Functional–behavioral patterns associated with care-related risk in hospitalized patients with Alzheimer’s disease: a real-world clustering analysis

Resumen Técnico: Patrones Funcionales–Conductuales en Pacientes Hospitalizados con Enfermedad de Alzheimer

Planteamiento del Problema
La enfermedad de Alzheimer (EA) se caracteriza por una heterogeneidad sustancial en el deterioro funcional y los síntomas conductuales más allá del declive cognitivo. Si bien la carga global de la EA está aumentando, los enfoques de estratificación multidimensional clínicamente aplicables siguen siendo limitados, particularmente en entornos de pacientes hospitalizados del mundo real. La investigación convencional suele tratar a las poblaciones con EA como homogéneas o se basa en comparaciones de grupo, lo que puede oscurecer la variabilidad clínicamente significativa en los patrones de síntomas y las necesidades de cuidado. Los estudios existentes que utilizan análisis de clústeres o de clases latentes se han realizado mayoritariamente en cohortes de base comunitaria o en conjuntos de datos de registros de salud electrónicos, careciendo a menudo de la consideración conjunta de las medidas funcionales y conductuales o de la validación en conjuntos de datos independientes de pacientes hospitalizados. Existe la necesidad de un marco que identifique subtipos basados en datos para apoyar la estratificación de riesgos y la planificación de cuidados individualizados en poblaciones hospitalizadas.

Metodología
Este estudio transversal retrospectivo analizó a 118 pacientes hospitalizados con diagnóstico clínico de EA en un hospital psiquiátrico terciario (enero de 2023–diciembre de 2025). El estudio empleó un marco analítico de dos vías:

1. Análisis de Correlación: Se utilizó la correlación de Spearman para examinar la asociación entre la capacidad funcional (Índice de Barthel, BI) y los síntomas conductuales (Escala de Observación de Enfermería para la Evaluación de Pacientes Hospitalizados, NOSIE) para evaluar la disociación funcional–conductual.
2. Análisis de Clústeres: Se realizó un análisis de k-medias (K-means clustering) sobre las puntuaciones estandarizadas de la puntuación total del BI y siete subescalas de NOSIE (Competencia Social, Interés Social, Pulcritud Personal, Irritabilidad, Psicosis Manifiesta, Retraso y Depresión), además de la puntuación negativa total. El número óptimo de clústeres se determinó mediante el método del codo (elbow method) y el análisis de silueta.
3. Caracterización de Subtipos: Los subtipos identificados se compararon en cuanto a demografía, comorbilidades, tareas funcionales específicas (alimentación, control de esfínteres, deambulación) y puntuaciones conductuales y marcadores biológicos (relación neutrófilo-linfocito, creatinina, hemoglobina, sodio) utilizando pruebas de ANOVA, Kruskal–Wallis y chi-cuadrado.

Resultos Clave

• Disociación Funcional–Conductual: Se encontró una débil correlación negativa entre la independencia funcional y la carga conductual general (Spearman ρ = −0.30). Si bien la capacidad funcional se correlacionó positivamente con la competencia social y la pulcritud personal, y negativamente con el retraso psicomotor, no mostró una correlación significativa con la irritabilidad, la psicosis manifiesta o la depresión, lo que indica un grado de independencia entre el declive funcional y síntomas conductuales específicos.
• Identificación de Tres Subtipos: El análisis de k-medias reveló tres subtipos funcionales–conductuales distintos:
  • Subtipo 1 (29 pacientes): Caracterizado por un deterioro funcional severo, elevado retraso psicomotor y reducción de la competencia social, con niveles relativamente menores de síntomas psicóticos.
  • Subtipo 2 (51 pacientes): Exhibió una capacidad funcional relativamente preservada y trastornos conductuales generalmente leves en todos los dominios.
  • Subtipo 3 (38 pacientes): Mostró un deterioro funcional intermedio, pero se distinguió por síntomas psicóticos prominentes y una alta carga conductual.
• Factores de Diferenciación: Los subtipos se diferenciaron principalmente por las puntuaciones del Índice de Barthel, el Retraso, la Psicosis Manifiesta y la Competencia Social. Se observaron diferencias significativas en tareas funcionales específicas (alimentación, control de esfínteres, deambulación) y en las puntuaciones de irritabilidad entre los subtipos.
• Homogeneidad Demográfica y Clínica: No se encontraron diferencias significativas entre los subtipos en cuanto a edad, sexo, educación, estado civil o comorbilidades (hipertensión, diabetes), lo que sugiere que los clústeres no fueron impulsados por la heterogeneidad demográfica o clínica basal.
• Perfiles de Riesgo Relacionados con el Cuidado: La visualización mediante mapas de calor (heatmap) reveló perfiles de riesgo distintos. El Subtipo 1 requirió apoyo intensivo para las actividades básicas diarias. El Subtipo 2 tuvo una baja carga de cuidado, pero mostró niveles reducidos de hemoglobina. El Subtipo 3 presentó una elevada carga conductual (irritabilidad, síntomas negativos) junto con un aumento de los marcadores de riesgo inflamatorio y metabólico.

Contribuciones Clave
El estudio proporciona un marco para la estratificación del riesgo relacionado con el cuidado en pacientes hospitalizados con EA utilizando medidas clínicas recopiladas de forma rutinaria. Sus principales contribuciones incluyen:

1. Subtipado Basado en Datos: La identificación de tres subtipos funcionales–conductuales estables e interpretable clínicamente que reflejan configuraciones distintas de dependencia y perturbación, en lugar de un único continuo de severidad.
2. Caracterización de Riesgo Multidimensional: La demostración de que estos subtipos capturan perfiles de riesgo relacionados con el cuidado heterogéneos a través de los dominios funcionales, conductuales y biológicos, respaldando la utilidad de la estratificación multidimensional sobre las evaluaciones de severidad global.
3. Viabilidad Clínica: El uso de evaluaciones estándar a pie de cama (BI y NOSIE) permite la aplicación de este marco en entornos reales de pacientes hospitalizados y de cuidados a largo plazo sin cargas adicionales de recursos.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores sostienen que este estudio extiende las estrategias actuales de subtipado de la EA hacia un fenotipado clínicamente implementable. Al integrar las dimensiones funcionales y conductuales, el marco ofrece una perspectiva complementaria a los modelos basados en neuroimagen o biomarcadores, facilitando la traslación a la toma de decisiones clínicas en el mundo real. Los hallazgos sugieren que la variación intrínseca en las manifestaciones funcionales–conductuales representa una capa de heterogeneidad de la EA clínicamente significativa que no es explicada por estratificadores convencionales como la edad o las comorbilidades.

Los autores postulan que los patrones específicos de cada subtipo pueden informar la priorización del cuidado: el Subtipo 1 puede requerir un apoyo de enfermería intensificado para prevenir complicaciones físicas, mientras que el Subtipo 3 puede beneficiarse de un manejo dirigido de los síntomas neuropsiquiátricos y un monitoreo conductual más cercano. Aunque el Subtipo 2 parece tener una carga de cuidado general menor, el estudio señala que sigue siendo necesaria la atención al estado fisiológico subyacente.

El artículo mantiene una postura modesta respecto a sus limitaciones, reconociendo que el diseño transversal impide la inferencia causal y que es necesaria la validación externa en cohortes independientes. Los autores enfatizan que, si bien los hallazgos respaldan la robustez de los fenotipos identificados, la investigación futura debería emplear diseños longitudinales para examinar la estabilidad de los subtipos e integrar datos multimodales para mejorar el valor pronóstico.