Preditores de heterogeneidade cognitiva no transtorno bipolar : uma abordagem machine-learning

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Ponte, Francisco Diego Rabelo da
Orientador(a): Kunz, Maurício
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/178982
Resumo: Objetivos: Identificar os preditores de heterogeneidade cognitiva nos sujeitos com Transtorno Bipolar (TB). Métodos: Foi recrutado 142 sujeitos com TB em atendimento ambulatorial e 100 voluntários sem transtornos psiquiátricos do Brasil e da Espanha para realizar avaliação neuropsicológica. Foi realizado Análise de Cluster Hierárquica e Análise de Função Discriminante para determinar e confirmar os subgrupos cognitivos. Por fim, foi usado o algoritmo Classification and Regression Tree (CART) para identificar os preditores dos subgrupos cognitivos anteriormente estabelecidos. Resultados: Foi observado a presença de três clusters cognitivos: indivíduos cognitivamente intacto (38%), seletivamente prejudicados (38%) e globalmente prejudicados (21%). Os preditores mais importantes foram anos de educação, anos de doença, número de hospitalizações, idade e idade de início. Conclusão: Os resultados corroboram com recentes achados sobre a heterogeneidade cognitiva nos sujeitos com TB. Além disso, os presentes achados indicam uma sobreposição entre aspectos neurodesenvolvimentais e história de doença.