Фактори, асоциирани с промени в глобалното когнитивно функциониране при пациенти с предсърдно мъждене на възраст между 45 г и 65 г
Ключови думи:
https://doi.org/10.67667/NEU.v27i2.238Ключови думи:
дислипидемия, eGFR, когнитивен резерв, когнитивно увреждане, MoCA, предсърдно мъжденeАбстракт
Въведение: Предсърдното мъждене (ПМ) се свързва с повишен риск от когнитивен спад, дори при липса на клинично изявен инсулт. Данните за факторите, определящи когнитивното функциониране и неговата динамика във времето при пациенти в средна възраст, остават ограничени, особено в българската популация.
Цел: Да се изследват социално-демографските, клинично-лабораторните и съдовите фактори, асоциирани с глобалното когнитивно функциониране и неговата промяна във времето при пациенти с ПМ.
Материали и методи: Проведено е проспективно проучване с 56 пациенти с ПМ и придружаващи кардиометаболитни заболявания на възраст 45–65 години, проследени за период от 12 месеца. Когнитивното функциониране е оценено чрез тестовете MoCA, MMSE и IST при изходно изследване и при проследяване. Използвани са многомерни линейни регресионни модели за оценка на факторите, асоциирани с когнитивните резултати и тяхната промяна.
Резултати: По-високото образователно ниво е устойчиво асоциирано с по-добро когнитивно представяне както при MoCA, така и при MMSE. По-високите стойности на общия холестерол са свързани с по-нисък резултат по MoCA, докато анамнезата за прекарана COVID-19 инфекция показва положителна асоциация. По-високата скорост на гломерулна филтрация (eGFR) е независимо асоциирана с по-добро представяне по IST. Обяснителната способност на моделите е ниска, което предполага участие на допълнителни неотчетени фактори.
Заключение: Когнитивното функциониране при пациенти с ПМ и придружаващи кардиометаболитни заболявания на средна възраст е свързано с комплекс от метаболитни, клинични и социално-демографски фактори. Резултатите говорят за необходимост от интегриран подход при оценката на когнитивния риск и подчертават значението на модифицируемите рискови фактори. Необходими са по-големи проспективни и представителни проучвания за потвърждение на наблюдаваните зависимости.
Литература
1. Carson, A.J., Stephenson, M.D., Wardlaw, J.M., Dennis, M.S., Bamford, J.M., Whiteley, W.N. Cognitive impairment, dementia, and atrial fibrillation: a systematic review and meta-analysis. Stroke. 2018,49,6,1423–1431.
2. Chopard, G., Pitard, A., Ferreira, S., Vanholsbeeck, G., Rumbach, L., Galmiche, J. Combining the Memory Impairment Screen and the Isaacs Set Test: a practical tool for screening dementias. J Am Geriatr Soc. 2007 Sep,55,9,1426-1430. doi: 10.1111/j.1532-5415.2007.01271.x. PMID: 17767686. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2007.01271.x
3. Colita, E., Mateescu, V.O., Olaru, D.G., Popa-Wagner, A. Cognitive decline in ageing and disease: risk factors, genetics and treatments. J Med Life. 2024,50,2,170–180.
4. Elkana, O., Beheshti, I. The protective role of education in white matter lesions and cognitive decline. Brain Cogn. 2025,187,106304. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bandc.2025.106304
5. Etgen, T., Sander, D., Bickel, H., Förstl, H. Mild cognitive impairment and dementia. Dtsch Arztebl Int. 2011,108,44,743–70. DOI: https://doi.org/10.3238/arztebl.2011.0743
6. Folstein,, M. F., Folstein, S. E., & McHugh, P. R. (1975). Mini-Mental State Examination (MMS, MMSE) [Database record]. APA PsycTests. DOI: https://doi.org/10.1037/t07757-000
7. Hampshire, A., Azor, A., Atchison, C,, Trender, W., Hellyer, P.J., Giunchiglia, V. et al. Cognition and memory after COVID-19 in a large community sample. N Engl J Med. 2024,390,9,806–818. DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMoa2311330
8. Huang, L.J., Chen, J.S., Song, Y.Z., Chang, P. Atrial fibrillation and cognitive impairment: mechanisms, influencing factors, and prospects. Front Cardiovasc Med. 2025,12. DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2025.1527802
9. Islam, N., Hashem, R., Gad, , Brown, A., Levis, B., Renoux, C., Thombs, B.D., McInnes, M.D. Accuracy of the Montreal Cognitive Assessment tool for detecting mild cognitive impairment: A systematic review and meta-analysis. Alzheimers Dement. 2023 Jul;19,7,3235-3243. doi: 10.1002/alz.13040. Epub 2023 Mar 19. PMID: 36934438. DOI: https://doi.org/10.1002/alz.13040
10. Jiao, M., Li,u C.L., Liu ,Y., Wang, Y., Gao, Q., Ma, A. Estimates of the global, regional, and national burden of atrial fibrillation in older adults from 1990 to 2019: insights from the Global Burden of Disease Study 2019. Front Public Health. 2023,11. DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1137230
11. Kim, D., Yang, P.S., Yu, H.T., Kim, T.H., Jan,g E.,, Sung J.H. et al. Risk of dementia in stroke-free patients diagnosed with atrial fibrillation: data from a population-based cohort. Eur Heart J. 2019,40,28,2313–2323. DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehz386
12. Kuhn, H.G., Skau, S., Nyberg, J. A lifetime perspective on risk factors for cognitive decline with a special focus on early events. Cereb Circ Cogn Behav. 2024,100217. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cccb.2024.100217
13. Lancet Public Health. ,2,:e69. DOI: 10.1016/S2468-2667(26)00007-1 DOI: https://doi.org/10.1016/S2468-2667(26)00007-1
14. Nowak, D.A., Trojanowski, T., Kubica, J. Chronic kidney disease and cognitive impairment: a systematic review. Neurol Neurochir Pol. 2023,57,2,123–132. doi:10.5603/PJNNS.a2023.0012. DOI: https://doi.org/10.5603/PJNNS.a2023.0012
15. Pal, T., Iantovics, L.B., Preg, Z., Nemes-Nagy, E., Nyulas, K.I., Baba, D.F, et al. Risk factors for cognitive dysfunction amongst patients with cardiovascular diseases. Front Public Health. 2024,12. DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2024.1385089
16. Potpara, T.S., Balkan-AF Investigators, Lip GYH. Patterns in atrial fibrillation management and real-world adherence to guidelines in the Balkan region: an overview of the Balkan–atrial fibrillation survey. Eur Heart J. 2015,3,30,1943–1944.
17. Saglietto, A., Ballatore, A., Xhakupi, H., De M, Anselmino M. Atrial fibrillation and dementia: epidemiological insights on an undervalued association. Medicina (Kaunas). 2022,58,3,361. DOI: https://doi.org/10.3390/medicina58030361
18. Santamaria, A., Antón, C., Ibarra, N.,, Fernández M., González, P.,, Carrasco R. Atrial fibrillation and cognitive decline: a systematic review of pathophysiological mechanisms, therapeutic strategies, and digital health technologies in neuroprotection. J Clin Med. 202,15,5,1744. DOI: https://doi.org/10.3390/jcm15051744
19. Suchy-Dicey, A.M., Longstreth, W.T., Buchwald, D.S., Rhoads, K., Grabowski, T.J. Cognitive reserve is associated with education, social determinants, and cognitive outcomes among older American Indians. Commun Psychol. 2025,3,1. DOI: https://doi.org/10.1038/s44271-025-00198-6
20. Tang, X., Luo, Y., Chen, Z., et al. Association of kidney function and brain health: a systematic review and meta-analysis of cohort studies. Front Aging Neurosci. 2022,14:1018054. doi:10.3389/fnagi.2022.1018054.
21. Zhao, S., Toniolo, S.,, Hampshire, , Husain, M. Effects of COVID-19 on cognition and brain health. Trends Cogn Sci. 2023,27,11. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.08.008
22. Zhao, Y., Zhang, H., Cheng, J., Zou, Y., Zhang, D., Dua,n X. Association between dyslipidaemia and cognitive impairment: a meta-analysis of cohort and case-control studies. J Integr Neurosci. 2024,23,2,40–50 DOI: https://doi.org/10.31083/j.jin2302040
23. Zhong, T., Li, S., Liu, P., Wang, Y., Chen, L. The impact of education and occupation on cognitive impairment: a cross-sectional study in China. Front Aging Neurosci. 2024,16. DOI: https://doi.org/10.3389/fnagi.2024.1435626
