L’analyse quantifiée de la marche – un instrument prometteur dans le diagnostic précoce de la démence?

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10. Dezember 2015
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10. Dezember 2015

L’analyse quantifiée de la marche – un instrument prometteur dans le diagnostic précoce de la démence?

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L’éditorial récent du European Journal of Neurology [5] met en avant l’intérêt d’analyser la marche dans le contexte du diagnostic précoce des déficiences cognitives de la personne âgée. L’idée de se servir de la marche comme « biomarqueur » d’une affectation neurodégénérative n’est pas complètement nouveau, mais est de mieux en mieux étudiée par un nombre important de cliniciens et chercheurs. Une publication très récente dans le même journal [2] parmi plus que 1700 patients recrutés dans différents pays (dont le Luxembourg) est prometteuse. Les auteurs arrivent à associer des paramètres de marche (vitesse, stabilité du cycle de marche) au spectre cognitif du patient qui varie entre MCI (déficiences cognitives mineures), démence non-Alzheimer et démence de type Alzheimer.

 

Une autre étude publiée dans Neurology [4] a utilisé le PET scan (Tomographie par Emission de Positrons) pour évaluer la relation entre des dépôts de béta-amyloïdes dans le cerveau et la vitesse de marche. Le résultat montre une relation significative entre des dépôts de béta-amyloïdes dans certaines régions du cerveau et une réduction de la vitesse de marche ; une relation qui est indépendante des variables sociodémographiques (âge, sexe, éducation) et des comorbidités.

 

Actuellement précité à conclure sur des relations de type causes à effets entre cognition et marche, l’analyse quantifiée de la marche standardisée et systématique s’avère de plus en plus prometteuse comme un outil complémentaire dans le diagnostic précoce de la démence.

 

Littérature (sélection, non-exhaustive)

 

  1. Abellan van Kan G, Rolland Y, Andrieu S, Bauer J, Beauchet O, Bonnefoy M, Cesari M, Donini LM, Gillette Guyonnet S, Inzitari M, Nourhashemi F, Onder G, Ritz P, Salva A, Visser M, Vellas B: Gait speed at usual pace as a predictor of adverse outcomes in community-dwelling older people an International Academy on Nutrition and Aging (IANA) Task Force. J Nutr Health Aging 2009, 13:881–889.
  2. Allali G, Annweiler C, Blumen HM, Callisaya ML, De Cock A-M, Kressig RW, Srikanth V, Steinmetz J-P, Verghese J, Beauchet O: Gait phenotype from mild cognitive impairment to moderate dementia: results from the GOOD initiative. European Journal of Neurology 2015, Epub ahead of print.
  3. Ayers E, Verghese J: Diagnosing motoric cognitive risk syndrome to predict progression to dementia. Neurodegener Dis Manag 2014, 4:339–342.
  4. Campo N del, Payoux P, Djilali A, Delrieu J, Hoogendijk EO, Rolland Y, Cesari M, Weiner MW, Andrieu S, Vellas B, Group F the MS, Group MS, Vellas B, Guyonnet S, Carrié I, Andrieu S, Dartigues J-F, Marie-Noëlle-Cuffi, Bories L, Desclaux F, Dantoine T, Sudres K, Touchon J, Robert P, Gasnier Y, Bordes S, Payoux P, Delrieu J: Relationship of regional brain β-amyloid to gait speed. Neurology 2015:10.1212/WNL.0000000000002235.
  5. Montero-Odasso M: Gait as a biomarker of cognitive impairment and dementia syndromes. Quo vadis? Eur J Neurol 2015:n/a–n/a.
  6. Montero-Odasso M, Verghese J, Beauchet O, Hausdorff JM: Gait and cognition: a complementary approach to understanding brain function and the risk of falling. J Am Geriatr Soc 2012, 60:2127–2136.
  7. Verghese J, Wang C, Lipton RB, Holtzer R, Xue X: Quantitative gait dysfunction and risk of cognitive decline and dementia. J Neurol Neurosurg Psychiatry 2007, 78:929–935.

 

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