fatores fundamentais que influenciam a adesão e o desenvolvimento de intervenções direcionadas são cruciais para o aprimoramento dos desfechos clínicos. Este estudo tem como objetivo desenvolver e validar um modelo preditivo para identificar pacientes com DA que possam manter boa adesão ao tratamento com acupuntura. Esta análise secundária incluiu 108 pacientes com provável DA, com idade entre 50 e 85 anos, de 2 ensaios clínicos controlados randomizados independentes realizados no Hospital Guang'anmen, China Academy of Chinese Medical Sciences. Do total, 66 pacientes foram atribuídos à coorte de desenvolvimento e 42 à coorte de validação externa. A adesão à acupuntura foi definida como a proporção de sessões completas em relação às sessões programadas, com boa adesão definida como ≥80% de conclusão. Os dados basais incluíram variáveis demográficas, clínicas, cognitivas, funcionais, psicológicas e assistenciais. A regressão logística multivariável com seleção backward stepwise foi utilizada para identificar preditores significativos, sendo construído um nomograma baseado no modelo final. O desempenho do modelo foi avaliado por meio de curvas características operacionais do receptor, gráficos de calibração e análise da curva de decisão, com validação externa realizada por análise característica operacional do receptor. A análise de sensibilidade foi realizada utilizando limiares de adesão alternativos de 70% e 90%.
O que encontraram
Um maior número de tratamentos durante o primeiro mês foi associado a um aumento significativo das chances de boa adesão (razão de odds [OR] 3,06; IC 95% 1,68-7,01; P=0,002), enquanto que maior duração da doença (OR 0,97, IC 95% 0,94-1,00; P=0,049) e receber cuidados de um cuidador a tempo parcial (OR 0,19, IC 95% 0,04-0,72; P=0,022) foram associados a menores chances de adesão. As análises de sensibilidade apoiaram ainda mais a estabilidade e confiabilidade do modelo.
Por que isso importa
Este estudo é o primeiro a desenvolver e validar um modelo preditivo de adesão à acupuntura em pacientes com DA. Na pesquisa clínica, pode facilitar a estratificação participante e auxiliar na identificação de indivíduos que possam necessitar de suporte adicional de adesão, reduzindo o viés e aumentando a qualidade do estudo. Na prática clínica, o nomograma possibilita o manejo proativo da adesão, identificando prospectivamente pacientes de alto risco e orientando estratégias direcionadas para melhorar a adesão e otimizar os resultados terapêuticos.
Tradução automática do resumo original, publicado em JMIR aging sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Predictive Model of Acupuncture Adherence in Alzheimer Disease: Secondary Analysis of Randomized Controlled Trials
Ze-Hao Chen, Ran Li, Yu-Hang Jiang, Jia-Kai He, Shan-Shan Yan, Guan-Hua Zong, Zong-Xi Yi, Xin-Yu Ren, Bao-Hui Jia
Descritores MeSH
- Acupuncture Therapy
- Alzheimer Disease
- China
- Female
- Humans
- Male
- Middle Aged
- Aged
- Randomized Controlled Trials as Topic
- Aged, 80 and over