[ca] En els últims anys l'exploració neuropsicològica ha contribuït a la descripció de les característiques cognitives i psicològiques de la malaltia d'Alzheimer (MA). La caracterització neuropsicològica s'ha convertit en un dels punts clau de la identificació de la simptomatologia i de la descripció dels estadis de la patologia, aportant informació de gran rellevància en el diagnòstic de la malaltia. ! Els principals objectius d'aquest treball són: (i) analitzar la validesa diagnòstica de la bateria NEURONORMA (NN) per al deteriorament cognitiu lleu (DCLL) i la demència tipus Alzheimer probable (DTA) en fase lleu, mitjançant l'anàlisi ROC, el càlcul dels punts de tall òptims i dels valors predictius positius i negatius; (ii) analitzar la validesa diagnòstica incremental mitjançant l'analisi multiROC i el càlcul d'algoritmes que incloguin punts de tall consecutius amb els valors predictius positius i negatius resultants; (iii) comparar els valors resultants d'ambdues anàlisis de validesa per tal d'optimitzar la identificació dels subjectes amb DCLL i DTA lleu, (iv) observar l'eficàcia classificatòria per al DCLL d'un algoritme clínic NN seleccionat a partir dels criteris cognitius que s'inclouen en les recomanacions del National Institute on Aging i del grup de treball de la Alzheimer Association (NIA-AA). ! A partir de la mostra NN global es va crear una mostra de validació amb un total de 298 subjectes (149 controls, 79 DCLL i 70 DTA lleu). Es van seleccionar els subjectes classificats com a GDS 4 del grup d'individus amb DTA de la mostra global NN i es van balancejar els subjectes control per edat i escolaritat amb els subjectes dels grups de pacients mitjançant la tècnica de l'aparellament. Es va administrar la bateria NN, composta de 13 proves neuropsicològiques de diferents àmbits cognitius (span de Dígits, Cubs de Corsi, Trail Making Test, test de Stroop, Boston Naming Test, Token Test, Figura de Rey, Free and Cued Selective Reminding Test, Judici d'Orientació de Línies, fluencia verbal semàntica i fonològica, subtests del Visual Object and Space Perception Battery i la Torre de Londres) de les que es van analitzar 33 variables. Les puntuacions brutes dels subjectes es van convertir a escalars ajustant-les per edat i escolaritat d'acord amb la metodologia i les dades normatives publicades, obtingudes a partir de la mostra de controls NN global. Es van analitzar els principals índexs de validesa diagnòstica (l'especificitat, la sensibilitat, les corbes ROC, l'Índex de Youden i els valors predictius) de totes les variables estudiades. Es van calcular també paràmetres de validesa incremental mitjançant una anàlisi multiROC de la que es van obtenir una sèrie d'algoritmes psicomètrics. Finalment es va construir un algoritme clínic per tal de classificar els subjectes amb DCLL respecte als controls. ! Les principals conclusions de l'estudi són les següents: els dos grups de subjectes patològics, tant els DCLL com els DTA lleu, presenten semblances en els punts forts i febles en les puntuacions obtingudes en la majoria de tests neuropsicològics estudiats; els tests neuropsicològics que mesuren la memòria tant verbal com visual són els que discriminen més bé els dos grups patològics dels controls i entre ells; el component executiu podria entrar en joc a més de la memòria en el moment de separar el grup de subjectes amb DCLL respecte al de controls; l'algoritme psicomètric, que integra diverses tasques alhora, assoleix valors predictius superiors i augmenta la potència diagnòstica dels instruments utilitzats per al diagnòstic del DCLL i la DTA lleu; l'algoritme psicomètric que més bé separa el grup de subjectes amb DCLL del de controls se situa en puntuacions escalars dins de la normalitat segons barems NN, ampliant el poder diagnòstic de l'instrument a subjectes amb dèficits extremadament lleus o gairebé imperceptibles; l'algoritme clínic estudiat, tot i que obté valors d'exactitud diagnòstica força modestos, aconsegueix definir altres àmbits cognitius a part de la memòria en la classificació dels tres grups estudiats. El present treball doncs aporta aspectes metodològics de gran rellevància per a futurs treballs d'investigació en el camp de la neuropsicologia i les dades aquí resultants mostren valors de predicció de gran utilitat per a la detecció de fases clíniques incipients de la MA.

[en] In the last years, neuropsychological assessment has contributed to the description of cognitive and psychological characteristics of Alzheimer's disease (AD). Neuropsychological characterization has become, indeed, one of the highlights to identify and describe AD symptomatology, and has provided relevant information about the diagnostic of the disease. ! The aims of this study are: (i) to analyze the diagnostic validity of the NEURONORMA (NN) battery for mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease mild dementia (AD dementia), by means of ROC analysis, the optimal cut-off points and positive and negative predictive values calculations; (ii) to analyze incremental diagnostic validity through the multiROC analysis and algorithm calculations that include consecutive cut-off points with their positive and negative predictive values; (iii) to compare the results from both validity analyses with the aim to obtain an optimal identification of the MCI and AD dementia subjects, (iv) to observe the efficacy of a NEURONORMA clinical algorithm, which has been selected according to the cognitive criteria to classificate MCI patients, recommended by the the National Institute on Aging-Alzheimer's Association workgroups (NIA-AA). ! A validity sample was selected from the NEURONORMA global sample with 298 subjects (149 cognitively normal adults, 79 MCI, and 70 AD mild dementia). GDS 4 subjects were selected from the global sample AD group. Control subjects were matched by age and education with patient subjects. Thirteen neuropsychological instruments from the NEURONORMA battery were administered. The neuropsychological protocol included the following tests: Verbal Span, Corsi's Test, Trail Making Test, Stroop Test, Boston naming Test, Token Test, Rey-Osterrieth Complex Figure, Free and Cued Selective Reminding Test, Judgment of Line Orientation, Verbal semantic and phonologic fluency, selected tests of the Visual Object and Space Perception Battery, Tower of London Drexel University version. Thirty three variables were analysed. Subjects' row scores were converted to age-adjusted scaled ones by age and education adjustment according to the published methodology and data from control group of the NEURONORMA global sample.The main diagnostic validity indexes (specificity, sensitivity, Roc curves, Yoden Index, and predictive values) were analyzed. Incremental validity parameters were calculated by means of multiROC analysis obtaining psychometric cut-off point algorithms. Finally, a clinical algorithm was constructed in order to classify MCI versus control subjects. ! The main conclusions of the study are the following. MCI and AD mild dementia groups show similar strengths and weaknesses in the scores of most of the studied neuropsychological tests; verbal and visual memory tests are the best ones to classify pathological groups both between them and with respect to the controls; executive component might be relevant to classify MCI in relation to control subjects in addition to memory; the psychometric algorithm, which integrates different neuropsychological tasks, achieves the best predictive values and increases the tests diagnostic power for the MCI and AD mild dementia diagnostic; the psychometric algorithm that best classifies MCI subjects with respect to the controls yields normal scaled scores (according NEURONORMA normative data). This result allows extending the diagnostic power to individuals with very mild or imperceptible impairment. The clinical algorithm, although it obtains poor diagnostic values, helps to define other cognitive areas in addition to memory in the classification of the studied groups. This study, therefore, provides relevant methodological aspects to consider in future research works in the field of neuropsychology. It also provides useful predictive data to apply to the incipient clinical stages of AD.