Você sabia que a demência é um dos principais desafios de saúde pública global, que impacta significativamente a qualidade de vida dos indivíduos afetados e de suas famílias? A detecção precoce da demência pode melhorar substancialmente os desfechos dos pacientes, permitindo intervenções mais eficazes e planejamento adequado do cuidado.
Mas você já se perguntou de que forma podemos aprimorar nossa capacidade de identificar e lidar com a demência antes que ela se torne severa? Nos últimos anos, têm ocorrido avanços relevantes na compreensão da demência e na identificação de seus primeiros sinais. Estudos recentes destacam a importância da vigilância clínica e do uso de ferramentas de triagem para identificar precocemente os sintomas da demência. Por exemplo, técnicas de neuroimagem e biomarcadores têm se mostrado promissoras na detecção precoce, oferecendo a possibilidade de intervenções antes que a doença progrida de maneira expressiva (Colvee-Martin et al., 2024).
Nesse sentido, os diagnósticos precoces permitem a implementação de intervenções farmacológicas e não farmacológicas que podem retardar a progressão da doença. As intervenções precoces podem incluir programas de estimulação cognitiva, terapias ocupacionais e suporte psicossocial, que visam retardar a progressão dos sintomas e melhorar a qualidade de vida. Além disso, essa detecção de forma precoce permite que os pacientes e suas famílias se preparem melhor para o futuro, planejando cuidados de longo prazo e tomando decisões importantes sobre o manejo da condição (Wang; Almeida-Mello; Declercq, 2021).
Recentes avanços tecnológicos têm facilitado a detecção precoce da demência, por exemplo, ferramentas de rastreamento cognitivo baseadas em inteligência artificial (IA) estão surgindo como métodos promissores para identificar sinais iniciais de comprometimento cognitivo. Um estudo realizado com 160 pacientes com doença de Alzheimer e 24 controles saudáveis, por meio de métodos de análise de séries temporais, indicaram que a IA pode identificar doenças de forma automática e em diferentes estágios de desenvolvimento, permitindo a indicação de tratamentos e cuidados mais específicos para cada caso. Em determinadas condições, algoritmos de IA são capazes de detectar sintomas que passariam despercebidos para os humanos, conforme demonstrado em diversas pesquisas recentes. Esses avanços tecnológicos têm o potencial de transformar o diagnóstico médico, proporcionando intervenções mais precoces e precisas (Vicchietti et al., 2023).
Como podemos equilibrar os benefícios da detecção precoce da demência com as preocupações éticas envolvidas? Apesar dos benefícios, a detecção precoce da demência também apresenta desafios. Há preocupações éticas relacionadas ao diagnóstico precoce, como o impacto psicológico de saber sobre uma condição para a qual ainda não há cura definitiva. Portanto a comunicação do diagnóstico deve ser feita com sensibilidade, proporcionando suporte psicológico adequado para o paciente e sua família.
Você sabia que campanhas de conscientização pública podem desempenhar um papel importante na redução do estigma associado à demência? Pesquisas recentes também ressaltam a importância de campanhas de conscientização pública para reduzir o estigma associado à demência e encorajar a busca por diagnóstico e tratamento precoces. A educação sobre os sinais iniciais da demência e a disponibilização de recursos de apoio são passos fundamentais para facilitar a detecção precoce e melhorar os resultados para os pacientes (Hampel et al., 2022). Com a implementação de intervenções adequadas e o uso de tecnologias avançadas é possível retardar a progressão da doença e mitigar seus impactos negativos. No entanto, é fundamental abordar os desafios éticos e proporcionar suporte contínuo aos pacientes e suas famílias para maximizar os benefícios dessas intervenções.
Texto redigido por:
Laydiane Alves Costa – Especialista em Neurociências pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), Gerontóloga pela Universidade de São Paulo (USP), e membro do Grupo de Estudos em Treino Cognitivo (GETEC). Assessora científica do projeto de pesquisa de validação do Método SUPERA.
Profª Msc. Gabriela dos Santos – Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Gerontologia pela Universidade de São Paulo (USP), Graduada em Gerontologia pela USP, com Extensão pela Universidad Estatal Del Valle de Toluca. Membro do Grupo de Estudos em Treino Cognitivo da Universidade de São Paulo.
Profa. Dra. Thais Bento Lima da Silva – Gerontóloga formada pela Universidade de São Paulo (USP). Mestra e Doutora em Ciências com ênfase em Neurologia Cognitiva e do Comportamento, pela Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. Docente do curso de Bacharelado e de Pós-Graduação em Gerontologia da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH-USP), pesquisadora do Grupo de Neurologia Cognitiva e do Comportamento da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo e diretora científica da Associação Brasileira de Gerontologia (ABG). Membro da diretoria da Associação Brasileira de Alzheimer- Regional São Paulo. É parceira científica do Método Supera com a condução de ensaios clínicos junto a USP. Coordenadora do Grupo de Estudos em Treino Cognitivo da Universidade de São Paulo.