UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID 
 

FACULTAD DE MEDICINA 
Departamento de Medicina 

 
 

 

 
 
 

NEUROIMAGEN ESTRUCTURAL Y FUNCIONAL EN 
PACIENTES CON DETERIORO COGNITIVO LEVE Y 

ENFERMEDAD DEL ALZHEIMER
 
                          

 

MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR 

PRESENTADA POR 

 

Ariadna Besga Basterra
 
 
 

Bajo la dirección de los doctores 
Tomás Ortiz Alonso, Pedro Gil Gregorio y José Manuel Ribera Casado

 
 

 
Madrid, 2008 

 
 
 
 

• ISBN: 978-84-692-0148-0  



 
 
 

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID  
      FACULTAD DE MEDICINA 
 
 
 
    
 
 
 
 
 
 
 
 
NEUROIMAGEN ESTRUCTURAL Y FUNCIONAL EN  

PACIENTES CON DETERIORO COGNITIVO LEVE                                

           Y   ENFERMEDAD DE ALZHEIMER 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
    TESIS DOCTORAL 
 
   ARIADNA  BESGA  BASTERRA 
 
                          MADRID. CURSO ACADÉMICO 2007-2008. 
 



 
 
TESIS DOCTORAL 
 
FACULTAD DE MEDICINA  
 
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID 
 
CURSO ACADÉMICO  2007-2008 
 
 
 
TÍTULO: 
 
NEUROIMAGEN ESTRUCTURAL Y FUNCIONAL EN PACIENTES CON 

DETERIORO COGNITIVO LEVE Y ENFERMEDAD DE ALZHEIMER 

 

 
AUTORA: 
 
Ariadna Besga Basterra 
Servicio de Geriatría 
Hospital Clínico San Carlos 
 
 
DIRECTORES : 
 
Profesor  Tomás Ortiz Alonso 
Catedrático de Psiquiatría y Psicología Médica 
Director del Centro de Magnetoencefalografía  
Universidad Complutense de Madrid 
 
Profesor  Pedro Gil Gregorio 
Jefe de Sección del servicio de Geriatría 
Hospital Clínico San Carlos. 
 
Profesor José Manuel Ribera Casado  
Catedrático  de Geriatría. 
Jefe del Servicio de Geriatría  
Hospital Clínico San Carlos. 
 
 
 
 
 
 
 



 

 1 

 
 
Agradecimientos 
 
 
Al  Profesor Tomás Ortiz Alonso, Catedrático de Psiquiatría y Psicología Médica y 

Director del Centro de Magnetoencefalografía, por su importante ayuda en la 

elaboración de este trabajo. 

 

Al Dr. Pedro Gil Gregorio, Presidente de la Sociedad Española de Geriatría y 

Gerontología, Jefe de Sección del Servicio de Geriatría del Hospital Clínico San Carlos, 

por su vital e imprescindible guía en la andadura emprendida en este campo de trabajo 

de investigación, y por su decisivo apoyo en todo lo que he realizado. 

 

Al profesor Ribera Casado, Catedrático  de Geriatría, Jefe del Servicio de Geriatría,  

Hospital Clínico San Carlos, por sus consejos en todo en cuanto se refiere a esta 

especialidad de medicina. 

 

A la doctora Laura Ortiz, al doctor Juan Arrazola y al doctor Manuel Fuentes por su 

importante ayuda en la elaboración de este estudio. 

 

A mi familia, a Álvaro, a las personas que quiero,  por todo.  

 

Agradecimiento a la Fundación Mutua Madrileña por el apoyo económico para llevar a 

cabo los registros de MEG y RM del grupo de deterioro cognitivo leve 

 

 
 
 



 

 2 

 
 
INDICE 
 
1.- INTRODUCCIÓN 
 
2.- PUESTA AL DÍA  
 

2.1.- Envejecimiento 
 2.1.1 Envejecimiento cerebral  

2.1.1.1.- Cambios anatómicos y celulares 
2.1.1.2.- Cambios funcionales  

 
2.2.-Demencia 
 2.2.1.- Introducción 
 2.2.2.- Definición y tipología 
 2.2.2.- Epidemiología  
 2.2.4.- Neuroimagen  
   
2.3.-Deterioro cognitivo leve 
 2.3.1.- Concepto y definición 
 2.3.2.- Epidemiología 
 2.3.3.- Características clínicas 
 2.3.4.- Neuroimagen 
  
2.4.- Enfermedad de Alzheimer 
 2.4.1.- Definición y tipología 
 2.4.2.- Epidemiología descriptiva y analítica  
 2.4.3.- Manifestaciones clínicas 
 2.4.4.- Estadiaje evolutivo 
 2.4.5.- Biomarcadores  
 2.4.6.- Neuroimagen 
  
2.5.- Magnetoencefalografía. 
 2.5.1.- Introducción 
 2.5.2.- Magnetoencefalografía y DCL 
 2.5.3.- Magnetoencefalografía y EA 
 
2.6.-Resonancia Magnética 
 2.6.1.- Volumetria 

 
 
3.- OBJETIVOS E HIPOTESIS 
 
 
 
 
 
 
 



 

 3 

 
 
 
4.- MATERIAL Y METODOS 
 

4.1.-Obtención de la muestra 

4.2.-Criterios de Inclusión y exclusión 

4.3.-Protocolo clínico de obtención de datos 

4.4.-Descripción de RMN utilizada  

4.5.-Descripción de MEG utilizada 

4.6.-Método estadístico aplicado 

 
5.- RESULTADOS 
 
6.- DISCUSIÓN 
 
7.- CONCLUSIONES 
 
8.- BIBLIOGRAFIA 
 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 



Introducción 

 4 

 

1.- INTRODUCCIÓN: 

La demencia es un síndrome clínico etiológicamente inespecífico, que no es 

parte del envejecimiento normal y cuya existencia implica un proceso que afecta 

adversamente a las funciones cognitivas, funcionales, psíquicas y sociales. 

 La afectación que se produce  en  las diferentes estructuras del sistema nervioso 

central se traduce en patrones neuropsicológcos identificables. Las alteraciones que se 

producen en el cerebro, no afectan a todas las zonas por igual. Cada tipo de demencia 

afecta a algunas estructuras más que a otras1 y la topografía específica de la afectación 

se manifiesta clínicamente por diferentes patrones de alteración del estado mental, que 

pueden ser reconocidos mediante diferentes técnicas de neuroimagen. 2 

No se conocen de momento marcadores definitivos “in vivo” y en ocasiones el 

diagnóstico diferencial  clínico del cuadro  es controvertido. 

El  diagnóstico de la EA está basado en hechos clínicos y se confirma sólo por 

un examen anatomopatológico del cerebro. La importancia de discriminar los diferentes 

tipos de demencia y la evidencia de que el tratamiento debe iniciarse en las fases más 

tempranas de la enfermedad, hace necesario la búsqueda de marcadores diagnósticos.  

El diagnóstico de la EA debería basarse en la información del examen clínico, de 

las técnicas de neuroimagen y de marcadores bioquímicos, beneficiándose el 

diagnóstico de la combinación de diferentes marcadores. 

 

 

 

 



Introducción 

 5 

 

La introducción de tratamiento sintomático efectivo en la EA con los inhibidores 

de la acetilcolinesterasa ha marcado un punto de inflexión en la importancia  de un 

diagnóstico precoz y  preciso de la enfermedad. El  aumento de información sobre la 

enfermedad y sus potenciales posibilidades de tratamiento ha promovido  que los 

pacientes soliciten valoración médica en fases temprana, cuando el cuadro clínico 

característico de demencia aún no se ha desarrollado. 

El diagnóstico precoz del proceso no es sólo importante por la posibilidad de 

iniciar un tratamiento sintomático con inhibidores de la acetilcolinesterasa sino que 

además será la base para el inicio de tratamiento con otros fármacos con el objetivo de 

enlentecer y detener el proceso degenerativo. Entre ellos los inhibidores de la β- y γ- 

secretasa y los β- sheet breakers, si  éstos demuestran afectar a la patología de la EA y 

tener efecto clínico. 

En las fases de DCL aún no existen métodos clínicos que determinen que 

pacientes desarrollarán EA y quienes no. Los esfuerzos en investigación deben dirigirse 

a hallar métodos que identifiquen a aquellos que progresarán a EA, de los que tienen 

DCL como parte de un proceso de envejecimiento normal. 

En este estudio se intenta encontrar un patrón clínico, de actividad cerebral y de 

cambios morfológicos estructurales en pacientes con Enfermedad de Alzheimer y DCL  

que permitan diferenciar con mayor exactitud estadios precoces de la enfermedad. Por 

otro lado el desarrollo progresivo de las alteraciones o las diferencias estructurales y 

funcionales entre estos dos grupos de pacientes nos permitirá entender si se trata de una 

sola o de dos enfermedades. 

 



Puesta al día. 

 6 

 

2.- PUESTA AL DÍA 

 

2.1- ENVEJECIMIENTO 
 

De acuerdo con las perspectivas demográficas, se espera que la proporción de 

individuos ancianos aumente en los próximos años de forma espectacular. La 

disminución de las tasas de natalidad y de la mortalidad infantil, el progreso en la lucha 

de las enfermedades transmisibles, en la medicina en general y en la calidad de vida, se 

traducen en un aumento de la esperanza de vida de la población.  

Según los demógrafos de las Naciones Unidas, es probable que en un plazo de 

50 años, haya por primera vez en la historia más personas mayores de 60 años que niños 

menores de quince. Mientras en estos momentos una de cada diez personas tiene menos 

de 60 años, en el 2050 la proporción será una de cada cinco. Y  se prevé que el número 

de los que tienen más de 80 años se quintuplique3. 

Según los datos más conservadores, en la mayoría de los países industrializados, 

la proporción de personas mayores se elevará del 10-15%  en la actualidad, al 20-25%  

en el año 20204.  

En España, según los datos del INE, en el año 2020 el 19,7% de la población 

será mayor de 65 años, y en el año 2050 el porcentaje alcanzará el 31,2%, siendo el 

grupo de mayores de 75 años quien más sufra este incremento, ya que pasará de ser el 

7,6% en el 2002 al 16,8% en el 20505. Será  además uno de los países de la Unión 

Europea en los que el envejecimiento poblacional sea más acusado, en el año 2050 

llegará a tener la tasa más alta de mayores de 65 años y ese mismo año será el tercer  

 



Puesta al día. 

 7 

 

país con mayor proporción de mayores de 80 años (12,8% de la población), cifra solo 

superada por Italia (14,1%) y Alemania (13,6%) 6. 

Es llamativo el envejecimiento de la población que se está produciendo en 

Europa, pero todavía lo es más  en los países en desarrollo, en los que se prevé que 

pasen de una situación de pobreza a una de envejecimiento, sin pasar por el estado del 

bienestar. El cambio más importante en las pirámides poblaciones en los próximos 50 

años se espera en  Asia y África 7. 

El aumento de la esperanza de vida se acompaña de un incremento de  

enfermedades crónicas e incapacitantes tanto en el área física como psíquica y social. 

Un paradigma de enfermedad en este sector etario es la demencia cuya prevalencia se 

duplica cada cinco años entre los 60 y 90 años8. 

Se puede entender el envejecimiento como un proceso intrínseco, progresivo y 

universal condicionado por factores raciales, ambientales, hereditarios, sanitarios e 

higiénico-dietéticos. Es un proceso dinámico, complejo y multifactorial.  

A nivel mundial, el hecho de poder vivir más años debe interpretarse no como 

un problema sino como un logro. Es evidente que esta revolución demográfica, ya 

anunciada en 1999 por los analistas de la ONU durante la celebración del Año 

Internacional de las Personas de Edad, influirá en la economía y en la organización de 

las futuras sociedades. Para ello habrá que diseñar y ejecutar medidas que den respuesta 

a los retos que plantea el envejecimiento.  

 

 

 

 



Puesta al día. 

 8 

 

2.1.1-Envejecimiento cerebral 

Los cambios asociados al envejecimiento cerebral  resultan de gran importancia 

tanto por la  coordinación del SNC en la actividad integradora del organismo, como por 

la dificultad que existe para diferenciar el proceso de envejecimiento fisiológico del 

patológico, y por su influencia en la calidad de vida del individuo. Su estudio reviste 

una especial complejidad. Las fronteras entre los cambios fisiológicos dependientes  tan 

sólo del paso del tiempo y aquellos que implican la existencia de enfermedad, no 

siempre se presentan con claridad 9. 

El sistema nervioso al igual que el resto del organismo es susceptible al paso del 

tiempo. Los efectos que la edad ejerce sobre el cerebro están influidos por la 

variabilidad individual, la coexistencia de enfermedades y la capacidad de 

compensación.  El envejecimiento cerebral puede interpretarse  como  un factor de 

riesgo que modifica tanto la susceptibilidad, como las variables clínicas de las 

enfermedades neurológicas de comienzo tardío10. 

El envejecimiento suele ir acompañado de una serie de modificaciones en el 

funcionamiento cognitivo: 

1.- Se observan problemas de memoria, quizás por una alteración a nivel de 

hipocampo, disminución en la velocidad de procesamiento en relación con afectación de 

la sustancia blanca y de las vías frontales, enlentecimiento motor y pérdida de 

flexibilidad mental.  

2.- Se afecta principalmente la memoria para hechos recientes, manteniéndose 

conservada la remota y la inmediata.  

 

 



Puesta al día. 

 9 

 

Dentro de los dominios neuropsicológicos más estudiados y analizados se 

encuentra la memoria. Los rasgos distintivos, en relación con la función mnésica,  se 

centran en una reducción de la capacidad para evocar nombres o hechos recientes o 

antiguos, que se extienden desde los olvidos transitorios, meramente subjetivos, hasta 

un trastorno más severo de la capacidad de recordar en la zona fronteriza de la 

demencia. Esta situación ha recibido múltiples denominaciones, tales como, olvidos 

seniles, alteración mnésica dependiente de la edad (Age Associated Memory 

Impairment), deterioro cognitivo leve o SAS (Síndrome Amnésico de la Senilidad)11. 

En un estudio realizado en población rural española se estimó que la  prevalencia 

de SAS se encontraba en  torno al 7,1 % de la población  anciana 12.  Otros estudios 

revelan sin embargo cifras de hasta 40% en una población entre 67 y 77 años13. 

Estudios longitudinales en cohortes de pacientes han demostrado que rara vez 

estos pacientes desarrollan demencia, permaneciendo relativamente estables y 

respondiendo a tratamiento antidepresivo. Sin embargo los olvidos seniles malignos 

DCL o SAS agrupan a otro grupo evolutivo de pacientes con trastornos de memoria más 

prominentes que, con frecuencia limitan  sus actividades sociales y laborales, pudiendo 

desarrollar demencia ²³. 

3.- No existen diferencias significativas en relación a la capacidad para mantener 

dígitos en orden directo, pero sí en la repetición en orden inverso, esto es debido a un 

declive en la memoria de trabajo. Mientras que la memoria  episódica o memoria para 

hechos personales o públicos se ve alterada, la memoria semántica o de conocimientos 

objetivos se preserva e incluso puede mejorar con los años.  

 

 



Puesta al día. 

 10 

 

4.- Capacidades como el lenguaje, sobre todo en su aspecto léxico-semántico y 

el razonamiento verbal no sólo se mantienen con la edad, sino que pueden mejorar. El 

vocabulario puede mantenerse o mejorar con la edad, mientras que la fluencia verbal 

que depende de la velocidad, de la atención y de la producción motora, suele disminuir. 

A través de estudios de tipo longitudinal se sabe que estas modificaciones son de tipo 

lineal, muy lentas en su presentación y con un curso continuo.  

Las pequeñas pérdidas en ciertas áreas se compensan con las mejores 

ejecuciones obtenidas para otras funciones cerebrales. La persona de edad avanzada, va 

a tener un resultado global satisfactorio, de manera que la alteración cognitiva no tiene 

prácticamente repercusiones en las actividades de la vida diaria 

 

Cambios macroscópicos/microscópicos 

Si es difícil establecer los cambios atribuibles al paso de los años en los diversos 

órganos y sistemas, aún lo es más a nivel cerebral. Los cambios observados en el 

cerebro no tienen una distribución global y homogénea, sino que son determinadas áreas 

como el lóbulo frontal y temporal las que presentan un mayor número de cambios.  

 En los últimos años el estudio realizado sobre las monjas (NUN Study) ha 

permitido conocer mejor los cambios considerados como fisiológicos tanto a nivel 

macro como microscópico. 

Los cambios más significativos observados durante el envejecimiento cerebral 

normal son: 

1.- Disminución del volumen cerebral de hasta un 15%, con un aumento del 

tamaño de los surcos y disminución de las circunvoluciones cerebrales. El grado de 

atrofia no es homogéneo a través de todo el cerebro sino que la pérdida de volumen es  



Puesta al día. 

 11 

 

relativamente selectiva afectando a determinadas áreas cerebrales  fundamentalmente en 

el cortex prefontal14. En algunos estudios se ha cuestionado realmente la presencia de 

atrofia y prefieren denominar encogimiento (skrinage). 

2.- Cambios en la estructura glial. 

3.- Pérdida de la arborización dendrítica con una disminución acompañante del 

número de sinapsis15. 

4.- Presencia en las diversas estructuras cerebrales de elementos anómalos como  

placas seniles formadas por proteína amiloide, ovillos neurofibrilares constituidos por 

proteína tau hiperfosforilada,  degeneración granulovacuolar, depósito de lipofuscina, 

depósito de melanina, de aluminio o cobre16. 

De todos los cambios descritos anteriormente, quizás el único cambio cerebral 

atribuible únicamente al paso del tiempo sea la lipofuscinosis. La presencia de acúmulos 

de lipofucsina intraneuronal en individuos ancianos sin otra patología neurológica 

conocida, indica estrés oxidativo y peroxidación lipídica y su densidad puede utilizarse 

como medida del grado del envejecimiento cerebral17. 

 

Cambios funcionales 

El envejecimiento en los procesos fisiológicos y neuroanatómicos  influye en el 

sustrato neuronal y en las funciones cognitivas, dando lugar a un perfil neuropsicológico 

específico del envejecimiento normal.  Este perfil se caracteriza por un declinar de 

funciones cognitivas como la atención, las funciones visuoespaciales, las funciones 

ejecutivas y el lenguaje.  Este declive no se da por igual en todas las funciones, ni tiene 

porque coincidir en un mismo individuo. La única característica universal del  

 



Puesta al día. 

 12 

 

envejecimiento es el enlentecimiento en la velocidad de procesamiento de la 

información18. 

La relación entre los cambios estructurales y la capacidad cognitiva se ha 

estudiado mediante la neuroimagen funcional, pudiéndose destacar de los hallazgos que 

los individuos ancianos tienden a realizar tareas cognitivas de forma distinta que los 

jóvenes, empleando más áreas cerebrales  para realizar la misma tarea cognitiva, y 

usando áreas de ambos hemisferios  para realizar tareas unilaterales19. 

Lo que podría dar respuesta a la teoría de aquellos que piensan que el anciano 

usa estrategias conductuales diferentes, y por tanto circuitos distintos, para la 

realización de algunas tareas cognitivas, y por otro lado también explicaría  la teoría de 

la reserva cerebral por la  que  los cambios funcionales asociados a la edad reflejarían 

mecanismos plásticos de compensación de defectos anatomofuncionales asociados a la 

edad20. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 13 

 

2.2.- DEMENCIA 

2.2.1.- Introducción 

El envejecimiento poblacional conduce a la presencia de un número importante 

de enfermedades ligadas a la edad. De ellas, la demencia provoca una gran 

preocupación clínico-sanitaria, convirtiéndose en el tercer problema de salud de los 

países superdesarrollados detrás de la patología cardiológico, cerebrovascular y el 

cáncer. En España desde 1980 el número de personas mayores de 60 años 

diagnosticadas de demencia ha aumentado un 50% y se estima que se duplicará para el 

año 2025 21. 

La primera referencia a una deficiencia mental senil,  se realizó en Grecia hacia 

el año 500 a.C en la Ley de Solón.  En la Grecia clásica la manía parecía significar  

locura en un sentido amplio y general. Manía, melancolía y frenitos se convirtieron 

gradualmente, en las 3 formas tradicionales de locura en la medicina  antigua. Durante 

la época medieval persistió la relación entre melancolía y manía, apareciendo juntas en 

la clasificación de las enfermedades de la cabeza22. 

Es en el primer siglo de nuestra era, cuando Aurelius Cornelius Celsus introdujo 

los términos de “demencia y “delirium” en su obra De Medicina. 23 Los siglos XVI y 

XVII resultaron muy negativos para las enfermedades de la mente ya que su mal era 

atribuido a la posesión por el demonio.   

Aparece por primera vez el término “demency” en 1522, en el texto de una 

sentencia judicial (“le dieron clemencia por sufrir demencia”) según se recoge en el 

Oxford English Dictionary.  Culen en 1793 fue el primero en definir la demencia senil 

como una entidad médica, al igual que posteriormente  lo haría Benjamín Rush, padre 

de la psiquiatría  americana. EL término es incluido en la clasificación de las  



Puesta al día. 

 14 

 

enfermedades mentales  por Pinel en 1801 en su tratado “Traité medico-philosophique 

sur l’alineation mentale”, y es a partir de él cuando se generalizó su uso. 

En 1838 Esquirol  definió y clasificó la demencia, distinguiendo una demencia 

aguda causada por fiebre o hemorragia, una demencia crónica causada por alcohol, 

masturbación, epilepsia y manía y una demencia senil causada por la edad.   En 1851 la 

demencia senil es citada en el Diccionario de Ciencias Médicas de Dunglison, como 

enfermedad24. 

A  principios de siglo la demencia senil se interpretaba como enfermedad 

asociada a la involución. Evidentemente el año 1907 supone un punto claro de inflexión 

en el estudio y conocimiento de la demencia. Es en este año cuando Alois Alzheimer 

pone las bases anatomopatológicas para el conocimiento de la demencia. Pero después 

de esta descripción inicial  se vuelve nuevamente a una época de penumbra que dura 

más de 70 años. En esa década Roht y el grupo de Newcastle relacionaron en la teoría 

del umbral las puntuaciones de los test mentales y las lesiones por  campo microscópico. 

Se ponen las bases para relacionar las manifestaciones clínicas con la presencia de 

lesiones patológicas. Otro evento de gran interés que surge en los años setenta es la 

valoración de la presencia de cambios vasculares en pacientes con demencia y la 

probable relación entre datos neurodegenerativos y cambios vasculares25. 

En 1986 se comenzó un estudio longitudinal mundialmente conocido, llevado a 

cabo en el Sanders-Brown Center on aging, de la Universidad de Kentucky, para 

determinar las causas de las demencias y otros trastornos mentales asociados a la edad26. 

 

 

 



Puesta al día. 

 15 

 

2.2.2.-Definición y tipología  

Etimológicamente el término demencia significa ausencia de pensamiento y fue 

introducido por Pinel en el siglo pasado con el amplio sentido de “falta de juicio”. El 

síndrome de las demencias carece de criterios diagnósticos bien establecidos.  

Actualmente podemos definir la demencia como un síndrome adquirido de causa 

orgánica, capaz de provocar deterioro  persistente  de las funciones mentales superiores, 

frecuentemente acompañado de otras manifestaciones psicopatológicas y del 

comportamiento, que termina provocando en la mayoría de los casos incapacidad 

funcional tanto en el ámbito social como laboral, sin alteración del nivel de conciencia.  

La mayoría de los autores establecen el proceso adquirido, como uno de los 

requisitos, sin concretar el momento en que ocurre, Cummings y Benson matizan “el 

experimentador debe estar convencido de que los elementos neuropsicológicos 

desaparecidos se encontraban previamente en el patrimonio intelectual del paciente”27. 

Respecto al concepto de organicidad es, probablemente, el más unánimemente 

aceptado, como condición “sine qua non” que le diferencia de otros trastornos 

funcionales, psiquiátricos.  El criterio de cronicidad para definir la demencia, es 

incluido por diversos autores y códices diagnósticos 28 pero en los últimos años se ha 

modificado, aceptándose la categoría de “demencias reversibles”.  

La OMS hizo los primeros intentos de clasificación a través del ICD 

(Internacional Clasification of Diseases), concebido para clasificar la morbimortalidad 

de las enfermedades con fines estadísticos. En 1952 la Asociación Americana de 

Psiquiatría publica el DSM  (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders) 

con el fin de establecer criterios para el diagnóstico de enfermedades psiquiátricas. En  

 



Puesta al día. 

 16 

 

1980 se publica la tercera edición DSM-III29, y en 1987 la revisión  donde se definen y 

clasifican las demencias  DSM-III-R30.  

Al mismo tiempo la OMS adapta el ICD-9 para dar cabida a las enfermedades 

neurológicas, incorporando en la ICD-9-CM31 las enfermedades orgánicas mentales del 

DSM-II, e incluyendo en el ICD-NA  las enfermedades neurológicas. Las últimas 

clasificaciones, CIE-10 y DSM-IV han mejorado los criterios diagnósticos.  

El tiempo mínimo que deben durar los síntomas para poder clasificar el proceso 

como demencia varía según los autores. El DSM-IV-TR  habla de meses sin concretar y 

el CIE 1032 lo fija expresamente en seis meses.  

La demencia es un síndrome constituido por una serie coincidente de síntomas 

neuropsicológicos. Peña Casanova habla de “estado patológico global”. Cummings lo 

define como trastorno en la comprensión del lenguaje y la memoria, habilidades 

visuoespaciales, emoción y cognición. El DSM-IV 33  resalta la multiplicidad de 

afectación cognitiva que diferencia la demencia de otros síndromes orgánicos focales 

(afasia, apraxia) y el CIE-10 postula un deterioro de la memoria y del pensamiento. 

Estos mismos autores  a diferencia de otros definen la intensidad del deterioro, que debe 

ser  lo suficientemente aparente como para determinar desadaptación social o laboral, lo 

que se produce de forma diferente en función del estrato social, nivel cultural y 

exigencias de las funciones requeridas. 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 17 

 

Clasificación 

El diagnóstico y clasificación de las demencias puede abordarse desde diferentes 

puntos de vista.  Los criterios de clasificación más empleados en la actualidad hacen 

referencia a las características clínicas,  a la etiología y a la fase evolutiva.  

En función de su etiopatogenia podemos distinguir: demencias primarias o 

degenerativas, secundarias y de etiología múltiple (Tablas 1 y 2). Y además en función 

de las áreas cerebrales donde se localizan los cambios histopatológicos se producirán 

unos síntomas cognoscitivos y psicopatológicos diferentes, diferenciando tres tipos 

principales: cortical,  subcortical y global; pudiendo añadir a estos las demencias de 

inicio focal34. 

Atendiendo al estadio evolutivo, los instrumentos de gradación más importantes 

en el caso de la EA 35 : la Clinical Deterioration Rating Scale (CDR), la Global 

Deterioration Scale (GDS) y el Functional Assesment Stage (FAST), en el resto de las 

demencias se emplea la gradación propuesta por el DSM-IV  (leve, moderada, grave).  

Las clasificaciones más utilizadas son aquellas, que siguiendo los criterios 

etiopatológicos, las relacionan con la localización  de las alteraciones patológicas a 

nivel cortical, subcortical y de modo mixto.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 18 

 

Clasificación etiopatogénica. Tabla 1. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Demencias degenerativas primarias  
 
De predominio cortical 
 
1.- Enfermedad de Alzheimer 
 Estadios límbicos (fase inicial) 
 Estadios neocorticales 
 Formas focales  
2.- Demencia de cuerpos de Lewy 
 Forma común (se asocian con placas seniles) 
 Forma pura  
3.- Demencias  Fronto-temporales (Complejo de Pick) 
 Variante frontal 
 Variante temporal 
 Afasia progresiva no fluida 
 Degeneración coticobasal 
 DFT asociada a enfermedad de motoneuronas 
4.- Formas con inicio focal 
 Pick clásico 
 Afasia progresiva no fluida 
 Demencia semántica 
 Atrofia cortical posterior 
 Otras formas 
5.- Formas infrecuentes 
 Esclerosis del hipocampo 
 Demencia con gránulos argirófilos 

Demencia con ONF y calcificación de los ganglios basales 
 Otras formas 
  
De predominio Subcortical 
 
1.-Enfermedad de Huntington 
2.-Parálisis supranuclear progresiva 
3.-Demencia en la enfermedad de Parkinson 
4.-Degeneración corticobasal 
5.-Atrofia  multisistémica 
 Predominio estriatal 
 Predominio autonómico 
 Predominio cerebeloso 
6.-Demencia mesolimbocortical 
7.-Gliosis subcortical progresiva  
8.-Heredoataxias progresivas 
9.-Otras formas 
 



Puesta al día. 

 19 

 

Clasificación etiopatogénica. Tabla 2. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Demencias secundarias 
 
Demencias Vasculares 
 
1.-Demencia multiinfarto 
2.-Demencia por infarto estratégico 
3.-Demencia por enfermedad de pequeño vaso 
 Demencias  vasculares subcorticales 
 -Enfermedad de Binswanger 
 -Estado lacunar 
 -Angiopatía amiloide con hemorragias 
 -CADASIL 
4.-Otras formas: vasculitis, síndrome de Sneddon 
5.-Demencia por isquemia-hipoxia 
 Infartos incompletos de sustancia blanca 
 Infartos de zona frontera 
6.-Demencia por hemorragias 
 Hematomas cerebrales 
 Hematoma subdural crónico 
 Hemorragia subaracnoidea 
 
 
Otras 
 
1.-Por mecanismos expansivos intracraneales: tumores, hidrocefalia crónica del adulto 
2.-Infecciosas: VIH, priónicas, neurosífilis, enfermedad de Whipple, meningoencefalitis 
crónica, virus. 
3.-Endocrino: disfunción tiroidea, suprarenal, paratifoidea, otros 
4.-Metabólica: uremia, porfírias, degeneración hepatocerebral adquirida, degeneración 
hepatolenticular, depósitos peroxisómicos. 
5.-Carencial: déficit de B12, ác fólico, niacina, tiamina 
6.-Tóxica: fármacos, metales, alcohol, compuestos orgánicos, otros 
7.-Desmielinizante: esclerosis en placas, leucodistrofias 
8.-Daño cerebral traumático 
9.-Vasculitis: lupus, enfermedad de Behçet 
10.-Asociadas a neoplasias: carcinomatosis meníngea, encefalitis límbica 
11.-Asociada a epilepsia 
  



Puesta al día. 

 20 

 

2.2.3.-Epidemiología descriptiva  
 

El número de pacientes con demencia es una buena medida del impacto 

económico que tiene el síndrome demencial en los sistemas de salud, lo que resulta de 

importancia a la hora de planificar recursos.   

Existen múltiples estudios sobre la prevalencia de las demencias, con resultados 

dispares. Esto es así, en parte, por factores epidemiológicos como el tamaño de las 

muestras, el tipo de  población objeto de estudio, el método de recogida de datos  y la 

utilización de diferentes criterios diagnósticos.  

Se ha estimado que en el año 2000, el número de personas con demencia en el 

mundo  era de 25.5 millones, aproximadamente el 0,4% de la población mundial,  de los 

cuales 15.7 millones eran mujeres. Según estas estimaciones casi la mitad  la población  

demenciada  viviría en Asia (4.6 millones en China y 1.5 millones en Japón), más que 

Europa (4.6 millones)  y Norte América  (EEUU 2.8 millones) juntas. El número de 

casos nuevos sería de 4.6 millones36. 

Las previsiones de las Naciones Unidas indican un incremento considerable en 

el número de individuos afectos, 61 millones en el 2030 y 114 millones en el 2050, de 

los cuales 41 y 84 millones respectivamente se encuentran en las regiones menos 

desarrolladas. En el año 2003 se publicaron los resultados de un metaanálisis realizado 

con el objetivo de poder tener una visión mundial de la realidad actual de las 

demencias36. 

A nivel europeo el estudio EURODEM  (investigación epidemiológica 

multicéntrica  de demencias) ha recogido datos epidemiológicos de diferentes países, 

aportando información de gran interés. Los resultados  publicados a partir de 1999  

arrojan importantes datos de la frecuencia e impacto de enfermedades  



Puesta al día. 

 21 

 

neuropsiquiátricas en ancianos europeos. En relación con las demencias  estimó que 

aproximadamente 3.286.000 personas en la UE la padecen  y que surgen 824.000 casos 

nuevos por año37. 

 Partiendo de estudios previos que sugerían que las mujeres tenían más riesgos de 

demencias, se realiza un análisis agrupado de cuatro estudios de cohortes prospectivos 

en población general, que incluía personas de edad igual o mayor de 65 años, 528 casos 

de demencia incidente y 28.728 personas al año de seguimiento. Se calcularon las tasas 

de incidencia ajustadas por edad  y sexo y los riesgos relativos y acumulados de la 

demencia total, EA y demencia vascular. El resultado muestra que las mujeres tenían 

más riesgo de EA, sin embargo en la demencia vascular no se encontraron diferencias 

en cuánto al género  (Tabla 2)38. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

En otro estudio realizado en siete países europeos con seguimiento de 42,996 

personas, 835 con diagnóstico  de demencia de moderada a severa, de las cuales el 60-

70 % correspondieron a EA y el 15-20% demencia vascular, se observó que la 

incidencia aumentaba con la edad, produciéndose un aumento mayor en individuos con 

edades superiores a los 80 años y en las mujeres. También se encuentran variaciones  

0

20

40

60

80

100

120

65-69 70-74 75-79 80-84 85-89 >90

Dem H

Dem M
EA H

EA M
Dv H

Dv M



Puesta al día. 

 22 

 

regionales siendo mayor el diagnóstico en los países del Nor-Este que en los países del 

Sur de Europa39. 

Una revisión publicada en la American Academy of Neurology en el año 2000, 

que recogía los datos de once estudios de cohortes  de  prevalencia de la demencia en 

Europa obtuvo que de una muestra global de 2346 casos de individuos mayores de 65 

años la prevalencia de demencia era de 6.4%,  siendo de 1,6% para el grupo de edades 

comprendidas entre los 65 - 69  años y 28,5% para los mayores de 90 años. Por subtipos 

el 53.7% de los casos correspondieron a EA y el 15.8% a Demencia Vascular. Se 

observó que la prevalencia prácticamente se duplicaba cada 5 años y  era mayor en 

mujeres que en hombres (Tabla 4)40. 

                                                 

                                               Tabla 4.  

 

 

 

 

 

 

 

 

La mayor prevalencia en mujeres también se refleja en un estudio realizado en 

Zaragoza. Para una muestra de 1080 individuos se calculó una prevalencia de demencia 

del 5.5%,  correspondiendo el  4.3% a EA y el 0.6% a demencia vascular, lo que 

coincide con otros estudios en los que la prevalencia es mayor en mujeres41  . 

 

0

5

10

15

20

25

65-69 70-74 75-79 80-84 85-89 >90

varon DV

mujer DV

varon EA

mujer EA



Puesta al día. 

 23 

 

Varios de los estudios en los que se observa una mayor frecuencia  de demencia 

en mujeres que en hombres, reflejan diferencias en la supervivencia tras ser 

diagnosticada la enfermedad. Para minimizar este factor son necesarios estudios de 

incidencia de casos.  

En España catorce estudios valoraron la prevalencia de la enfermedad en 

población mayor de 64 años, se observó que entre 1990 y 1995 esta aumentó en un 13%, 

en un 10,5% hasta el año 2000 y en los últimos 5 años un 3%42. 

 

Estudios realizados en España sobre prevalencia de demencia. (Tabla 5) 5 

Autor Año (nº casos) Población Diagnóstico Edad Prevalencia 

Lobo 1989 (334) Zaragoza GMS-AGETAT 64 5,4 

Lobo 1989 (1080) Zaragoza GMS-AGETAT 64 7,4 

Pérez 1989 (393) Pamplona DSM-III 64 8,9 

Bermejo 1988 (170) Madrid DSM-III 64 13,5 

Bermejo 1989 (379) Madrid DSM-III-R 64 10,0 

Coria 1990 (210) Segovia DSM-III-R 64 5,2 

López-Pousa 1990 (244) Gerona CAMDEX 64 13,9 

López-Pousa 1990 (1581) Gerona CAMDEX 70 16,3 

Manubens 1991 (1374) Pamplona CAMDEX 70 14,2 

Pi 1992 (440) Tarragona DSM-III-R 64 14,9 

García 1994 (3214) Toledo DSM-III-R 64 7,6 

Gascón 2004 (1754) Barcelona CERARD 70 9,6 

Santoja 2004 (1834) Valencia DSM-IV 70 12,8 

 

 

López-Pousa deduce de estos datos que el número de casos probables de 

demencia  es 635.975, de ellos 305.268 serían tipo EA, 138.643 demencias vasculares, 

163.445 demencias mixtas y 28.619 demencias secundarias. 5 

 

 



Puesta al día. 

 24 

 

2.2.4.- Neuroimagen y Demencia  

Las técnicas de neuroimagen son una ayuda cada vez mayor para el diagnóstico 

de las demencias. El tradicional enfoque de reducir su importancia a excluir causas 

tratables de demencia, como tumores de lóbulo frontal o temporal,  aún se mantiene en 

algunas guías a pesar de que esas causas  representan menos del 1%. 

El diagnóstico específico influye cada vez más en el manejo del proceso, tanto 

en el uso de inhibidores de la acetilcolinesterasa en la EA43,  como en la modificación 

de los factores de riesgo vascular en la demencia vascular44, y en  la cautela del uso de 

neurolépticos en la demencia por cuerpos de Lewy o en la demencia frontotemporal.  La 

posibilidad de terapias que enlentezcan la enfermedad aumenta de forma progresiva la 

necesidad  de un diagnóstico precoz y preciso.  

La importancia de las diversas técnicas de neuroimagen se basa en: 

1.- Su utilidad en el diagnóstico específico sobre el deterioro cognitivo. Durante 

años las técnicas de neuroimagen eran consideradas como de exclusión. En la actualidad 

se están utilizando los hallazgos de neuroimagen como  criterios diagnósticos de 

inclusión. 

2.- Su valor para establecer el perfil evolutivo. Los hallazgos observados en 

pacientes con demencia y su intensidad pueden ser de utilidad para definir la historia 

natural de la enfermedad en cada paciente. 

3.- Como prueba que determina la eficacia de los diferentes métodos 

terapéuticos farmacológicos y no farmacológicos. 

 

 

 



Puesta al día. 

 25 

 

Los diferentes procesos patológicos que producen la disfunción  cerebral  a nivel 

celular también producen efectos macroscópicos que se pueden detectar con técnicas de 

neuroimagen in vivo. Por lo que la neuroimagen en general está siendo reconocida 

como una parte muy importante en el estudio de las demencias. 

 

Neuroimagen estructural 

La tomografía axial computerizada (TAC) y la resonancia nuclear magnética 

(RM) representan las dos principales técnicas de neuroimagen estructural. La 

introducción de estas técnicas en la práctica clínica habitual ha supuesto un gran avance 

en el diagnóstico precoz y en el conocimiento de las diferentes formas clínicas de la 

demencia.  Su aplicación permite: 

1.- Detectar patologías potencialmente tratables como son los hematomas 

subdurales, la  hidrocefalia a presión normal, los tumores cerebrales y otras patologías 

reversibles y tratables que pueden producir demencia.  

2.- Identificar patología vascular de pequeño vaso. Con la RM se puede detectar 

la isquemia en la sustancia blanca e identificar demencias vasculares y mixtas que 

asemejan, con frecuencia, la clínica de la EA.   

La patología vascular de la sustancia blanca puede observarse en el TAC como 

zonas de  hipodensidad  y en la RM como alteraciones focales de la intensidad de la 

señal. Pero estos signos neurorradiológicos no son patognomónicos de demencia 

vascular, apareciendo tanto en EA como en sujetos sanos45. 

3.- Patología neurodegenerativa. Se han observado diferentes hallazgos 

estructurales con TC y RM que permiten confeccionar patrones de alteraciones  

 



Puesta al día. 

 26 

 

estructurales correspondientes a las diferentes enfermedades que causan demencia como 

en el caso de la EA y que  guardan relación con la presencia y severidad de la misma. 

 

Neuroimagen funcional  

En los últimos años, la capacidad del TC y de la RM para obtener excelentes 

imágenes anatómicas del cerebro normal y patológico ha mejorado el diagnóstico y el 

tratamiento de muchas lesiones neurológicas y neuroquirúrgicas; sin embargo, existen 

enfermedades y disfunciones cerebrales que aparecen con imágenes de TC y RM 

normales o con hallazgos anormales inespecíficos.  

El diagnóstico de estas enfermedades basado principalmente en la exploración 

clínica del paciente tiene resultados en ocasiones potencialmente ambiguos y, a veces, 

incorrectos. El conocimiento de los mecanismos de estas enfermedades, su evolución y 

la valoración de la respuesta al tratamiento se ven dificultados por la falta de un examen 

objetivo, directo, rápido y específico de las funciones y disfunciones cerebrales. La 

posibilidad de localizar de forma no invasiva los sucesos intracraneales con una 

resolución temporal y espacial altas sería de gran utilidad.  

Con la posibilidad del estudio in vivo de la función cerebral, estas técnicas han 

permitido obtener resultados sorprendentes en el diagnóstico diferencial de la demencia, 

en el estudio de las correlaciones clínico-neurobiológicas y en la investigación de 

procesos  fisiopatológicos subyacentes al síndrome demencial46. 

Las técnicas utilizadas para el estudio funcional de las demencias han  

contribuido en gran manera a la comprensión de la actividad cerebral y de su 

distribución espacial en diferentes condiciones fisiológicas. Se pueden clasificar en dos 

grandes grupos:  



Puesta al día. 

 27 

 

 1.- Aquellas que utilizan fuentes electromagnéticas para recoger la señal, como 

son: la resonancia magnética funcional (fMRI), la espectroscopia por resonancia (MRS), 

la Electroencefalografía (EEG) y la Magnetoencefalografía (MEG). 

2.- Las que utilizan la radiación procedente de la transformación de partículas o 

radionucleidos: La Tomografía por emisión de positrones (PET) y la Tomografía 

computadorizada por emisión de fotones (SPECT). 

El funcionamiento cerebral se puede estudiar desde tres perspectivas diferentes. 

La primera se centra en la arquitectura de sus áreas y lóbulos, la segunda lo considera 

compuesto de columnas neuronales con funciones específicas y la tercera busca estudiar 

los circuitos que son activados de un modo sucesivo para resolver tareas concretas. 

Dentro de esta  última perspectiva, la MEG permite, mejor que ninguna otra técnica, la 

investigación del procesamiento de información en pasos sucesivos a través de un 

circuito determinado47. 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Puesta al día. 

 28 

 
2.3.- DETERIORO COGNITIVO LEVE 
 
  
2.3.1.- Concepto y definición 
 

Al analizar la población anciana  se observa que  casi más de la mitad tiene 

síntomas amnésicos y refiere quejas de memoria.  En gran parte de estas personas la 

situación se mantendrá más o menos estable pero en otros esas quejas subjetivas de 

pérdida de memoria pueden ser síntomas clínicos prodrómicos de una demencia. El 

poder diferenciar el deterioro cognitivo patológico de los cambios propios del 

envejecimiento cerebral,  es aún hoy un reto.  

Existen en la actualidad diversos nombres para denominar a un mismo cuadro 

clínico. Con pequeñas matizaciones, la diferenciación radica básicamente en establecer 

si el criterio de inclusión se ve limitado al área de la memoria o incluye alteraciones de 

otras áreas. También en cuanto al punto de corte en las pruebas neuropsicológicas con 

respecto a la considerada población sana, que oscila entre 1 y 2 desviaciones estándar 

respecto de la normalidad. Este último punto a su vez, puede estar referido a sujetos 

sanos jóvenes o a controles sanos de similar edad y nivel cultural La abundancia de 

criterios y de clasificaciones pone de manifiesto el interés que despierta en la 

comunidad científica el problema de la alteración cognitiva observadas en el 

envejecimiento. Es obvio que se precisa unificar criterios y poner en marcha estudios 

longitudinales para llegar a conclusiones fiables 

Se han usado a lo largo de los años diversos términos  para describir el estado 

intermedio de deterioro cognitivo. En el siglo XIX Prichard identificó los estados más 

precoces de la demencia como alteraciones de la memoria reciente pero conservando 

intacta la memoria remota48  . 

 



Puesta al día. 

 29 

 

Un siglo después Kral describe los olvidos benignos seniles (Benign senescence 

forgetfulness), para hacer distinción entre la pérdida de memoria benigna asociada a la 

edad y el inicio de un proceso patológico49. 

En 1982 se publicaron dos sistemas clínicos que aún se continúan utilizando hoy  

para valorar los límites del envejecimiento y la demencia: el CDR (Clinical Dementia 

Rating) y el GDS (Global Deterioration Scale for ageing and dementia). 

El CDR distingue el estadio de demencia cuestionable (CDR 0.5), de personas 

sanas  (CDR 0) y  de aquellos con demencia (CDR 1). 

La escala de GDS  permite clasificar los pacientes por grados de severidad. Las 

puntuaciones 1 y 2 corresponden a variaciones en la normalidad con quejas subjetivas, 

mientras que valores más altos, del 3 al 7, representan estadios progresivos de deterioro 

cognitivo.   

En 1986 el Instituto Nacional de Salud Mental (NIMH) en los EEUU  propuso el 

término de alteraciones de memoria asociadas a la edad (Age-Associated  Memory 

Impairment. AAMI), que comparaba  los resultados con los de adultos jóvenes. 

Posteriormente se propuso por la Asociación Psicogeriátrica Internacional para referirse 

al deterioro cognitivo de múltiples dominios en el envejecimiento normal, el término 

Deterioro Cognitivo asociado a la Edad (Age- Associated  Cognitive Decline- AACD).  

Otro  modelo, el  de  Alteración  Cognitiva No Demencia (CIND), se ha 

utilizado en estudios epidemiológicos e incluiría a todos aquellos individuos que se 

encuentran entre el estadio de sanos y la demencia. 

El  concepto “deterioro cognitivo leve”  se ha utilizado históricamente para 

hacer referencia a una afectación cognitiva de baja intensidad, fuera cual fuese su 

naturaleza, bien un proceso ligado al envejecimiento o bien un proceso patológico.  



Puesta al día. 

 30 

 

Posteriormente se han  ido poniendo límites a este síndrome, que se encuentra 

intermedio  en el denominado continuum cognitivo entre la vejez normal y la 

demencia50. 

Actualmente el concepto que prima es el propuesto por el grupo de la Clínica 

Mayo, que intenta definir y reconocer el grupo de pacientes cuyas alteraciones 

cognitivas correspondan a los síntomas iniciales de una EA. Establece dos fases: la 

primera de  leve deterioro cognitivo sería prodrómica de la  segunda, la demencia. 

Partiendo de este supuesto, los dos estados forman parte de un continumm que responde 

a un mismo proceso patológico.  Este concepto está basado en dos hipótesis. La primera,  

clínico- evolutiva, hace referencia al continuum cognitivo a partir de la hipótesis de  que 

los pacientes con demencia han debido de pasar previamente por un estadio menos 

grave de alteración cognitiva. La segunda hipótesis, clínico-patológica, sugiere una  

alteración del lóbulo temporal medial en ambos casos51. 

 Podemos finalmente definir el DCL como una alteración de una o varias 

funciones o grupos de funciones intelectuales, que no llegan a alterar de forma 

importante las actividades de la vida diaria ni las relaciones sociales, laborales o 

familiares. Los criterios clínicos se mencionan a continuación: 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 31 

 

Criterios para definir el DCL: (según Chertkow, modificados posteriormente por 

Petersen)52: 

- Queja subjetiva de pérdida de memoria 

- Deterioro objetivo de memoria 

- Otras capacidades cognitivas conservadas generalmente 

- Funcionamiento en la vida diaria preservado 

- Ausencia de otras causas evidentes neurológicas o psiquiátricas que expliquen 

la pérdida de memoria 

- No se cumplen los criterios de demencia 

 

Criterios  del DCL según el grupo de trabajo de DCL del consorcio Europeo de la 

Enfermedad de Alzheimer:53 

- Quejas cognitivas el paciente o familiares 

- Declive del funcionamiento cognitivo respecto a habilidades previas durante el 

último año, informado por el paciente o un informador. 

- Alteración cognitiva evidenciada por una evaluación clínica (alteraciones de 

memoria o en otro dominio cognitivo) 

- Ausencia de repercusiones mayores en la vida diaria. (el paciente puede 

presentar dificultades en las actividades complejas de la vida diaria). 

- Ausencia de demencia. 

 



Puesta al día. 

 32 

 

Desde el punto de vista cualitativo los pacientes con este trastorno cumplen 

algunos de los criterios de demencia y no cumplen otros. A la hora de delimitar 

entidades en un continuum, como es el que se acepta que existe desde el envejecimiento 

fisiológico a la demencia, el poder caracterizar cada categoría diagnóstica mediante el 

establecimiento de puntos de corte en las escalas correspondientes (puntos de corte que 

reflejan una determinada intensidad del proceso) puede ser de ayuda en el diagnóstico.  

 Zaudig y cols encontraron un método para hallar el punto de corte del DCL, 

según el cuál si éste era para la demencia de 22/30 en el MMSE (sensibilidad y 

especificidad del 96% frente al normal, valor predictivo positivo 92,3%, y valor 

predictivo negativo 98%) y las puntuaciones en el MMSE para el DCL oscilaban entre 

en 23.7- 27.3 (con un especificidad  respecto a la demencia del 91,9%, un valor 

predictivo positivo y valor predictivo negativo 94,1% - 94,4%). Utilizando escalas 

evolutivas, el DCL se correlacionaría con los estadios GDS 2 y 3 y con el CDR 0,554. 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 33 

 

2.3.2.- EPIDEMIOLOGÍA 

La utilización de diferentes  definiciones del DCL en los estudios   

epidemiológicos, hace que los datos de la prevalencia obtenidos en población anciana se 

sitúen en un rango de el 3% y el 19% y la incidencia  entre el 8-58 por mil por año con 

un riesgo de desarrollar demencia en 2 años de 11-33% 55. 

 En función del lugar del diagnóstico y seguimiento del paciente, las cifras 

epidemiológicas también difieren. En centros especializados se han registrado 

progresiones a demencia  de hasta un 18% por año56. 

Petersen y cols han demostrado que el 12%  al año de las personas que reúnen 

estas características progresan a demencia, en comparación con el 1-2% de los controles, 

y al cabo de 6 años el porcentaje de conversión de los DCL a demencia aumenta a un 

80% 57 . Otros estudios, sin embargo, muestran un patrón evolutivo completamente 

diferente, pues hasta en un 44% de los pacientes con DCL diagnosticado en su primera 

visita vuelven a la normalidad en un año58. 

El concepto de DCL amnésica propuesto por Petersen  tenía como objetivo el 

que “el clínico pudiera cumplir con la obligación de detectar los pacientes que 

finalmente desarrollarán la EA, cuando ésta se encuentra aún en estado predemencial”. 

No se conoce el pronóstico de esta entidad y su historia natural. Se estima que el 

50-75% de pacientes con deterioro cognitivo leve evolucionan a demencia en un 

periodo de 5 años. Entre los factores de riesgo para una mala evolución se encuentran 

los siguientes:  

 

 



Puesta al día. 

 34 

 

1.- Edad avanzada,  

2.- Intensidad de la alteración cognitiva,  

3.- Bajo rendimiento en los tests neuropsicologicos de memoria diferida,  

4.- Variables genéticas como es la posesión de un alelo E4,  

5.- Baja concentración de proteína beta-amiloide y concentraciones elevadas de    

proteína tau en el líquido cefalorraquídeo, 

6.-  Tamaño perihipocámpico determinado en la TAC,   

7.- Disminución del volumen hipocámpico medido a través de RNM y la 

presencia de hipometabolismo en áreas de asociación temporoparietal y en la región 

posterior del cíngulo a través de técnica PET.  El valor primero de las técnicas de  

neuroimagen es buscar causas estructurales que ocasionen el deterioro.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 35 

 

2.3.3.- CARACTERÍSTICAS CLÍNICAS 

 

La semiología clínica se caracteriza por su discreción: el paciente y/o su familia 

acuden a la consulta refiriendo trastorno de la memoria en la mayoría de las ocasiones o 

alteraciones sutiles en la manera de desenvolverse que apenas interfieren con las 

actividades de la vida diaria. Cuando el proceso avanza pueden aparecer alteraciones en 

áreas como la atención, la orientación visuoespacial o él calculo, pudiendo asociarse 

síntomas derivados de trastornos de la personalidad subyacente.  Se han hallado los 

siguientes marcadores cognitivos: en memoria defectos en la codificación, 

almacenamiento y recuperación de la información, en el recuerdo libre, en recuerdo 

diferido de una lista de palabras, memoria episódica, aprendizaje. También se alteran 

capacidades como la atención visual, el razonamiento abstracto, la fluencia  verbal o la 

denominación. 

 
En septiembre del 2004 se realiza un symposium en Estocolmo con el fin de 

reunir un grupo internacional multidisciplinar de expertos  con el objetivo de integrar 

una perspectiva clínica y epidemiológica al concepto de DCL59. 

En un principio la atención se centra  en la pérdida de memoria, por lo que el 

DCL es fundamentalmente un trastorno amnésico. Posteriormente se observa que se 

pueden alterar otras funciones cerebrales  de forma aislada o múltiple.  

 

 

 



Puesta al día. 

 36 

 

La presentación clínica del DCL se puede clasificar de acuerdo a tres subtipos60: 

- Amnéstico. Alteración de la memoria más de una desviación estándar con 

respecto a controles de la misma edad. 

- Multidominio. Si presenta déficits en un número diferente de dominios 

cognitivos, como: lenguaje, funciones ejecutivas,  habilidad visuoespacial.  Con 

o sin alteración de la memoria.  

- Úníco dominio no amnéstico. Déficit en un único dominio diferente al de  la 

memoria. 

 

Estos  subtipos clínicos de DCL  supuestamente difieren en etiología  y resultado 

en la progresión a demencia. Los subtipos amnésticos (único dominio o multidominio)  

se dicen que tienden a progresar a  EA, mientras que los otros dos subtipos, no 

amnésticos tienden a hacerlo a demencia  no EA. 

Dado que su  etiología así como su clínica son heterogéneas,  deben considerarse 

en un amplio contexto clínico. La principal alteración cognitiva puede ser  amnéstica, 

un único dominio no-memoria, o implicar  múltiples dominios cognitivos. Cada una de 

las presentaciones clínicas puede tener múltiples etiologías: degenerativa, vascular, 

metabólica, traumática, psiquiatrita, otras.  

Un amplio espectro de funciones cognitivas se altera en estos pacientes: 

memoria, atención lenguaje, capacidad visuoespacial, funciones ejecutivas.  Existe 

controversia sobre la valoración y la definición  de estos déficits, pero no existe 

suficiente evidencia para recomendar test específicos ni puntos de corte. El grado de 

alteración se puede valorar neuropsicologica y clínicamente. 



Puesta al día. 

 37 

 

La valoración individual del declive de las habilidades cognitivas y  funcionales 

de los sujetos pueden medir mejor los déficits que compararlos  de acuerdo a lo 

establecido según la edad.  Y lo mismo se puede decir del manejo de las actividades 

instrumentales y de las actividades de la vida diaria. 

Según describe Petersen and cols61, el concepto de DCL  se refiere a pacientes 

con alteraciones cognitivas pero no de la suficiente severidad para constituir una 

demencia. Normalmente estos pacientes tienen leves grados de alteración funcional, que 

pueden ser difíciles de diferenciar de los problemas funcionales que ocurren en personas 

sanas con la misma edad. El paciente típico con DCL es el que tiene alteraciones 

cognitivas más allá de las normales para la edad,  aunque se mantienen relativamente 

intactos otros dominios cognitivos. 

La exploración neurológica es normal, aunque según algunos estudios 62 existen 

diferencias respecto a grupos controles en las pruebas de equilibrio y coordinación y 

presentan más riesgo de caídas y fracturas.  

La pérdida de memoria es semiológicamente similar a la que existe en la EA en 

estadio leve, siendo los datos más llamativos la afectación diferida de material verbal, 

que no se beneficia de las claves semánticas y las alteraciones en los test de retención  

visual de Benton y de memoria de reconocimiento visual. 

Según los datos de Petersen et al estos pacientes presentan por definición una 

puntuación similar a los controles en las pruebas de valoración cognitiva general, como 

el coeficiente intelectual de Wais, pero el rendimiento en otras escalas cognitivas 

globales como el minimental, en los test de memoria, y en pruebas de denominación y 

de  



Puesta al día. 

 38 

 

fluencia verbal es significativamente menor a los controles, aun manteniéndose las 

puntuaciones dentro de los límites de la normalidad. 

Al aplicar baterías neuropsicológicas se comprueba que los pacientes con DCL 

presentan por definición una puntuación similar a los controles en las pruebas de 

valoración cognitiva general, como el coeficiente intelectual de Wais 63  pero tienen 

rendimientos significativamente más bajos frente a los controles en pruebas de memoria, 

pruebas de función cognitiva global (mini-mental, test de información , memoria y 

concentración de Blessed), denominación (test de Boston) y función ejecutiva (fluencia 

verbal, test de stroop) 64 . Pero también las puntuaciones eran mejores que los de 

pacientes con EA leve (CDR 1). 

 Los pacientes con DCL pueden presentar desde las fases iniciales trastornos 

psicologicos y conductuales en diferentes patrones de presentación e intensidad. La 

presencia de trastornos de conducta puede predecir una alta probabilidad de progresión 

a demencia. Se ha observado que casi en la mitad de los pacientes aparece al menos un 

síntoma neuropsiquiátrico a lo largo de la evolución y el 43%  lo refieren  ya un mes 

previo a  la consulta 65 , los más frecuentes son disforia en el 39% de los casos, apatía en 

el 39%, irritabilidad en el 29% y ansiedad en el 25%66. Las puntuaciones en el NPI son 

similares a las de la EA en estadio leve. 

Los pacientes con DCL pueden presentar sutiles dificultades  en el manejo de las 

actividades de la vida diaria. Estas dificultades son comunes en los pacientes con DCL 

dos años antes del diagnóstico de demencia.  Dificultades en el manejo del teléfono, de 

las finanzas, el transporte o la medicación pueden ser señales del comienzo de una 

demencia67. El DCL también se puede acompañar de cambios como el equilibrio y la 

coordinación. 



Puesta al día. 

 39 

 

En conclusión, los pacientes con DCL, y de forma similar a lo que ocurre en 

pacientes con demencia, presentan afectación de dominios cognitivos, funcionales y 

psicológico-conductuales. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 40 

 

2.3.4.-NEUROIMAGEN  y DCL 

Las técnicas de neuroimagen suponen uno de los recursos diagnósticos de mayor 

utilidad y fiabilidad para detectar las lesiones y alteraciones que presentan los pacientes 

con DCL y, sobre todo, para poder predecir  con mayor grado de fidelidad quienes van a 

desarrollar EA. 

Mediante técnicas de neuroimagen se intentan identificar en función de las 

diferentes localizaciones en las anormalidades morfológicas y funcionales, esos estadios 

de la enfermedad. Las áreas de mayor interés para el estudio volumétrico son la 

entorrinal e hipocampo- amígdala. Para el estudio funcional el córtex temporo-parietal  

y las regiones del cingulado posterior. El efecto morfopatológico y funcional  de las 

lesiones  pueden traducir mecanismos de compensación de las neuronas pérdidas. 

De momento no existe acuerdo para establecer los límites en términos de 

neuropatología, ¿debería ser cuantitativo o cualitativo?.  La mayoría de los datos 

aportados en este campo apoyan la hipótesis  del continum, representando el DCL un 

estado neuropatológico transicional. 

Las técnicas de neuroimagen como la RMN, el CBF-SPECT, PDG- PET y la 

MGN son técnicas esenciales en la valoración  del DCL que aportan información 

complementaria al diagnóstico del proceso patológico responsable.68 

Se pueden utilizar desde dos perspectivas, la primera porque son capaces de 

identificar causas del deterioro cognitivo específicas y tratables  como hematomas 

subdurales, tumores cerebrales o hidrocefalia a presión normal; permitiendo establecer 

diagnósticos diferenciales. La segunda porque se pueden utilizar para predecir la 

probabilidad de desarrollar demencia y medir la progresión de la enfermedad.  



Puesta al día. 

 41 

 

Entre las técnicas de neuroimagen, la RM es la que ha aportado un mayor 

número de datos, entre ellos los siguientes: 

1.- La región que primero se altera en el DCL es la temporal medial y a medida 

que el proceso avanza  se extiende a la circunvolución cingular posterior y a la corteza 

asociativa temporoparietal. Al medir el área de atrofia de estructuras temporales 

mediales se ha demostrado poder distinguir en un estudio longitudinal de una muestra 

de individuos sanos a aquellos que tuvieron DCL con una especificidad del 91% y una 

sensibilidad del 85%69. 

 2.- La sensibilidad de la medición de la atrofia del lóbulo temporal para detectar 

alteraciones precoces de la  EA se conoce desde hace tiempo, y se ha ido afinando al 

hallar la pérdida neuronal en la corteza entorrinal en los pacientes con DCL. Se ha 

encontrado que combinando estos datos con los de la corteza temporo lateral y cíngulo 

anterior, se lograba distinguir los controles de los DCL  que convertían a EA con una 

precisión del 93%,  una especificidad del 0,95 y una sensibilidad del 0,90. Concluyendo 

que la atrofia entorrinal predice mejor que la del hipocampo los DCL que progresarán a 

EA70. 

3.- La pérdida de volumen y atrofia cerebral puede identificarse mediante RM en 

pacientes con DCL.  La atrofia del lóbulo temporal puede ser un marcador específico de 

EA preclínica. Patrones similares de atrofia del lóbulo temporal se han observado en 

pacientes con DCL amnéstico y EA, sin embargo no se han objetivado en el DCL de 

múltiples dominios. 

  

 



Puesta al día. 

 42 

 

4.- La neuroimagen estructural también se ha utilizado para mejorar la fiabilidad 

de otros marcadores biológicos de EA, como el valor de la concentración de la proteína 

tau, que en el LCR de pacientes con DCL no varía, pero si se aprecia un aumento de la 

tau-231 hiperfosforilada cuando se calcula en función del tamaño ventricular71. 

5.- Otra utilidad de este técnica es como indicador de progresión para valorar la 

evolución  en pacientes con EA y DCL. En un ensayo clínico con una muestra de 192 

pacientes durante un año de seguimiento, se evaluó mejor la progresión de la 

enfermedad con mediciones de la atrofia del hipocampo que con pruebas 

neuropiscológicas  cognitivas y conductuales72. 

Hasta ahora los estudios realizados con RM para valorar la atrofia del 

hipocampo  y del córtex entorrinal han encontrado  relación entre la transición de DCL 

a EA y del envejecimiento normal al DCL, pero también existen evidencias que 

muestran que los déficits en el flujo de sangre en regiones cerebrales medidas con 

SPECT y el metabolismo cerebral de glucosa medido con FDG-PET pueden predecir 

futuros desarrollos de DCL a EA.  

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 43 

 

En relación al deterioro cognitivo leve y la técnica de neuroimagen funcional 

PET se han obtenido los siguientes resultados: 

 1.- La confirmación anatomopatológica en pacientes con DCL y demencia leve 

(MMSE >26) a los que se les había realizado estudio con PET hallaron que esta técnica 

indicaba correctamente el diagnóstico en el 89%, obteniendo una sensibilidad 95% y 

una especificidad del 71% 73 . Se han obtenido resultados similares sobre el valor 

pronóstico de la PET en el DCL, en otros estudios. 

2.- Recientes estudios sobre el metabolismo con PET han demostrado que es 

característico de pacientes con DCL de tipo amnésico  una disminución del 

metabolismo en estructuras límbicas (complejo hipocampal, tálamo medial, cuerpo 

mamilar, y el cingulado posterior). Los pacientes con EA en estadio leve, presentan las 

mismas alteraciones  y las presentan además en amígdala y corteza parieto-temporal74. 

 3.- El PET junto con los marcadores genéticos podrían ser en el futuro 

marcadores diagnósticos de gran utilidad en la práctica clínica. Reiman y cols, 

estudiaron pacientes sanos pero portadores del alelo Apoe-E4,  en los que encontraron 

un hipometabolismo en  la región cingulada posterior en los pacientes homocigotos,  

que no presentaban los no portadores del alelo. Tras realizar el ajuste de volúmenes del 

hipocampo, concluyeron que el PET era más sensible que la RM para descubrir qué 

sujetos tienen más riesgo de padecer EA75. 

En el estudio longitudinal de Small et al, los  pacientes portadores de uno o dos 

alelos de Apoe-E4, presentaban en el PET inicial, un metabolismo disminuido en el 

cortex del lóbulo parietal inferior, zona lateral de ambos lóbulos temporales y zona  

 

 



Puesta al día. 

 44 

 

posterior del la circunvolución del cíngulo. También se encontró una correlación directa 

entre la pérdida de memoria y el metabolismo parietal basal en el grupo de portadores 

de ε4 pero no en los no portadores76  . 

  

 Las diferencias en imágenes cerebrales funcionales entre controles y DCL 

también se puede hallar midiendo el flujo cerebral con el SPECT. Johnson  y cols en un 

estudio longitudinal en pacientes asintomáticos que posteriormente desarrollaron EA, 

observaron que estos pacientes antes de presentar síntomas, tenían hipoperfusión en 

estructuras relacionadas con la memoria como, el hipocampo anterior, cingulado 

posterior  y núcleo talámico. Estos hallazgos tuvieron una sensibilidad  del 78% y una 

especificidad del 31%77. 

 Los resultados de estudios realizados con RM funcional plantean la posibilidad 

de que estos pacientes con disfunción o pérdida neuronal  necesiten una activación 

cortical más extensa  para realizar una tarea cognitiva que los que no presentan estas 

lesiones y que esa activación pueda ser tipo bimodal, aumentando en los casos en que 

esa disfunción sea leve o moderada y disminuyendo cuando esa pérdida neuronal ya ha 

destruido importantes redes neuronales78. 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Puesta al día. 

 45 

 

2. 4.-ENFERMEDAD DE ALZHEIMER 
 

Alois Alzheimer presentó sus hallazgos clínicos y neuropatológicos en Túbingen, 

en 1906, en una comunicación titulada “sobre una enfermedad peculiar de la corteza 

cerebral” durante la conferencia de West German Society of Alienist y fue publicada en 

1907. Sus  hallazgos correspondían a una mujer de 51 años que mostraba desorientación, 

celos, pérdida de memoria, déficit perceptivo, afasia, apraxia, agnosia, manía 

persecutoria, conductas anómalas y una progresión rápida en su enfermedad, falleciendo 

a los 56 años de edad.  Tras el estudio del cerebro  con microscopia observa la 

existencia de atrofia y lesiones miliares (Herdchen) y utilizando tinción de plata 

Bielschowsky,  identificó los ovillos neurofibrilares. En 1910 se describe la enfermedad 

en la octava edición del Compendium der Psychiatrie. Fue Kraepelin quien la denominó 

Enfermedad de Alzheimer. 

 

DEFINICIÓN Y TIPOLOGIA 
 

La EA  es una enfermedad neurodegenerativa progresiva  con características 

clínicas y anatomopatológicas propias, ligada íntimamente con la edad.  Por su gran 

heterogeneidad anatomoclínica  y por la gran variabilidad tanto evolutiva como en su 

expresión clínico-  patológica se le puede considerar  un síndrome.  

Morfopatológicamente  la EA se define por la aparición de placas seniles y 

ovillos neurofibrilares. Estas lesiones neuropatológicas se sitúan fundamentalmente en 

la corteza cerebral  sobre todo en áreas temporoparietales79. 

 

 



Puesta al día. 

 46 

 

Clínicamente la EA  se define por la existencia de una demencia  de inicio 

insidioso y un deterioro cognitivo y funcional progresivo con la aparición gradual de 

alteraciones psicológicas y conductuales.  

Es una enfermedad de etiología compleja, multifactorial y multigénica, que 

desde el punto de vista genético  puede definirse como heterogénea, al poderse presentar  

con un patrón familiar o esporádico.  La edad de inicio varía ampliamente, y esta puede 

ser la base para clasificarla en enfermedad de inicio precoz o tardío, siendo el punto de 

corte habitual los 60/65 años80. 

 En las llamadas formas típicas  de la EA, el comienzo de la enfermedad se fecha 

en torno a una edad de 65 años (se estima que aproximadamente el 50 %)60.  En 

estudios comunitarios se ha observado que la prevalencia de los casos con inicio por 

debajo de los 75 años es menor del 2%, en comparación con la prevalencia del 20-40% 

en aquellos con una edad de inicio más tardía.  

En la patogénesis de la EA de inicio tardío intervienen, entre otros, factores 

ambientales y de susceptibilidad genética, mientras que en la de inicio precoz 

autosómico dominante existe una gran carga genética.  

El diagnóstico clínico de la EA se realiza por exclusión de otras patologías 

utilizando los criterios establecidos, realizándose la confirmación del diagnóstico 

mediante el examen neuropatológico con la demostración de los hallazgos 

característicos.  

 

 

 

 



Puesta al día. 

 47 

 

Los límites nosológicos de la EA no están claramente establecidos al carecer de 

momento de un marcador diagnóstico definitivo  y ni siquiera los hallazgos patológicos 

son totalmente concluyentes, ya que la carga lesional necesaria para producir la 

enfermedad depende en parte de la edad del paciente y de la asociación con otras 

lesiones que pudieran coexistir. 

Desde que la Academia Americana de Neurología publicara en 1994 una guía 

práctica de diagnóstico, actualizada en 2001, se han sucedido múltiples avances tanto en 

la investigación clínica como básica81. 

Los criterios diagnósticos  de demencia más utilizados  son los  establecidos por 

la  Clasificación Internacional de Enfermedades de la Organización Mundial de la Salud 

(CIE-10) en 1992, y por la Asociación Americana de Psiquiatría (DSM-III-R) en 1987 y 

(DSM-IV) en 1994 respectivamente. En ellos se refleja la  necesidad de alteración de la 

memoria y otras funciones cognitivas, así como de un adecuado nivel de conciencia, 

presencia de deterioro respecto al nivel previo e interferencias en las actividades 

cotidianas.   

Los criterios para su diagnóstico clínico más empleados son los de la Asociación 

Americana de Psiquiatría (DSM-III-R y DSM-IV) y los del National Institute of 

Neurological and communicative Disorders and the Alzheimer´s Disease and Related 

Disorders Association (NINCDS-ADRDA, 1984), siendo estos últimos los utilizados 

con más frecuencia en la práctica diaria. (Tabla 5) 

Según el grado de certeza diagnóstica estos criterios clasifican la EA en posible, 

probable y definitiva, en función de la forma de inicio, manifestaciones, evolución, 

resultados de las pruebas complementarias y hallazgos histopatológicos. 

  



Puesta al día. 

 48 

 

 Tanto los criterios de la NINCDS-ADRDA, que definen la EA como “probable” 

como los del DSM-IIIR, han logrado una buena sensibilidad (81%, márgenes 49-100%) 

y especificidad (70%, márgenes 47-100%). En estudios post-mortem de pacientes con 

EA diagnosticados como probable, la mayoría se confirmaron según los criterios del 

CERAD (Consortium of the clinical criteria for AD)82. 

 Si tenemos en cuenta el diagnóstico de “posible” EA (NINCDS-ADRDA), la 

sensibilidad es de hasta un 93% (85-96%), aunque la especificidad se reduce de manera 

considerable a un 48% (32-62%); lo cual pone en evidencia las características que 

comparte la enfermedad de Alzheimer con otras demencias. 

 La realidad es que con estos criterios el diagnóstico se realiza por exclusión, lo 

que implica tener que realizar estudios complementarios para descartar otras demencias, 

como análisis de sangre, de LCR, EEG, técnicas de neuroimagen (TAC, RM, PET, 

SPECT), que son potenciales biomarcadores.   

 Lo ideal sería poder realizar el diagnóstico de la EA basándose no en la 

exclusión de otros procesos sino en datos positivos, pero de momento no se han 

definido los valores predictivos que aportan los diferentes marcadores. 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 49 

 
Tabla 5.- Criterios de Nacional Institute of  Neurological and Communicative Disorders 
and Strroke –Alzheimer´s disease and related Disorders Association 83  
 
 
 
 
 
 
  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 

Diagnóstico Clínico de AD probable 
 

- Demencia establecida por un examen clínico, documentadas por el mini-examen cognoscitivo, escala demencia 
Blessed, o lagunas pruebas similares y confirmada a través de baterías neuropsicológicas. 

- Déficits en dos o más áreas cognitivas 
- Deterioro progresivo de la memoria y de otras funciones cognitivas 
- Ausencia de trastornos de conciencia 
- Inicio entre lo 40 y 90 años , mas a menudo después de los 65 años. 

 
Diagnóstico probable de AD 
 

- Deterioro progresivo de funciones cognitivas específicas , tales como el lenguaje (afasia), habilidades motoras 
(apraxia), y perceptivas (agnosias). 

- Deterioro de la realización de las actividades de la vida diaria  y de los patrones de comportamiento. 
- Historia familiar , especialmente confirmada mediante estudio neuropatológic y resultados de laboratorio. Deben 

demostrar: 
 PL normal (técnicas Standard) 
 EEG: patrón normal, sin cambios específicos como un incremento de las ondas lentas. 
 Evidencia de atrofia cerebral en CT, con progresión documentada mediante estudios seriados. 

 
Características para que el diagnóstico de EA sea incierto o improbable: 
 

- Inicio brusco apoplético. 
- Hallazgos neurológicos focales, tales como hemiparesia , alteraciones d de la sensibilidad, déficit en el campo 

visual, e incoordinación. 
- Convulsiones , trastornos de la marcha al inicio o en  los primeros estadios de la enfermedad 

 
Diagnóstico clínico de la enfermedad de Alzheimer posible: 
 

- Demencia en ausencia de otros trastornos neurológicos, psiquíátricos o sistémicos que puedan ser causa de 
demencia, con variaciones en el inicio, presentación o curso clínico. 

- Presencia de una enfermedad sistémica o cerebral que puede provocar demencia , aunque no se considere como 
causa del a misma  

- En estudios de investigación cuando se identifique un déficit cognoscitivo progresivo y grave en ausencia de otra 
causa identificable. 

 
Los criterios para EA definitivos son: 
 

- cumplir los criterios de EA probable 
- evidencias histopatológicas  obtenidas por necropsia o biopsia 

 
Se puede realizar una clasificación de EA para propósitos de investigación por caracterisiticas específicas que 
determinen  subtipos tales como: 
 

- Antecedentes familiares 
- Incio antes delos 65 años 
- Trisomia 21 
- Coexistencia de otras alteraciones relevantes como la enfermedad de Parkinson. 

 
 
 



Puesta al día. 

 50 

 

Tabla 6.- Sinopsis de los criterios diagnósticos de demencia según DSM-IV y la ICD-10.  

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

DSM IV 

-Desarrollo de déficit cognoscitivos múltiples que incluyan deterioro de la memoria y al menos uno de los 

siguientes: afasia, apraxia, agnosia y trastorno de la ejecución de funciones. 

-Dichos déficit cognoscitivos ocasionan pérdida de la capacidad funcional en comparación con sus niveles 

previos. 

-El curso se caracteriza por un inicio gradual y/o un declive cognoscitivo continuado. 

-Los déficit cognoscitivos no se deben a otras enfermedades del SNC o sistémicas ni a la ingesta de 

sustancias inductoras. 

-Los síntomas no ocurren exclusivamente durante el curso de un delirium. 

-La alteración no es debida a otro trastorno del eje I (p.j: depresión, esquizofrenia). 

 

ICD-10 

-Declive de la memoria (que suele ser más evidente en el aprendizaje de material nuevo). 

-Declive de otras funciones cognoscitivas que intervienen en el procesamiento de información. 

-Estado de alerta (ausencia de obnubilación de la conciencia). 

-Declive de la capacidad de control emocional y motivación, y cambio del comportamiento social (apatía, 

irritabilidad, etc). 

-Presencia de estos síntomas durante al menos seis meses. 

 

 



Puesta al día. 

 51 

 
Tabla 7.- Criterios SEN para el diagnóstico clínico de la Enfermedad de Alzheimer84 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 

 

 

 
1.- Demencia: 
- Inicio en la edad adulta. 
- Instauración insidiosa, referida en meses o años. 
- Evolución lentamente progresiva. 
- Afectación precoz de la memoria y de la capacidad de aprendizaje, objetivada en la exploración 
 
2.- Ausencia, en fases iniciales, de: 
- Parkinsonismo espontáneo. 
- Inestabilidad de la marcha y caídas frecuentes. 
- Síndrome cerebeloso. 
- Síndrome piramidal. 
- Alucinaciones visuales. 
- Depresión mayor. 
- Alteraciones destacadas del comportamiento. 
 
3.- Exclusión de otras causas de demencia: 
- A través de las pruebas complementarias estándar. 
- Ausencia de ictus reciente (seis meses). 
 
4.- Apoyan el diagnóstico: 
- Alteración de la capacidad de denominar objetos en la fase inicial de la demencia. 
- Alteraciones de la comprensión verbal, de la fluidez verbal categorial y de la orientación visuoespacial 
en estadios iniciales. 
- Presencia de uno  o dos alelos 4 en el gen que codifica la Apo E. 
- Atrofia de los complejos hipocámpicos (región temporomesial) en neuroimagen estructural, mayor que 
la del resto de la corteza cerebral, en la fase inicial de la demencia. 
- Hipometabolismo o hipoperfusión bilateral en áreas corticales temporoparietales, en PET o SPECT. 
- Reducción del péptido A42 e incremento simultáneo de la proteína  en LCR. 
 
 
5.- Hacen improbable el diagnóstico: 
- Predominio de las dificultades en el componente expresivo del lenguaje con respecto a las alteraciones 
de la comprensión y de otros aspectos semánticos. 
- Bradipsiquia intensa en fases iniciales. 
- Fluctuaciones acusadas y frecuentes de las funciones cognoscitivas. 
- Parálisis de la mirada vertical. 
- Aparición de incontinencia urinaria de causa no urológica en la fase inicial de la demencia. 
- Atrofia (neuroimagen estructural) o hipoperfusión o hipometabolismo (neuroimagen funcional) 
exclusiva de lóbulos frontales y/o polos temporales, en estadio intermedio o avanzado de la demencia. 
- EEG, o cartograma cerebral, normal en estadios avanzados de la demencia. 
 



Puesta al día. 

 52 

 

El diagnóstico definitivo como ya hemos mencionado se realiza a través del 

estudio anatomopatológico del cerebro del paciente.  

Para establecer una  relación entre los depósitos de amiloide y la gravedad de 

cuadro de EA, existen: 

 Los  criterios de Khachaturian  que tratan de delimitar si la cantidad de placas 

observadas en la muestra cerebral de un paciente puede ser causa de demencia 

tipo EA  en función de la edad.  

 Los estadios de CERARD que establecen una gradación semicuantitativa del 

número de placas  y su interpretación funcional lo perfilan con la edad. 

 Los Criterios de Braak and Braak que lo hacen desde una visión descriptiva de 

la gradación en estadios  del depósito de amiloide. 

 

El consenso de la NIA y el Reagan  Institute en 1997, proponen los siguientes 

criterios para el diagnóstico morfológico de la EA, considerando esta enfermedad como 

un proceso clínico-patológico heterogéneo, en el que las placas seniles y los ovillos 

neurofibrilares pueden tener combinaciones cuantitativas y de distribución topográfica , 

que permitan establecer criterios de probabilidad. (Tabla 8) 

 
Tabla 8.- Criterios NIA- R para el diagnóstico neuropatológico de la EA 
 
1.- Probabilidad alta 
- Presencia de placas neuríticas y ovillos neurofibrilares en el neocórtex 
- CERARD frecuente 
- Braak y  Braak estadio V-VI 
 
2.-Probabilidad intermedia 
- Presencia de placas neuríticas y ovillos neurofibrilares en regiones límbicas 
- CERARD moderado 
- Braak y  Braak estadio III-IV 
 
3.-Probabilidad baja 
- Presencia de placas neuríticas y ovillos neurofibrilares más reducida o circunscrita 
- CERARD infrecuente 
- Braak y  Braak estadio I- II 



Puesta al día. 

 53 

 
 
2.4.1.- PATOGENIA 

 

La EA se caracteriza por dos tipos de depósitos proteínicos diferentes: los 

depósitos de amiloide β y los ovillos neurofibrilares (ONF).  Ambos ejercen efectos 

tóxicos en las neuronas, activan células gliales que segregan sustancias citotóxicas y 

aumentan los daños titulares alterando la sinapsis y la función neuronal, conduciendo en 

último término a la apoptosis.  Cuando este daño en el tejido cerebral alcanza un cierto 

grado termina expresándose clínicamente85. 

Los estudios sobre la patogénesis de la EA se centran principalmente en el papel 

de los depósitos proteínicos. El prototipo de esta enfermedad es complejo ya que resulta 

de la combinación de una amilodopatía y una taupatía. 

Numerosos estudios apuntan a que el fenómeno primario en la EA es una 

alteración en el metabolismo de la proteína APP que provoca un aumento en la 

producción y depósito anómalo del péptido Aβ, dando lugar a depósitos amiloides 

insolubles en forma de placas seniles. 

Este proceso  es apoyado por la denominada hipótesis de la “cascada amiloide”  

que explica que por diversos factores genéticos se producen alteraciones a nivel de la 

expresión de la proteína APP, del proceso de proteolísis o del proceso de estabilidad del 

péptido Aβ, alterando el equilibrio producción/aclaramiento del mismo, lo que 

finalmente resulta en un  acúmulo gradual de degeneración neurofibrilar, en placas 

difusas, placas neuríticas y vasos cerebrales y meníngeos86. 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 54 

 

Se ha demostrado que el efecto tóxico se produce fundamentalmente por la 

liberación de radicales libres en la  unión de este amiloide con determinados receptores, 

lo que activa una cascada de sucesos inflamatorios y oxidativos, que acaban lesionando 

la neurona, alterando las sinapsis con el consiguiente déficit de neurotransmisores y 

conduciendo en último término a la muerte neuronal87. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 55 

 

2.4.2.- EPIDEMIOLOGIA 
 

 El conocimiento de las características epidemiológicas de las demencias y en 

especial de la EA  ha experimentado un importante crecimiento  en los últimos años. La 

aplicación de técnicas epidemiológicas al estudio de esta enfermedad se ve limitada por 

la dificultad en establecer el inicio del proceso, ya que es insidioso y el curso de su 

evolución progresivo e irregular.  

La mayoría de los datos epidemiológicos de la EA se basan en estudios 

observacionales de tipo analítico que requieren de un proceso diagnóstico de alta 

sensibilidad y especificidad para conseguir evitar el máximo de variabilidad entre los 

resultados de los diferentes estudios.  

 

2.4.2.1.- Epidemiología descriptiva.  

En conjunto hoy día, se puede establecer que la prevalencia de la demencia  es 

de aproximadamente el 8% de los individuos mayores de  65 años  pudiéndose doblar la 

cifra si se incluyen la formas leves o incipientes de demencia  por lo que el estadiaje 

evolutivo de la demencia también es un importante factor a tener en cuenta en los 

estudios de prevalencia. 88 

A pesar de la variabilidad existente en los resultados de los múltiples estudios 

realizados sobre la prevalencia de la EA, todos coinciden al señalar un incremento 

exponencial de ésta,  y se calcula que es lo forma más común de demencia.  El número 

de casos diagnosticados en el año 2000 a partir de los datos de la OMS se estima  en 

25,5 millones y se prevé  un aumento en el 2050  de hasta 114 millones.   

           

 



Puesta al día. 

 56 

 

En la Unión Europea, Launer publicó  resultados a partir  de un total de 13 

estudios llevados a cabo en la década de los 90, calculando unas 3.286.000 personas 

afectas de demencia y 824.000 casos nuevos al año89.  La  prevalencia  de la demencia  

calculada en  Europa en el  conjunto de estudios Europeos EURODEM era de un 4.4%, 

de ella el 53.7%  de los casos correspondían a la EA90.  Según los grupos de edad los 

resultados eran los siguientes91.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Existe  consenso en la mayoría de los estudios al considerar que  la prevalencia 

se duplica cada 5 años a partir de los 60 años de edad, aumentando del 1 %  para una 

edad de 65 a 69 años hasta un 40-50% para los mayores de 95 años92.  

 En las formas típicas  de la EA el comienzo de la enfermedad se fecha en torno a 

los 65 años. No obstante, en estudios comunitarios se ha observado que la prevalencia 

de los casos con inicio por debajo de los 75 años es menor del 2%, comparada con la 

prevalencia del 20-40% con una edad de inicio de 85 años o más60.  

  

 

0

2

4

6

8

10

12

30-59 60-69 70-79 80-89

EA



Puesta al día. 

 57 

 

 Además de observarse una correlación entre el incremento de la prevalencia y la 

edad, se observa mayor prevalencia en el sexo femenino, y las diferencias son más 

remarcables en los grupos de más edad,  aunque estos datos hay que tomarlos con 

precaución  porque pueden deberse al reflejo de las diferencias en supervivencia93.  

Los datos de  prevalencia dependen, en gran medida, de los criterios 

diagnósticos utilizados en la selección de los enfermos (DSM-III; DSM-IV; 

NINCDS/ADRDA; CAMDEX), de la edad de la población a estudio y de factores 

geográficos.  

 Se ha observado que el estudio de la epidemiología de la EA en diferentes zonas 

geográficas permite valorar el papel en la etiopatogenia de la enfermedad de  posibles 

factores de riesgo como pueden ser los genéticos,  ambientales o culturales. 

Los datos apuntan a que el incremento exponencial de la prevalencia con la edad 

en países industrializados también existe en países en vías de desarrollo como India, 

Tailandia y Nigeria, con cifras que oscilan entre 1- 1,8%.  En un estudio reciente  en la 

India se establecieron cifras de incidencia menores que en EEUU y Europa, pero estas 

variaciones pudieron deberse a sesgos metodológicos, menor esperanza de vida y 

supervivencia94. 

 Respecto a la incidencia, el número de estudios es  menor que los de prevalencia 

debido en parte al mayor coste económico y al periodo más largo de tiempo que 

requieren.  

 La variabilidad que existe en los resultados de las tasas de incidencia total oscila  

entre un 10,3/1000 y un 39,1/1000 casos anuales a partir de los 65 años de edad (66.31 

de media). Se debe en parte a la metodología utilizada y depende igualmente de la zona  

 



Puesta al día. 

 58 

 

geográfica en que realiza el estudio. La incidencia parece ser menor en Asia oriental y 

en África que en Estados Unidos o en Europa. Estos resultados se deben tomar con 

cautela por la posible interacción de factores de confusión, como el nivel educacional95. 

  En el estudio EURODERM del que formaron parte ocho estudios 

longitudinales, de entre 2 y 4 años de duración, de doble fase y puerta a puerta, la EA 

era la forma de demencia mayoritaria y se observaba un incremento de los valores de 

incidencia con la edad incluso en los grupos de edad más avanzada. Este incremento 

continuo sólo se observó en mujeres ya que en los varones se observa una estabilidad 

después de los 80-85 años. Estas diferencias entre sexos se observa en siete de los ocho 

estudios96. 

  

2.4.2.2  Epidemiología Analítica. Factores de riesgo 

 Es de vital importancia  conocer las causas o factores de riesgo asociados a la  

EA con el fin de poder desarrollar estrategias  de prevención realmente  efectivas.   

 Los factores de riesgo se pueden clasificar en dos grandes grupos: los no 

modificables que permiten conocer la población con mayor riesgo de padecer la 

enfermedad con el paso del tiempo  y los modificables, sobre los que se podría 

intervenir para disminuir el riesgo. 

 

1.- Factores de riesgo no modificables: 

 Edad: Existe consenso en los diferentes estudios a la hora de determinar la edad 

como el principal factor de riesgo para el desarrollo de EA, aunque existen 

discrepancias en los datos obtenidos en edades avanzadas. Lo que ocurre por 

encima de los 90 años, es difícil de interpretar, debido a la falta de estudios 



Puesta al día. 

 59 

sobre incidencia en franjas de edad superiores, y al bajo poder estadístico de los 

datos como consecuencia del escaso número de casos. 

 Sexo: Con respecto al sexo, no se han confirmado diferencias significativas en el 

riesgo de padecer la enfermedad, aunque sí se observó una tendencia a aumentar 

en las mujeres en edades avanzadas97. 

  Historia familiar: Se ha descrito que los familiares de primer grado de 

enfermos de EA presentan una incidencia más alta de demencia, siendo la 

causalidad genética la explicación más fiable hasta el momento. 

 Respecto a los factores genéticos. Se puede entender la EA como un trastorno 

neurodegenerativo etiológicamente heterogéneo y de aparición esporádica en el 

que parecen intervenir factores de susceptibilidad genética. Existe constancia de     

la existencia, de casos familiares, relacionados con mutaciones en una serie de 

genes, en los que se  transmite la enfermedad con un patrón de herencia 

autonómico dominante. La mayor parte de estos pacientes presenta mutaciones 

en tres genes: el gen precursor de la proteina  β amiloide (APP); el gen de la 

presenilina 1 (PSEN 1) y el gen de la presenilina 2 (PSEN 2), aunque un 30% 

de las familias con EA no son portadoras de mutaciones en ninguno de estos 

genes. Existen otros genes que también transmiten la enfermedad. De ellos 

destaca el gen Apo E, ligado a una especial susceptibilidad de padecer EA tanto 

tardía como esporádica98. 

  Se ha investigado la posible relación entre la Apo E y los genes que 

producen las formas dominantes de EA.  En la mayoría de los pacientes con 

mutación en el gen APP, el alelo ε4 disminuye la edad de inicio mientras que el 

ε 2 la aumenta, sin embargo en el caso de las mutaciones de las presenilinas no 

parecen influir en la edad de aparición99. 



Puesta al día. 

 60 

 

2.- Factores de riesgo modificables: 

 Enfermedades asociadas: Los factores de riesgo cardiovascular resultan 

también factores de riesgo de la EA. En concreto se ha asociado la EA a la 

presencia en la edad adulta de: hipertensión arterial (HTA), tabaquismo, 

hipercolesterolemia, hiperhomocisteinemia y diabetes. 

- La asociación entre la HTA y la EA es tanto más fuerte cuanto mayor es 

el tiempo transcurrido entre el diagnóstico de HTA y la aparición de la 

EA  y cuánto más jóvenes son los individuos estudiados. Se propone una 

relación  según la cual la HTA produciría disfunción de la barrera 

hematoencefálica, que podría estar implicada en la patogénesis de la 

EA100. 

- En los diabéticos se asocian frecuentemente la HTA, dislipemia, 

obesidad, y síndrome metabólico, por lo que aumenta claramente el 

riesgo vascular. Se ha estudiado la relación entre la diabetes mellitus y 

el deterioro cognitivo. Los resultados subrayan que podría existir una 

relación con el desarrollo de la EA, ya que una de las vías de 

degradación del β-amiloide  cerebral es el enzima IDE (Insulin 

degrading enzyme) que degrada la insulina  y en situaciones de 

hiperinsulinemia como en los casos de resistencia a la insulina, se 

inhibiría su degradación101. 

-  Se ha demostrado también que la administración exógena de insulina 

incrementa los niveles del β-amiloide en el LCR. Por otro lado la 

asociación de los productos de glicosilación  inducidos por la diabetes 



Puesta al día. 

 61 

puede alterar el aclaramiento del β-amiloide, favoreciendo su acúmulo 

en el parénquima  cerebral102. 

- Se han llevado a cabo también estudios que han intentado establecer un 

nexo de unión entre los niveles disminuidos de Vitamina B12 y ácido 

fólico y la EA. La relación entre EA y vitamina B12/ácido fólico es 

controvertida por múltiples factores de confusión a la  hora de analizar 

los datos103.  Según un estudio longitudinal llevado a cabo durante tres 

años en Suecia, los individuos sanos tenían dos veces más      riesgo de 

desarrollar la enfermedad cuando los niveles de ambas sustancias 

estaban disminuidos, sin apreciar interacciones entre ambas. 104  Sin 

embargo, para otros autores es difícil establecer un diagnóstico clínico 

de EA en pacientes que ya presentan este déficit vitamínico pues es 

responsable de un tipo de demencia secundaria105 . Por otro lado, el 

efecto secundario es la inmediata elevación de los niveles de 

homocisteína en sangre, ya que no se produce la conversión de ésta a 

metionina y dado su toxicidad endotelial hoy en día es considerado 

trombogénico. Algunos estudios han relacionado el déficit de  la 

vitamina B12 en pacientes con EA posible con un menor nivel educativo 

y un deterioro cognitivo y funcional  más grave que los que padecen  EA 

probable. Puede ser que este déficit refleje múltiples causas 

medioambientales, como un nivel más bajo de estudios y un menor 

acceso a la medicina preventiva. 

 

 

 



Puesta al día. 

 62 

 

 Factores ambientales. Son varios los trabajos que intentan establecer una 

relación entre la  EA y el consumo de tabaco y alcohol.  

- Los primeros estudios realizados sobre el hábito tabáquico concluyeron 

que podría ser un factor de protección con respecto a la EA. 106  Sin 

embargo estudios posteriores han puesto en evidencia lo contrario, 

revelando un incremento de hasta 0,13 puntos del riesgo de desarrollar 

un deterioro cognitivo en pacientes fumadores activos ancianos no 

dementes107. En el Honolulu-Asia Ageing Study, también se confirmó 

dicha relación108 109.  

- Con respecto a la ingesta alcohólica The Washington Heights Inwood-

Columbia Ageing Project concluyó que la ingesta de más de tres copas 

de vino al día se asociaba a una reducción del riesgo de padecer EA en la       

población anciana, sin la variante alélica 4110. 

 Otro factor involucrado es el trauma craneal (TCE) con alteración del nivel de 

conciencia. El proyecto MIRAGE llevado a cabo entre 1991 y 1996 demostró 

que se producía un incremento de hasta cuatro veces en el riesgo de enfermedad, 

siendo éste proporcional a la magnitud del trauma111.  En algunos estudios se 

apreció un adelanto de la edad de debut de la enfermedad en ocho años en 

pacientes que habían tenido un traumatismo craneoencefálico, sin embargo no se 

ha corroborado este hecho. También se ha estudiado la relación del alelo 4 de la 

APO E con el TCE y el riesgo de padecer la EA, obteniendo resultados 

dispares112.     

 

 



Puesta al día. 

 63 

 

 La dieta rica en antioxidantes según algunos estudios no modifica el riesgo de 

padecer demencia, aunque el consumo de ciertos complejos vitamínicos 

(vitaminas C y E, combinadas o no con la B) podrían disminuir la prevalencia e 

incidencia de la EA113 114 . 

 La educación y otros factores de adquisición temprana como la clase social, el 

lugar de residencia, el número de hermanos, también se han estudiado por su 

posible relación causal.   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 64 

 

2.4.3.- MANIFESTACIONES CLINICAS 

 

 Clínicamente la EA se caracteriza por ser una enfermedad heterogénea, que 

comienza con deficiencias en la memoria  y evoluciona de forma gradual  hacia un 

deterioro cognitivo global. Por otra parte estas alteraciones cognitivas van acompañadas 

de una variedad de conductas anormales que se vuelven más frecuentes a medida que 

avanza la enfermedad. 

  Se pueden clasificar, por tanto, las manifestaciones en dos grandes grupos: 

cognitivas y no cognitivas, conductuales o psiquiátricas. La secuencia en la que se 

suceden suele ser: la pérdida de funciones cognitivas, deterioro de la personalidad,  

comportamiento psicótico y agitación. Todas ellos son útiles en el establecimiento del 

diagnóstico de Enfermedad de Alzheimer. 

  

2.4.3.1.-Síntomas Cognoscitivos 

 La EA se define clínicamente por alteraciones cognoscitivas que son precoces, 

intensas y predominan durante todo el curso de la enfermedad.  

 En los primeros estadios de la enfermedad es típico ver una pérdida de memoria 

reciente y un trastorno del lenguaje. A continuación aparece apraxia, agnosia, pérdida 

de la capacidad de aprendizaje y desorientación.  

 El deterioro de la memoria es la característica más peculiar. Constituye el primer 

signo y el más predominante. Típicamente, los pacientes no constatan este hecho, y es 

precisamente la ausencia de conciencia de enfermedad un dato característico.  

 

 



Puesta al día. 

 65 

 

 Como norma general, se produce inicialmente una alteración de la memoria 

semántica con moderado o leve deterioro de la memoria fonémica y léxica. En estadios 

moderados la amnesia resulta incapacitante.  

 Los trastornos del lenguaje, apraxias y alteraciones de la percepción 

visuoespacial se observan posteriormente, y pueden verse acompañados de apatía, 

irritabilidad y otros cambios de comportamiento115. 

 A nivel del lenguaje, se pueden apreciar inicialmente problemas en la 

denominación y alteraciones en la fluidez verbal categorial.  Posteriormente  se altera lo 

sintáctico, afectándose la lectura y la escritura116. Con la progresión de la enfermedad 

el empobrecimiento del lenguaje se agrava, aparece dificultad para la comprensión del 

mismo, la anomia (en primer lugar léxica y posteriormente de tipo semántico),  

perífrasis, parafasias, emisión de alguna palabra ocasional en forma de ecolalia o 

palialia, llegando al mutismo en la fase final. 

 La desorientación temporal ocurre en fases tempranas, posteriormente se afecta 

la  espacial que contribuye a que el paciente se muestre reacio a salir del entorno 

familiar y finalmente se encuentra desorientado en las tres esferas. 

 Los trastornos visuoespaciales, la capacidad de planificación y la apraxia 

constructiva se pueden presentar en estadios leves117. Posteriormente pueden aparecer 

apraxias ideomotoras e ideatorias y agnosias.  

 Los enfermos pueden presentar precozmente algunos signos extrapiramidales  y 

durante el curso del proceso aparecen alteraciones de la marcha, reflejos de liberación, 

paratonía, y otras alteraciones como: parkinsonismo, discinesias,  mioclonías, crisis 

epilépticas118. 

 



Puesta al día. 

 66 

 

  La autonomía del enfermo se ve mermada día a día, en la etapa final, que 

generalmente acontece a los 5-10 años del inicio, con un severo deterioro de la vida 

física y mental. El paciente presenta dificultad progresiva en las actividades 

instrumentales y básicas de la vida diaria. Se alcanza un punto en el que el enfermo 

suele fallecer debido a complicaciones infecciosas, generalmente del aparato 

respiratorio. 

   

2.4.3.2.- Síntomas no cognitivos 

En la Conferencia Internacional de Consenso sobre los Trastornos  Conductuales 

de las Demencias (Virginia, EE.UU) en abril de 1996, se acuñó el término “Síntomas 

psicológicos y conductuales de las demencias” (SPCD) para referirse de forma genérica  

a un conjunto heterogéneo de reacciones psicológicas, síntomas psiquiátricos y 

comportamientos anómalos que se presentan en los pacientes con demencia de cualquier 

etiología. 

En general, puede afirmarse  que todos los pacientes presentarán algún tipo de 

SPCD en un momento u otro de la enfermedad. La fase en la que suele presentarse una 

mayor prevalencia de SPCD  es la moderada tardía  (GDS 6). 

Los estudios de prevalencia de estas manifestaciones varían notablemente 

debido a su presentación heterogénea y variable, a las distintas poblaciones de estudio 

(estudios comunitarios/poblaciones asistenciales), el tipo de demencia, a la gravedad de 

la misma y a los criterios empleados en el diagnóstico. 

 

 

 



Puesta al día. 

 67 

 

La presencia de estos síntomas se relaciona con el deterioro funcional, con el 

aumento de consumo de fármacos con la consiguiente posible yatrogenia, con el  

aumento de la sobrecarga del cuidador y de la tasa de institucionalización, con el 

aumento de los costes globales y con el empeoramiento de la calidad de vida del 

paciente y del cuidador. 

En la EA estos SPCD los podemos agrupar en función de su pertenencia a la 

esfera del pensamiento y percepción (delirios, alucinaciones y falsos reconocimientos), 

a la de afectividad (depresión y manía), al comportamiento (cambio de personalidad, 

agresividad, vagabundeo) o a las alteraciones del sueño. Algunos autores los clasifican 

como síntomas positivos o negativos119: 

- Los síntomas positivos incluyen los síntomas psicológicos y del comportamiento,  

siendo los más frecuentes: la irritabilidad, la agresividad y la conducta motora        

aberrante.   

- Los síntomas negativos incluyen apatía y depresión. Son los síntomas que 

aparecen antes en el curso de la enfermedad y estresan de forma moderada o 

severa al cuidador. 

 

La apatía es el síntoma no cognitivo más frecuente de la EA  y su prevalencia 

oscila entre 36-72%,  aunque solo se ha observado en un 13% de los casos sin estar 

asociada a una depresión mayor o a un  trastorno distímico120. 

Respecto a la depresión se ha objetivado que hasta un 86% de los pacientes con 

EA pueden presentar síntomas depresivos, aunque se estima que la prevalencia de 

depresión mayor oscila en torno a 10-13%121 . 

 



Puesta al día. 

 68 

 

Existen discrepancias en cuanto a la estimación de la prevalencia en depresión 

debido en parte a los criterios diagnósticos utilizados, a los métodos de valoración 

empleados y a la selección de la muestra.  Además la prevalencia de depresión  puede 

estar sobreestimada, al atribuir síntomas secundarios de la demencia a un trastorno del 

estado de ánimo. 

Existen opiniones dispares respecto a la  influencia de los trastornos afectivos en 

la evolución de la EA, en función de su momento de inicio, es decir, según preceden o 

se desarrollan durante el curso de la EA. En general se ha observado que incrementan la 

incapacidad funcional, el deterioro de las actividades de la vida diaria y de las 

instrumentales,  la frecuencia de trastornos alimentarios y la morbilidad psicológica de 

los cuidadores.  

La prevalencia de los síntomas psicóticos oscila entre el 11,7y el 70,6% mientras 

que la incidencia anual se sitúa entre el 1 y el 18,5%, con una duración media entre los 

2,4 y los 4,2 años122 . Los más frecuentes son los delirios (que suelen ser de tipo 

paranoide, simples y de escasa consistencia) y las alucinaciones (más frecuentes las 

visuales que auditivas), siendo también frecuente el fenómeno de falsas identificaciones. 

Como consecuencias de los síntomas psicóticos aumentan la carga del cuidador, 

los trastornos de conducta como hostilidad y agresividad, así como la 

institucionalización del paciente. Todo ello facilita que el deterioro cognitivo y 

funcional se acelere. 

En estudios neuropatológicos se han relacionado  la psicosis y la agresividad, 

con lesiones específicas en determinadas áreas, como el área frontotemporal123. 

 

 



Puesta al día. 

 69 

 

Se considera que los síntomas y trastornos de conducta pueden actuar como 

modificadores de la evolución de la EA, incluso después de controlar la enfermedad 

mediante medicación. En algunas investigaciones sobre su efecto sobre la supervivencia   

de la enfermedad, se ha encontrado que el vagabundeo, la agitación y los problemas 

conductuales disminuyen la supervivencia. Otros síntomas como la agitación y 

agresividad  pueden ser factores predictores de un aumento en la tasa de 

institucionalización124. 

 

Tabla 9.- Epidemiología de los síntomas no cognitivos en la EA conforme se agrava 

la demencia125.   

 

     Leve (%)  

    21-30 

Moderada (%) 

    11-20 

  Severa (%) 

    0-10 

Total (%) 

N= 50 

Delirios 12 25 31 22 

Alucinaciones 12 15 8 10 

Agitación 47 55 85 60 

Depresión 12 45 62 38 

Ansiedad 24 65 54 48 

Euforia 18 o 8 8 

Apatia 47 80 92 72 

Desinhibición 35 40 31 36 

Irritabilidad 35 40 54 42 

Act motora aberrante 12 30 84 38 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 70 

 

 

Tabla 10.-Resumen de la características clínicas de la enfermedad de Alzheimer.  
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 

 

 
 
     

 
        PRECOZ 

 
    INTERMEDIO 

 
         TARDÍO 
 

 
Memoria 

Pobre recuerdo de nueva 
información. Memoria 
remota relativamente 
conservada 

Memoria remota afectada Inestable 

 

Lenguaje 

Disnomia; pérdida leve de la 
fluencia 

No fluente, pobre 
comprensión, repetición 
conservada 

Cerca del mutismo 

 

Visuoespacial 

Colocación errónea de los 
objetos, dificultad para 
conducir 

Desorientación, dificultad 
para copiar figuras. 

Inestable 

 
Comportamiento 

Alucinaciones, depresión, 
insomnio 

Alucinaciones, depresión, 
agitación, insomnio 

Agitación; actitud 
demandante 

 
Neurológico 

Test cara-mano alterado; 
agrafostesia, reflejos de 
liberación frontal. Rara vez 
rigidez o alteración de la 
marcha. 

Test cara-mano alterado, 
agrafostesia, reflejos de 
liberación frontal, signos 
extrapiramidales, trastornos 
de la marcha inespecíficos 

Mutismo, incontinencia, 
reflejos de liberación 
frontal, rigidez,  
incapacidad para caminar, 
mioclonus 

 



Puesta al día. 

 71 

 

2.4.4.-EVOLUCIÓN 

 

 El número de personas con lesiones morfopatológicas diagnósticas de EA puede 

llegar a duplicar al número de personas con afectación clínica, lo que indica que durante 

un tiempo no bien definido, el cerebro humano es capaz de compensar esos cambios sin 

tener repercusión clínica. Esto nos conduce a pensar que la EA puede tener una fase 

predemencial asintomática que se seguiría posteriormente de una fase predemencial 

sintomática y finalmente de la fase demencial. 

 El curso de la enfermedad es progresivo y recorre etapas sucesivas de severidad 

creciente. Esta evolución se caracteriza a su vez por una gran variabilidad 

interindividual. El declinar obedece a una relación curvilínea y su rapidez evolutiva 

depende en parte de la etapa y la función cognitiva  en la que se encuentre. 

 

 

 

 

El empeoramiento de la enfermedad se puede seguir mediante escalas cognitivas, 

funcionales y mixtas. (Tabla 11 y 12) 

    Leve Moderado    Severo Terminal 

Funciones  
cognitivas 



Puesta al día. 

 72 

 

Tabla 11.- Evolución de la enfermedad 

 DCL EA leve EA moderada EA severa 

MMSE > 26 > 18 12-19 <12 

FAST 3 3-4 5 6-7 

GDS 2- 3 3-4 5 6-7 

CDR 0,5 1 2 3 

 
 
Tabla 12.- Hallazgos clínicos según el estadio de la enfermedad 3  
 
Estadio I: duración de la enfermedad 1 a 3 años. Memoria: alteración en el aprendizaje, memoria 

remota levemente alterada, desorientación, 

empobrecimiento de las habilidades constructivas, 

dificultad en la generación de listas de palabras, 

anomia, indiferencia, irritabilidad ocasional, 

preservación de la actividad motora, tristeza. EEG 

normal. CT/MRI normal. PET / SPECT: 

hipometabolismo / hipoperfusión parietal posterior 

bilateral. 

Estadio II: duración de la enfermedad 2 a 10 años. Deterioro del a memoria reciente y remota, 

desorientación espacial, afasia fluente, acalculia, 

apraxia ideomotora, indiferencia, irritabilidad, 

alucinaciones, inquietud psicomotriz. EEG patrón 

de enlentecimiento. CT/MRI normal o dilatación 

del sistema ventricular así como surcos más 

prominentes.PET/SPECT 

hipometabolismo/hipoperfusión parietal y frontal 

bilateral. 

Estadio III: duración de la enfermedad 8 a 12 años. Deterioro severo de las funciones intelectuales. 

Rigidez y posturas en flexión. Incontinencia 

biesfinteriana. EEG enlentecimiento difuso. 

CT/MRI dilatación ventricular y surcos muy 

marcados.PET/SPECT 

hipometabolismo/hipoperfusión parietal y frontal 

bilateral. 

 



Puesta al día. 

 73 

 
 
2.4.5.- BIOMARCADORES 
  
 

 Hasta el momento el diagnóstico de la enfermedad pre-mortem se basa en un 

empeoramiento de la memoria  y de otras funciones cognitivas que son verificadas por 

test neuropsicológicos, una vez demostrado la ausencia de otras enfermedades que 

pueden producir déficits similares (ej: demencia vascular, déficit de vit B12, 

hipotiroidismo, demencia inducida por alcohol, tumores, hidrocefalia a presión normal), 

a través de estudios de laboratorio y de pruebas de imagen.  

 A pesar del extenso trabajo diagnóstico realizado por especialistas en la 

enfermedad, estudios  postmortem indican la existencia de diagnósticos clínicos 

incorrectos en 4-35 % de los casos. 

 Los criterios clínicos pueden alcanzar una exactitud diagnóstica de 

aproximadamente el 90%, pero a pesar de la sensibilidad aceptable que aportan, la 

especificidad encontrada en algunos de los estudios realizados, es baja.  

 Los resultados obtenidos por el subcomité de estándares de calidad de la 

Academia Americana de Neurología tras una revisión de los criterios clínicos para el 

diagnóstico de demencia fueron los siguientes: una sensibilidad media del 81% (49-

100%) con una especificidad del 70% (47-100%) aplicando los criterios del DSM-III-R 

de EA o los criterios de EA probable del NINDS-ADRDA126. 

 La necesidad de poder diagnosticar de forma precoz la EA y poder detectar  los 

casos de  DCL que con mayor probabilidad puedan evolucionar a EA,  conduce a la 

necesidad de encontrar marcadores  que permitan un diagnóstico seguro y precoz.   

  

 



Puesta al día. 

 74 

 

 Los marcadores biológicos en la EA se pueden definir como parámetros cuya 

existencia o  actividad manifiestan alguna alteración característica, bien sea: genética, 

bioquímica o metabólica,  de la enfermedad.  

 Las  características de  un marcador biológico ideal en demencias deben incluir: 

a) la posibilidad de poder detectar algún dato fundamental de la fisiopatología del 

proceso, b) debe estar validado por estudios morfopatológicos, c) debe ser preciso, 

fiable, no invasivo, simple y barato. Además debe servir de ayuda diagnóstica, tener 

capacidad predictiva, ser útil para realizar estudios epidemiológicos, y ser de ayuda para 

valorar las repuestas a los tratamientos127. 

 

2.4.5.1.-Marcadores de susceptibilidad  

 Existe un consenso general al considerar que la ApoE ε4 está fuertemente 

asociado a la EA, y que cuando está presente, representa un importante factor de riesgo 

para la enfermedad. El posible uso de este genotipaje como marcador diagnóstico de la 

EA o del desarrollo de la enfermedad en sujetos asintomáticos se encuentra en estudio. 

 Los estudios de casos y controles nos han permitido determinar  la probabilidad 

de encontrar un alelo ε4 en un sujeto con  EA pero no la probabilidad de desarrollar la 

enfermedad cuando se es portador del haplotipo ε4.  

 Hasta hoy el factor genético de riesgo en la EA más conocido es el locus de la 

ApoE,  localizado en el cromosoma 19.  Se ha observado que la presencia de un alelo ε4 

triplica el riesgo de padecer EA y la presencia de dos  aumentaría el riesgo hasta 9 veces.  

 

 

 



Puesta al día. 

 75 

 

 En un amplio estudio realizado por Mayeux se revisaron  los diagnósticos 

clínicos y los resultados de las autopsias de 2188 casos, para valorar la utilidad del 

genotipo de la  apolipoproteina E en el diagnóstico de la EA, concluyendo que el 

genotipaje de ApoE no aporta suficiente sensibilidad ni especificidad usado de forma 

única en el diagnóstico de la EA, pero que cuando es utilizada de forma combinada con 

los criterios clínicos, se mejora la especificidad del diagnóstico128. 

 

2.4.5.2.-Marcadores fisiopatológicos 

 Se denominan así porque su existencia o actividad traduce alguna característica 

fundamental de la fisiopatología  de la EA. Los más estudiados y conocidos hasta ahora 

son el β amiloide y la proteína tau. 

 

 Proteína Tau 

 En varios de los estudios realizados se han observado valores elevados de 

proteína Tau en el LCR de pacientes con EA con diferencia estadísticamente 

significativa en relación con los controles, y se ha observado que estos niveles no se 

correlacionan con la edad, ni el sexo, ni el estadio de la enfermedad.  En la mayoría de 

los trabajos no se han  encontrado diferencias significativas entre los estadios iniciales y 

avanzados y no queda aclarado en que proporción de pacientes la elevación de Tau en 

LCR puede representar un falso positivo, en cuáles se eleva por daño neuronal, o en 

cuánto, como valor predictivo, contribuye al diagnóstico de la enfermedad129 130. 

 Se ha estudiado su relación con el genotipo apoE, encontrando que los 

portadores del alelo ε 4 tenían respecto a los controles niveles mayores de proteína Tau 

en LCR131. 



Puesta al día. 

 76 

 

 Amiloide 

El denominador común de lo defectos y factores de riesgo genéticos 

identificados hasta el momento en la EA, es que todos  alteran por diversos mecanismos  

el metabolismo de la APP (proteína precusora del amiloide), a partir de la cual se 

origina el péptido Aβ, produciendo un aumento del Aβ42 y Aβ 40.  Se ha hallado que la 

Aβ 42 es la primera en depositarse en las placas y en sus determinaciones en el LCR se 

ha objetivado una reducción de hasta  un 50% en más del 85 % de los enfermos de 

EA132.  

 La determinación aislada de Aβ 42 señala valores  de sensibilidad entre 86-94%, 

pero una especificidad de 47-55%. Si se realiza de forma simultánea junto con la 

determinación de la proteína Tau total, la sensibilidad puede aumentar hasta el 90%  

pero la especificidad sigue siendo baja para poder diferenciar la EA de otras demencias. 

Su especificad mejoraría si se determinase la Tau hiperfosforilada, que no se altera en 

procesos como la DFT, DCL, DV. 

 La determinación simultánea del Aβ42 y la proteína tau puede alcanzar valores 

de sensibilidad superiores al 90% y aumenta la especificidad al diferenciar EA de 

controles sanos con valores de 81-83%, pero la especificidad se mantiene baja 50% a la 

hora se servir como marcador para distinguir la EA de otras demencias133 134. 

 

 Otros marcadores biológicos: 

 Otros marcadores biológicos en estudio son: el isoprostano F2 (biomarcador de 

lesión de radicales libres), la pentosidina, la determinación en LCR de isoformas 

glicosiladas de acetilcolinesterasa y de la butilcolinesterasa., las lamininas (poder  

 



Puesta al día. 

 77 

 

antiamiloidogénico) y la proteína p97 (proteína transportadora de hierro que se  

encuentra elevada en suero y en LCR de pacientes con EA). 

Se consideran también biomarcadores de la EA la activación de las neopterinas, 

la disminución de la isoforma CD45R+ por el daño neuronal de las reacciones 

inmunológicas y el aumento de la trombomodulina E-selectina que se produce por la 

alteración microvascular del parénquima cerebral135. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 78 

 

2.4.6 NEUROIMAGEN Y EA 

 La enfermedad evoluciona en general de forma predecible, mostrando un patrón 

regional de disfunción y degeneración neuronal característica136. La utilidad diagnóstica 

de esta vulnerabilidad regional  y la objetivación de los síntomas ha sido ampliamente 

estudiada con técnicas de neuroimagen estructural, espectroscópica y funcional. 

2.4.6.1 Neuroimagen estructural.   
 

Se ha demostrado que con el paso de los años se produce una reducción 

progresiva del volumen cerebral, que no siempre va acompañada  de atrofia cortical y 

que cuando lo hace, la atrofia suele ser de grado leve o moderado. 

A pesar del elevado número elevado de  personas que pueden llegar a presentar 

atrofia cortical en la neuroimagen, solo se manifiesta de forma muy marcada en menos 

del 10% de los casos y es cuando se produce en el cerebro de pacientes con EA cuando 

se incrementa hasta  seis veces más
137

. 

La reducción del grosor cortical  en la EA se observa con mayor frecuencia en 

las regiones: temporal, prefrontal, cingulada y parietal
138

 y se acompaña de un aumento 

de líquido cefalorraquídeo medible mediante las técnicas de neuroimagen. 

 Estudios morfométricos longitudinales han observado que la velocidad media de  

crecimiento del volumen del ventrículo lateral (secundaria a la atrofia), puede 

diferenciar pacientes con EA de sujetos controles, y que además se correlaciona con la 

velocidad del declive cognitivo que presentan estos pacientes
139

. 

 

 

 



Puesta al día. 

 79 

 

En los últimos años la investigación se ha centrado en el estudio de la atrofia del 

lóbulo temporal medial y se han relacionado las alteraciones neuropatológicas 

localizadas en esta región con el síntoma central de la EA, el deterioro de la memoria.140 

 El lóbulo temporal medial es una región compleja  que incluye numerosas 

estructuras, de las cuales, el hipocampo parece ser el componente esencial en el 

complejo sistema de la memoria.  

 El estudio de la atrofia hipocampal se ha abordado de diferentes formas: creando 

un patrón patológico comparando controles con pacientes con EA o mediante 

seguimientos longitudinales que han permitido observar la progresión del proceso y 

comprobar la capacidad de predicción de las diversas técnicas diagnósticas.  

En enfermedades diferentes a la EA también  asociadas con alteraciones de la 

memoria, como encefalitis  herpética, tumores o traumatismos craneoencefálicos,  se ha 

objetivado en diferentes estudios de neuroimagen pérdida de tejido hipocámpico141 . 

La evidencia de atrofia significativa en el hipocampo de sujetos con EA en 

estadio muy leve, muestra que la atrofia parece empezar varios años antes de que 

aparezcan los síntomas. La pérdida de volumen hipocampal en estos sujetos sugiere que 

incluso las etapas más precoces de la EA podrían ser detectables si la sensibilidad de los 

métodos para el análisis de la estructura cerebral pudiera ser mejorada. Pero de 

momento no somos capaces de decir en qué momento son primeramente detectables los 

cambios estructurales. 

Se ha puesto de manifiesto también que el grado de atrofia cerebral se 

correlaciona con una menor concentración de ApoE en LCR y con un mayor grado de 

atrofia  temporal y frontal142. 

 



Puesta al día. 

 80 

 

 No hay datos definitivos en relación con las imágenes hiperdensas de la 

sustancia blanca que hallamos en las técnicas de neuroimagen y su relación con la 

función cognitiva.  Los estudios indican que en el  30-40% de los sujetos de edad 

avanzada sin síntomas neurológicos se observan alteraciones focales de la densidad de 

la sustancia blanca y que su frecuencia aumenta con la presión sistólica sanguínea143. 

El hallazgo de estas imágenes por RM  en sujetos normotensos se relacionó: con 

un aumento del tamaño de los ventrículos laterales, con una reducción del volumen 

cerebral, y con una disminución de las puntaciones en los test cognitivos, sugiriendo 

estos datos que la leucoencefalopatía tiene un papel etiopatogénico destacado en la 

EA144. 

En cuánto a la topografía de estas lesiones se ha observado una mayor presencia 

en regiones periventriculares en pacientes con EA que en sujetos controles145. 

 En general la mayor parte de los estudios señalan que en la EA hay más 

alteración de la sustancia blanca, pero menos que en la demencia vascular146. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 81 

 

2.4.2 Neuroimagen funcional y EA 

  

 Las técnicas de imagen funcional cerebral  pueden aportar información sobre 

cambios patológicos más sutiles en la actividad cerebral que las técnicas que dan 

información estructural. 

Para el estudio funcional se utilizan principalmente dos tecnologías,  las que 

utilizan fuentes electromagnéticas para recoger la señal y aquellas que utilizan la 

radiación procedente de la transformación de partículas o radionucleidos (PET y SPECT)  

 Las técnicas que usan electromagnetismo como fuente de señal pueden a su vez 

utilizar fuentes electromagnéticas externas para generar una imagen. Hablamos de la 

resonancia magnética funcional (fMRI) y la espectroscopia por resonancia magnética 

(MRS) o bien pueden utilizar fuentes generadas por el propio cerebro como es el caso 

de la electroencefalografía  (EEG) o la magnetoencefalografía (MEG). 

 La tomografía por emisión de positrones puede ayudar a efectuar el diagnóstico 

de la demencia diferenciándola del envejecimiento normal ya desde prácticamente su 

inicio. Los últimos estudios muestran que patrones metabólicos del envejecimiento 

normal son similares a los de los adultos jóvenes normales pero consistentemente más 

bajos en todas las regiones. Entre la tercera y séptima década hay una disminución en el 

metabolismo regional y global.  

 En la EA  se produce típicamente un hipometabolismo parietal superior que se 

extiende a la región parietal inferior y al lóbulo temporal con la progresión del proceso 

y en los casos más avanzados el hipometabolismo afecta al lóbulo frontal. También se 

demuestra una afectación extensa de las regiones límbicas y en el lóbulo temporal 

medial, lo que explica en parte la pérdida de memoria.  



Puesta al día. 

 82 

 

 La PET ha demostrado que en personas con EA y DCL se activan zonas 

corticales más amplias que en los sujetos controles para efectuar la misma tarea, lo que 

se ha interpretado como un mecanismo compensador en el que una mayor extensión de 

corteza afectada se tiene que activar para poder alcanzar el mismo rendimiento que los 

controles.  

 Respecto al SPECT, recientemente se realizó un estudio de 70 pacientes todos 

con autopsia en los que se comparaba la eficacia de los criterios clínicos con o sin esta 

técnica. Los resultados fueron alentadores, cuando del SPECT era positivo aumentaba la 

probabilidad diagnóstica de EA a un 92% y cuando era negativo la disminuía a un  

70%147. 

 En los últimos años la MRS ha emergido como herramienta diagnóstica en el 

estudio de la EA. Midiendo los diferentes metabolitos cerebrales in vivo ha demostrado: 

 Una disminución del N –acetilaspartato (NAA) en ambos hemisferios cerebrales  

de manera extensa,  que se puede traducir en muerte neuronal así como en 

pérdida de la integridad metabólica y del nivel funcional de las neuronas todavía 

viables. 

 Una  elevación  de los niveles de Mioinositol (MI) que, aunque no con una 

correlación absoluta, se relaciona con la actividad del comportamiento glial 

 La combinación de estos dos hallazgos (NAA/MI) ha demostrado ser una 

medida de discriminación entre pacientes con EA y los sujetos controles sanos148. 

Además, en los casos de EA, se correlaciona significativamente con los 

resultados del MMSE149.    

  

 



Puesta al día. 

 83 

 

 Los niveles de fosforomonoésteres (PME), grupo precursor de lípidos de la 

membrana, aumenta en fases precoces de la enfermedad para después 

normalizarse, mientras que los niveles de fosfocreatina se mueven en dirección 

inversa, cayendo en etapas precoces para recuperarse después.  

 Los niveles de fosforodiésteres (PDE), por otra parte, aumentan en relación con 

la severidad de la enfermedad y el recuento de placas seniles150 . 

 

Algunos autores sugieren que las alteraciones del MI y la CR pueden detectarse 

con la MRS antes que las alteraciones neocorticales del NAA, ya que en algunos 

estudios se han encontrando elevaciones significativas en las concentraciones del MI y 

Cr en regiones parietales en estadios precoces de la enfermedad, mientras que en estos 

estadios las concentraciones del NAA se mantiene sin cambios151. 

  

 Trabajos recientes sugieren la existencia de un patrón de activación anormal en 

imágenes de RM-funcional en cerebros de pacientes con EA152. Así, se ha observado 

que, durante tareas de memoria, la activación está significativamente disminuida en el 

hipocampo izquierdo y en la circunvolución parahipocámpica bilateralmente en 

pacientes con EA cuando se les compara con los controles sanos153. 

En las últimas décadas varios estudios han mostrado diferentes patrones 

cognitivos neurofisiológicos  que podrían establecer diferencias entre pacientes con EA 

y controles normales.  

 

 

 



Puesta al día. 

 84 

 

Entre los estudios neurofisiológicos el EEG puede contribuir a la confirmación 

de la presencia  de un proceso orgánico si se obtiene un patrón de ondas lentas 

generalizadas, o de un proceso focal  en el caso de encontrar una actividad localizada 

theta o delta sirve sobre todo, para determinar si existe actividad epiléptica. 

En el caso de la EA puede ser normal en estadios iniciales, pero al menos tres 

cuartas partes de los pacientes con EA presentan alteraciones ya en las primeras fases de  

la enfermedad. Los pacientes con EA muestran alteraciones electroencefalográficos 

entre los que se pueden incluir un enlentecimiento del ritmo dominante de regiones 

posteriores, un incremento difuso de la actividad lenta en la frecuencia de las bandas 

delta y theta (sobretodo en regiones parietotemporales), brotes generalizados de 

actividad lenta que tienen una máxima expresión en regiones anteriores, así como una 

reducción de la actividad alfa, beta o ambas. 

Suele existir una buena correlación entre la gravedad de las anomalías y la 

afectación cognitiva. Según estos datos, la sensibilidad del EEG para discriminar entre 

pacientes con EA e individuos normales dependería de la gravedad de la demencia. 

Pero en la realización del EEG, las corrientes de volumen  se someten a 

diferentes grados de resistencia de los tejidos lo que conlleva imprecisiones a la hora de 

interpretar la localización de las diferentes fuentes cerebrales generadoras de la señal.  

La MEG puede resolver este problema ya que presenta una alta resolución 

espacial y temporal y permite registrar la actividad neuronal en intervalos donde la 

actividad de fondo simultánea se endentece. 

 

 

 



Puesta al día. 

 85 

 

2.5.- MAGNETOENCEFALOGRAFIA 

La magnetoencefalografía es una técnica de registro de los campos magnéticos 

de origen biológico. Permite el registro de la actividad funcional del cerebro de forma 

no invasiva y el estudio de la relación entre las estructuras cerebrales y sus funciones154. 

 Esta técnica se fundamenta en tres elementos básicos: 1) La posibilidad de 

registrar desde la superficie  cerebral de forma no invasiva  los campos magnéticos 

asociados a corrientes eléctricas  generadas por agregados  neuronales activados; 2) 

Identificar la localización de dichos grupos neuronales,  referidos como fuentes activas 

o campos relacionados con un evento y 3) Proyectar dichas fuentes activas sobe un 

estudio anatómico del cerebro basado en resonancia magnética para identificar 

localizaciones anatomofuncionales155. 

  
Bases neurofisiológicas de la actividad electromagnética cerebral 

En las células del organismo existe un intercambio iónico a través de sus 

membranas, que generan el equivalente a un flujo de corriente responsable de las 

señales neurofisiológicas registradas eléctricamente.  Los gradientes eléctricos que se 

originan  llevan asociados campos magnéticos. Tanto los gradientes eléctricos 

registrados por el EEG, como los magnéticos registrados por la MEG en el cuero 

cabelludo, resultan principalmente de la sumación temporal y espacial de la actividad 

postsináptica generada en las dentritras de las células piramidales de la corteza cerebral. 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 86 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cuando un conjunto de células se activa al unísono  crean una corriente con una 

dirección particular y cuando esas células se disponen de forma paralela, el conjunto se 

comporta como un dipolo de corriente eléctrica. Estas corrientes denominadas primarias 

dan origen a las secundarias o extracelulares, que se propagan fuera de las células a lo 

largo del volumen cerebral, y van perdiendo intensidad conforme atraviesan los 

diferentes tejidos que encuentran a su paso hasta la superficie cerebral. Estas corrientes 

atenuadas que se extienden de forma radial  son las que conforman el registro 

convencional del EEG. 

  



Puesta al día. 

 87 

 

A diferencia de los potenciales eléctricos registrados sobre el cráneo, la 

detección de los campos magnéticos generados por las corrientes neuronales primarias 

es  independiente  de las características de conductividad  de las estructuras que 

envuelven el cerebro, no siendo atenuadas. Los campos magnéticos captados se 

disponen en perpendicular a la corriente eléctrica que los genera,  su intensidad es 

proporcional a la de la corriente eléctrica y disminuye en función del cuadrado de la 

distancia al origen de la corriente, formando círculos concéntricos  alrededor de la línea 

de corriente.  Esta geometría es fundamental para que la energía no se distorsione  desde 

su origen hasta la superficie cerebral y su resultado son distribuciones regulares  a partir 

de las cuales se pueden construir imágenes funcionales.   

 

Instrumentación 

 El principal problema con el que se encuentra la magnetoencefalografía es que 

debe registrar campos magnéticos cuya intensidad es de 50 a 500 fT. Al ser el campo 

magnético de una intensidad tan pequeña, los instrumentos de medición deben ser 

extremadamente sensibles.  

 La aplicación práctica de la MEG ha estado en parte asociada al desarrollo de 

sistemas con elevada sensibilidad para la detección de pequeñas fluctuaciones  de 

campos magnéticos, denominados SQUID (Superconducting Quantum Interferente 

Device) 156 . Los SQUID son aparatos constituidos por anillos  superconductores 

interrumpidos por una o dos láminas aislantes conocidas por uniones Josephson157, 

acoplados a bobinas receptoras de flujo que funcionan a temperaturas próximas al cero 

absoluto. 

 



Puesta al día. 

 88 

 

 

 Cuando la corriente atraviesa el SQUID genera un voltaje proporcional a la 

intensidad del campo magnético, que es medido y representado como un Dipolo 

Equivalente de Corriente (DEC), definido por una orientación, localización y fuerza 

conocidas. Se crea, así, un mapa de contorno  en el que se representan  las intensidades 

de los campos magnéticos originados en las diferentes fuentes neuronales.  

Para reducir el campo magnético externo extraneuronal  se recurre a realizar los 

estudios en habitaciones magnéticamente aisladas y a captadores en los que la bobina 

receptora de flujo es un gradiómetro formado por dos o más bobinas acopladas en 

oposición de fase, que permiten  medir el gradiente de primer o segundo orden del 

campo magnético en direcciones tangenciales158. 

El sistema completo de un equipo de MEG incluye, además del sensor y la 

habitación, un sistema de control computerizado con programas operativos y de análisis, 

un equipo de monitorización  audiovisual del paciente, un sillón o una mesa equipados 

para acomodar al paciente y dispositivos de estimulación, de digitalización de la forma 

de la cabeza y de medición de la posición, todo ello “magnéticamente limpio”.  

 



Puesta al día. 

 89 

 

Imagen de Fuente Magnética 

 Las señales biomagnéticas se convierten en voltaje  y se envían a unos 

dispositivos electrónicos para su conversión en formato digital y su análisis en una 

estación de trabajo computadorizada. Por cada canal (detector) se registra una serie de 

ondas representando los datos magnéticos con respecto al tiempo, una línea horizontal 

como el tiempo basal y una línea perpendicular a ésta marcando el punto de tiempo 

mapeado para la localización. La magnitud de la señal en el instante de tiempo 

determinado para cada localización es registrada y los datos representados en un mapa 

de contornos de isocampos que indica una fuente. 

La localización del lugar así mapeado se puede representar en un marco de 

referencia tridimensional con forma de cabeza. Mediante la determinación electrónica 

sobre las coordenadas cartesianas asociadas a tres puntos de referencia, trasladamos las 

localizaciones de los dipolos a las coordenadas de una imagen de RM y los datos de la 

MEG se superponen sobre un examen de RM para formar una imagen combinada: la 

MSI (Magnetic Source Imaging) o Imagen de Fuente Magnética. 

El término MSI se refiere, por tanto, a la combinación de dos tecnologías: 

Magnetoencefalografía (MEG) y una tecnología de imagen anatómica, generalmente 

Resonancia Magnética (RM), aunque también puede utilizarse Tomografía 

Computerizada. 

La esencia de la MSI es medir los campos magnéticos producidos por la 

actividad funcional cerebral, localizar los orígenes de estos campos en el espacio y 

superponer estas localizaciones sobre imágenes cerebrales anatómicas. Las 

localizaciones intracraneales de los orígenes de estos campos son inicialmente  



Puesta al día. 

 90 

 

especificadas como coordenadas X, Y, Z dentro de un sistema de coordenadas 

tridimensional  basado en marcas de referencia fuera de la cabeza. Las mismas marcas 

de referencia se registran en las imágenes de RM y las coordenadas MEG se trasladan a 

las coordenadas de las imágenes de RM, sobre las que se sobreimpresionan diversos 

símbolos para marcar la localización del centro de la actividad eléctrica que ha 

producido el campo medido.  

 

Aplicaciones clínicas 

La MEG es una técnica útil en el estudio de la actividad funcional cerebral, no 

solo en el campo de la investigación sino también en aplicaciones clínicas. Reúne los 

criterios exigidos a un procedimiento de neuroimagen  funcional no invasivo, para que 

sea clínicamente útil159: 

- Su funcionamiento se basa en la producción de corrientes magnéticas generadas por la 

actividad eléctrica intraneural no dependiente de procesos metabólicos ni vasculares160.  

- Presenta un alto grado de utilidad pragmática como se ha demostrado en la clínica. Por 

ejemplo en las situaciones siguientes: epilepsia,  EA, accidentes cerebrovasculares, 

esquizofrenia, traumatismos craneoencefálicos.  

- Las pruebas en sujetos sanos ha demostrado una buena repetibilidad en  estudios test-

retest161.   

- Diferentes estudios han demostrado un alto grado de concordancia en la localización 

de las estructuras  funcionales.  

 

 



Puesta al día. 

 91 

 

Sin embargo lejos de presentarse como una metodología alternativa, la MEG 

viene a complementar a otros procedimientos diagnósticos, como el EEG o la RM.  

 

2.5.1.- Magnetoencefalografía y DCL 
 

La heterogeneidad  del DCL hace muy difícil que el clínico pueda distinguir si 

los cambios cognitivos de una persona se deben al envejecimiento normal o al inicio de 

una probable EA.  La posibilidad de que este grupo e pacientes progrese a EA es de 10-

15% por año mientras que en los controles es del 1-2% por año. Su diagnóstico precoz 

facilitaría una intervención precoz que podría detener o retrasar el proceso. El factor 

decisivo para la detección precoz de esta enfermedad sería poder distinguir entre los 

DCL y los sujetos sanos, aunque el espacio entre ambos grupos es muy pequeño. 

La ventaja de la MEG en comparación con el resto de las técnica de imagen es 

su alta resolución temporal, que es importante para la valoración del proceso cognitivo 

cerebral, demostrando ser una herramienta muy útil para aumentar el conocimiento de 

las funciones cognitivas humanas. 

 Además, las técnicas de neuroimagen anteriormente comentadas tienen la 

limitación de no poder repetirse cuantas veces se quiera por el efecto límite de dosis 

total, ya que el paciente está expuesto a una radiación con efecto acumulativo. Y otro 

inconveniente es el uso de compuestos radioactivos. Tanto el Spect como el Pet no están 

exentos de riesgos.  

Las técnicas que usan fuentes electromagnéticas externas para generar una 

imagen como: resonancia magnética funcional (fMRI) y la espectroscopia por 

resonancia magnética (MRS) tienen el inconveniente de someter al paciente a campos 

magnéticos muy intensos y además utilizan métodos indirectos para el estudio funcional  



Puesta al día. 

 92 

 

como cambios de flujo y metabólicos, lo que tiene el doble inconveniente del vacío 

temporal de flujo y de que la autorregulación cerebral es compleja y puede dar lugar a 

equívocos. 

La MEG, sin embargo, es inocua, no somete al paciente a la emisión de energía 

externa, tiene la mejor resolución temporal y  mide la actividad neuronal directamente, 

sin que los campos magnéticos sufran pérdidas al pasar a través de las estructuras intra o 

extracerebrales. 

En el estudio del DCL  mediante MEG uno de los propósitos  es investigar si el 

perfil magnético cerebral puede seleccionar de forma precoz a aquellos pacientes sanos 

susceptibles de desarrollar DCL. Para ello, Maestú et al realizaron un estudio 

prospectivo con el fin de valorar las diferencias en actividad cerebral entre  pacientes 

sanos que posteriormente desarrollaron DCL y los que no. Observaron, tras dos años de 

seguimiento, que aquellos que habían desarrollado DCL tenían un menor número de 

fuentes de actividad en el lóbulo temporal medial izquierdo entre 400 y 800 ms162. Se 

observó también que existía una correlación entre esa disminución de la actividad en el 

lóbulo temporal medial y  el grado de atrofia cerebral en estas regiones. 

Con el mismo propósito de identificar de forma precoz a aquellos pacientes 

sanos con riesgo de desarrollar DCL, Puregger et al investigaron las posibles diferencias 

entre pacientes con DCL  y  un grupo control, a través de la actividad magnética 

cerebral ante estímulos, utilizando la capacidad de la MEG para detectar actividad  del 

LTM en tareas de codificación y recuperación. Encontraron que el grupo con DCL 

mostraba mayor actividad magnética cerebral  en la codificación no semántica 

comparada con la semántica, en la región temporal medial izquierda en una ventana 

entre 250-450 ms.  



Puesta al día. 

 93 

 

Estos resultados sugirieron que los DCL estaban utilizando una vía neuronal 

alternativa para poder compensar el proceso deficiente163. 

Walla et al. obtuvieron  resultados contrarios,  encontrando mayor actividad en 

la codificación semántica que en la no semántica. Con respecto a estos resultados habría 

que ser cautelosos, ya que en la muestra de Wallas los controles era jóvenes y el 

estimulo  diferente. 

Se han buscado  rasgos que permitan describir el espacio que existe entre el 

DCL y los controles. Son varios los estudios que han encontrado tiempos de reacción 

ante estímulos significativamente más lentos  en pacientes con EA en comparación con 

controles. En el caso del DCL se objetiva cierta tendencia a prolongarse esos tiempos de 

reacción, pudiéndose interpretar este hecho como un indicador de estado de transición 

en el DCL.  

Sperling et al, valoraron la activación cerebral durante una tarea  de codificación 

en pacientes con DCL y encontraron que los DCL tenían menor actividad en el 

hipocampo pero más en el parietal medial y en el cingulado posterior. Teniendo en 

cuenta que la menor actividad puede indicar pérdida de la integridad funcional, los  

resultados sugieren que las alteraciones funcionales neuroanatómicas pueden aportar 

información valiosa en el diagnóstico de DCL. Una reducción del número de fuentes de 

actividad puede ser el reflejo de un proceso latente. 

Se puede concluir con los resultados de los estudios que hay hasta el momento, 

que las alteraciones en el DCL producen un declive en la memoria, pero se asocian a 

una reorganización cortical que minimiza el efecto de esas lesiones, haciendo más 

difícil detectar precozmente este tipo de pacientes mediante test neuropsicológicos154. 

 



Puesta al día. 

 94 

 

2.5.2.-Magnetoencefalografía y EA 

Se ha observado en los pacientes con EA una lentificación de la actividad 

cerebral, con ritmos de baja  frecuencia característicos. La MEG es capaz de detectar 

esa actividad anormal cuyas bases anatómicas se sitúan en determinadas regiones. 

Hallazgos recientes confirman que los pacientes con EA presentan en el registro 

de la MEG mayor actividad theta y delta en estructuras de lóbulos temporales y 

parietales, en comparación con el grupo control164. También se ha confirmado que esa 

disfunción parietotemporal en la MEG podría predecir el estado cognitivo del paciente, 

al encontrar  en pacientes con deterioro cognitivo parámetros neurofisiológicos  

semejantes a los de los pacientes ya diagnosticados de EA165. 

Se ha puesto de manifiesto una relación entre el decremento del número de 

fuentes de actividad magnética y el rendimiento en pruebas cognitivas. Durante la 

realización de una prueba de memoria a corto plazo los pacientes con EA presentaban 

ausencia de fuentes de actividad magnética en regiones parietotemporales del 

hemisferio izquierdo, frente a un grupo de sujetos controles de la misma edad que 

presentaban fuentes de actividad en esas regiones166.  Por ello no es de extrañar que  la 

presencia de ondas lentas  en regiones temporoparietales  se relacione con las bajas 

puntuaciones en pruebas de memoria a corto plazo. 

La combinación en pacientes con EA  del cálculo de densidad de los dipolos  de 

baja frecuencia (delta y theta) en las regiones temporo-parietal, junto con el volumen 

hipocampal o con valores de N-acetyl-aspartato /myoinositol, ha conseguido 

discriminar pacientes con EA de los sujetos controles con una sensibilidad del 90% y 

una especificidad del 100%.  Este hecho muestra el valor de la MEG en la contribución  

al diagnóstico precoz de la EA. 



Puesta al día. 

 95 

 

Al estudiar  la asociación entre el grado de la atrofia hipocampal  y la presencia 

anormal de actividad magnética de baja frecuencia parietotemporal se ha encontrado 

una estrecha relación entre el grado de atrofia del hipocampo  y el número de fuentes de 

actividad, entre los 400ms-800 ms, en áreas temporoparietales izquierdas. Se puede 

concluir que a mayor atrofia del hipocampo, menor número de dipolos en áreas 

corticales parietotemporales izquierdas más allá de 400 ms. 

Para esta pérdida de fuentes de actividad se han planteado dos hipótesis:  

 La primera explica que la atrofia de la corteza entorrinal desconecta el 

hipocampo del córtex temporoparietal impidiendo la llegada de información y 

disminuyendo su excitabilidad y actividad magnética. En definitiva, alterando el 

funcionamiento de la red neuronal que interviene en el proceso de la memoria.  

 La segunda plantea la causa en la alteración primaria neocortical  debido a 

alteraciones bioquímicas y pérdidas en las neuronas que se encuentran en esas 

zonas 

 

Para demostrar que la actividad magnética cerebral puede servir de 

complemento  a las mediciones volumétricas por resonancia, Maestú et al realizaron dos 

estudios consecutivos en los que hallaron que los pacientes con EA mostraban mayor 

grado de atrofia hipocampal que los controles y que los controles tenían mayor número 

de fuentes de actividad en las regiones temporo-parietales izquierdas tras 400ms 

postestimulación. Se observó también que la activación magnética cerebral en esas 

regiones se  relacionaba con el volumen del lóbulo temporal medial y que la 

disminución esperada de la actividad magnética en el córtex temporo-parietal era 

paralela al aumento de la fracción Myoinositol/N-acetyl-aspartato en esa región167. 



Puesta al día. 

 96 

 

En otro estudio se examinó el valor de la MEG y la volumetría mediante RM 

como predictores del rendimiento en pruebas de cognición como el MMSE y el 

CAMCOG  y en escalas funcionales como el FAST. Coincidiendo con resultados 

previos, los pacientes con EA mostraron un mayor grado de atrofia  en áreas temporo 

mesiales en ambos hemisferios y el grado de atrofia del hipocampo izquierdo se 

relacionó fuertemente con la magnitud de la actividad de áreas temporales izquierdas 

durante una prueba corta de memoria. De estos estudios cabe concluir que cuánto menor 

era el volumen del hipocampo izquierdo menor era la fuente de actividad en áreas 

temporales izquierdas.   

Estos hallazgos corroboran otros previos de alteración metabólica predominante 

en el hemisferio izquierdo de pacientes con EA. Los datos de la MEG en tiempo real 

sugieren que esta alteración esta relacionada con el funcionamiento neurofisiológico 

cerebral, que sostiene en parte  la memoria. 

Si se comparan los perfiles magnéticos y metabólicos de la EA con los de un 

grupo control se encuentra que difieren en dos aspectos principalmente.  

 En primer lugar la EA muestra una pérdida de la activación temporoparietal con 

una disminución del número de fuentes en esas áreas corticales durante una 

porción de campo magnético evocado, en comparación con el grupo control.  

 En segundo lugar, el grupo control presenta un aumento bilateral de Cr y MI y 

también de la fracción MI/NAA en áreas temporoparietales. 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 97 

 

Al combinar  datos metabólicos y de biomagnetismo para intentar identificar un 

perfil diagnóstico entre EA y controles, se observa  su valor para predecir  puntuaciones  

del MMSE, ya que  a menor número de fuentes de actividad en áreas temporoparietales  

y  mayor valor del MI/NAA, se ha observado que menor es la puntuación del MMSE. 

Lo que señala de nuevo, la necesidad de combinar diferentes técnicas para un 

diagnóstico más  preciso. 

 

Los datos obtenidos hasta el momento, sugieren que la MEG puede junto con 

otras técnicas, aportar información valiosa para el diagnóstico precoz de la EA, teniendo 

en cuenta que los rasgos de la actividad cerebral en relación a estímulos que diferencia 

entre EA y control, son tiempo-dependiente y que  la activación focal que se desarrolla 

debe valorarse en paralelo.  

El desarrollo de nuevos tratamientos potenciales para la EA, intensifica la 

necesidad de identificar de forma precisa los estadios prodrómicos. Aunque todavía no 

se ha identificado un marcador biológico de la EA, los estudios de neuroimagen 

estructural y funcional han supuesto un considerable progreso en esta dirección. 

 

 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 98 

 

2.6.-RESONANCIA MAGNÉTICA 

La Resonancia Magnética (RM) es un fenómeno físico por el cuál ciertos 

elementos como el H+ pueden absorber selectivamente energía electromagnética de 

radiofrecuencia al ser colocados bajo un potente campo magnético. Se describió por 

primera vez en 1946 por Purcell y Bloch, lo que les valió el premio Nobel de Física en 

1952. El método usa las propiedades magnéticas de ciertos núcleos atómicos, que 

cuando están colocados en un campo magnético, pueden absorber energía en forma de 

ondas de radiofrecuencia y, por lo tanto, emitir esta energía cuando vuelven a su nivel 

de energía original.                                                                                                  

La  RM aplicada a la medicina constituye una técnica diagnóstica  por imagen 

no invasiva, que genera imágenes en función de la composición de los elementos 

químicos  presentes en nuestro organismo, principalmente de los átomos de hidrógeno.  

El equipo consta de un potente imán diseñado generalmente en forma de túnel en 

el que se introduce al paciente. Una vez en su interior, los protones de Hidrógeno, 

sometidos a ese campo magnético, se comportan como pequeños imanes que se alinean 

paralelos a dicho campo; más de la mitad lo hacen en la misma dirección mientras que 

el resto lo hace en dirección opuesta. Como resultado existe una pequeña magnetización 

neta y se puede medir el vector magnético neto. Al ser excitados con ondas de 

radiofrecuencia, el vector magnético neto es desviado de su dirección original  a lo largo 

del campo magnético externo, siendo el ángulo de desviación proporcional a la energía 

aplicada. Después de la excitación se suspende el pulso de RF y el vector magnético 

(protones) vuelve a su dirección original, emitiendo una energía en forma de  una 

pequeña  

 



Puesta al día. 

 99 

 

corriente o señal que es registrada por unas antenas. Esta pequeñísima señal eléctrica se 

digitaliza y es procesada  en un ordenador para obtener las imágenes  

Esas imágenes dan información de las propiedades físicas de los tejidos. Entre 

ellas el número de núcleos de hidrógeno (densidad protónica), la capacidad de 

intercambiar energía en el medio molecular (tiempo de relajación T1), la homogeneidad 

magnética del medio (tiempo de relajación T2) y el grado de movimiento de los 

protones. Seleccionando determinados parámetros  se pueden obtener distintos tipos de 

imágenes que reflejan diferencias en T1 y T2 de los tejidos, aumentando el contraste 

entre tejidos y la sensibilidad para detectar lesiones. 

Entre las ventajas de esta técnica está la ausencia de radiación ionizante,  su 

capacidad para producir imágenes en cualquier dirección del espacio con campos de 

visión variables y en cualquier punto del organismo, la gran resolución de contraste 

entre los tejidos y su alta sensibilidad al flujo sanguíneo y a la acumulación de hierro en 

los tejidos.  

La ausencia de riesgos biológicos conocidos hasta el momento, dentro de las 

normativas que regulan su uso, la convierten en una de las herramientas más potentes en 

el campo del diagnóstico neuroradiológico. Por el hecho de manejar un alto poder 

magnético está contraindicada en pacientes portadores de fragmento ferromagnéticos 

intracraneales, clips de aneurismas, implantes cocleares, válvulas cardiacas metálicas, 

marcapasos o neuroestimuladores. 

 

 

 

 



Puesta al día. 

 100 

 

2.6.1 Resonancia volumétrica 

 Una de las características de los cerebros de sujetos que padecen EA es la 

pérdida de neuronas que da lugar a la atrofia del tejido y a ensanchamiento de los surcos 

y de los ventrículos. Las técnicas de neuroimagen (TC y, especialmente, RM) han 

confirmado la pérdida de tejido cerebral y el aumento de líquido cefalorraquídeo. Una 

vez que la RM ha demostrado ser una herramienta de diagnóstico útil en el estudio del 

cerebro, surge la necesidad de un análisis cuantitativo  de la información existente en las 

imágenes.  

 Los estudios de imagen han utilizado para analizar el cerebro  dos métodos de 

forma aislada o de manera combinada:  

 El cálculo de volumen, que cuantifica estructuras anatómicas y regiones 

cerebrales específicas con trazado manual. 

 La segmentación, que cuantifica la cantidad de diversos tipos de tejido 

(sustancia gris, sustancia blanca, LCR) de acuerdo a hallazgos basados en la 

intensidad del píxel168 . 

 

 La segmentación del tejido cerebral se puede entender como la subdivisión de 

una imagen en sus partes constituyentes. Es un procedimiento basado en imágenes de 

RM que permite realizar un análisis cuantitativo morfométrico de las estructuras 

cerebrales para el diagnóstico de diferentes enfermedades169. 

 Una de las limitaciones de esta técnica es el efecto del volumen parcial. Las 

estructuras cerebrales están compuestas por diferentes tejidos y en ocasiones esa mezcla 

de tejidos produce  artefactos por la resolución limitada del dispositivo, dando lugar a 

un emborronamiento de las regiones límites entre tejidos.  



Puesta al día. 

 101 

 

 Este efecto se  minimiza utilizando técnicas de  imagen tridimensional (3D) o de 

volumen, que permiten  disminuir el espesor del corte, eliminar el intervalo entre cortes 

y usar una resolución en plano alta.   

 Otra estrategia para solucionar el problema es la descomposición de la imagen 

en un histograma local y global, obteniéndose unos resultados de segmentación 

satisfactorios170  . 

 En este  estudio se emplea una solución similar para atenuar el impacto del efecto 

del volumen parcial en el proceso de segmentación.  Mediante un programa de volumen 

y segmentación semiautomática se analizan las imágenes de RM-3D de alta resolución, 

se mide al grado de atrofia cerebral global, temporal e hipocámpica y se comparan con 

los controles, calculando la pérdida se sustancia  cerebral global o regional respecto al 

volumen craneal total 

 

Se ha demostrado mediante técnicas cuantitativas y cualitativas que en la EA,  la  

atrofia y  las alteraciones histológicas y bioquímicas se concentran en el  neocortex de 

asociación temporal posterior, parietal  y frontal anterior; también se ha observado 

atrofia del cuerpo calloso, en especial las áreas de esta comisura correspondientes a los 

lóbulos temporal y parietal171 . 

Esta distribución  de  alteraciones histológicas produce un patrón de atrofia que 

puede ser mapeado y cuantificado con RM tanto a nivel regional como global. Ello nos 

permite conocer las regiones cerebrales afectadas por la enfermedad y definir con más 

claridad entre la atrofia relacionada con la edad y la específica de la enfermedad 

 

 



Puesta al día. 

 102 

 

A nivel regional la atención se ha centrado en los últimos años en el lóbulo 

temporal medio (LTM) que es una región compleja  que incluye numerosas estructuras, 

de las cuales el hipocampo parece ser el componente esencial en el proceso de la 

memoria.  

El interés suscitado por el estudio del hipocampo se basa en estudios clinico-

patológicos que han demostrado que la atrofia de esta región progresa de forma 

proporcional al grado de empeoramiento  clínico y al número de lesiones microscópicas 

características de la EA172. 

 El hipocampo tiene numerosas conexiones, con la corteza cerebral y con 

estructuras básicas del sistema límbico – amígdala, hipocampo, septum y cuerpos 

mamilares. La mayor fuente de proyección del hipocampo es la corteza entorrinal y gran 

parte de los impulsos sobre ese córtex se originan en las cortezas perirrinal y 

parahipocámpica adyacentes, que a su vez reciben proyecciones de áreas unimodales y 

polimodales en los lóbulos frontales, parietales y temporales. El córtex entorrinal 

también recibe impulsos corticales desde las cortezas frontoorbitaria, cingulada e insular  

y desde la circunvolución temporal superior.  

La integridad de este sistema es fundamental para el aprendizaje,  para establecer 

la memoria a largo plazo (memoria declarativa) y para poder mantener conectados los 

lugares de almacenamiento distribuidos por el neocórtex que representan un recuerdo 

completo173. 

Mediante  volumetría del hipocampo basada en RM podemos obtener una 

valoración fiable de la relación estructura-función entre la pérdida de memoria y la 

lesión hipocampal. 

 



Puesta al día. 

 103 

 

El estudio volumétrico del hipocampo mediante RM es un método sensible para 

la detección inicial de la EA, aunque su especificidad es baja, ya que el mismo grado de 

atrofia se puede encontrar en otras entidades como la demencia vascular o la 

enfermedad de parkinson174 La medición combinada de esta región junto con la de los 

surcos temporal superior y cingulado anterior consigue mejorar la discriminación entre 

pacientes sanos y pacientes con EA en estadio inicial.  

En general se acepta que los volúmenes de las regiones hipocampal, entorrinal y 

parahipocampal, son los más sensibles para poder diferenciar pacientes controles de 

enfermos de Alzheimer 175. 

El estudio de la volumetría hipocampal en fase presintomática  en casos de EA 

de inicio temprano ha servido de modelo  para la identificación y definición de los 

primeros  cambios que se pueden captar con la RM y que potencialmente representan  la 

topografía del proceso  inicial de la EA176. 

En un seguimiento longitudinal de tres años se pudo registrar una reducción de 

un  8% al año de volumen hipocampal en tres individuos asintomáticos pertenecientes a 

una forma familiar de EA177,  lo que demuestra que este hallazgo puede ser detectado  

incluso las etapas más precoces de la EA.  

Se han descrito diversos signos radiológicos sugerentes de atrofia hipocampal 

que aportan una especificidad de 85-95% en el diagnóstico de EA.  

Además la reducción del volumen hipocampal en sujetos sanos parece ser un 

marcador de riesgo de padecer la EA. 

 

 

 



Puesta al día. 

 104 

 

En algunos estudios se  ha llegado a constatar  atrofia hipocámpica en un 78% de 

los DCL178 La demostración de cambios estructurales en personas todavía asintomáticas 

hace pensar que la atrofia puede comenzar varios años antes de que aparezcan los 

síntomas y plantea la posibilidad de valorar la disminución del volumen del hipocampo 

en sujetos ancianos sin demencia como marcador de riesgo para padecerla179. 

Se ha observado que la atrofia de la corteza entorrinal predice mejor que la 

atrofia del hipocampo que individuos con DCL progresarán a EA 180  y que la 

combinación de la medición de la corteza entorrinal con la de la corteza temporal lateral 

y cingulado anterior, es capaz de distinguir sujetos sanos de pacientes con DCL que 

progresaban a EA con una precisión del 93%. 

Como marcadores pronósticos se ha encontrado que las mediciones del volumen 

del complejo amigdalino derecho pueden predecir el rendimiento en la memoria 

visuoespacial y parcialmente en la memoria verbal y que el volumen del subículo 

izquierdo puede predecir el rendimiento en tareas de memoria verbal181. 

 Se puede deducir entonces, que las alteraciones neuropatológicas localizadas en 

el lóbulo temporal medial de los enfermos con EA son  causantes en parte del síntoma 

principal de la EA, que es la pérdida de memoria. 

 

 

   

    

 



Objetivos e Hipótesis 

 105 

 

3.- HIPOTESIS Y OBJETIVOS 

 

HIPÓTESIS 

 Los pacientes diagnosticados de EA presentarán, como consecuencia de la 

pérdida neuronal selectiva, disminución del volumen en áreas cerebrales como 

lóbulo temporal y en mayor magnitud en el hipocampo. Esta disminución de 

volumen discriminaría entre las diferentes situaciones de normalidad, deterioro 

cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer.  

 Los pacientes con enfermedad de Alzheimer, mostrarán en la 

Magnetoencefalografía una mayor densidad de generadores de onda lenta  

focales estructurales  corticales, particularmente  en lóbulos temporal y parietal. 

La densidad de esas ondas es menor en pacientes con deterioro cognitivo leve y 

en los  sanos.  

 La actividad de ondas lentas obtenidas mediante magnetoencefalografía se 

relacionará con el grado de atrofia observada en la RM  en pacientes con DCL y 

en la enfermedad de Alzheimer.   

 El grado de atrofia y la densidad de generadores de onda lenta  focales se 

correlaciona con el grado de severidad de la EA. 

 El uso combinado de MEG y RM aumenta el poder discriminativo entre 

ancianos sanos, pacientes con deterioro cognitivo leve y pacientes con 

enfermedad de Alzheimer. 

 

 

 



Objetivos e Hipótesis 

 106 

 

OBJETIVO 

El objetivo principal de este estudio es conocer el papel de las técnicas de neuroimagen 

estructural (RNM volumétrica) y funcional (Magnetoencefalografía) en el perfil clínico, 

en el neuropsicológico y en el diagnostico de pacientes con deterioro cognitivo leve y 

con enfermedad de Alzheimer 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Material y Métodos 

 107 

 
4.- MATERIAL Y MÉTODO 
 
 
4.1 Descripción de la serie estudiada 

 

La muestra a estudio está constituida por pacientes mayores de 65 años que 

acuden, remitidos por los médicos de atención primaria, a la Unidad de Memoria del 

Servicio de Geriatría del Hospital Clínico San Carlos para estudio de deterioro 

cognitivo. A todos los pacientes y a sus familiares así como a los voluntarios sanos se 

les describieron los procedimientos de este estudio, obteniendo su consentimiento. 

La muestra total del estudio está formada por 70 personas que se repartieron en 

tres grupos de estudio. 

1.- Pacientes con enfermedad de Alzheimer probable (33 pacientes:15 hombres 

y 18 mujeres y con una edad media 77,15 años) según los criterios NINCDS-ADRDA 

(National Institute of Communicative Disorders and Stroke-Alzheimer’s Disease and 

Related Disorders Association) de probable EA. Todos los pacientes se encuentran en 

estadio evolutivo leve FAST 4 y mantienen medicación estable en los últimos tres 

meses.  

Se excluyen pacientes  que por presencia de prótesis o por claustrofobia no 

puedan ser sometidos a las técnicas de neuroimagen 

2.- Pacientes diagnosticados de deterioro cognitivo leve (23 pacientes: 7 

hombres y 16 mujeres y con una edad media 75,91) según los criterios de Petersen .Los 

pacientes se encuentran con medicación estable en los últimos 3 meses 

Se excluyen pacientes  que por presencia de prótesis o por claustrofobia no 

puedan ser sometidos a las técnicas de neuroimagen 

 



Material y Métodos 

 108 

 

3.- Personas que no presentan ningún tipo de deterioro cognitivo, generalmente 

cónyuges de pacientes. Este grupo esta constituido por 14  personas, (5 varones y 9 

mujeres) y con una edad media de 74,8 años. Las personas incluidas en este grupo no 

presentan ninguna enfermedad neurodegenerativa, neurovascular ni afectiva y, además, 

no deben estar tomando fármacos que tengan algún tipo de actividad sobre el sistema 

nervioso central 

Todos los sujetos incluidos en este trabajo cumplen un protocolo (Anexo 1)  que 

en sus grandes apartados incluye: 

1.- Anamnesis y exploración clínica completa. 

2.- Determinaciones hematológicas y bioquímicas. 

3.- Valoración en los dominios cognitivos, funcionales, psíquicos y sociales 

mediante tests y escalas validadas en castellano. 

4.- Criterios evolutivos de pacientes con enfermedad de Alzheimer mediante 

escalas validadas. 

5.- Realización de Resonancia Nuclear Magnética Volumetría  en el Servicio de 

Diagnostico por Imagen del Hospital Clínico San Carlos.  

6.- Se realiza Magnetoencefalografía según protocolo establecido en la Unidad 

de Magnetoencefalografía de la Fundación Pérez Modrego de la Facultad de Medicina 

de la Universidad Complutense. 

7.-  Firma del consentimiento informado por ellos mismos o, en su caso por la 

persona que les representa. 

 

Todos los sujetos incluidos fueron diestros (10 sobre 10 en el test de dominancia 

manual de Oldfield, 1971). 



Material y Métodos 

 109 

 

4.2.- Resonancia Nuclear Magnética - Volumetría. 

 El estudio de todos los sujetos se ha realizado  con un equipo de RM de 1.5 

Tesla (Signa, General Electric, Milwaukee, WI) utilizando un protocolo de imagen 

predeterminado. 

 En primer lugar se realizó una secuencia spin-eco (SE) en el plano sagital 

ponderada en T1 (TR 300 ms., TE 16 ms) que se utilizó para planificar las  

adquisiciones de imágenes. A continuación se lanzó una secuencia inversión-

recuperación rápida (FMPIR) ponderada en T2 (TR5500 ms., TE 20 ms., TI 130 ms) en 

el plano coronal, paralela al eje del tronco cerebral, planificada sobre una imagen sagital 

de línea media, para descartar la existencia de lesiones (fundamentalmente isquémicas) 

en el sistema nervioso central. Por último se realizó una secuencia tridimensional eco de 

gradiente (3D-SPGR), ponderada en T1 (TR 14,6 ms., TE 3.1 ms.,  FA 15º),  con un 

campo de visión de 22x16cm, matriz de 256x194, número de adquisiciones (NEX) 1 y 

cortes contiguos de 1mm de espesor cubriendo la cabeza entera en la plano axial. El 

tamaño del voxel fue de 0.7mm3. Todas las medidas tomadas del cerebro de los sujetos 

del estudio fueron realizadas sobre esta última secuencia de pulsos. 

Todo el procesado y manejo de las imágenes de cada uno de los sujetos fue 

realizado por el mismo neurorradiólogo investigador que desconocía la información 

clínica para asegurar que los datos fueran generados de forma objetiva. 

 

 

 

 

 



Material y Métodos 

 110 

 

Análisis de las imágenes 

Desde la unidad de RM se transmitieron los datos de adquisición de las 

imágenes a una estación de trabajo Advantage Windows versión 4.0 (AW 4.0) y se 

realizó el análisis volumétrico aplicando el programa informático de procesado de 

imágenes de RM “Tissue Volume”, desarrollado por GE Medical Systems, sobre la 

serie de imágenes 3D.  

 Todas las mediciones se realizaron automáticamente, seleccionando el 

protocolo 3SAVS (Semi-Automatic Volume Segmentation) y la herramienta Pincel 

(Paintbrush) del programa Tissue Volume. Este protocolo de medición de volumen 

SAVS/ Paintbrush permite utilizar el ratón como un cursor-puntero y, junto con las 

funciones “atracción del borde” y “pintura-3D automática” marcar las regiones de 

interés mediante trazado manual de los bordes con el puntero-3D y “pintar” el objeto o 

estructura que va a ser medida. 

El resultado de cada medición es el volumen en cm3 del volumen “pintado”.  Las 

medidas se obtuvieron sobre imágenes en un plano determinado, observando al mismo 

tiempo que el trazado era correcto en imágenes reconstruidas en los otros planos del 

espacio. 

Una vez se completaba la medición siguiendo el mencionado protocolo, se 

seleccionaba la herramienta “Histograma” para añadir una nueva medición. De esta 

manera se mostraba un histograma de los valores voxel para la región de interés, 

permitiéndonos seleccionar el nivel exacto de los valores que definían el objeto de 

interés que se había medido. Los resultados de esta nueva medición son el volumen en 

cm3 del objeto de interés definido. 

 



Material y Métodos 

 111 

 

Se tomaron medidas del cráneo, del cerebro y de los hipocampos de ambos 

hemisferios en cada uno de los sujetos. Se calcula el volumen craneal total (VCrT), 

volumen cerebral total (VCT), volumen del hipocampo derecho (VHD) y el del 

izquierdo (VHI).  

Para la normalización de las medidas (evitando así el efecto de la variabilidad 

individual en el tamaño de la cabeza sobre los volúmenes estudiados), se calculó el 

porcentaje del volumen cerebral respecto del craneal (VCT% = VCT/VCrT x 100), 

denominando esta variable tasa cerebral (TC)  y también los porcentajes del resto de los 

volúmenes de las regiones de interés respecto del volumen craneal (THD,THI, TCTSD 

y TCTSI). También se halló el índice de asimetría hipocámpica (Kitagaki, 2000) (IAH = 

valor absoluto de (THD-THI/THD+THI) x 100) y el índice de asimetría temporal (IAT 

= valor absoluto de (TCTSD-TCTSI/TCTSD+TCTSI) x 100). Se  analizó la proporción 

entre los valores del hipocampo  y sus medias (razón hipocámpica=THD/THI). Sólo las 

medidas relativas fueron utilizadas en el análisis estadístico. 

Para  la valoración de la fiabilidad de las medidas obtenidas se realizaron dos 

mediciones de cada región de interés por el mismo neurorradiólogo investigador, 

asegurando de esta forma un riguroso control así como uniformidad. Los estudios de 

validación mostraron una diferencia media entre las diferentes mediciones para el 

hipocampo izquierdo de -0,03 (intervalo de confianza 95%  -0,14/0,08) y de 0,07 para el 

derecho (intervalo de confianza 95% -0,11/0,09). Las fiabilidades intraobservador 

fueron altas (HI r = 0,99; HD r = 0,98; CTSI r = 0,97; CTSD r = 0,98). 

 

 

 



Material y Métodos 

 112 

 

4.3.- Magnetoencefalografía 

 Los datos MEG fueron adquiridos mediante un sistema whole-head de 148 

canales (MAGNES® 2500 WH, 4D Neuroimaging, San Diego, USA) durante un 

periodo de reposo de 10 minutos. Los sujetos debían mantenerse tumbados,  despiertos 

y con la mirada fija en un punto negro situado sobre el techo  para evitar los 

movimientos oculares. 

 Los datos MEG se registraron con un sampling rate de 678.17 Hz, utilizando un 

filtro paso-banda de 0.1-200Hz. Tanto los  movimientos oculares (EOG) como el 

electrocardiograma  se controlaron para prevenir su influencia sobre los datos MEG. 

 

Análisis de datos 

 Toda la información adquirida durante los diez minutos de registro fue decimada 

(reduciendo el número de puntos por un factor de 16) y filtrada paso-banda antes del 

análisis para la banda delta (1.5-4.0 Hz) y theta (4.0-8.0).  Las densidades dipolares 

fueron estimadas basándose en un modelo de dipolo equivalente de corriente dentro de 

una esfera homogénea. 

 

Análisis de la densidad de dipolos (DD) 

 Siguiendo el modelo de Fehr y cols., (2001), el análisis se realizó sobre aquellos 

segmentos de trazado que estuvieran libres de  artefactos, para posteriormente 

seleccionar  aquellos dipolos que cumplieran determinados criterios. En efecto sólo 

aquellos dipolos con una root mean square (RMS= ( 1/n((xi)2 ))) superior a 100 fT y 

con una bondad de ajuste superior a 0.90 eran aceptados para realizar el análisis 

estadístico.  Para llevar a cabo dicho análisis el volumen cerebral total fue dividido en  



Material y Métodos 

 113 

 

diez regiones, representando las áreas frontales, parietales, prefrontales, temporales y 

occipitales de ambos hemisferios, ver Figura 1. Dentro de esas regiones se calculó el 

número de dipolos que cumplían los criterios antes descritos en cada segundo de trazado. 

Por tanto las puntuaciones finales utilizadas para el análisis estadístico son el número de 

dipolos por segundo y por área cerebral que cumplen los criterios para las bandas delta 

y theta. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Material y Métodos 

 114 

 

4.4.- Análisis estadístico 

Las variables cualitativas se presentan con su distribución de frecuencias. Las 

variables cuantitativas se resumen en su media y su desviación estándar (DE) y, las 

variables que no siguen una distribución normal se expresan con mediana y rango 

intercuartílico (RIQ). En todos los casos se comprobó la distribución de la variable 

frente a los modelos teóricos.  

Se evaluó la asociación entre variables cualitativas con el test de Chi-cuadrado o 

prueba exacta de Fisher, en el caso de que más de un 25% de los esperados fueran 

menores de 5. Las comparaciones de medias se realizaron mediante el test de la t de 

Student, previa realización del test de homogeneidad de varianzas de Levene, si las 

variables siguieran una distribución normal  en los grupos a comparar. Las 

comparaciones de medias entre más de dos grupos se realizaron mediante el análisis de 

la varianza (ANOVA). Para la comparación de las variables continuas, que no se ajustan 

a la distribución normal, se utilizó el test no paramétrico de la mediana. El estudio de la 

normalidad se realizó mediante el test de bondad de ajuste de Kolmogorov-Smirnov.  

Se estudió la asociación de variables cuantitativas mediante el coeficiente de 

correlación de Pearson si las variables a comparar se ajustan a una distribución normal, 

o mediante el coeficiente de correlación no paramétrico de Spearman si las variables no 

se ajustan a una distribución normal.   

 

 

 

 



Material y Métodos 

 115 

 

Estudio de la magnetoencefalografía  y volumetría con el diagnóstico clínico 

Se estudiaron las variables de la MEG que se relacionan con el diagnóstico 

clínico mediante la aplicación de un modelo de regresión logística, enfrentando el grupo 

control con el de deterioro cognitivo leve, el grupo control con la enfermedad de 

Alzheimer y el deterioro cognitivo leve con la enfermedad de Alzheimer.  

Para las variables continuas de MEG y RM se realizaron curvas ROC (“Receiver 

Operating Characteristic”)  con el fin de obtener una medida global  de la exactitud de la 

prueba para el conjunto de todos los posibles puntos de corte. El área bajo la curva ROC 

(se simboliza como AUC “Area Under Curve”) es un valor comprendido entre 0,5 y 1 

que se utiliza como medida de exactitud global; un área igual a 1 indica que una prueba 

diagnóstica perfecta, mientras que una prueba sin poder diagnóstico le corresponde un 

área igual a 0,5. Para cada grupo diagnóstico (tres grupos en total; control vs DCL, 

control vs EA y DCL vs EA) se calcularon las AUC junto con sus intervalos de 

confianza al 95% y su significación estadística. Se seleccionaron aquellas variables, 

tanto de la MEG como de la RM, que presentaran una AUC estadísticamente 

significativas. Para estas variables seleccionadas se calcularon los puntos de corte más 

específicos para  cada una de ellas. Se crearon las nuevas variables codificadas en 

función del punto de corte seleccionado. Se calcularon la sensibilidad, especificidad, 

valor predictivo positivo y valor predictivo negativo junto con sus IC 95% para cada 

una de las nuevas variables seleccionadas. 

Se ajustó un modelo de regresión logísticas con el fin de identificar las variables 

que se relacionan con cada uno de los grupos diagnósticos introduciendo las nuevas 

variables creadas. Para la selección de las variables se realizó una inclusión secuencial  



Material y Métodos 

 116 

 

por pasos fijándose el criterio de inclusión de las variables del modelo en p<= 0,05. Se 

estimó la “odds ratio” (OR, razón de ventajas) junto a su intervalo de confianza al 95%. 

 

Estudio de la MEG y RM con la valoración cognitiva y funcional (MMSE y FAST) 

Se estudió la relación de las variables de MEG y RM con el MMSE y  el FAST  

mediante el coeficiente de correlación de Pearson o el no paramétrico de Spearman. Se 

elaboró un modelo de regresión lineal múltiple, un modelo por cada variable de 

valoración cognitiva y funcional, para estudiar la relación entre el MMSE y el FAST 

(variable dependiente) y las variables de MEG y RM que resultaron estadísticamente 

significativas en el análisis bivariante. Para la selección de las variables se realizó una 

inclusión secuencial por pasos fijándose el criterio de inclusión de las variables del 

modelo en p<= 0,05. Los parámetros ß del modelo de regresión son los valores medios 

para esa variable, ajustando por el resto de variables del modelo, y se expresan con su 

correspondiente intervalo de confianza al 95%.  

En todos los contrastes de hipótesis se rechazó la hipótesis nula con un error de 

tipo I o error  menor a 0.05. El análisis estadístico se realizó mediante el paquete 

estadístico SPSS 12.0. 

 

 

 

 

 



Resultados 

 117 

 
5.- RESULTADOS 
 
5.1 Perfil demográfico de la muestra 
 
5.1.1 Enfermedad de Alzheimer  
 

Se estudian 33 pacientes con diagnóstico de EA según criterio de NINCDS-

ADRDA (National Institute of Communicative Disorders and Stroke-Alzheimer’s 

Disease and Related Disorders Association) de probable EA.  Los datos demográficos  

no muestran diferencias significativas en cuánto a género. La edad media es de 77,15 

±5,54 años. Predomina el estado civil “casado” y un nivel educativo medio, estudios 

primarios y  8,5 años de media de escolarización. Tabla 13. 

 

5.1.2 Deterioro cognitivo Leve  

La muestra de pacientes de DCL está constituida por 23 pacientes (7 varones y 

16 mujeres) que cumple criterios Petersen de deterioro cognitivo leve. La edad media es 

de 75,9 ± 4,9 años. Predomina el estado civil de casado y un nivel educativo similar al 

grupo de estudio de EA: estudios primarios y  9,4 años de media de escolarización (SD 

4,54). Tabla 13. 

 

5.1.3 Controles 

Se obtiene una muestra 14 de pacientes sanos provenientes del servicio de 

magnetoencefalografia (5 varones y 9 mujeres). La edad media es de 76,8 ± 3,8 años y 

el nivel educativo de 12 años de escolarización. Tabla 13. 

 

 

 



Resultados 

 118 

 
 
Tabla 13.- Características demográficas de pacientes EA, DCL y controles. 

 

 EA DCL Control 

 (Media , SD) (Media , SD) (Media , SD) 

 N= 33 N= 23 N= 14 

Edad 77, 15 (5,54) 75,9 ( 4,9) 76,85 (3,8) 

 N (%)  N (%)  N (%)  

Sexo:  
Hombre 
Mujeres 

 
45,5 
54,5 

 
30,4 
69,6 

 
35,7 
64,3 

Estado civil : 
Soltero 
Casado 
Divorciado 
Viudo 

 
0,0  
55,2 
3,4 
41,4 

 
13,3 
60 
0,0 
26,7 

 
0,0 
0,0 
0,0 
100 

Nivel educacional: 
Lee y escribe 
Estudios mínimos 
Estudios primarios 
Estudios secundarios 
Estudios superiores 

 
29,2 
16,7 
33,3 
12,5 
8,3 

 
12,5 
6,3 
56,3 
12,5 
12,5 

 
50 
0,0 
0,0 
50 
0,0 

Años de escolaridad 8,55 (4,54) 3,52 12 
 

 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 119 

 

5.2 Características clínicas 

 

5.2.1 Enfermedad de Alzheimer  

El motivo de consulta principal son las quejas de memoria (97%), de inicio 

insidioso (93,9%) y curso progresivo (96,8%), refiriendo desde el inicio de los síntomas 

hasta el día de la consulta 27 meses de evolución (límites 24-48). (Tabla 14) 

La comorbilidad asociada en el momento del estudio indica una media de 

diagnósticos de 2,5 ± (SD 1,25). Los factores de riesgo cardiovascular fueron 2,12 por 

persona, siendo los más frecuentes la  hipercolesterolemia, la dislipemia, e hipertensión 

arterial. (Tabla 15) 

La  media de síndromes geriátricos es de 1,03 ± (SD 0,94), en los que predomina 

el déficit sensorial auditivo (41,9%).  (Tabla 16) 

 A todos los pacientes se les realizó un análisis de laboratorio para descartar 

posibles alteraciones metabólicas  adquiridas  que puedan producir trastornos 

cognoscitivos o puedan agravar los propios. (Tabla 17) 

 Son pacientes polimedicados con una media de fármacos por paciente de 1,9 ± 

(SD 1,23), siendo el anticolinesterásicos más frecuente el donepezilo (48,4%). (Tabla 

18-19)  

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 120 

 

5.2.1 Deterioro cognitivo leve  

El 100% de los pacientes acude a la consulta refiriendo un  cuadro de  quejas de 

memoria de 36 meses de media de evolución,  de inicio insidioso (89,5%) y curso  

progresivo.  (Tabla 14) 

La comorbilidad asociada en el momento del estudio de este grupo de pacientes 

muestra  una media de diagnósticos de 2,8 ± (SD 1,16). Los factores de riesgo 

cardiovascular fueron 2,5 ± (SD 0,94) (Tabla 15) y la media de fármacos 1,04 ± (SD 

1,14) fármacos. (Tabla 18-19) 

La  media de síndromes geriátricos es de 0,37 ± (SD 0,5), en los que predomina 

el déficit sensorial auditivo. (Tabla16) 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 121 

 
Tabla 14.-  Antecedentes personales y familiares. 
 
 EA  DCL 

  ( %) ( %) 

 N=33 N= 23 

Motivo de consulta  
T de memoria 
T de conducta 
Otros 

 
97 
3  

  
100 
0,0 
0,0 

Forma de inicio 
Insidiosa 
Subaguda 
Aguda 

 
93,9 
6,1 
0,0 

 
89,5 
5,3 
5,3 

Formas de evolución   
Progresiva 
Escalonada 
Fluctuante 

 
96,8 
0,0 
3,2 

 
85 
5 
10 

Antecedentes familiares 
de demencia 

 
25,8 

 
15,8 

Antecedentes familiares 
de depresión 

 
0,0 

 
0,0 

     Mediana (RIQ)     Mediana (RIQ) 

T de evolución 27 (24-48) 36 (24-36) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 122 

 
Tabla 15.- Antecedentes personales. 
 
          EA         DCL    Control 

         (%)         (%)       (%) 

HTA 39,4 42,1 75 

Diabetes mellitus 24,2 26,3 25 

Hipercolesterolemia 64 71,4 100 

Dislipemia 43,8 57,9 40 

Alcohol 18,2 15,8 - 

Tabaco 18,2 10,5 50 

Enfermedades 
coronarias 

9,4 26,3 0,0 

Enfermedad tiroidea 6,3 15,8 25 

TCE 6,3 0,0 0,0 

Síndrome 
confusional 

3,1 0,0 0,0 

Depresión 21,4 7 (30,4) 25 

    Media (DE)     Media (DE) Media (DE) 

Nº enfermedades 2,50 (1,25) 2,85 (1,16) 3 (0) 

Nº FRCV 2,12 (1,20) 2,50 (0,94) 3 (0) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 123 

 
Tabla 16.- Síndromes Geriátricos. 
 
          EA        DCL 

 (%) (%) 

Caídas 3,1 0,0 

Incontinencia: 
Urinaria 
Fecal 

 
41,9 
0,0 

 
5,6 
0,0 

Inmovilidad 0,0 0,0 

Estreñimiento 12,9 0,0 

Úlceras por presión 0,0 0,0 

Malnutrición 0,0 0,0 

Déficits sensoriales: 
Auditivo 
Visual 

45,2 
41,9 
29 

21,7 
27,8 
11,1 

    Media (SD)   Media (SD) 

Número Sdr GRT 1,03 (0,94) 0,37 (0,5) 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 124 

 
Tabla 17.- Hallazgos analíticos. 
 
 
 EA DCL Control 

 Mediana  (RIQ) Mediana (RIQ) Mediana (RIQ) 

Colesterol T  207 (186-243) 218 (174-265) 228 (205-252) 

HDL  52  (46-70) 64 (43,7-80) 50 (50-50) 

LDL 123 (98-149) 125 (109-149) 115 

TG 107 (82-171) 130 (97-155) 200  

Glucemia 100 (88-117) 93 (90-112) 108 (101-116) 

Hemoglo licada 13  (12-14) 14 (13-14) 12 (11-16) 

Homocisteina 12 (9-52) 9,6 (8,9-10) 9,6 

Fibrinógeno 414 (380-438) 407 (345-437) - 

Vit B12  344 (280-457) 431 (339-493) 291 

Ac folico 7,9 (5,92-17,5) 7,4 (5,4-9,4) 10,4 

 Media (DE) Media (DE) Media (DE) 

TSH 1,9 (1,12) 3,8 (5,43) 1,8 (0) 

T3 6,3 (3,76) 2,9 (0,11) 3,1 (0) 

T4 11,1 (3,96) 12,1 (6,02) 10,3 (0) 

Albúmina 4,1 (0,24) 4,1 (0,16) - 

Proteínas   6,8 (0,43) 7 (0,32) 7 (0) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 125 

 
Tabla 18.- Medicación habitual. 
 
         EA       DCL 

        (%)        (%) 

Antipsicóticos: 
Típicos 
Atípicos 

 
0,0 
100 

 
0,0 
100 

Antidepresivos:   
ISRS 
ADT 
Otros 

 
100 
0,0 
0,0 

 
71,4 
28,6 
0,0 

Ansiolíticos: 
Benzodiacepinas 
Barbitúricos 
Otros 

 
100 
0,0 
0,0 

 
0,0 
0,0 
0,0 

Hipotensores: 
IECAS 
ACA 
B bloqueantes 
Diuréticos 

1,1 
100 
0,0 
0,0 
0,0 

15,8 
33,3 
33,3 
0,0 
33,3 

Antiagregantes 21,4 26,3 

Anticogulantes 0,0 0,0 

Estatinas 25 21,1 
 
 
Tabla 19.- Medicación específica demencia. 
 
    EA    DCL 

 (%) (%) 

Donepezilo 48,4 5,3 

Rivastigmina 22,6 0,0 

Galantamina 12,9 0,0 

Anticolinesterasicos 16,1 5,3 

Memantina 6,5 0,0 
 



Resultados 

 126 

 

5.3 Valoración Neuropsicológica 

5.3.1 Enfermedad de Alzheimer 

Se les realiza una valoración cognitiva con puntuación media del MMSE de 

18,77 ± (SD 4,54) y una valoración psicológico –conductual con resultado en las  

puntuaciones de 5 (1,5-1,2) en el Cornell que valora la depresión en pacientes con 

demencia  y 3 (1-4,7) en la valoración de depresión geriátrica  con la escala Yesavage. 

(Tabla 20)  

Destacan: la alteración de la memoria reciente (97%), alteración del 

razonamiento (48%), apraxia ideomotora (67,7%)  y los trastornos de conducta de 

depresión, apatía e irritabilidad. (Tabla 21) 

En la valoración de progresión de la enfermedad la puntuación media del GDS 

es de 4 (3.15-4,85),  del FAST 4,19 (3,4-4.98), del CDR 3,19 (2,36- 4,02). (Tabla 20) 

La situación funcional que predomina es la dependencia para las actividades 

básicas (81,8%) e instrumentales (71,9%) de la vida diaria.  Se evalúa mediante escalas 

de valoración funcional con resultado de: Katz 1,84 ± (SD 0,93),  Lawton 4,7 ± (2,21) y 

Blessed 3,53 ± (1,34). (Tabla 20) 

 

5.3.2 Deterioro cognitivo leve 

Se les realiza una valoración cognitiva, funcional y psicológica-conductual.  

Presentan una puntuación media en el MMSE de 25,14. Predomina la alteración de la 

memoria reciente y en la valoración de progresión del deterioro cognitivo la puntuación 

media del GDS es de 2,95,  del FAST 3,05, del CDR 2. La situación funcional se evalúa 

mediante escalas de valoración funcional con resultado de: Katz A,  Lawton 6,13 y 

Blessed 1,77. (Tabla 20) 



Resultados 

 127 

 

Tabla 20.-  Escalas de valoración cognitiva, funcional y psicológica-conductual 

 EA DCL  

 Media, SD Media, SD P 

Escalas: 
Valoración cognitiva 
  MMSE 

 
 
18,77 4,54) 

 
 
25,14 (2,85) 

 
 
0,000 

Escalas: 
Valoración funcional    
   Katz 
   Lawton 
   Blessed 

 
 
1, 84 (0,93) 
4,7 (2,21) 
3,53 (1,34) 

 
 
1,06 (0,23) 
6,13 (2,21) 
1,77 (1,03) 

 
 
0,000 
0,049 
0,004 

Escalas: progresión 
   GDS 
   FAST 
   CDR 

 
4 (0,85) 
4,18 (0,76) 
3,19 (0,83) 

 
2,95 (0,37) 
3,04 (0,21) 
2 (0) 

 
0,000 
0,000 
0,000 

 Mediana (RIQ) Mediana (RIQ)  

Escalas: 
Valoración psicológica-
conductual 
   Cornell 
   Yesavage 

 
 
 
5 (1,5-12) 
3 (1-4,75) 

 
 
 
1 (0-2,75) 
2 (0,5-3,5) 

 
 
 
0,000 
0,000 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 128 

 
Tabla 21.- Síntomas clínicos.  
 
 EA DCL 

      (%) (%) 

Alteración de la memoria 
reciente 

97,0 88,2 

Alteración de la memoria 
demorada 

77,4 52,9 

Trastorno del lenguaje 44,4 7,7 

Alteración del razonamiento 48,5 0,0 

Apraxia: 
Ideatoria 
Ideomotora 

 
15,4 
67,7 

 
0,0 
27,8 

Deterioro de las actividades:  
Básicas  
Instrumentales  
Avanzadas 

 
81,8 
71,9 
45,5 

 
52,9 
35,3 
0,0 

Trastornos de conducta: 
Agitación 
Labilidad 
Euforia 
Apatía  
Disforia 
Ansiedad 

 Alucinaciones 

 
18,2 
34,4 
0,0 
43,8 
41,9 
15,6 
9,4 

 
0,0 
27,8 
5,9 
11,1 
22,2 
11,8 
0,0 

 
 

 
 
 
 
 



Resultados 

 129 

 
Tabla 22.-  NPI.  Escala de valoración psicológica-conductual. 
 
NPI  (Fr) EA DCL 

 Media (SD) Media (SD) 

   Delirio 2 (0) 3 (0) 

   Alucinación 3 (0) - 

   Agitación 2 (0,81) - 

   Depresión 2,5 (0,85) 2,50 (0,71) 

   Ansiedad 2,3 (0,57) 2,50 (0,71) 

   Euforia - 2 (0) 

   Apatia 3,18 (0,75) 3 (0,81) 

   Desinhibición 2,50 (0,71) 1 (0) 

   Irritabilidad 2,20 (0,63) 2,2 (0,83) 

   Actividad motora       
aberrante 

3 (0) - 

 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 130 

 

5.4.- ESTUDIO MAGNETOENCEFALOGRAFIA 

 

5.4.1.- De la muestra global 

 Se calcula la mediana del número de dipolos de onda lenta (delta, theta)  

registrados  en las diferentes regiones cerebrales, encontrando diferencias en el factor 

grupo. (Tabla 23) 

 

                                                -Figura .-  

 

 

 

La densidad dipolar para la banda delta es mayor en el grupo  EA,  existiendo 

diferencias estadísticamente significativas en las variables Pizq, Tde, Oiz y Ode. En la 

banda theta, la densidad dipolar es especialmente más  alta en la región parietal 

izquierda. (Fig 4 y 5) 

                                                        

 



Resultados 

 131 

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

Fiz
Fde

Pizq Pde
Pfiz

Pfde Tiz Tde
Oiz

Ode

EA
DCL
Control

          

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

Fiz
Fde

Pizq Pde
Pfiz

Pfde Tiz
Tde

Oiz
Ode

EA
DCL
Control

                

 
 

     Figura 4:  
   Banda delta 

    Figura 5:  
  Banda theta 



Resultados 

 132 

 
Tabla 23.- Valores de magnetoencefalografía. Densidad de dipolos. 
 
 EA DCL Control Los 3 grupos 

 Mediana (RIQ) Mediana (RIQ) Mediana (RIQ) P 

Fiz d 0,10 (0,04-0,33) 0,11 (0,02-0,30) 0,14 (0,12-0,38) 0,964 

Fde d 0,21 (0,08-0,44) 0,12 (0,02-0,26) 0,11 (0,02-0,31) 0,488 

Pizq d 0,68 (0,30-1,55) 0,38 (0,11-0,89) 0,15 (0,01-0,74) 0,026 * 

Pde d 0,63 (0,13-1,08) 0,34 (0,09-0,85) 0,17 (0,07-0,43) 0,129 

Pfiz d 0,54 (0,24-0,97) 0,46 (0,12-0,81) 0,22 (0,07-0,59) 0,482 

Pfde d 0,38 (0,15-0,53) 0,26 (0,18-0,70 0,34 (0,06-0,59) 0,717 

Tiz d 0,09 (0,04-0,66) 0,12 (0,03-0,24) 0,02 (0,01-0,11) 0,185 

Tde d 0,08 (0,02-0,16) 0,11 (0,05-0,22) 0,04 (0,00-0,08) 0,035 * 

Oiz d 0,21 (0,08-0,92) 0,38 (0,02- 0,88) 0,02 (0,01-0,14) 0,052 * 

Ode d 0,48 (0,09-1,26) 0,26 (0,03-0,74) 0,02 (0,00-0,61) 0,011 * 

Fiz t 0,25 (0,06-0,54) 0,13 (0,03-0,39) 0,12 (0,01-0,89) 0,488 

Fde t 0,39 (0,12-1,01) 0,11 (0,06-0,31) 0,15 (0,01-0,74) 0,221 

Pizq t 1,55 (0,76-3,08) 0,55 (0,23-2,07) 0,68 (0,08-1,14) 0,007 * 

Pde t 1,44 (0,61-2,71) 0,84 (0,21-1,45) 0,60 (0,05-1,16) 0,488 

Pfiz t 0,29 (0,14-0,57) 0,24 (0,09-0,50) 0,42 (0,02-0,95) 0,835 

Pfde t 0,29 (0,10-0,61) 0,23 (0,12-0,43) 0.24 (0,01-0,75) 0,717 

Tiz t 0,31 (0,14-0,79) 0,21 (0,09-0,64) 0,12 (0,02-0,34) 0,067 

Tde t 0,25 (0,06-0,72) 0,19 (0,03-0,43) 0,09 (0,05-0,25) 0,185 

Oiz t 0,50 (0,06-1,36) 0,95 (0,02-1,32) 0,02 (0,01-0,31) 0,008 * 

Ode t 0,62 (0,24-1,15) 0,82 (0,37-1,61) 0,62 (0,01-0,18) 0,002 * 
 

 

 

 

 

 



Resultados 

 133 

 

Se realizan una serie de correlaciones para hallar la relación que existe entre la 

valoración cognitiva llevada a cabo mediante el MMSE y la actividad neuromagnética 

(MEG). Al  comparar  los tres grupos: EA, DCL y controles, las variables que presentan  

mejor correlación MMSE- MEG son: Pizq d (r = -0.29;  p<0,01), Pde d (r = -0.28;  

p<0,01), Tiz d (r = -0.26;  p <0,02), Oiz (r = -0.24;  p<0,04), Ode d (r = -0.28;  p<0,01), 

Pizq t (r = -0.29;  p<0,01),  Pde t (r = -0.29;  p<0,01), Tiz t (r = -0.25;   p<0,03), Oiz t (r 

= -0.24;  p<0,04), Ode t (r = -0.24;  p<0,04). (Tabla 24) 

 

Se realiza posteriormente un modelo de regresión lineal múltiple de las variables 

más significativas, encontrando que las variables que mejor  explican la variabilidad del 

MMSE son: Oiz d y  Tiz d. 

 En el caso de la variable Oiz d, se encuentra que por cada unidad que aumenta la 

variable Oiz d, el MMSE disminuye 2,107 puntos  (R²=0,13; P < 0,018; IC= -3,84/-

3,74)) y en el caso de la variable Tiz d por cada unidad que aumenta, disminuye el 

MMSE 4,408  puntos (R²=0,19; P<0,029; IC= -8,35/-4,66). 

Analizando los grupos de la muestra de forma aislada,  resulta que en el grupo 

de EA la variable que mejor  correlación MMSE – MEG presentan es: Fiz en banda 

delta  (p<0,01) y en el grupo de DCL, la variable que presenta mejor correlación 

MMSE- MEG es: Fde  en la banda theta (P<0,05). (Tabla 24) 

  

 

 

 

 
 



Resultados 

 134 

 
Tabla 24.- Correlación del  MMSE hallazgos de magnetoencefalografía. 
 
        EA       DCL    Control Tres grupos 

   r           (p)   r           (p)   R           (p)   r           (p) 

Fiz d -0,44  (0,01) *  0,39   (0,06)  -0,25   (0,37) -0,06   (0,61) 

Fde d -0,20  (0,26)  0,36   (0,08) -0,13   (0,63) -0,09   (0,41) 

Pizq d -0,01  (0,95)  0,28   (0,18)  0,32   (0,25) -0,29   (0,01) * 

Pde d -0,22  (0,20)  0,17   (0,42)  0,01   (0,98) -0,28   (0,01) * 

Pfiz d -0,26  (0,13) -0,04   (0,82) -0,02   (0,92) -0,15   (0,21) 

Pfde d  0,13  (0,44)  0,03   (0,89)  0,12   (0,67) -0,03   (0,80) 

Tiz d  0,02  (0,87)  0,08   (0,71)  0,16   (0,57) -0,26   (0,02) * 

Tde d -0,21  (0,23)  0,38   (0,07)  0,07   (0,79) -0,13   (0,28) 

Oiz d -0,23  (0,18)  0,05   (0,81)  0,06   (0,83) -0,24   (0,04) * 

Ode d  0,01  (0,94)  0,16   (0,46) -0,18   (0,53) -0,28   (0,01) * 

Fiz t  0,06  (0,73)   0,25   (0,23) -0,21   (0,46) -0,13   (0,28) 

Fde t -0,23  (0,19)  0,40   (0,05) * -0,08   (0,76) -0,18   (0,11) 

Pizq t  0,01  (0,95)  0,23   (0,27)  0,09   (0,75) -0,29   (0,01) * 

Pde t -0,21  (0,23)  0,30   (0,16)  0,007 (0,98) -0,29   (0,01) * 

Pfiz t -0,24  (0,17)  0,23   (0,28) -0,02   (0,92) -0,02   (0,82) 

Pfde t -0,02  (0,87)  0,18   (0,40)  0,12   (0,67) -0,07   (0,55) 

Tiz t -0,08  (0,63)  0,12   (0,56) -0,17   (0,54) -0,25   (0,03) * 

Tde t -0,20  (0,24)  0,30   (0,15)  0,00   (0,97) -0,15   (0,20) 

Oiz t -0,08  (0,63) 0,04 (0,838) -0,19   (0,51) -0,24   (0,04) * 

Ode t -0,05  (0,77) -0,02   (0,93) -0,23   (0,41) -0,24   (0,04) * 
 
 

 

 

 

 

 



Resultados 

 135 

 

Para  estudiar  la relación entre la valoración funcional (FAST) y las variables de 

la MEG, se realiza el mismo procedimiento que en el caso anterior. Las variables que 

mejor correlación presentan entre la valoración funcional (FAST) y los datos de la  

MEG, al estudiar la muestra al completo son: Pizq d (r = 0.38 p<0,00), Pde d (r = 0.34  

p<,00), Tiz d (r = 0.27 p<0,02), Oiz d (r = 0.25 p<0,03), Ode d (r = 0.35 p<0,00), Fde t 

(r = 0.25 p< 0,03), Pizq t (r = 0.37 p<0,00), Pde t (r = 0.35 p<0,00),  Tiz (r = 0.27 

p<0,02), Ode t (r = 0.26 p<0,02) . (Tabla 25) 

 

Se buscan las variables que mejor expliquen la variabilidad del FAST realizando 

un modelo de regresión lineal múltiple de las variables más significativas,  hallando que 

coinciden con las que mejor explican  la variabilidad del MMSE: Oiz d y  Tiz d. 

 En el caso de la variable Oiz d, por cada unidad que aumenta la variable Oiz d, 

el Fast aumenta  0,42 puntos  (R²= 0,22; P < 0,015; IC= 0,85-0,76) y en el caso de la 

variable Tiz d por cada unidad que aumenta,   el FAST aumenta  0,971  puntos  (R²=  

0,14; P<0,015; IC= 0,19-1,74). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 



Resultados 

 136 

 
Tabla 25.- Correlación del  Fast con hallazgos de magnetoencefalografía: 
 
 
        EA       DCL    Control Tres grupos 

   r           (p)   r           (p)   R           (p)   r           (p) 

Fiz d   0,20  (0,25) -0,22  (0,30) 0,30  (0,29) 0,09  (0,42)  

Fde d   0,06  ( 0,72) -0,25  (0,23) 0,35  (0,21) 0,15  (0,21) 

Pizq d   0,21  ( 0,20) -0,19  (0,37) 0,25  (0,38) 0,38  (0,00) * 

Pde d   0,31  (0,08) -0,28  (0,18) 0,40  (0,15) 0,34  (0,00) * 

Pfiz d -0,05  ( 0,74) -0,22  (0,30) 0,30  (0,29) 0,14  (0,22) 

Pfde d -0,11  (0,58) -0,32  (0,13) 0,40  (0,15) 0,00  (0,98)  

Tiz d  0,15  (0,39) -0,35  (0,09) 0,30  (0,28) 0,27  (0,02) * 

Tde d  0,11  (0,54) -0,03  (0,88) 0,60  (0,02) * 0,22  (0,06) 

Oiz d -0,05  (0,78) -0,29  (0,18) 0,00  (1,00) 0,25  (0,03) * 

Ode d -0,01  (0,93) -0,29  (0,18) 0,10  (0,73) 0,35  (0,00) * 

Fiz t  0,20  (0,24) -0,29  (0,18) 0,41  (0,14) 0,16  (0,18) 

Fde t  0,07  (0,70) -0,32  (0,13) 0,41  (0,14) 0,25  (0,03) * 

Pizq t  0,17  (0,34) -0,29  (0,18) 0,50  (0,06) 0,37  (0,00) * 

Pde t  0,24  (0,17) -0,32  (0,13) 0,45  (0,10) 0,35  (0,00) * 

Pfiz t  0,15  (0,39) -0,35  (0,09) 0,48  (0,08) 0,06  (0,59) 

Pfde t  0,10  (0,55) -0,35  (0,09) 0,45  (0,10) 0,08  (0,50) 

Tiz t  0,16  (0,34) -0.35  (0,09) 0,45  (0,10) 0,27  (0,02) * 

Tde t  0,07  (0,70) -0,22  (0,30) 0,48  (0,08) 0,20  (0,09) 

Oiz t -0,02  (0,88) -0,25  (0,23) 0,10  (0,73) 0,21  (0,07) 

Ode t -0,15  (0,38) -0,25  (0,23) 0,10  (0,73) 0,26  (0,02) * 
 

 

 

 

 



Resultados 

 137 

 

5.4.2 Comparación por grupos 

Posteriormente se analizan los grupos de forma aislada y se estudia las 

relaciones entre el grupo control y DCL, entre el grupo control y EA y finalmente entre 

el grupo DCL y EA. 

 

5.4.2.1.- Comparación entre grupo control  y  grupo de DCL.  

Se comparan en primer lugar las medianas de dipolos en ambas bandas: delta y 

Theta, resultando las variables que presentan significación estadística: Tiz , Tde, Oiz y 

Ode en banda delta y Oiz y Ode  en banda Theta.  (Tabla 26) 

Tras medir el área bajo la curva  de las variables, se seleccionan aquellas 

variables cuyas áreas son estadísticamente significativas: Tde d, Oiz d, Ode d, Oiz t y 

Ode t  y se calculan los  puntos de corte que permiten obtener los mejores valores de: 

sensibilidad, especificidad.  

Las variables  de forma  univariante  que presentan mejor valor predictivo 

positivo y razón de verosimilitud positiva son: Ode d  y Ode t.  (Tabla 27-28) 

 Se realiza un modelo de regresión logística de las variables encontrando que la 

variable que finalmente mejor discrimina entre ambos grupos es Ode t (P<0,001; IC= 

3,58-130,04).  

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 138 

 

Tabla 26.- Densidad de dipolos. Significación estadística.  

 
      Control       DCL Control-DCL 

 Mediana (RIQ) Mediana (RIQ) P  

Fiz d 0,14 (0,12-0,38) 0,11 (0,02-0,30) 0,898 

Fde d 0,11 (0,02-0,31) 0,12 (0,02-0,26) 0,582 

Pizq d 0,15 (0,01-0,74) 0,38 (0,11-0,89) 0,582 

Pde d 0,17 (0,07-0,43) 0,34 (0,09-0,85) 0,219 

Pfiz d 0,22 (0,07-0,59) 0,46 (0,12-0,81) 0,219 

Pfde d 0,34 (0,06-0,59) 0,26 (0,18-0,70 0,420 

Tiz d 0,02 (0,01-0,11) 0,12 (0,03-0,24) 0,057 * 

Tde d 0,04 (0,00-0,08) 0,11 (0,05-0,22) 0,010 * 

Oiz d 0,02 (0,01-0,14) 0,38 (0,02- 0,88) 0,010 * 

Ode d 0,02 (0,00-0,61) 0,26 (0,03-0,74) 0,001 * 

Fiz t 0,12 (0,01-0,89) 0,13 (0,03-0,39) 0,898 

Fde t 0,15 (0,01-0,74) 0,11 (0,06-0,31) 0,898 

Pizq t 0,68 (0,08-1,14) 0,55 (0,23-2,07) 0,898 

Pde t 0,60 (0,05-1,16) 0,84 (0,21-1,45) 0,582 

Pfiz t 0,42 (0,02-0,95) 0,24 (0,09-0,50) 0,420 

Pfde t 0.24 (0,01-0,75) 0,23 (0,12-0,43) 0,898 

Tiz t 0,12 (0,02-0,34) 0,21 (0,09-0,64) 0,582 

Tde t 0,09 (0,05-0,25) 0,19 (0,03-0,43) 0,582 

Oiz t 0,02 (0,01-0,31) 0,95 (0,02-1,32) 0,010 * 

Ode t 0,62 (0,01-0,18) 0,82 (0,37-1,61) 0,000 * 
 
* P< 0,05: significación estadística 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 139 

 
Tabla27.- Comparación de grupos: control- DCL.  Se seleccionan las variables con  
mayor área bajo la curva y mayor significación estadística. 
 
 

 Control- DCL   

 Área  P ≤ 0,05 IC (95%) 

Fiz d 0,47  0,826 0,27-0,68 

Fde d 0,47 0,814 0,28-0,67 

Pizq d 0,62 0,210 0,43-0,81 

Pde d 0,62 0,194 0,44-0,81 

Pfiz d 0,61 0,253 0,42-0,80 

Pfde d 0,55 0,594 0,35-0,75 

Tiz d 0,68 0,062  0,50- 0,86 

Tde d 0,76 0,008 * 0,61-0,91 

Oiz d 0,76 0,007 * 0,61-0,92 

Ode d 0,77 0,005 * 0,62-0,92 

Fiz t 0,47 0,802 0,26-0,68 

Fde t 0,49 0,963 0,28-0,70 

Pizq t 0,53 0,742 0,33-0,73 

Pde t 0,57 0,462 0,37-0,77 

Pfiz t 0,44 0,584 0,23-0,66 

Pfde t 0,49 0,988 0,28-0,71 

Tiz t 0,64 0,145 0,45-0,83 

Tde t 0,57 0,462 0,38-0,76 

Oiz t 0,76 0,007 * 0,61-0,92 

Ode t 0,81 0,001 * 0,67-0,95 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 140 

 
Tabla 28.- Comparación grupos: control–DCL. Variables categorizadas según puntos 
de corte (1).  
 
(1) Control 

N:14 
DCL 
N:23 

    SS 
IC (95%) 

     E 
IC (95%) 

   VPP 
 IC (95%) 

   VPN 
 IC (95%) 

LRp LRn 

Tde d         

≤0,08 
>0,08 

11 
3 

8 
15 

65,2  
(42,7-83,6) 

78,5 
(49,2-95,3) 

83,3 
(58,5-96,4) 

57,9  
(0,33-0,79) 

3,04 
(1.07-8,67) 

0,44 
(0,24-0,83) 

Oiz d         

≤0,12 
>0,12 

11 
3 

6 
17 

73,9 
(51,5-89,7) 

78,5 
(49,2- 
95,3) 

85,0 
(62,1-96,7) 

64,7 
(38,3-85,7) 

3,45 
(1,23-9,68) 
 

0,33 
(0,16-0,70) 

Ode d         

≤0,09 
>0,09 

12 
2 

6 
17 

73,9 
(51,5-89,7) 

85,7 
(57,1-98,2) 

89,4 
(66,8-98,6) 

66,6 
(40,9-86,6) 

5,17 
(1,40-19,1) 

0,30 
(0,15-0,63) 

Oiz t         

≤0,15 
>0,15 

10 
4 

6 
17 

73,9 
(51,5-89,7) 

71,4 
(41,8-91,6) 

80,9 
(58,1-94,5) 

62,5 
(35,4-84,8) 

2,59 
(1,09-6,13) 
 

0,37 
(0,17-0,78) 

Ode t         

≤0,29 
>0,29 

12 
2 

5 
18 

78,2 
(56,3-92,5) 

85,7  
(57,1-98,2) 

90,0 
(68,3-98,7) 

70,5 
(44,0-89,6) 

5,48 
(1,49-20,1) 

0,25 
(0,11-0,57) 

 
(SS= Sensibilidad, E= Especificidad, VPP= Valor predicativo positivo, VPN= Valor 
predicativo negativo, LRp= Razón de verosimilitud positiva, LRn= Razón de verosimilitud 
negativa) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 141 

 
 
5.4.2.2.- Comparación entre grupo control y el grupo de EA. 
 

Al estudiar la relación entre el grupo control y los pacientes con EA, se 

comparan las medianas  de los dipolos en ambas bandas, resultando las variables con 

mejor significación estadística: Pde, Oiz y Ode en banda delta y Pizq, Oiz y Ode  en 

banda Theta. (Tabla 29)  

Tras medir  el área bajo la curva  de las variables y seleccionar aquellas  cuyas  

áreas son estadísticamente significativas, se  identifican, al igual que en  el caso anterior, 

los puntos de corte que diferencien aquellas variables que presenten mejor sensibilidad 

y especificidad. (Tabla 30) 

Las variables de forma univariante que presentan mejor valor predicativo 

positivo y razón de verosimilitud positiva son: Ode d, Ode t, Pizq d. (Tabla 31) 

Realizado un modelo de regresión logística de las variables se encuentra que 

finalmente las que mejor discriminan entre ambos grupos son: Ode t  (P<0,001) y Ode d 

(P<0,001).  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 



Resultados 

 142 

 
 
Tabla 29.- Medianas de densidad de dipolos.  
 
 Control EA Control-EA 

 Mediana (RIQ) Mediana (RIQ) P  

Fiz d 0,14 (0,12-0,38) 0,10 (0,04-0,33) 0,924 

Fde d 0,11 (0,02-0,31) 0,21 (0,08-0,44) 0,587 

Pizq d 0,15 (0,01-0,74) 0,68 (0,30-1,55) 0,069 

Pde d 0,17 (0,07-0,43) 0,63 (0,13-1,08) 0,014 * 

Pfiz d 0,22 (0,07-0,59) 0,54 (0,24-0,97) 0,238 

Pfde d 0,34 (0,06-0,59) 0,38 (0,15-0,53) 0,587 

Tiz d 0,02 (0,01-0,11) 0,09 (0,04-0,66) 0,069 

Tde d 0,04 (0,00-0,08) 0,08 (0,02-0,16) 0,238 

Oiz d 0,02 (0,01-0,14) 0,21 (0,08-0,92) 0,014 * 

Ode d 0,02 (0,00-0,61) 0,48 (0,09-1,26) 0,002 * 

Fiz t 0,12 (0,01-0,89) 0,25 (0,06-0,54) 0,238 

Fde t 0,15 (0,01-0,74) 0,39 (0,12-1,01) 0,069 

Pizq t 0,68 (0,08-1,14) 1,55 (0,76-3,08) 0,002 * 

Pde t 0,60 (0,05-1,16) 1,44 (0,61-2,71) 0,238 

Pfiz t 0,42 (0,02-0,95) 0,29 (0,14-0,57) 0,464 

Pfde t 0.24 (0,01-0,75) 0,29 (0,10-0,61) 0,587 

Tiz t 0,12 (0,02-0,34) 0,31 (0,14-0,79) 0,069 

Tde t 0,09 (0,05-0,25) 0,25 (0,06-0,72) 0,069 

Oiz t 0,02 (0,01-0,31) 0,50 (0,06-1,36) 0,014 * 

Ode t 0,62 (0,01-0,18) 0,62 (0,24-1,15) 0,000 * 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 143 

 
 
Tabla 30.- Control- EA. Selección de las variables con  mayor área bajo la curva y 
mayor significación estadística. 
 
 
 Control- EA   

 Área  P < 0,05 IC (95%) 

Fiz d 0,52 0,771 0,33-0,71 

Fde d 0,60 0,264 0,42-0,78 

Pizq d 0,75 0,006 * 0,60-0,90 

Pde d 0,72 0,017 * 0,57-0,87 

Pfiz d 0,68 0,051 0,51-0,85 

Pfde d 0,56 0,500 0,37-0,75 

Tiz d 0,71 0,020 * 0,56-0,87 

Tde d 0,67 0,056 0,52-0,83 

Oiz d 0,82 0,001 * 0,69-0,94 

Ode d 0,86 0,000 * 0,76-0,97 

Fiz t 0,56 0,493 0,36-0,76 

Fde t 0,66 0,077 0,48-0,84 

Pizq t 0,74 0,008 * 0,58-0,91 

Pde t 0,71 0,024 * 0,54-0,87 

Pfiz t 0,50 0,981 0,29-0,71 

Pfde t 0,54 0,625 0,34-0,74 

Tiz t 0,72 0,019 * 0,55-0,88 

Tde t 0,65 0,108 0,48-0,81 

Oiz t 0,77 0,003 * 0,64-0,91 

Ode t 0,85 0,000 * 0,74-0,96 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 144 

 
 
Tabla 31.- Control –EA. Variables categorizadas según puntos de corte (1).  
 
 Control 

N= 14 
EA 

N=33 

  Sensibilidad 

IC (95%) 
 Especificidad 

  IC (95%) 
   VPP 
IC (95%) 

    VPN 
IC (95%) 

   LRp   LRn 

Pizq d         

≤0,33 
>0,33 

 10 
 4 

8 
25 

0,75 
(0,57-0,89) 

0,71 
(0,42-0,91) 

0,86  
(0,68-0,96) 

0,55 
(0,31-0,78) 

2,65 
(1,13-6,21) 

0,34 
(0,17-0,68) 

Pde d         

≤0,26 
>0,26 

 9 
 5 

10 
23 

0,69 
(0,51-0,84) 

0,64 
(0,35-0,87) 

0,82 
(0,63-0,94) 

0,47 
(0,24-0,71) 

1,95 
(0,93-4,08) 

0,47 
(0,25-0,90) 

Tiz d         

≤0,04 
>0,04 

 9 
 5 

9 
24 

0,72 
(0,54-0,86) 

0,64 
(0,35-0,87) 

0,82 
(0,64-0,94) 

0,50 
(0,26-0,74) 

2,04 
(0,98-4,24) 

0,42 
(0,21-0,84) 

Oiz d         

≤0,05 
>0,05 

 10 
 4 

6 
27 

0,82 
(0,64-0,93) 

0,71 
(0,42-0,91) 

0,87 
(0,70-0,96) 

0,62 
(0,35-0,84) 

2,86 
(1,23-6,66) 

0,25 
(0,11-0,56) 

Ode d         

≤0,06 
>0,06 

 11 
 3 

6 
27 

0,82 
(0,64-,93) 

0,78 
(0,49-0,95) 

0,90 
(0,73-0,97) 

0,64 
(0,38-0,85) 

3,82 
(1,38-10,5) 

0,23 
(0,11-0,50) 

Pizq t         

≤0,78 
>0,78 

 9 
 5 

8 
25 

0,75 
(0,57-0,89) 

0,64 
(0,35-0,87) 

0,83 
(0,65-0,94) 

0,53 
(0,28-0,77) 

2,12 
(1,02-4,40) 

0,38 
(0,18-0,77) 

Pde t         

≤0,73 
>0,73 

 8 
 6 

9 
24 

0,72 
(0,54-0,86) 

0,57 
(0,28-0,82) 

0,80 
(0,61-0,92) 

0,47 
(0,23-0,72) 

1,70 
(0,89-3,22) 

0,48 
(0,23-0,98) 

Tiz t         

≤0,19 
>0,19 

 9 
 5 

9 
24 

0,72 
(0,54-0,86) 

0,64 
(0,35-0,87) 

0,82 
(0,64-0,94) 

0,50 
(0,26-0,74) 

2,04 
(0,98-4,24) 

0,42 
(0,21-0,84) 

Oiz t         

≤0,04 
>0,04 

 9 
 5 

7 
26 

0,78 
(0,61-0,91) 

0,64 
(0,35-0,87) 

0,84 
(0,66-0,94) 

0,56 
(0,29-0,80) 

2,21 
(1,07-4,55) 

0,38 
(0,15-0,71) 

Ode t         

≤0,18 
>0,18 

 11 
 3 

6 
27 

0,82 
(0,64-0,93) 

0,78 
(0,49-0,95) 

0,90 
(0,73-0,97) 

0,64 
(0,38-0,85) 

3,82 
(1,38-10,5) 

0,23 
(0,11-0,50) 

  
(SS= Sensibilidad, E= Especificidad, VPP= Valor predicativo positivo, VPN= Valor 
predicativo negativo, LRp= Razón de verosimilitud positiva, LRn= Razón de verosimilitud 
negativa) 
 



Resultados 

 145 

 

5.4.2.3.- Comparación entre pacientes DCL y pacientes con EA. 

Se  repite el mismo procedimiento que en los dos ejercicios anteriores, con el fin 

de estudiar la relación entre el grupo control y el grupo de EA. 

Las variables que en este caso presentan significación estadística son: Pizq d, 

Pizq t, Fde t. (Tabla 32). Tras calcular la sensibilidad, especificidad, valor predictivo 

positivo y valor predictivo negativo, la variable que  resulta discriminar mejor entre 

ambos grupos  es Pizq t  (P<0,006). (Tabla 34) 

 
 
  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 146 

 
 
Tabla 32.- Medianas de densidad de dipolos. 
 
 DCL EA DCL-EA 
 Mediana (RIQ) Mediana (RIQ) P 
Fiz d 0,11 (0,02-0,30) 0,10 (0,04-0,33) 0,786 
Fde d 0,12 (0,02-0,26) 0,21 (0,08-0,44) 0,415 
Pizq d 0,38 (0,11-0,89) 0,68 (0,30-1,55) 0.057 * 
Pde d 0,34 (0,09-0,85) 0,63 (0,13-1,08) 0,174 
Pfiz d 0,46 (0,12-0,81) 0,54 (0,24-0,97) 0,786 
Pfde d 0,26 (0,18-0,70 0,38 (0,15-0,53) 0,415 
Tiz d 0,12 (0,03-0,24) 0,09 (0,04-0,66) 0,786 
Tde d 0,11 (0,05-0,22) 0,08 (0,02-0,16) 0,415 
Oiz d 0,38 (0,02- 0,88) 0,21 (0,08-0,92) 0,786 
Ode d 0,26 (0,03-0,74) 0,48 (0,09-1,26) 0,415 
Fiz t 0,13 (0,03-0,39) 0,25 (0,06-0,54) 0,174 
Fde t 0,11 (0,06-0,31) 0,39 (0,12-1,01) 0,057 * 
Pizq t 0,55 (0,23-2,07) 1,55 (0,76-3,08) 0,014 * 
Pde t 0,84 (0,21-1,45) 1,44 (0,61-2,71) 0,174 
Pfiz t 0,24 (0,09-0,50) 0,29 (0,14-0,57) 0,786 
Pfde t 0,23 (0,12-0,43) 0,29 (0,10-0,61) 0,415 
Tiz t 0,21 (0,09-0,64) 0,31 (0,14-0,79) 0,415 
Tde t 0,19 (0,03-0,43) 0,25 (0,06-0,72) 0,415 
Oiz t 0,95 (0,02-1,32) 0,50 (0,06-1,36) 0,174 
Ode t 0,82 (0,37-1,61) 0,62 (0,24-1,15) 0,786 
 
* P< 0.05 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 147 

 
 
Tabla 33- Comparación grupos: DCL- EA. Se seleccionan las variables con  mayor 
área bajo la curva y más significación estadística.  
 
 
 DCL- EA   

 Área  P < 0,05 IC (95%) 

Fiz d 0,54 0,543 0,30-0,70 

Fde d 0,62 0,136 0,46-0,77 

Pizq d 0,67 0,030 * 0,53-0,81 

Pde d 0,60 0,203 0,45-0,75 

Pfiz d 0,56 0,449 0,40-0,71 

Pfde d 0,50 0,954 0,34-0,66 

Tiz d 0,54 0,554 0,39-0,69 

Tde d 0,46 0,606 0,30-0,61 

Oiz d 0,50 0,940 0,34-0,66 

Ode d 0,56 0,410 0,41-0,72 

Fiz t 0,62 0,123 0,47-0,77 

Fde t 0,69 0,014 * 0,55-0,83 

Pizq t 0,71 0,006 * 0,57-0,85 

Pde t 0,67 0,027 * 0,53-0,82 

Pfiz t 0,59 0,247 0,43-0,74 

Pfde t 0,56 0,419 0,41-0,71 

Tiz t 0,58 0,298 0,42-0,73 

Tde t 0,60 0,197 0,45-0,75 

Oiz t 0,49 0,947 0,33-0,65 

Ode t 0,49 0,980 0,33-0,65 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 148 

 
 
Tabla 34.- Comparación grupos: DCL –EA.  
 
 
 DCL 

N=23 
EA 

N=33 
 Sensibilidad 

IC (95%) 
Especificidad 

IC (95%) 
VPP 
IC (95%) 

VPN 
IC (95%) 

 LRp  LRn 

Pizq d         

≤0,43 
>0,43 

14 
9 

9 
24 

0,72 
(0,54-0,86) 

0,61 
(0,38-0,80) 

0,72 
(0,54-0,86) 

0,61 
(0,38-0,80) 

1,86 
(1,07-3,22) 

0,45 
(0,23-0,86) 

Fde t         

≤0,096 
>0,096 

11 
12 

7 
26 

0,78 
(0,61-0,91) 

0,47 
(0,26-0,69) 

0,68 
(0,51-0,82) 

0,61 
(0,35-0,82) 

1,51 
(0,98-2,32) 

0,44 
(0,20-0,97) 

Pde t         

≤1,24 
>1,24 

15 
8 

15 
18 

0,54 
(0,36-0,71) 

0,65 
(0,42-0,83) 

0,69 
(0,48-0,85) 

0,50 
(0,31-0,68) 

1,57 
(0,83-2,98) 

0,70 
(0,43-1,12) 

Pizq t         

≤0,70 
>0,70 

13 
10 

7 
26 

0,78 
(0,61-0,91) 

0,56 
(0,34-0,76) 

0,72 
(0,54-0,85) 

0,65 
(0,41-0,84) 

1,81 
(1,10-2,98) 

0,38 
(0,18-0,79) 

 
(SS= Sensibilidad, E= Especificidad, VPP= Valor predicativo positivo, VPN= Valor 
predicativo negativo, LRp= Razón de verosimilitud positiva, LRn= Razón de verosimilitud 
negativa) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 149 

 
 
5.5.-ESTUDIO CON RESONANCIA MAGNÉTICA 
 
 
5.5.1.- De la muestra global 

Para el análisis del estudio por resonancia magnética del global de la muestra, se 

dispone de datos de 35 pacientes (12 pacientes con EA, 12 pacientes con DCL y 11 

sujetos controles). 

Se describe en primer lugar el resultado de la comparación de medias  para la 

variable independiente grupo, resultando significativa la variable tasahiz (p<0,03) al 

comparar los tres grupos. Al analizar los grupos de forma aislada se observa que existe 

atrofia significativa de esa estructura en el grupo EA comparado con el DCL. (Tabla 35) 

 

 

Tabla 35.- Valores de volumetría.  
 
 EA DCL Control Los 3 grupos 

 (Media , SD) (Media , SD) (Media , SD) P 

Volcrato 1227,32 (87,87) 1326,79 (182,92) 1148,74 (386,29) 0,24 

Volcerto 998,51  (76,68) 1078,76 (103,75) 991,82 (329,44) 0,53 

Volhipde  2,11      (0,45) 2,48     (0,66) 2,85      (1,03) 0,08 

Volhipiz  1,99      (0,44) 2,31     (0,48) 2,78      (0,99) 0,03 * 

Tasacere  81,47    (4,87) 81,90   (6,98) 79,59    (26,23) 0,93 

Tasahde 17,21     (3,26) 19,13   (6,11) 23,06    (8,56) 0,09 

Tasahiz 16,27     (3,42) 17,84   (4,79) 22,54    (8,41) 0,04 * 

 
 

 

 



Resultados 

 150 

 

Se analiza la relación existente entre los valores de volumetría medidos mediante 

RM y las puntuaciones de la valoración cognitiva (MMSE), resultando que existe una 

correlaciona positiva  en la variable Tasahiz (r = 0,34; p<0,04), lo que indica que a 

menor volumen en esa región menor puntuación en el MMSE. (Tabla 36) 

Se realiza una regresión lineal múltiple de las variables más significativas,  

encontrando que la variable  que mejor  explica la variabilidad del MMSE es Tasahiz, 

resultando que por cada unidad que aumenta la variable Tasahiz, aumenta el MMSE 

0,267 puntos (R² =  0,12; p<0,04; IC= 0,01-0,52).  

 

 

Tabla 36.- Correlación del  MMSE  con  RM 
 
 EA DCL Control Tres grupos 

   r           (p)   r           (p)   r           (p)   R           (p) 

Volcrato  0,16    (0,63)  0,11   (0,71)  0,15   (0,62) -0,01   (0,95) 

Volcerto  0,08    (0,81) -0,09   (0,78)  0,21   (0,49)  0,06   (0,70) 

Volhipde  0,31    (0,34) -0,11   (0,72)  0,09   (0,76)  0,36   (0,03) * 

Volhipiz  0,29    (0,37) -0,11   (0,97)  0,02   (0,93)  0,40   (0,01) * 

Tasacere -0,05    (0,86) -0,27   (0,38)  0,17   (0,58) -0,02   (0,88) 

Tasahde  0,32    (0,33) -0,13   (0,67)  0,06   (0,84)  0,32   (0,06) 

Tasahiz  0,28    (0,39) -0,07   (0,82) -0,12  (0,97)  0,34   (0,04) * 
 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 151 

 

Se estudia también la relación  de los resultados de la RM con la valoración 

funcional (FAST),  hallando que las variables Tasahiz (r = -0,48; p<0,00) y Tasahde (r = 

-0,41; p<0,01) se correlacionan  de forma negativa, es decir a mayor volumen en esas 

estructuras menor  puntuación en el FAST. (Tabla 37) 

Tras hacer una regresión lineal múltiple de las variables más significativas, la 

variable que mejor explica la variabilidad del FAST es: Tasahiz, ya que por cada unidad 

que aumenta, aumenta la puntuación del FAST 0,26 puntos (R²= 0,12; p<0,04; IC= 

0,01-0,52). 

 

 
Tabla 37.- Correlación del FAST con RM 
 
 EA DCL Control Tres grupos 

   r           (p)   r           (p)   r           (p)   r           (p) 

Volcrato  0,21   (0,53) -0,25   (0,43)  0,09   (0,76)  0,12   (0,48) 

Volcerto  0,19   (0,57) -0,19   (0,54)  0,00   (0,99)  0,01   (0,93) 

Volhipde -0,42   (0,19) -0,25   (0,42) -0,01   (0,97) -0,40   (0,01) * 

Volhipiz -0,48   (0,12) -0,14   (0,66) -0,18   (0,56) -0,48   (0,00) * 

Tasacere -0,03   (0,92)  0,18   (0,57) -0,23   (0,47)  0,00   (0,96) 

Tasahde   -0,55   (0,07) -0,14   (0,66) -0,21   (0,50) -0,41   (0,01) * 

Tasahiz   -0,59   (0,05) -0,00   (0,99) -0,40   (0,19) -0,47   (0,00) * 
 

 

 

 

 

 



Resultados 

 152 

 

5.5.2 Estudio por grupos 

Al igual que en el caso de MEG, se analizan los grupos de forma aislada y se 

estudian las relaciones entre el grupo control y DCL, entre el grupo control y EA y 

finalmente entre el grupo DCL y EA. 

 

5.5.2.1. – Comparación entre grupo control  y grupo de  DCL.  

 Al comparar las medias no existen diferencias significativas entre los dos grupos. 

(Tabla 38) 

Se mide el área bajo la curva de las variables seleccionando aquellas cuyas áreas 

sean estadísticamente significativas. Se identifican puntos de corte y se realiza una 

regresión logística de las variables, encontrando que la variable que  finalmente mejor 

discrimina entre controles y DCL es Tasahiz (P<0,001), con una sensibilidad  83%, 

especificidad 83%, VPP 83% y  VPN 75%. (Tablas 39-40) 

 
 
Tabla 38.- Comparación grupo: control-DCL. Significación Estadística. 
 
 Control DCL Control-DCL 

 (Media , SD) (Media , SD) P  

Volcrato 1148,74 (386,29) 1326,79 (182,92) 0,29 

Volcerto 991,82 (329,44) 1078,76 (103,75) 0,93 

Volhipde 2,85   (1,03) 2,48  (0,66) 0,73 

Volhipiz 2,78   (0,99) 2,31  (0,48) 0,31 

Tasacere 79,59  (26,23) 81,90  (6,98) 1 

Tasahde 23,06  (8,56) 19,13  (6,11) 0,43 

Tasahiz 22,54  (8,41) 17,84  (4,79) 0,19 
 
 
 



Resultados 

 153 

 
Tabla 39.- Comparación: Control- DCL. Se seleccionan las variables con  mayor  
área bajo la curva y más significación estadística. 
 

 
 
Tabla 40.- Comparación: control-DCL. Variables categorizadas en función de los 
puntos de corte (1). Sensibilidad. Especificidad. Valor predictivo positivo. Valor 
predictivo negativo.  
 
(1) Control 

N =12 
DCL 
N =12 

Sensibilidad 
IC (95%) 

Especificidad 
IC (95%) 

VPP 
IC (95%) 

VPN 
IC (95%) 

    +LR     -LR 

Tasahde         
>23,92 
≤23,92 

9 
3 

2 
10 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,75 
(0,42-0,94) 

0,77 
(0,46-0,95) 

0,81 
(0,48-0,97) 

3,33 
(1,21-9,17) 

0,22 
(0,06-0,82) 

Tasahiz         
>21,83 
≤21,83 
 

10 
2 

2 
10 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,83 
(0,42-0,94) 

5 
(1,38-18,17) 

0,20 
(0,06-0,73) 

Volhipd         
>2,69 
≤2,69 

10 
2 

3 
9 

0,75 
(0,42-0,95) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,81 
(0,48-0,97) 

0,77 
(0,46-0,95) 

4,5 
(1,22-16,62) 

0,3 
(0,11-0,83) 

Volhipiz         
>2,70 
≤2,70 

10 
2 
 

2 
10 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,83 
(0,51-0,98) 

5 
(1,38-18,17) 

0,20 
(0,06-0,73) 

 
 
 
 
 
 
 
 
 

 Control-DCL   
 Área  P < 0,05 IC (95%) 

Volcrato 0,36 0,26 0,13-0,59 

Volcerto 0,47 0,79 0,22-0,71 

Volhipde 0,75 0,03    * 0,52-0,97 

Volhipiz 0,78 0,01    * 0,58-0,99 

Tasacere 0,65 0,21 0,42-0,88 

Tasahde 0,74 0,04    * 0,52-0,97 

Tasahiz 0,80 0,012  * 0,60-0,99 



Resultados 

 154 

 
 
 

5.5.2.2.-Comparación del control y grupo de EA 
 

Al estudiar la relación entre control y EA y comparar las medias  no se 

encuentran diferencias estadísticamente significativas. (Tabla 41) Tras realizar el mismo 

procedimiento que en el caso anterior, resulta que la variable Tasahiz (p<0,05) es la que 

mejor discrimina entre el grupo control y el grupo de  EA, con una sensibilidad 100%,      

especificidad  83%, VPP 84%,  VPN 100%. (Tablas 42-43) 

  

 

Tabla 41.- Comparación grupos: control-EA. Significación Estadística.  
 
 Control EA Control-EA 

 (Media , SD) (Media , SD) P 

Volcrato 1148,74 (386,29) 1227,32 (87,87) 1 

Volcerto 991,82 (329,44) 998,51 (76,68) 1 

Volhipde 2,85 (1,03) 2,11 (0,45) 0,08 

Volhipiz 2,78 (0,99) 1,99(0,44) 0,03 * 

Tasacere 79,59 (26,23) 81,47 (4,87) 1 

Tasahde 23,06 (8,56) 17,21 (3,26) 0,11 

Tasahiz 22,54 (8,41) 16,27 (3,42) 0,05 * 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 155 

 
 
Tabla 42.- Comparación grupos: control- EA Se seleccionan las variables con  mayor 
área bajo la curva y más significación estadística.  
 
 Control – EA   
 Área  P < 0,05 IC (95%) 

Volcrato 0,51 0,902 0,26-0,77 

Volcerto 0,66 0,176  0,43-0,89 

Volhipde 0,84 0,005   * 0,66-1,03 

Volhipiz 0,84 0,005   * 0,65-1,04 

Tasacere 0,71 0,085 0,48-0,93 

Tasahde 0,84 0,006  0,64-1,03 

Tasahiz 0,84 0,005   * 0,65-1,04 

 
 
 
 
Tabla 43.- Comparación grupos: control –EA. Variables categorizadas en función de 
los puntos de corte (1).  Sensibilidad. Especificad. Valor predictivo positivo. Valor 
predictivo negativo.  

 
 

 

(1) Contr 
N =12 

EA 
N =11 

 Sensibilidad 
IC (95%) 

Especificidad 
IC (95%) 

VPP 
IC (95%) 

VPN 
IC (95%) 

   +LR   -LR 

Tasahde         

>20,40 
≤20,40 

10 
2 

1 
10 

0,91 
(0,58-0,99) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,91 
(0,58-0,99) 

5,45 
(1,52-19,60) 
 

0,11 
(0,02-0,72) 

Tasahiz         

>21,18 
≤21,18 
 

10 
2 

0 
11 

1 
(0,71-1) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,84 
(0,54-0,98) 

1 
(0,69-1) 

6,0 
(1,69-21,26) 

- 

Volhipd         

>2,68 
≤2,68 

10 
2 

1 
10 

0,91 
(0,58-0,99) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,91 
(0,58-0,99) 

5,45 
(1,52-19,60) 

0,11 
(0,02-0,72) 

Volhipiz         

>2,73 
≤2,73 

10 
2 

0 
11 

1 
(0,71-1) 

0,83 
(0,51-0,98) 

0,84 
(0,54-0,98) 

1 
(0,69-1) 

6,0 
(1,69-21,26) 

- 



Resultados 

 156 

 

5.5.2.3.-Comparación entre el grupo de DCL y el grupo de EA 

 Tampoco se encuentran diferencias estadísticamente significativas al comparar  

las medias  del grupo de DCL y del grupo de EA. (Tabla 44) 

Tras seguir los pasos de lo casos anteriores  resulta que la variable que mejor 

discrimina entre los dos grupos es Volcerto con una sensibilidad 100%, especificidad 

83%, VPP 91% y VPN 91%. (Tablas 45-46). 

 
 
 
 
Tabla 44.- Comparación grupos: DCL-EA. Significación Estadística. 
 
 DCL EA DCL-EA 

 (Media , SD) (Media , SD) P 

Volcrato 1326,79 (182,92) 1227,32 (87,87) 1 

Volcerto 1078,76 (103,75) 998,51 (76,68) 1 

Volhipde 2,48 (0,66) 2,11 (0,45) 0,77 

Volhipiz 2,31 (0,48) 1,99(0,44) 0,82 

Tasacere 81,90 (6,98) 81,47 (4,87) 1 

Tasahde 19,13 (6,11) 17,21 (3,26) 1 

Tasahiz 17,84 (4,79) 16,27 (3,42) 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 157 

 
 
Tabla 45.- Comparación grupos: DCL-EA. Se seleccionan las variables con  mayor 
área bajo la curva y más significación estadística.  
 
 
 DCL – EA   
 Área  P < 0,05 IC (95%) 

Volcrato 0,66 0,176 0,43-0,89 

Volcerto 0,73 0,061 0,52-0,94 

Volhipde 0,67 0,097 0,45-0,89 

Volhipiz 0,70 0,112 0,48-0,92 

Tasacere 0,51 0,902 0,27-0,76 

Tasahde 0,59 0,460 0,34-0,83 

Tasahiz 0,64 0,242 0,41-0,88 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 158 

 
5.6.-CORRELACIONES  MEG –RM 
 
 

Se estudia la relación existente entre las mediciones volumétricas realizadas con 

la resonancia  y el número de fuentes de actividad  medidas con la  MEG.  

De las variables que presentan significación estadística las mejores correlaciones 

MEG- RM, se encuentran entre las siguientes variables:  

Banda delta:  

- Pizq y Tasahiz (r  = -0,47; p<0,00) 

- Tizd y Tasahiz (r = -0,49; p< 0,00), Tasahde (r = -0,42; p< 0,01) 

- Oiz y Tasacer (r = -0,45; p<0,01), Tasahiz (r = -0,45; p<0,01), Tasahde (r = -0,40; p< 

0,02) 

- Ode y Tasacer (r = -0,40; p<0,02), Tasahiz (r = -0,48; p<0,00), Tasahde (r = -0,51; 

p<0,00) 

 

Banda theta: 

- Tiz y Tasahiz (r = -0,48; p<0,00) 

- Pizq y Tasahiz (r = -0,45; p< 0,01) 

- Ode y Tasahiz (r = -0,45; p< 0,01) , Tasahde (r = -0,40; p<0,02)  

- Oiz y Tasahiz (r = -0,43; p< 0,01), Tasacer (r = -0,46; p<0,01) 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 159 

 
Tabla 46.- Correlaciones del total de la muestra. N= 70.  
 
 

 
 

        
 Volcrato volcerto volhipde Volhipiz tasacere tasahde Tasahiz 

 r   (p) r   (p) r   (p) r   (p) r   (p) r   (p) r   (p) 

Fiz d 0,11 
(0,54) 

-0,24 
(0,16) 

-0,24 
(0,17) 

-0,26 
(0,14) 

-0,39 
(0,02) * 

-0,27 
(0,11) 

-0,36 
(0,03) * 

Fde d 0,07 
(0,70) 

0,03 
(0,87) 

-0,01 
(0,96) 

-0,09 
(0,60) 

-0,09 
(0,63) 

-0,04 
80,84) 

-0,17 
(0,32) 

Pizq d 0,10 
(0,56) 

-0,15 
(0,39) 

-0,36 
(0,03) * 

-0,40 
(0,02) * 

-0,22 
(0,20) 

0,39 
(0,02) * 

-0,47 
(0,00) * 

Pde d 0,02 
(0,91) 

-0,22 
(0,21) 

-0,31 
(0,07) 

-0,33 
(0,05) * 

-0,23 
(0,19) 

-0,32 
(0,06) 

-0,39 
(0,02) * 

Pfiz d 0,00 
(0,98) 

-0,24 
(0,16) 

-0,35 
(0,04) * 

-0,36 
(0,03) * 

-0,26 
(0,13) 

-0,31 
(0,07) 

-0,39 
(0,02) * 

Pfde d 0,12 
(0,50) 

-0,02 
(0,90) 

-0,10 
(0,57) 

-0,13 
(0,47) 

-0,13 
(0,46) 

-0,13 
(0,45) 

-0,21 
(0,22) 

Tiz d 0,30 
(0,08) 

-0,07 
(0,67) 

-0,38 
(0,02) * 

-0,40 
(0,02) * 

-0,35 
(0,04) * 

-0,42 
(0,01) * 

-0,49 
(0,00) * 

Tde d 0,10 
(0,57) 

0,13 
(0,46) 

-0,25 
(0,14) 

-0,31 
(0,07) 

-0,19 
(0,28) 

-0,29 
(0,09) 

-0,40 
(0,02) * 

Oiz d 0,58 
(0,00) * 

0,07 
(0,67) 

-0,28 
(0,10) 

-0,26 
(0,13) 

-0,45 
(0,01)* 

-0,40 
(0,02) * 

-0,45 
(0,01) * 

Ode d 0,38 
(0,02) * 

0,05 
(0,80) 

-0,39 
(0,02) 

-0,36 
(0,03) * 

-0,40 
(0,02) * 

-0,48 
(0,00) * 

-0,51 
(0,00) * 

Fiz t 0,09 
(0,60) 

-0,23 
(0,19) 

-0,19 
(0,27 

-0,30 
(0,09) 

-0,39 
(0,02) * 

-0,25 
(0,15) 

-0,41 
(0,02) * 

Fde t 0,19 
(0,27) 

-0,06 
(0,71) 

-0,11 
(0,54) 

-0,17 
(0,33) 

-0,34 
(0,04) * 

-0,19 
(0,28) 

-0,33 
(0,05) * 

Pizq t 0,22 
(0,21) 

-0,13 
(0,46) 

-0,26 
(0,13) 

-0,34 
(0,05) * 

-0,34 
(0,05) * 

-0,34 
(0,05) * 

-0,45 
(0,01) * 

Pde t 0,10 
(0,59) 

-0,14 
(0,43) 

-0,18 
(0,30) 

-0,27 
(0,11) 

-0,25 
(0,15) 

-0,22 
(0,21) 

-0,36 
(0,03) * 

Pfiz t 0,12 
(0,50) 

-0,21 
(0,22) 

-0,28 
(0,11) 

-0,28 
(0,11) 

-0,44 
(0,01) * 

-0,32 
(0,06) 

-0,38 
(0,03) * 



Resultados 

 160 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Pfde t 0,18 
(0,30) 

0,07 
(0,71) 

-0,01 
(0,97) 

-0,01 
(0,94) 

-0,10 
(0,58) 

-0,07 
(0,68) 

-0,12 
(0,49) 

Tiz t 0,32 
(0,06) 

-0,07 
(0,70) 

-0,26 
(0,14) 

-0,35 
(0,04) * 

-0,41 
(0,01) * 

-0,32 
(0,06) 

-0,48 
(0,00) * 

Tde t -0,16 
(0,36) 

-0,04 
(0,80) 

-0,06 
(0,72) 

-0,18 
(0,30) 

0,04 
(0,82) 

-0,02 
(0,90) 

-0,11 
(0,51) 

Oiz t 0,58 
(0,00) * 

0,07 
(0,69) 

-0,28 
(0,10) 

-0,27 
(0,11) 

-0,46 
(0,01) * 

-0,39 
(0,02) * 

-0,43 
(0,01) * 

Ode t 0,45 
(0,01) * 

0,15 
(0,39) 

-0,30 
(0,08) 

-0,32 
(0,06) 

-0,33 
(0,05 ) * 

-0,40 
(0,02) * 

-0,45 
(0,01) * 



Resultados 

 161 

 
Tabla 47.-  Correlaciones en el grupo control.  
 

        
 Volcrato volcerto volhipde volhipiz tasacere tasahde Tasahiz 

 r    (p) r    (p) r   (p) r   (p) r   (p) r   (p) r   (p) 

Fiz d 0,12 
(0,71) 

-0,27 
(0,40) 

$-0,12 
(0,71) 

-0,28 
(0,38) 

-0,63 
(0,03) *  

-0,23 
(0,47) 

-0,56 
(0,06) 

Fde d 0,31 
(0,32) 

0,13 
(0,70) 

-0,12 
(0,72) 

-0,16 
(0,62) 

-0,41 
(0,19) 

-0,40 
(0,20) 

-0,59 
(0,04) * 

Pizq d 0,31 
(0,33) 

-0,04 
(0,90) 

-0,31 
(0,32) 

-0,54 
(0,07) 

-0,39 
(0,21) 

-0,56 
(0,06) 

-0,82 
(0,00) * 

Pde d 0,27 
(0,39) 

-0,17 
(0,60) 

-0,29 
(0,37) 

-0,36 
(0,26) 

-0,64 
(0,03) * 

-0,50 
(0,10) 

-0,74 
(0,01) * 

Pfiz d 0,01 
(0,98) 

-0,01 
(0,98) 

-0,22 
(0,49) 

-0,22 
(0,48) 

-0,09 
(0,78) 

-0,29 
(0,35) 

-0,29 
(0,37) 

Pfde d 0,12 
(0,71) 

0,20 
(0,54) 

-0,29 
(0,36) 

-0,20 
(0,53) 

-0,03  
(0,93) 

-0,48 
(0,12) 

-0,43 
(0,17) 

Tiz d 0,51 
(0,09) 

0,27 
(0,40) 

-0,09 
(0,78) 

-0,12 
(0,71) 

-0,08 
(0,81) 

-0,45 
(0,14) 

-0,34 
(0,28) 

Tde d 0,27 
(0,39) 

0,20 
(0,54) 

0,05 
(0,88) 

-0,09 
(0,77) 

-0,45 
(0,14) 

-0,43 
(0,16) 

-0,50 
(0,10) 

Oiz d 0,40 
(0,20) 

-0,02 
(0,94) 

-0,20 
(0,53) 

-0,06 
(0,85) 

-0,30 
(0,34) 

-0,26 
(0,41) 

-0,41 
(0,19) 

Ode d 0,18 
(0,58) 

-0,16 
(0,61) 

-0,30 
(0,34) 

-0,19 
(0,56) 

-0,42 
(0,18) 

-0,35 
(0,26) 

-0,52 
(0,08) 

Fiz t 0,19 
(0,55) 

-0,15 
(0,65) 

0,00 
(0,99) 

-0,13 
(0,69) 

-0,73 
(0,01) * 

-0,30 
(0,34) 

-0,54 
(0,07) 

Fde t 0,30 
(0,34) 

0,04 
(0,91) 

-0,08 
(0,81) 

-0,03 
(0,93) 

-0,67 
(0,02) * 

-0,45 
(0,14) 

-0,58 
(0,05) 

Pizq t 0,50 
(0,10) 

-0,01 
(0,97) 

-0,09 
(0,78) 

-0,32 
(0,31) 

-0,64 
(0,02) * 

-0,48 
(0,11) 

-0,72 
(0,01) * 

Pde t 0,41 
(0,19) 

-0,07 
(0,83) 

-0,01 
(0,98) 

-0,25 
(0,43) 

-0,64 
(0,02) * 

-0,31 
(0,33) 

-0,64 
(0,03) * 

        



Resultados 

 162 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Pfiz t 0,04 
(0,91) 

-0,06 
(0,85) 

0,03 
(0,93) 

-0,09 
(0,78) 

-0,49 
(0,10) 

0,23 
(0,46) 

-0,36 
(0,25) 

Pfde t 0,32 
(0,32) 

0,30 
(0,35) 

0,12 
(0,71) 

0,08 
(0,81) 

-018 
(0,57) 

-0,21 
(0,51) 

-0,28 
(0,38) 

Tiz t 0,63 
(0,03) * 

0,00 
(1,00) 

0,22 
(0,48) 

0,15 
(0,65) 

-0,77 
(0,00) * 

-0,22 
(0,50) 

-0,40 
(0,20) 

Tde t 0,26 
(0,42) 

0,11 
(0,75) 

0,34 
(0,27) 

-0,01 
(0,97) 

-0,19 
(0,55) 

0,17 
(0,59) 

-0,13 
(0,69) 

Oiz t 0,45 
(0,14) 

0,15 
(0,65) 

0,35 
(0,26) 

0,18 
(0,57) 

-0,11 
(0,73) 

0,23 
(0,47) 

-0,09 
(0,78) 

Ode t 0,24 
(0,45) 

0,04 
(0,91) 

0,08 
(0,80) 

-0,04 
(0,90) 

-0,09 
(0,78) 

0,04 
(0,91) 

-0,25 
(0,44) 



Resultados 

 163 

 
Tabla 48.- Correlaciones en el grupo de deterioro cognitivo leve.   
 
 
 

        

 Volcrato volcerto volhipde volhipiz tasacere tasahde Tasahiz 

 r     (p) r     (p) r     (p) r   (p) r     (p) r     (p) r     (p) 

Fiz d 0,07 
(0,83) 

-0,12 
(0,71) 

-0,12 
(0,71) 

-0,12 
(0,71) 

-0,25 
(0,43) 

-0,18 
(0,57) 

-0,22 
(0,50) 

Fde d -0,22 
(0,48) 

-0,14 
(0,66) 

0,15 
(0,65) 

-0,10 
(0,76) 

0,13 
(0,70) 

0,17 
(0,60) 

-0,04  
(0,90) 

Pizq d 0,06 
(0,86) 

0,03 
(0,91) 

0,11 
(0,73) 

-0,06 
(0,86) 

-0,06 
(0,85) 

-0,01 
(0,07) 

-0,17 
(0,60) 

Pde d -0,20 
(0,53) 

-0,30 
(0,34) 

0,01 
(0,98) 

-0,08 
(0,81) 

-0,03 
(0,91) 

0,01 
(0,98) 

-0,07 
(0,83) 

Pfiz d -0,34 
(0,28) 

-0,64 
(0,03) * 

-0,20 
(0,54) 

-0,25 
(0,44) 

-0,12 
(0,71) 

-0,01 
(0,97) 

-0,10 
(0,75) 

Pfde d -0,24 
(0,46) 

-0,34 
(0,28) 

0,15 
(0,65) 

0,18 
(0,59) 

0,14 
(0,66) 

0,29   
(0,35) 

0,19 
(0,37) 

Tiz d 0,36 
(0,25) 

-0,01 
(0,98) 

-0,29 
(0,37) 

-0,24 
(0,45) 

-0,44 
(0,15) 

-0,37 
(0,24) 

-0,36 
(0,25) 

Tde d 0,13 
(0,70) 

0,28 
(0,38) 

-0,20 
(0,53) 

-0,36 
(0,24) 

-0,13 
(0,70) 

-0,18 
(0,57) 

-0,28 
(0,38) 

Oiz d 0,88 
(0,00) * 

0,35 
(0,26)  

-0,47 
(0,12) 

-0,34 
(0,28) 

0,80 
(0,00) * 

-0,73 
(0,01) * 

-0,64 
(0,03) * 

Ode d 0,85 
(0,00) * 

0,29 
(0,35) 

-0,48 
(0,11) 

-0,33 
(0,30) 

-0,81 
(0,00) * 

-0,73  
(0,01) * 

-0,62 
(0,03)* 

Fiz t -0,07 
(0,83) 

-0,25 
(0,43) 

0,02 
(0,95) 

-0,26 
(0,41) 

-0,12 
(0,71) 

-0,03 
(0,91) 

-0,34 
(0,29) 

Fde t 0,06 
(0,86) 

-0,19 
(0,56) 

-0,03 
(0,91) 

-0,20 
(0,53) 

-0,24 
(0,44) 

-0,12 
(0,71) 

-0,34 
(0,28) 

Pizq t 0,18 
(0,57) 

0,07 
(0,83) 

0,09 
(0,78) 

-0,03 
(0,92) 

-0,15 
(0,65) 

-0,08 
(0,81) 

-0,22 
(0,48) 

Pde t -0,13 
(0,68) 

-0,08 
(0,81) 

0,17 
(0,59) 

0,11 
(0,74) 

  0,0 
(1,00) 

0,10 
(0,76) 

-0,01 
(0,98) 

Pfiz t 0,22 -0,45 -0,27 -0,20 -0,50 -0,27 -0,31 



Resultados 

 164 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(0,48) (0,14) (0,39) (0,53) (0,10) (0,39) (0,32) 

 
Pfde t 

 
-0,13 
(0,70) 

 
-0,20  
(0,53) 

 
0,13 
(0,68) 

 
0,16 
(0,61) 

 
0,08 
(0,81) 

 
0,22 
(0,50) 

 
0,21 
(0,50) 

Tiz t 0,03 
(0,93) 

-0,09 
(0,78) 

0,00 
(1,00) 

-0,20 
(0,54) 

-0,21 
(0,51) 

-0,09 
(0,78) 

-0,34 
(0,28) 

Tde t -0,32 
(0,31) 

-0,14 
(0,66) 

0,15 
(0,65) 

-0,01 
(0,97) 

0,17 
(0,60) 

0,24 
(0,46) 

0,08 
(0,80) 

Oiz t 0,82 
(0,00) * 

0,14 
(0,66) 

-0,66 
(0,02) * 

-0,47 
(0,12) 

-0,91 
(0,00) * 

-0,87 
(0,00) * 

-0,73 
(0,01)* 

Ode t 0,74 
(0,01) * 

0,25 
(0,43) 

-0,55 
(0,07) 

-0,52 
(0,08) 

-0,74 
(0,01) * 

-0,75 
(0,01) * 

-0,71 
(0,01) * 



Resultados 

 165 

 
Tabla 49.- Correlaciones MEG-RM en el grupo Enfermedad de Alzheimer. 
 
 

        

 Volcrato Volcerto volhipde volhipiz tasacere tasahde Tasahiz 

 r     (p) r     (p) r     (p) r   (p) r     (p) r     (p) r     (p) 

Fiz d 0,12 
(0,73) 

0,08 
(0,82) 

0,24 
(0,47) 

0,26 
(0,44) 

0,06 
(0,86) 

0,26 
(0,44) 

0,05 
(0,88) 

Fde d 0,14 
(0,68) 

0,10 
(0,77) 

0,49 
(0,12) 

0,47 
(0,15) 

0,12 
(0,73) 

0,53 
(0,09) 

0,37 
(0,27) 

Pizq d -0,20 
(0,56) 

0,01 
(0,98) 

0,07 
(0,83) 

0,11 
(0,75) 

0,19 
(0,57)  

0,12 
(0,73) 

-0,05 
(0,87) 

Pde d -0,09 
(0,80) 

0,17 
(0,61) 

0,26 
(0,45) 

0,23 
(0,50) 

0,37 
(0,26) 

0,34 
(0,31) 

0,14 
(0,69) 

Pfiz d 0,60 
(0,05)* 

0,39 
(0,24) 

0,45 
(0,16) 

0,42 
(0,20) 

-0,09 
(0,80) 

0,43 
(0,18) 

-0,04 
(0,90) 

Pfde d 0,40 
(0,23) 

0,13 
(0,71) 

0,22 
(0,52) 

0,16 
(0,65) 

-0,13 
(0,71) 

0,26 
(0,45) 

-0,17 
(0,61) 

Tiz d 0,04 
(0,92) 

0,19 
(0,58) 

0,11 
(0,74) 

0,17 
(0,62) 

0,06 
(0,86) 

0,16 
(0,64) 

-0,20 
(0,56) 

Tde d -0,15 
(0,67) 

0,35 
(0,29) 

0,21 
(0,53) 

0,23 
(0,49) 

0,39 
(0,24)  

0,30 
(0,38) 

0,04 
(0,90) 

Oiz d 0,14 
(0,69) 

0,25 
(0,46) 

0,38 
(0,25) 

0,37 
(0,26) 

0,18 
(0,60) 

0,42 
(0,20) 

0,00 
(0,99) 

Ode d -0,11 
(0,76) 

0,45 
(0,17) 

0,38 
(0,24) 

0,39 
(0,23) 

0,61 
(0,05) * 

0,41 
(0,21) 

0,24 
(0,48) 

Fiz t 0,30 
(0,38) 

0,09 
(0,79) 

0,13 
(0,71) 

0,15 
(0,67) 

-0,29 
(0,38) 

0,14 
(0,69) 

-0,21 
(0,54) 

Fde t 0,32 
(0,34) 

0,32 
(0,33) 

0,62 
(0,04) * 

0,59 
(0,06) 

0,03 
(0,93) 

0,66 
(0,03) * 

0,25 
(0,46) 

Pizq t -0,04 
(0,92) 

0,00 
(0,99) 

0,16 
(0,64) 

0,14 
(0,68) 

-0,02 
(0,95) 

0,19 
(0,58) 

-0,11 
(0,76) 

Pde t 0,11 
(0,749 

0,42 
(0,20) 

0,63 
(0,04) 

0,56 
(0,08) 

0,35 
(0,30) 

0,68 
(0,02) * 

0,36 
(0,28) 

Pfiz t 0,23 
(0,49) 

0,20 
(0,55) 

0,12 
(0,73) 

0,16 
(0,65) 

-0,09 
(0,79) 

0,15 
(0,76 ) 

-0,21 
(0,54) 

Pfde t 0,34 0,13 0,20 0,16 -0,11 0,25 -0,18 



Resultados 

 166 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(0,30) (0,71) (0,55) (0,63) (0,75) (0,46) (0,59) 

Tiz t 0,03 
(0,93) 

0,21 
(0,54) 

-0,16 
(0,63) 

-0,06 
(0,85) 

-0,06 
(0,85) 

-0,18 
(0,59) 

-0,38 
(0,24) 

Tde t -0,45 
(0,16) 

0,08 
(0,81) 

0,03 
(0,94) 

0,07 
(0,83) 

0,52 
(0,10) 

0,06 
(0,85) 

0,37 
(0,27) 

Oiz t 0,47 
(0,14) 

0,45 
(0,16) 

0,43 
(0,18) 

0,42 
(0,20) 

0,07 
(0,84) 

0,40 
(0,23) 

0,11 
(0,74) 

Ode t 0,21 
(0,54) 

0,50 
(0,12) 

0,30 
(0,38) 

0,30 
(0,38) 

0,41 
(0,21) 

0,27 
(0,42) 

0,21 
(0,54) 



Resultados 

 167 

 
 
5.7.- CLASIFICACIÓN DE LOS PACIENTES EN FUNCIÓN DEL VALOR 

PRONÓSTICO DE LA MEG Y RM  

 

5.7.1.- Valor pronóstico al comparar grupo control con grupo de pacientes con 

diagnóstico clínico de DCL 

 
Al comparar el grupo control con el grupo de pacientes de DCL,  el poder de 

discriminación de las técnicas de neuroimagen es el siguiente: 

- La MEG en la región occipital derecha en la banda theta,  que en función de los 

puntos establecidos es la variable que mejor discrimina entre ambos grupos, 

clasifica correctamente al 78,3%  de los pacientes con diagnóstico clínico de 

DCL y al 85,7% de los sujetos controles. (Tabla 50) 

-  La RM mediante la medición de la volumetría de hipocampo izquierdo,  

clasifica correctamente al 83,3% de ambos grupos de estudio. (Tabla 51) 

- Al combinar ambas técnicas diagnósticas, MEG y RM, se mantiene la capacidad 

de clasificación de la volumetría del hipocampo izquierdo. (Tabla 52) 

 
 
Tabla 50. Valor pronóstico de la MEG en el estudio: Control-DCL. 
 
Ode t                  Pronosticado Porcentaje 

correcto 

Observado        Control DCL  

Control 12 2 85,7% 

DCL 5 18 78,3% 

Porcentaje global   81,1% 

 
 
 



Resultados 

 168 

 
 
 
Tabla 51. Valor pronóstico de la volumetría por RM en el estudio: Control-DCL. 
 
 
Tasahiz                  Pronosticado Porcentaje 

correcto 

Observado        Control DCL  

Control 10 2 83,3% 

DCL 2 10 83,3% 

Porcentaje global   83,3% 

 
 
 
Tabla 52.- Valor pronóstico de la combinación de ambas técnicas (MEG y RM)  en el 

estudio: Control-DCL. 

 
Vol+MEG                  Pronosticado Porcentaje 

correcto 

Observado        Control DCL  

Control 10 2 83,3% 

DCL 2 10 83,3% 

Porcentaje global   83,3% 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 169 

 
 
5.7.2.- Valor pronóstico al comparar grupo control con grupo de pacientes con EA 

 
Al comparar el grupo control con el grupo de pacientes de EA,  el poder de 

discriminación de las técnicas de neuroimagen es el siguiente: 

- La MEG en las áreas Ode en la banda theta y parietal izquierda en la banda delta, 

que en función de los puntos de corte establecidos, son las que mejor 

discriminan entre ambos grupos diagnósticos, clasifica correctamente al 81,86%  

de los pacientes con EA y  al 78,6% de los sujetos controles. (Tabla 53) 

-  La volumetría de hipocampo izquierdo mediante RM, que es la variable que 

mejor diferencia entre los dos grupos diagnósticos, clasifica correctamente al 

100% de los pacientes con EA y al 83,3% de los pacientes controles. (Tabla 54) 

- Al combinar ambas técnicas diagnósticas, se mantiene el poder de clasificación 

de pacientes con EA que era del 100%, mediante la volumetría y mejora la 

capacidad de diagnóstico de los controles hasta un 91,7%. (Tabla 55) 

 
 
Tabla 53: Valor pronóstico de la MEG para discriminar pacientes: Control-EA. 
 
 
Ode t, Piz d                  Pronosticado Porcentaje 

correcto 

Observado        Control EA  

Control 11 3 78,6% 

EA 6 27 81,8% 

Porcentaje global   80,9% 

 
 
 
 
 
 



Resultados 

 170 

 
Tabla 54: Poder de clasificación de la volumetría por RM en el estudio:  

Control-EA. 

 
Tasahiz                  Pronosticado Porcentaje 

correcto 

Observado        Control EA  

Control 10 2 83,3% 

EA 0 11 100% 

Porcentaje global   91,3% 

 
 
 
 
 
Tabla 55: Valor pronóstico de la combinación de ambas técnicas (MEG y RM) para 

discriminar: Control-EA. 

 
RM+MEG                  Pronosticado Porcentaje 

correcto 

Observado        Control EA  

Control 11 1 91,7% 

EA 0 11 100% 

Porcentaje global   95,7% 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 171 

 
5.7.3.- Valor pronóstico al comparar grupo de pacientes con diagnóstico clínico de 

DCL y el grupo de pacientes con EA.  

 
Al comparar el grupo de pacientes DCL con el grupo de pacientes con EA, el poder de 

discriminación de las técnicas de neuroimagen es el siguiente: 

- La MEG en la región que mejor discrimina entre ambos grupos, clasifica 

correctamente al 56,5% de los pacientes con diagnóstico clínico de DCL y al 

78,8% de los pacientes con de EA. (Tabla 56) 

-  Las variables por resonancia de volmetría por RM no discrimina de forma 

estadísticamente significativa entre ambos grupos. Por lo que en este caso no es 

posible valorar la capacidad de clasificación de la combinación de ambas 

técnicas de neuroimagen. 

 

 
Tabla 56.- Valor pronóstico de la volumetría por MEG para discriminar 
 
 
Pizq t                  Pronosticado Porcentaje 

correcto 

Observado DCL EA  

DCL 13 10 56,5% 

EA 7 26 78,8% 

Porcentaje global   69,6% 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Resultados 

 172 

 
6.- DISCUSIÓN  
 

Al analizar la población anciana  se observa que  casi más de la mitad tiene 

síntomas amnésicos y refieren quejas subjetivas de pérdida de memoria.   Poder analizar 

la relevancia de las quejas de memoria y  diferenciar las características del deterioro 

cognitivo patológico  de los cambios propios del envejecimiento cerebral,  es aún hoy 

un reto.  

Los límites nosológicos de la EA no están claramente establecidos al carecer de 

momento de un marcador diagnóstico definitivo. Ni siquiera los hallazgos patológicos 

son totalmente concluyentes, ya que la carga lesional necesaria para producir la 

enfermedad depende en parte de la edad del paciente y de la asociación con otras 

lesiones que puedan coexistir. 

La EA se ha convertido en uno de los problemas sociosanitarios más importante. 

Durante los últimos años se han desarrollado  estrategias terapéuticas  que mejoran los 

síntomas, pero el desarrollo de nuevos tratamientos potenciales para esa enfermedad, 

intensifica la necesidad de identificar de forma precisa los estadios prodrómicos  para 

frenar la neurodegeneración y evitar su  progresión a estadios más severos. Poder al 

menos retrasar la evolución de la enfermedad ofrecería una mejora de la calidad de vida 

de esos pacientes y familiares 

Aunque todavía no se ha identificado un marcador biológico de la EA, los 

estudios de neuroimagen estructural y funcional han hecho un considerable progreso en 

esta dirección, pero nos encontramos aún en el camino de encontrar un método fácil, no 

invasivo y objetivo que nos permita un diagnóstico seguro.  

 
 



Resultados 

 173 

 

Hipótesis 1.- Los pacientes diagnosticados de EA presentan, como consecuencia de 

la pérdida neuronal selectiva, disminución del volumen en áreas cerebrales 

selectivas como lóbulo temporal y en mayor magnitud en hipocampo. Esta 

disminución de volumen discriminaría entre las diferentes situaciones de 

normalidad, deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer 

 

 Los resultados de este estudio indican que los cambios morfológicos 

volumétricos observados en pacientes con EA difieren de los obtenidos en el grupo 

control (ausencia de deterioro cognitivo). Se ven afectadas tanto la medición cerebral 

global como la obtenida  del hipocampo. 

 En línea con investigaciones previas  que  describen una mayor vulnerabilidad 

del hemisferio izquierdo en la EA, los resultados de este estudio muestran una asimetría 

en la afectación del cerebro presentando mayor  grado de atrofia en el hipocampo 

izquierdo que en el derecho. Estudios funcionales previos han descrito esa 

vulnerabilidad reflejada en una disminución de la perfusión y actividad metabólica, así 

como en una menor activación cerebral182 183. 

 La medición del volumen del hipocampo izquierdo resulta ser en este estudio la 

variable que mejor discrimina entre pacientes controles y pacientes con Enfermedad de 

Alzheimer (clasificando correctamente al 100% de los pacientes con EA) y entre sujetos  

controles y  pacientes con DCL (clasificando correctamente el 78,3% de los DCL). 

El estudio de los cambios estructurales del cerebro que acompañan al 

envejecimiento normal y a la enfermedad de Alzheimer proporciona gran información 

para poder comprender la etiología de los procesos cognitivos patológicos.  

 



Resultados 

 174 

 

El estudio postmortem del cerebro se ve limitado, por los artefactos que se 

producen en la fijación de las muestras y el proceso de deshidratación que sufren los 

tejidos tras la muerte, además  la mayoría de los estudios sobre el tema se han centrado 

en los últimos estadios de la enfermedad184 . 

La RM ha demostrado ser una herramienta de diagnóstico muy útil en el estudio 

del cerebro, la medición de la atrofia cerebral mediante el cálculo  del volumen cerebral, 

la convierte en uno de los  mejores métodos para cuantificar “in vivo”; de forma que 

esas medidas obtenidas con RM se consideran sensibles para sugerir EA, incluso para 

las formas iniciales de la enfermedad.  

Se ha observado que existe una pérdida del volumen cerebral asociado a la edad, 

pero no se ha descartado que esta pérdida pueda estar afectada por alguna enfermedad 

preexistente o concomitante a la EA. La HTA, la diabetes, la aterosclerosis, cuya 

prevalencia aumenta con la edad podrían estar asociadas con la atrofia cerebral. No 

obstante se ha estimado una pérdida del volumen de toda la masa cerebral  en una media 

de 5,5 mL con incremento de 1,4 mL  en el volumen del LCR185 . 

Técnicas cuantitativas y cualitativas han demostrado que en los cerebros de 

pacientes con EA,  la  atrofia, las alteraciones histológicas y las bioquímicas se 

concentran en el  neocortex de asociación temporal posterior, parietal  y frontal anterior 

y cuerpo calloso186.  Pero en los últimos años la atención se ha centrado particularmente 

en la atrofia del hipocampo,  basándose en que el deterioro de la memoria es 

habitualmente la manifestación clínica más precoz de la EA,  el hipocampo es un 

componente central en el sistema de la memoria  y en que las estructuras del lóbulo 

temporal medial parecen afectarse más precozmente en la EA. 

 



Resultados 

 175 

 

Mediante estudios  volumétricos se  ha analizado la asociación de cambios en el 

lóbulo temporal medial con la alteración de la memoria en la EA187, mostrando que la 

volumetría del hipocampo basada en RM proporciona una valoración fiel de la relación 

estructura-función entre la pérdida de memoria y el daño hipocampal188.  El grupo De  

León estableció la importancia de valorar la atrofia de los lóbulos temporales  como 

parámetro indicativo  del diagnóstico de la EA 189. 

 La presencia de atrofia hipocámpica en enfermos con DCL también ha sido 

resaltada, encontrándose atrofia del hipocampo en el 78% de los DCL190. Ello puede  

plantear la posibilidad de que la atrofia tal vez comience varios años antes de que 

aparezcan los síntomas, pudiéndose convertir la disminución de volumen del hipocampo 

en sujetos ancianos sin demencia, en un marcador de riesgo para padecerla171. 

Se ha observado que la pérdida progresiva del volumen del hipocampo en 

pacientes con DCL se correlaciona con el proceso de conversión de DCL a EA191. 

Algunos autores han relacionado las características morfológicas de esta área con la 

progresión de pacientes con DCL a EA. En concreto se ha asociado la lesión de las 

neuronas de la capa II de la corteza entorrinal con los hallazgos obtenidos mediante 

técnicas de neuroimagen 192 . Sin embargo, las mediciones de la corteza entorrinal 

además de complicadas de llevar a cabo por la dificultad de delimitar sus fronteras, no 

ofrece ventajas sobre la medición del volumen del hipocampo193. 

 Investigaciones previas han descrito una  mayor vulnerabilidad del hemisferio 

izquierdo en la EA. Nuestros resultados coinciden con esta línea de trabajo, mostrando 

que la afectación del cerebro se produce de forma asimétrica, presentando mayor atrofia 

el hipocampo izquierdo  que el derecho. 

 



Resultados 

 176 

 

 Quedan por desarrollar estudios con metodología longitudinal para conocer si la 

atrofia del hipocampo puede ser un marcador  evolutivo definitivo de la EA. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 177 

 

Hipótesis 2.- Los pacientes con enfermedad de Alzheimer, mediante técnica de 

magnetoencefalografía presentan una mayor densidad de generadores de onda 

lenta  focales estructurales  corticales, particularmente  en lóbulos temporal y 

parietal. La densidad de esas ondas es menor en pacientes con deterioro cognitivo 

leve y en los  controles sanos 

 

Los resultados obtenidos confirman nuestra hipótesis: los pacientes con EA 

presentan mayor densidad de generadores de onda  lenta que los sujetos controles y los 

pacientes con DCL.  

Las regiones en las que esas diferencias de actividad MEG se hacen 

estadísticamente significativas son las regiones: parietales, temporales y occipitales.   

Concretamente, en la banda delta las diferencias se localizan en las regiones 

occipitales, parietal izquierda y temporal derecha; mientras que en la banda theta  lo 

hacen en las regiones occipitales y parietal izquierda. 

En la EA se ha estudiado la existencia de una vulnerabilidad neuronal selectiva 

en diferentes regiones cerebrales, en las que se concentran anomalías estructurales 

características de esta enfermedad.  Existen líneas de investigación de la MEG dirigidas 

a detectar actividad cerebral anormal subyacente a esas alteraciones neuropatológicas 

existentes en la enfermedad de Alzheimer158. 

Se ha descrito que mientras que la actividad cerebral espontánea está dominada 

por períodos de actividad de  gran amplitud, con frecuencias situadas entre los 8 Hz o 

más, en el caso de  patología neurológica como la EA, la actividad se lentifica, 

incrementándose la aparición de ritmos delta y theta 194  que pueden ser captados 

mediante la MEG195 . 



Resultados 

 178 

 

 Al comparar  pacientes controles con pacientes con EA, se ha objetivado en 

estudios previos una mayor presencia de actividad delta y theta en lóbulos parietales y 

temporales 196 . Este hallazgo se correlaciona con resultados de estudios previos de 

actividad cerebral que definen un patrón de hipometabolismo e hipoperfusión en la 

región parieto-temporal, bastante estable en la EA197. 

  El enlentecimiento de la actividad de la MEG se ha explicado a  través de la 

llamada hipótesis colinérgica en la que se confirma la inducción de ondas lentas tras la 

administración sistémica de colinolíticos. Esta hipótesis se confirmó tras establecer una 

asociación entre el sistema reticular ascendente colinérgico-dependiente y la actividad 

electroencefalográfica neocortical 198 . La reducción de los niveles colinérgicos y la 

atrofia del núcleo basal de Meynert, se correlacionaría con el grado de severidad de la 

demencia199. 

También se han encontrado parámetros neurofisiológicos semejantes a los de EA 

en pacientes  diagnosticados de DCL, confirmando que esa disfunción observada con la 

MEG podría predecir el estado cognitivo de los pacientes con EA156. 

  

 

 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 179 

 

Hipótesis 3.- La actividad de ondas lentas obtenidas mediante 

magnetoencefalografía se relacionará con el grado de atrofia observada en la RM  

en pacientes con DCL y en enfermedad de Alzheimer   

 

Los hallazgos de este estudio demuestran  que las mediciones volumétricas con 

RM, en particular el volumen del hipocampo, se correlacionan con el número de fuentes 

de actividad de ondas lentas  captadas por la MEG.  Así, en nuestra muestra el grado de 

atrofia del hipocampo se correlaciona principalmente con la actividad MEG de las 

regiones temporales, parietales y occipitales derechas e izquierdas. 

 Algunos investigadores plantean el hipometabolismo y la actividad 

neuroeléctrica de la EA, como un reflejo de la actividad sináptica y lo correlacionan con 

la actividad neuromagnética captada por la MEG y la atrofia del hipocampo medida con 

la RM.  Fernández et al confirman la correlación existente entre  el volumen del 

hipocampo  y la densidad de dipolos de ondas lentas medidos con MEG en regiones 

temporo-parietales, encontrando que a mayor número de fuentes de actividad de baja 

frecuencia  en áreas temporales y parietales izquierdas, mayor es la atrofia en lóbulo 

temporal izquierdo200. 

 La relación entre las alteraciones estructurales y funcionales  de determinas áreas 

puede explicarse por la desconexión entre las estructuras del LTM y las áreas 

neocorticales. La pérdida de integridad de ese sistema puede deberse el depósito de 

placas seniles y ovillos neurofibrilares en  la corteza entorrinal201 . 

  

 

 



Resultados 

 180 

 

En conclusión, se puede decir que esta hipótesis enlaza las dos anteriores. La EA 

se produce quizás como primera consecuencia de la alteración del transporte axonal del 

amiloide beta, una disfunción de las sinapsis y una pérdida dendrítica que se inicia en 

las neuronas específicas de proyección glutamatérgica de la región entorrinal y se 

propaga a las regiones adyacentes del hipocampo, amígdala y núcleo basal de Meynert, 

alcanzando posteriormente las áreas neocorticales de asociación. La vulnerabilidad 

selectiva de esas lesiones tanto topográfica como neuronal va distorsionando 

progresivamente las redes neuronales y cuando la pérdida sináptica alcanza un cierto 

grado, el trastorno se expresa clínicamente como deterioro cognitivo y finalmente como 

demencia202.  El efecto de esas lesiones se puede objetivar macroscópicamente como 

atrofia de las estructuras vulnerables al proceso y funcionalmente como actividad 

magnética anómala de baja frecuencia en las áreas afectadas, pudiendo finalmente 

considerarse   ambos hallazgos complementarios de un mismo proceso involutivo.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 181 

 

Hipótesis 4.- El grado de atrofia y la densidad de generadores de onda lenta  

focales se correlacionan con el grado de severidad de la EA 

 

Como planteábamos en nuestra hipótesis, los resultados de este estudio muestran 

concordancia entre la reducción del volumen del hipocampo y el grado de severidad de 

la enfermedad. Esa correlación establece que a mayor grado de atrofia hipocampal, 

menor es la puntuación en el MMSE y mayor es en la valoración funcional (FAST). En 

concreto es el volumen del hipocampo izquierdo quien mejor explica la variabilidad de 

las valoraciones cognitiva y funcional. 

En cuánto a la actividad cerebral registrada por la MEG, se obtiene que cuánto 

mayor densidad de generadores de onda lenta,  menor es la puntuación en  el MMSE y 

mayor en el FAST. Más concretamente es la actividad de onda delta en las regiones 

regiones occipital y temporal del hemisferio izquierdo donde mejor se explica la 

variabilidad de  los resultados de las valoraciones cognitiva y funcional en función del 

grado de severidad del paciente. 

Las técnicas de neuroimagen además de identificar posibles causas tratables,  

pueden ayudar a predecir la demencia y a medir su progresión. En algún caso la 

valoración de la progresión de la enfermedad mediante mediciones de la atrofia del 

hipocampo ha sido mejor que con pruebas neuropsicológicas y conductuales203. 

La comparación de estudios volumétricos  y cognitivos han demostrado una gran 

concordancia a la hora de diferenciar entre pacientes con EA y pacientes controles, con  

puntuaciones inferiores de memoria en relación con el grado de atrofia del hipocampo204 

o parahipocampo205.  

 



Resultados 

 182 

 

Desde los primeros estadios de la enfermedad se puede observar  una atrofia 

bilateral del hipocampo, y su mayor magnitud en relación con la severidad de la 

enfermedad.  En pacientes con DCL se ha visto que esa atrofia es mayor que en sujetos 

controles, pero menor que en pacientes con EA. Se plantea por tanto, la atrofia del 

hipocampo como factor predictor del desarrollo de EA en pacientes con DCL y se 

correlaciona al igual que en la EA, con un peor rendimiento en las pruebas  

neuropsicológicas de memoria206 207. 

En cuánto a los resultados de la MEG sobre la EA como técnica de imagen 

funcional no invasiva, son prometedores. Los patrones de actividad cerebral 

encontrados en pacientes con EA permiten distinguirlos de pacientes controles con una 

lata capacidad diagnóstica y además el grado de actividad en determinadas regiones ha 

resultado ser  predictor de puntuaciones cognitivas y funcionales208 158. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 183 

 

Hipótesis 5.- El uso combinado de la MEG y la RM, aumenta el poder 

discriminativo entre ancianos sanos, pacientes con deterioro cognitivo leve y 

pacientes con enfermedad de Alzheimer 

 

Los resultados muestran que de las diferentes áreas analizadas con la RM, el 

mayor poder de discriminación  para diferenciar sujetos controles de pacientes con  

DCL y de pacientes con EA, se obtiene de la medición del volumen del hipocampo 

izquierdo.  Sin embargo la existencia de una reducción significativa del volumen 

hipocampal en relación con la edad puede aumentar el número de falsos positivos, por 

lo que la combinación con otras técnicas, en este caso la MEG, mejorará el diagnóstico. 

De los datos obtenidos en la MEG, el mayor poder de discriminación a la hora 

de clasificar grupos diagnósticos  se encuentra en las regiones occipital derecha y 

parietal izquierda.  La capacidad de diagnóstico de esta técnica a la hora de diferenciar a 

sujetos controles de pacientes con DCL o EA se puede considerar fiable pero resulta 

inferior  a la obtenida mediante la RM. 

El valor de ambas técnicas es significativamente inferior cuando se trata de 

discriminar pacientes con DCL de pacientes con EA, lo que podría justificarse por la 

dificultad que existe a la hora de establecer los límites de ambas entidades, no solo a  

nivel clínico sino también en términos de neuropatología.  Además,  el diagnóstico de 

DCL en este estudio se ha realizado según los criterios  de la Clínica Mayo, cuyo 

concepto parte del supuesto de que ambos estados, DCL y EA, forman parte de un 

continuum que responde a un mismo proceso patológico. 

 El uso combinado de la volumetría y de la MEG mejora la capacidad de 

clasificar correctamente a ambas. 



Resultados 

 184 

 

La enfermedad de Alzheimer es un síndrome anatomo-clínico neurodegenerativo 

y complejo que debería ser investigado desde una perspectiva multidisciplinar. Sin 

embargo la mayoría de las investigaciones se basan en la capacidad de una sola técnica. 

Se ha documentado que el examen neuropsicológico modifica el criterio diagnóstico 

etiológico de la demencia en un 11,4%, las pruebas de laboratorio en un 9% y las 

técnicas de neuroimagen en un 19,3% de las ocasiones209. 

El diagnóstico definitivo de la EA en el momento actual sólo es posible tras el 

estudio neuropatológico con la demostración de los hallazgos característicos y  los  

criterios clínicos aunque en manos expertas presentan una sensibilidad aceptable, aporta 

una especificidad que ha resultado baja en varios estudios210 . 

El diagnóstico clínico de la EA, supone la existencia de la afectación de la 

memoria, pero además algún déficit en otra área cognitiva con repercusión en las 

actividades de la vida diaria, lo que implica una repercusión morfopatológica y 

funcional que se puede estudiar mediante técnicas de neuroimagen, para mejorar la 

capacidad  de diagnóstico211. 

La RM mediante el estudio volumétrico es un método sensible para la detección 

inicial de la enfermedad, aunque su especificidad puede ser escasa, ya que el mismo 

grado de reducción del volumen hipocampal puede encontrarse en otras enfermedades. 

La valoración conjunta del volumen entorrinal con la de los surcos  temporal superior y 

cingulado anterior  ha conseguido diferenciar mejor al sujeto sano del paciente con  EA 

leve. Pero para aportar información sobre cambios patológicos más sutiles  en la 

actividad cerebral son precisas técnicas de imagen funcional (PET, SPECT, MEG).  De  

 

 



Resultados 

 185 

 

todas ellas la que se utiliza en este estudio es la MEG, con el fin de obtener un perfil 

magnético cerebral que nos permita diferenciar  de forma precoz los pacientes 

susceptibles de desarrollar EA.  

 El uso complementario de varias técnicas para aumentar el poder de 

discriminación ya ha sido descrito con anterioridad. Maestu y cols  demostraron la 

relación entre la disminución de fuentes de actividad medidas con la MEG en 

determinadas áreas y los hallazgos metabólicos medidos con  MRS, resultando que el 

uso complementario de ambas técnicas es capaz de explicar la variabilidad del MMSE 

en un 65%212 . 

No existen estudios que avalen la utilidad de realizar estas pruebas en la 

evaluación rutinaria del deterioro cognitivo, pero dada la importancia del diagnóstico 

precoz de la EA el uso combinado de datos  de diferentes fuentes mejora la capacidad 

diagnóstica y de discriminación. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Resultados 

 186 

 

Límites del estudio 

 En este estudio existen una serie de limitaciones como es la ausencia de datos de 

volumetría en la mitad de la muestra. El análisis de las variables de 

magnetoencefalografía que mejor discriminan en cada grupo de estudio se ha realizado 

con el total de la muestra, mientras que el análisis de combinación de ambos métodos 

sólo se realizó con 35 sujetos. Esta subpoblación podría comportarse de manera 

diferente a los sujetos que disponen de datos de ambas técnicas de neuroimagen (MEG 

y RM),  pudiendo influir en la extracción de las conclusiones finales en relación a la 

combinación de ambos métodos. Sin embargo se han comparado las características de 

ambos muestras en relación a la edad, sexo, MMSE y FAST y no se detectaron 

diferencias estadísticamente significativas en ninguna de estas variables, por lo que los 

sujetos con valores perdidos no se diferencian, en las variables estudiadas, a la muestra 

con datos completos. Podemos concluir que ambas muestras presentan características 

similares. 

  El tamaño, la heterogeneidad de la muestra (edad, nivel educacional, patología 

asociada…) o el carácter no longitudinal del estudio son otras limitaciones. A pesar de 

ello, este estudio tiene interés por la necesidad que existe de continuar investigando para 

encontrar un método diagnóstico no invasivo que permita conocer de forma precoz 

aquellos pacientes sanos con riesgo de desarrollar DCL y que pacientes con DCL tienen 

riesgo de progresar a demencia. 

 
 

 



Conclusiones 

 187 

 

7.- CONCLUSIONES 

 

1.-Los pacientes con EA presentan disminución del volumen del hipocampo respecto a 

los pacientes con DCL y éstos a su vez presentan menor volumen del hipocampo que 

los pacientes controles. 

2.-La afectación cerebral en los pacientes con EA y DCL se produce de forma 

asimétrica, siendo la reducción del volumen mayor a nivel del hipocampo izquierdo. 

3.-Hemos encontrado diferencias estadísticamente significativas en la densidad dipolar 

de ondas lentas (delta, theta) en regiones parietales entre los grupos: EA, DCL y 

controles y en regiones occipitales entre el grupo de pacientes con DCL y el grupo con 

EA. 

4.-La volumetría del hipocampo y la densidad de generadores de ondas lentas se 

correlacionan con el grado de deterioro cognitivo y déficit funcional, tanto en el DCL 

como en la EA. 

5.-La densidad de ondas lentas se correlaciona con la atrofia del hipocampo tanto en el 

DCL como en la EA. 

6.-El uso combinado de la valoración clínica, de las medidas volumétricas y de la 

actividad captada por la MEG, mejora la capacidad de diagnóstico. 

 

 

 
 
 
 
 
 



Anexo 

 188 

 
ANEXO 1: Protocolo de recogida de datos 

1.- Variables demográficas: 

- Edad: variable cuantitativa.  

- Género: variable cualitativa. (1: Varón,  2: mujer) 

- Estado civil: variable cualitativa. (1: casado, 2: soltero, 3: viudo, 4:divorciado) 

- Nivel educacional: Escolarización, variable cualitativa (1: analfabeto, 2: lee y escribe, 

3: estudios primarios, 4: estudios secundarios, 5: estudios superiores) y años de 

escolarización, variable cuantitativa. 

- Antecedentes familiares de demencia: variable cualitativa. (1: Si,  2: no). 

- Antecedentes familiares de depresión: variable cualitativa. (1: Si, 2: no). 

 

2.- Variables clínicas: 

- Motivo de consulta: variable cualitativa. (1: Trastorno de memoria, 2: trastorno de 

conducta, 3: trastorno del ánimo, 4: otros). 

- Forma de evolución: variable cualitativa. (1: Progresiva, 2: escalonada, 3: rápida, 4: 

fluctuante, 5: desconocido). 

 

2.1.- Evaluación cognitiva 

- MMSE: mini mental examination de Folstein y Col: variable cuantitativa. Escala de 

valoración cognitiva  punto de corte en 24, 18 en casos de carencia de escolaridad. 213 

- MEC: variable cuantitativa.  Escalas de valoración cognitiva  con punto de corte en 28.  

 

 

 



Anexo 

 189 

 

2.2.- Evolución funcional 

- Indice de Katz de independencia de las actividades de la vida diaria (Katz)214: Variable 

cuantitativa. Escala de valoración funcional  explora 6 áreas con tres posibles respuestas, 

clasifica al paciente según su grado de dependencia en 7 grupos.  

- Indice de Lawton y Brody de actividades instrumentales de la vida diaria215: Variable 

cuantitativa. Escala de valoración funcional evalúa las actividades instrumentales de la 

vida diaria. Consta de 8 parámetros  graduados de 0-8.   

- Blessed - Dementia Rating Scale (BDRS)216: Escalas de valoración funcional evalúa 

las capacidades funcionales y trastornos del comportamiento en pacientes con demencia.  

Variable cuantitativa.  

 

2.3.- Evaluación psicológica y conductual 

- Cornell 217: Variable cuantitativa. Escala valoración psicológica-conductual evalúa la 

depresión en demencia.  

- Yesavage: Variable cuantitativa. Escala de depresión geriátrica que valora la depresión 

en anciano mediante preguntas dicotómicas.  

- NPI – neuropsychiatric inventory 218 : Variable cuantitativa.Escala valoración 

psicológica-conductual evalúa 13 aspectos conductuales (Delirio, alucinaciones, 

agitación, depresión, ansiedad, euforia, apatía, desinhibición, irritabilidad, actividad 

motora aberrante, alteraciones del sueño, alteraciones del apetito)  en función de su 

frecuencia y severidad, en una entrevista al cuidador.   

 

 

 



Anexo 

 190 

 

2.4. Evaluación de la evolución de la demencia 

- GDS- Global deterioration scale219: variable cuantitativa.  Escala de valoración de 

progresión del deterioro cognitivo 

- FAST- Funcional deterioration scale220: variable cuantitativa. Escala de valoración de 

progresión del deterioro cognitivo. 

- CDR- Clinical dementia rating 221 : variable cuantitativa. Escala de valoración de 

progresión del deterioro cognitivo que evalúa 6 ámbitos  cognitivos y funcionales 

(memoria, orientación, juicio, resolución de problemas, capacidad en la comunidad, en 

casa y aficiones y cuidado personal.  

 
3.- Comorbilidad.  

- Tabaco: variable cualitativa. Pacientes con hábito tabaquito actual o antecedentes del 

mismo en la historia médica. (1: Si, 2: no) 

- Alcohol: variable cualitativa. Pacientes con consumo de alcohol actual o antecedentes 

del mismo en la historia médica. (1: Si, 2: no) 

- Hipertensión arterial (HTA): variable cualitativa. Tensión arterial diastólica mayor de 

90 y sistólica mayor de 140, pacientes con tensiones normales en tratamiento 

antihipertensivo, antecedentes de hipertensión. (1: Si, 2: no) 

- Diabetes Mellitus (DM): variable cualitativa nominal. Pacientes con diagnóstico de 

DM tipo 1 o 2. (1: Si, 2: no) 

- Dislipemia variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Hipercolesterolemia: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Enfermedad vascular periférica (EVP): variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Enfermedad cardiaca: variable cualitativa. Se tienen en cuenta los antecedentes de 

episodios de angor estable, inestable, infarto agudo de miocardio, alteraciones en el  



Anexo 

 191 

 

electrocardiograma que sugieran isquemia, alteración de la motilidad en algún 

ecocardiograma. (1: Si, 2: no) 

- Enfermedad tiroidea: variable cualitativa.  (1: Si, 2: no) 

- Sindrome confusional: variable cualitativa (1: Si, 2: no) 

- Traumatismo craneoencefálico (TCE): variable cualitativa.  Antecedentes de TCE con 

o sin pérdida de conocimiento. (1: Si, 2: no) 

- Depresión: variable cualitativa. Antecedente en la historia clínica con tratamiento 

farmacológico. (1: Si, 2: no) 

 

4.- Características clínicas 

- Alteración de la memoria reciente: variable cualitativa.  (1: Si, 2: no) 

- Alteración de la memoria demorada: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Trastorno del lenguaje: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Alteración del razonamiento: variable cualitativa.  (1: Si, 2: no) 

- Apraxia ideomotora: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Apraxia ideatoria: variable cualitativa (1: Si, 2: no) 

- Deterioro de las actividades básicas: variable cualitativa (1: Si, 2: no) 

- Deterioro de las avanzadas: variable cualitativa dicotómica (1: Si, 2: no) 

- Deterioro de las instrumentales: variable cualitativa (1: Si, 2: no) 

- Trastornos de conducta: variable cualitativa (1: Si, 2: no) 

 

 

 

 



Anexo 

 192 

 

5.- Síndromes geriátricos:  

- Caídas: variable cualitativa. Pacientes con caídas de repetición. (1: Si, 2: no) 

- Incontinencia urinaria: variable cualitativa. Pacientes con incontinencia urinaria de 

cualquier tipo o pacientes con sondaje vesical. (1: Si, 2: no) 

- Incontinencia fecal: variable cualitativa. Pacientes con incontinencia fecal de cualquier 

tipo o pacientes bolsa de colostomía. (1: Si, 2: no) 

- Inmovilidad: variable cualitativa. Presencia del síndrome que se caracteriza por la 

pérdida de movilidad y disminución de la posibilidad de realizar las actividades de la 

vida diaria. (1: Si, 2: no) 

- Estreñimiento: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Úlceras por presión: variable cualitativa. Evidentes en la exploración física del 

paciente. (1: Si, 2: no) 

- Malnutrición: variable cualitativa. Corroborada con parámetro biomédicos y 

antropométricos. (1: Si, 2: no) 

- Déficits sensoriales (auditivo, visual): variable cualitativa. Disminución de la agudeza 

visual o auditiva manifestada por los familiares o antecedente médico en la historia. (1: 

Si, 2: no) 

 

6.-Valores analíticos 

- Hipercolesterolemia (cho >200 mg/dL, HDL <35 mg/dL o LDL >150 mg/dL). 

Variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Hipertrigliceridemia   (TG > 159 mg/dL). Variable  cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Glucemia (glu >120 mg/dL). Variable   cualitativa. (1: Si, 2: no) 

-Hemoglobina glicada (>7). Variable cualitativa. (1: Si, 2: no)



Anexo 

 193 

 

- Homocisteina : variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Fibrinógeno (>450 mg/dL): variable  cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Hipotiroidismo (TSH >  4.6 uI/ml  T4 < 5.8 pg/mL): variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- B12 (<180 pg/mL): variable  cualitativa. 1: Si, 2: no) 

- Ac folico (<5.21ng/mL): variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Albúmina (alb <3.5 g/dL): variable   cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Prealbúmina (alb <20 mg/dL): variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Proteínas (prot < 6.5 g<dL): variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Colesterol (mg/dL): variable cuantitativa.  

- HDL (mg/dL): variable cuantitativa.  

- LDL (mg/dL): variable cuantitativa.  

- TG (mg/dL): variable cuantitativa.  

- Glucosa (mg/dL): variable cuantitativa.  

- Hemoglobina (mg/dL): variable cuantitativa.  

- Homocisteina (mg/dL): variable cuantitativa.  

- Fibrinógeno (mg/dL): variable cuantitativa.  

- Vitamina B12 (mg/dL): variable cuantitativa.  

- Ácido fólico (mg/dL): variable cuantitativa.  

 

7.- Medicación 

- Donepezilo: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Galantamina: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Rivastigmina: variable cualitativa.  (1: Si, 2: no) 

- Memantina: variable cualitativa. (1: Si, 2: no)



Anexo 

 194 

 

- Antipsicóticos: variable cualitativa. (1:Típicos,  2:atípicos). (1: Si, 2: no) 

- Antidepresivos: variable cualitativa.  (1:ISRS, 2: ADT, 3: Otros).  (1: Si, 2: no) 

- Ansiolíticos: variable cualitativa. (1: Benzodiacepinas, 2: barbitúricos, 3:otros).  

- Antiagregantes: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Anticoagulantes: variable cualitativa. (1: Si, 2: no) 

- Estatinas: variable cualitativa dicotómica. (1: Si, 2: no) 

-Hipotensores: variable cualitativa. (1: Diuréticos, 2: IECAS, 3: ARA, 4: 

betabloqueantes, 4: antagonistas del calcio). (1: Si, 2: no) 

 

8-Valores de Magnetoencefalografia    

Para el análisis estadístico se divide el volumen cerebral total en 10 regiones que 

representan las áreas: frontal, prefrontal, parietal, temporal y occipitales ambos 

hemisferios y se determina la densidad de dipolos en cada una de ellas. 

-Fiz d: frontal izquierdo delta. Variable cuantitativa. 

- Fde d: frontal derecho delta. Variable cuantitativa. 

- Pizq d: parietal izquierdo delta. Variable cuantitativa. 

- Pde d: parietal derecho delta. Variable cuantitativa. 

- Pfiz d. Parieto-frontal izquierda delta. Variable cuantitativa. 

- Pfde d: parietofrontal  derecha delta. Variable cuantitativa. 

- Tiz d : temporal izquierda delta. Variable cuantitativa. 

- Tde d : temporal derecha delta. Variable cuantitativa. 

- Oiz d : occipital izquierda delta. Variable cuantitativa. 

- Ode d : occipital derecha delta. Variable cuantitativa. 

- Fiz t : frontal izquierdo theta. Variable cuantitativa.



Anexo 

 195 

 

- Fde t : frontal derecho theta. Variable cuantitativa. 

- Pizq t : parietal izquierdo theta. Variable cuantitativa. 

- Pde t : parietal derecho theta. Variable cuantitativa. 

- Pfiz t : parieto-frontal izquierda theta. Variable cuantitativa. 

- Pfde t : parietofrontal  derecha theta. Variable cuantitativa. 

- Tiz t : temporal izquierda theta. Variable cuantitativa. 

- Tde t : temporal derecha theta. Variable cuantitativa. 

- Oiz t :occipital izquierda theta. Variable cuantitativa. 

- Ode t : occipital derecha theta. Variable cuantitativa. 

 

9-Valores de volumetría en Resonancia Nuclear Magnética.  

Para el análisis estadístico se tomaron medidas del cráneo, del cerebro, de los 

hipocampos y se calcula el volumen de esas regiones:  

-Volcrato: volumen craneal total. Variable cuantitativa 

-Volhipde: volumen hipocampo derecho. Variable cuantitativa 

-Volhipiz: volumen hipocampo izquierdo. Variable cuantitativa 

-Tasacere: tasa cerebral = volumen cerebral / volumen craneal total. Variable 

cuantitativa 

-Tasahde: tasa hipocampo derecho = volumen hipocampo derecho / volumen craneal 

total. Variable cuantitativa 

-Tasahiz: tasa hipocampo izquierdo = volumen hipocampo izquierdo / volumen craneal 

total. 

 

 

 



Anexo 

 196 

 

Indice de tablas: 

 

Tabla 1.- Clasificación etiopatogénica  de las demencias degenerativas primarias. 

Tabla 2.- Clasificación etiopatogénica  de las demencias secundarias y otras. 

Tabla 3.- Prevalencia de demencia en España.   

Tabla 4.- Epidemiología de los síntomas no cognitivos  en la EA conforme de agrava la 

demencia. 

Tabla 5.- Criterios de National Institute  of Neurological and communicative disorders 

and stroke –Alzheimer´s disease and related disorders association. 

Tabla 6.- Sinopsis de los criterios diagnósticos de  demencia según DSM-IV y la ICD-

10. 

Tabla 7.- Criterios de la SEN para el diagnóstico clínico de la Enfermedad de Alzheimer. 

Tabla 8.- Criterios de la NIA-R  para el diagnóstico  neuropatológico de la EA. 

Tabla 9.- Epidemiología de síntomas no cognitivos en la EA. 

Tabla 10.- Características clínicas de la EA. 

Tabla 11.- Estadiaje evolutivo de la EA. 

Tabla 12.- Hallazgos clínicos según el estadio de la enfermedad. 

Tabla 13.-Resultados: Características demográficas de pacientes con EA, DCL y 

controles.  

Tabla 14.-Resultados- Antecedentes personales y familiares. 

Tabla 15.- Resultados- Antecedentes personales. 

Tabla 16.- Resultados- Síndromes Geriátricos. 

Tabla 17.- Resultados- Hallazgos analíticos. 

Tabla 18.- Resultados- Medicación habitual. 

Tabla 19.- Resultados- Medicación habitual específica. 



Anexo 

 197 

 

Tabla 20.- Resultados- Escalas de valoración cognitiva, funcional y psicológica-

conductual. 

Tabla 21.- Resultados- Síntomas clínicos.  

Tabla 22.- Resultados- Escala de valoración psicológica-conductual (NPI). 

Tabla 23.- Resultados- Valores de magnetoencefalografia. Densidad de dipolos. 

Tabla 24.- Resultados-  Correlación del  MMSE hallazgos de magnetoencefalografía. 

Tabla 25.- Resultados- Correlación del  FAST con hallazgos de magnetoencefalografía. 

Tabla 26.- Resultados- Comparación grupos: control- DCL. Densidad de dipolos.   

Tabla 27.- Resultados- Comparación grupos: control- DCL. Área bajo la curva. 

Tabla 28.- Resultados- Comparación grupos: control- DCL. Sensibilidad, especificidad, 

valor predicativo positivo, valor predictivo negativo.  

Tabla 29.- Resultados- Comparación grupos: control- EA. Medianas. 

Tabla 30.- Resultados- Comparación grupos: control- EA. Área bajo la curva. 

Tabla 31.- Resultados- Comparación grupos: control- EA. Sensibilidad, especificidad, 

valor predicativo positivo, valor predictivo negativo.  

Tabla 32.- Resultados- Comparación grupos: DCL- EA. Densidad de dipolos. 

Significación estadística. 

Tabla 33.- Resultados- Comparación grupos: DCL- EA. Área bajo la curva. 

Tabla 34.- Resultados- Comparación grupos: DCL- EA. Sensibilidad, especificidad, 

valor predicativo positivo, valor predictivo negativo.  

Tabla 35.- Resultados- Valores de volumetría. 

Tabla 36.- Resultados- Correlación del  MMSE  con  RM. 

Tabla 37.- Resultados- Correlación del FAST con RM. 

Tabla 38-  Resultados- Comparación grupo: control-DCL. Significación Estadística. 



Anexo 

 198 

 

Tabla 39.- Resultados- Comparación: Control- DCL. Selección de variables con  mayor  

área bajo la curva y mayor significación estadística. 

Tabla 40.- Comparación: control-DCL. Variables categorizadas en función de los 

puntos de corte).  Sensibilidad. Especificidad. Valor predictivo positivo. Valor 

predictivo negativo. 

Tabla 41.- Resultados- Comparación grupos: control-EA. Significación Estadística 

Tabla 42.- Resultados- Comparación grupos: control- EA Se seleccionan las variables 

con  mayor área bajo la curva y más significación estadística.  

Tabla 43.- Resultados- Comparación grupos: control –EA. Variables categorizadas en 

función de los puntos de corte. Sensibilidad. Especificidad. Valor predictivo positivo. 

Valor predictivo negativo. 

Tabla 44.- Resultados-  Comparación grupos: DCL-EA. Significación Estadística. 

45.- Resultados- Comparación grupos: control- DCL. Se seleccionan las variables con  

mayor área bajo la curva y más significación estadística. 

Tabla 46.- Resultados- Correlación entre la MEG y la RM del total de la muestra. 

Tabla 47.- Resultados- Correlación entre la MEG y la RM Grupo control. 

Tabla 48.- Resultados- Correlación entre la MEG y la RM Deterioro cognitivo leve.   

Tabla 49.- Resultados- Correlación entre la MEG y la RM Grupo Enfermedad de 

Alzheimer. 

Tabla 50.- Valor pronóstico de la MEG en el estudio:  Control-DCL. 

Tabla 51.- Valor pronóstico de la volumetría por RM en el estudio: Control-DCL. 

 

 

 



Anexo 

 199 

 

Tabla 52.- Valor pronóstico de la combinación de ambas técnicas (MEG y RM)  en el 

estudio: Control-DCL. 

Tabla 53.- Valor pronóstico de la MEG para discriminar pacientes: Control-EA 

Tabla 54.- Poder de clasificación de la volumetría por RM en el estudio:  

Control-EA. 

Tabla 55.- Valor pronóstico de la combinación de ambas técnicas (MEG y RM) para 

discriminar: Control-EA. 

Tabla 56.- Valor pronóstico de la volumetría por MEG para discriminar: DCL-EA. 

. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



 
Bibliografía 

 200 

 

8.- BIBLIOGRAFIA 

                                                
1  Wang D and Doddrell DM. MR image-based measurement of rates of change in 

volumes of brain structures. Part I: Method and validation. Magnetic Resonance 

Imaging 2002; 20: 27-40.  

2 Tien RD, Felsberg GJ, Ferris NJ, Osumi AK. The Dementias: Correlation of Clinical 

Features, Pathophysiology, and Neuroradiology. AJR 1993; 161: 245-255 

3  Desai N. ״ Como llevamos nuestra vejez ״. Segunda Asamblea Mundial del 

Envejecimiento. Madrid 2002. Onu.org. 

4 Olshansky SJ, Carnes BA, Cassel CK. The aging of the human species. Sci Am 1993; 

268:18-24. 

5 Abizanda P, Sánchez P.M.  “Demencia y Salud pública. La enfermedad de Alzheimer 

como enfermedad de la sociedad”.  En Martínez Lage JM, Carnero C. Alzheimer 2007: 

Recapitulación y perspectivas.  Ed. Aula médica. 1ª edición. Madrid 2007. pp 20. 

6 Martínez N. “La valoración médica”. En Sociedad Navarra de Geriatría y 

Gerontología. La dependencia: un reto interdisciplinar. Encuentro Gerontológico de 

primavera. pp19 

7 Pérez Ortiz L. “El envejecimiento desde la perspectiva sociológica”. En  Psiquiatria 

Geriátrica. Ed Luis Agüera, Jorge Cervilla, Manuel Martin. 2ª ed. Barcelona 2006. 

8 López-Pousa.S  “La demencia: concepto y epidemiología”. En  Alberca R, López-

Pousa Enfermedad de Azheimer y otras demencias. Ed Médica Panamericana. 3ª 

edición. Madrid.2006 pp36. 

9   Ribera Casado J.M. Envejecimeinto cerebral. En: Ribera J.M,  Gil Gregorio P. 

Función mental y envejecimiento. Ed. Clinicas Geriatricas. Madrid 2002, pp 11-12. 

 



 
Bibliografía 

 201 

                                                                                                                                          
10  Hedden T, Gabrieli JDE. Insights into the ageing mind: A view from cognitive 

neuroscience. Nature  Rev Neurosci 2004;5:86-97. 

11 Coria Balanzat F. “Patología clínica y molecular del envejecimiento cerebral”. En: 

Alberca R, Lopez-Pousa. Enfermedad de Alzheimer y otras demencias. Ed. Médica 

Panamericana. Segunda Edición. Madrid. 2002, pp. 1-15.   

12 Coria F, Gómez-Caso JA, Mínguez L, Rodríguez-Artalejo F, Claveria LE. Prevalence 

of age associated memory impairment, dementia and Alzheimer´s disease in a rural 

community. J Neurol Neurosurg Psychiat, 1993;56:973-976.(SM) 21 

13  Koivisto KJ, Reinikainen KJ, Hänninen T, et al. Prevalence of age-associated 

memory impairment in a randomly selected population from eastern Finland. 

Neurology, 1995;45:741-747.[Abstract].  

14  Mora F, Segovia G, Del Arco A. Aging, plasticity, and environmental 

enrichment:Structural changes and neurotransmitter dynamics in several areas of the 

brain. Brain res rev 2007;55:78-88. 

15  Morrisson J, Hof P. Life and death of neurons in the aging brain. Science 

1997;278:412-418 

16 Irak, Griffin W, Grahan D. Aging associated changes in human brain. J Neuropathol 

Exp Neurol 1997;56:1269-75. 

17 Coria Balanzat F. “Patología clínica y molecular del envejecimiento cerebral”. En: 

Alberca R, Lopez-Pousa. Enfermedad de Alzheimer y otras demencias. Ed. Médica 

Panamericana. Segunda Edición. Madrid. 2002, pp. 1-15. (SM 20) 

18 Ibarra N. “Neuropsicología”.  En : Agüera O. Psiquiatria Geriátrica .Ed: Masson.  2ª 

edición Barcelona .2006, pp122. 



 
Bibliografía 

 202 

                                                                                                                                          
19 Coria Balanzat F. “Patología clínica y molecular del envejecimiento cerebral”. En: 

Alberca R, Lopez-Pousa. Enfermedad de Alzheimer y otras demencias. Ed. Médica 

Panamericana. Tercera Edición. Madrid. 2006, pp. 8. 

20 Ruter –Lorenz PA. New visions of the aging mind and brain. Trends Cognit Sci 

2002;6: 394-400. 

21 Ineichen  B. Measuring the rising tide. How many dementia cases will there be by 

2001? Br J Psichiatry 1978; 150:193-200. 

22  Edwin H. Ackerknecht. “La psiquiatría grecorromana” En: Breve historia de la 

psiquiatría. Ed  Valencia 1993.  

23  Puigbó J.J. Contribuciones históricas. Gac Méd Caracas 2002;110:517-539. 

24 Ramón Cacabelos. “Enfermedad de Alzheimer. Concepto nosológico, epidemiología 

y aspectos sociosanitarios”. En: Enfermedad de Alzheimer. Etiopatogenia, 

neurobiología  y genética molecular, diagnóstico y terapéutico. Ed J.R Proas. Barcelona 

1991. 

25 Trastornos afectivos: ansiedad y depresión. Julio Vallejo, Cristóbal  Gastó. Elsevier 

España 2000 

26  Snowdon D.A Healthy aging and dementia: findings from the Nun Study. Ann Intern 

Med. 2003;139:450-4. 

27  Cummings Jl, Benson DF: Dementia. A clinical Approach.2ª Ed Butterworth-

Heinemann 1992. 

28  Bermejo PF, Del Ser T. Demencia y deterioro psíquico. En: Bermejo FR (ed.). 

Neurología clínica básica. Díaz de Santos SA. Madrid 1991; 113-146. 

29  American Psychiatric Association: Diagnostic and Statistical Manual of mental 

disorders, ed. 3 (DSM-III). American Psychiatric Association. Washinton DC, 1980. 



 
Bibliografía 

 203 

                                                                                                                                          
30  American Psychiatric Association: Diagnostic and Statistical Manual of mental 

disorders, ed. 3 (DSM-III-R). American Psychiatric Association. Washinton DC, 1987. 

31  US department of Health and human services: The international Classification  of 

Diseases, 9 th revision, clinical modification :ICD-9- CM,ed 3. DHHS Pub Nº 89-160. 

32 WHO. CIE.10. Mental behavioral and developmental disorder: Chapter V. Geneva. 

WHO, 1988. 

33 American Psychiatric Association:  Force on  DSM-IV. Washington DC, 1991. 

34 P Gil Gregorio, J Martin. “Demencia”.  En Tratado de Geriatría para residentes. Ed 

IM &C. Madrid. pp 175. 

35 M. Martín Carrasco. “Introducción”. En Consenso Español sobre Demencias. SEPG.  

Ed Saned. 2ª ed. Barcelona  2005. pp 6. 

36 Wimo A, Winbland B, Aguero-Torres H, Von Strauss E. The magnitude of dementia 

ocurrente in the world .Alzheimer Dis Assoc Disord 2003; 17 : 63-67. 

 
37 Launer LJ, Hofman A. Frecuency and impact of neurologic diseases in the erderly of 

Europe: a collorative study of population –based cohorts. Neurology 2000; 54(supl. 

5):S1-S3. 

38 Andersen K, Launer LJ, Dewey ME, et al. Gender differences in the incidence of AD 

and vascular dementia. Neurology , 1999;53:1992-1997 

39  Fraglitioni L, Launer LJ, Andersen K, et al. Incidence of dementia and mayor 

subtypes in Europe: a collaborative study of population based cohorts. Neurology 

2000;54 (supl.5): S10-S15 

40 Lobo A, Launer MJ, Fraglitioni l, et al. Prevalence of  dementia and major subtypes 

in Europe: A collaborative study of population – based cohorts. Neurology 2000;54:S4-

S9. 



 
Bibliografía 

 204 

                                                                                                                                          
41 Lobo A, Launer LJ, Fraglitioni L, et al. The prevalence of dementia and depresión in 

the elderly community in a southern European population. The Zaragoza study. Arch 

Geb Psychiatry 1995;52:497-506.  

42 P Gil Gregorio, J Martin, S Ramírez. “La enfermedad de Alzheimer, un reto 

sanitario”. En Guía de actuación en la enfermedad de Alzheimer. Ed Natural. Madrid 

2003, pp 33.  

 
 
43 Shinotoh H, Aotsuka A, Fukushi K, et al: Effect of donepezil on brain 

acetylcholinesterase activity in patients with Ad measure by PET. Neurology 

2001;56:408-410. 

44  Román GC. Vascular dementia revisited: diagnosis, patogenesis, treatment, and 

prevention. Med Clin North Am 2002;86:477-499. 

45 Brauer –Boone K, Millar B, Lesser I. Neuopsychological correlates of white-matter 

lesions in healthy elderly subjects. Arch Neurol 1992;49:549-554.  

46  Cacabelos R. “Marcadores diagnósticos” En Enfermedad de Alzheimer. 

Etiopatogenia, neurobiología y genética molecular, diagnóstico y terapéutica. Ed Proas. 

Madrid 1991. pp 268. 

47 Maestú C, Gómez-Utrero E, Piñeiro R, Sola R.G. Magnetoencefalografía: una nueva 

técnica de diagnóstico funcional en neurociencia. Rev Neurol 1999, 28:1077-1090. 

48 JC Prichard. A treatise on insanity, Haswell , Barrintong , Philadelphia (1837). 

49 Alistair Burns, Michael Zaudig.  Mild cognitive impairment in older people. Lancet 

2002; 306:1963-65. 

50 Alberca R. El estado predemencial patológico. Deterioro cognitivo leve y entidades 

afines. En Alberca R, López-Pousa S, editores. Enfermedad de Alzheimer y otras 

demencias. Madrid 2006. 3ª ed. pp 19-22. 



 
Bibliografía 

 205 

                                                                                                                                          
51 Martínez-Lage P. “Lo cognitivo”. En Martínez –Lage  J.M, Gómez Isla t, Manubens 

J.M, editores. Alzheimer 2005: antes de la demencia. Madrid. Aula Médica. Pp 63-69. 

52  Petersen RC, Smith GE, Waring SC, Ivnik RJ, Tangalos EG, Kokmen E. Mild 

cognitive impairment: clinical characterization and outcome. Arch Neurol 1999, 56: 

303-308. 

53 Portet F, Ousset P J,Visser P J, et al. Mild cognitive impairment in medical practice : 

a critical review  of the concept and new diagnostic procedure. Report of the MCI 

Group of the European Consortium on Alzheimer´s Disease. J Neur Neurosur  Psy 

2006; 77: 714-718. 

54 Zaudig M. A new systematic method of measurement and diagnosis of mild cognitive 

impairment and dementia according to CIE-10 and DSM- III-R criteria. Int 

Psychogeriatr 1992;4:203-219.  

55 Ritchie K. Mild cognitive impairment: an epidemiological perspective.  Dialogues  

Clin  Neurosci 2004;  6 : 401-408. 

56 Klugger A, Ferris SH, Golomb J, Mittelman MS and Reisberg B. Neuropsychological 

prediction of decline to dementia in nondemented elderly. J Geriatr  Psychiatry Neurol 

1999;12: 168-179. 

57 Petersen  RC: Mild cognitive impairment  as a diagnostic entity. J Intern Med  2004;  

58 M Gangulli, HH Dodge, C Shen and ST DeKosky. Mild cognitive  imapirment, 

amnestic type: an epidemiologic study. Neurology 2004;63: 401-408. 

59  Winblad B, Palmer K, Kivipelto M, et al. Mild Cognitive impairment- beyond 

controversies , towards a consensus: report of the international Working Group on Mild 

Cognitive Impairment. J Intern Med 2004; 256: 240-246. 



 
Bibliografía 

 206 

                                                                                                                                          
60 Busse A, Hensel A, Gühne U, Angermeyer M C; Riedel  Heller S G. Mild Cognitive 

impairment: Long –term course of four clinical subtypes. Neurology 2006;26: 2176-

2185. 

61 R.C. Petersen . Mild cognitive impairment as a diagnostic entity. J Intern Med 2004; 

256:183-194. 

62  Franssen EH, Souren LE, Torossian CL, Reisberg B. Equilibrium and limb 

coordination in mild cognitive impairment and mild Alzheimer´s disease. J Am Geriatr 

Soc 1999; 47:463-469. 

63 Petersen RC: Mild cognitive impairment: transition between aging and Alzheimer´s 

disease . Neurología 2000; 15:93-101. 

64 Samaranch L, Lamet I, Sánchez-Saudinós B, et al. Perfil neuropsiológico, genético y 

de neuroimagen  en una serie de casos con quejas subjetivas de memoria, deterioro 

cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer leve. Neurología 2003;18:A503.  

65 Lykestsos  CG, López O, Jones B,  Fizpratrick Al, Breitner J, Dekosky S. Prevalence 

of neuropsychiatric symptoms in dementia and mild cognitive impairment . JAMA 

2002; 288:1475-1483. 

66 Hwang  TJ, Masterman Dl, Ortiz F, Fairbanks LA, Cummings JL. Mild cognitive 

impairment  is asssociated with characteristic neuropsychiatric symptoms. Alzheimer 

Dis Assoc Disord 2004 ;18:17-21. 

67 Barberger–Gateau P, Fabrigoule C, Helmer C, Ruch I, Dartigues JF. Functional 

impairment in instrumental activities of daily living: an early clinical sign of dementia?. 

J Am Geriatr Soc 47 (1999), pp 456-462. 

68  Winblad B, Palmer K, Kivipelto M, et al. Mild Cognitive impairment- beyond 

controversies , towards a consensus: report of the international Working Group on Mild 

Cognitive Impairment. J Intern Med 2004; 256: 240-246. 



 
Bibliografía 

 207 

                                                                                                                                          
69 Rusinek H, De Santi S, Frid D, et al. Regional brain atrophy rate predicts  future 

cognitive decline: 6 year longitudinal MR imaging study of normal aging. Radiology 

2003;229:691-696. 

70  Killiany RJ, Gómez –Isla T, Moss M, et al. Use of structural magnetic resonance 

imaging to predict who will get Alzheimer´s disease. Ann Neurol 2000;47:430-439. 

71 De Leon MJ, Segal S, Tarsish CY et al. Longitudinal cerebrospinal fluid tau load 

increases in mild cognitive impairment . Neurosci Lett 2002;333(3):183-186. 

72  Jack CR Jr, Slomkowski M, Gracon S, et al. MRI as a biomarker of disease 

progresión in a therapeutic trial of milameline  for AD. Neurology 2003;60:253-260. 

73 Silverman DH, Small GW, Chang CY, et al. Positron emisión tomogrphy in 

evaluation of dementia: Regional brain metabolism and long –term outcome. JAMA 

2001;286:2120-2127 

74  Nestor PJ, Fryer TD, Smielewski P, Hodges JR. Lymbic hypometabolism in 

Alzheimer´s disease and mild cognitive impairment. Ann Neurol 2003;54:343-351. 

75  Reiman EM, Uecker A, Caselli RJ, et al. Hyppocampal volumes in cognitively 

normal persons at genetic risk for Alzhiemr´s disease. Ann Neurol 1998; 44:288-291. 

76 Small GW, Ercoli LM, Silverman DH, et al. Cerebral metabolic and cognitive decline 

in persons at genetic risk for Alzheimer´s disease . Proc Natl Ac Sci 2000; 97:6037-

6042 

77 Johnson KA, Jones K, Holman  BL, et al. Preclinical predicition  of Alzheimer´s 

disease using SPECT. Neurology 1998;50:1563-1571. 

78  Small SA, Perera GM, de la Paz R, Mayeux R, Stern Y: Differential regional 

dysfuntion of the hippocampal formation among elderly with memory decline and 

Alzhiemr´s disease. Ann Neurol 1999;45:466-472. 



 
Bibliografía 

 208 

                                                                                                                                          
79  Price J.L, Morris JC.  Tangles and plaques in nondemented  aging and early  

Alzheime´s disease. Neurobiol Aging 2000;21:1-10. 

80 A. López de Munain. “La enfermedad de Alzheimer geneticamente determinada”. En 

En Alberca R, López-Pousa S, editores. Enfermedad de Alzheimer y otras demencias. 

Madrid 2006. 3ª ed. pp 155-156. 

81 ”Practice parameter for diagnosis and evaluation of dementia (summary statements). 

Report of the Quality Standards Subcommittee of the American Academy of 

Neurology.” Neurology, 2001; 56: 1133-1142. 

82 Gearing M, Mirra SS, Hedreen JC, et al. A. The Consortium to Establish a Registry 

for Alzheimer´s  Disease (CERAD). Part X. Neuropathology confirmation of the 

clinical diagnosis of Alzheimer´s disease. Neurology 1995;45:461-466. 

83 Mc Khan G, Drachman D, Folstein M., Katzman R, Price D, Stadlan EM. Clinical 

diagnosis of Alzheimer disease: report of the NINCDS-ADRDA work group under the 

auspices of Department of Health and Human Services Task Force on Alzheimer 

disease. Neurology, 1984; 34:939-944. 

84 Robles A, Del Ser T, Alom  J, Peña Casanova J, y grupo asesor del GNCD de la SEN. 

Propuesta de criterios para el diagnóstico clínico del deterioro cognitivo ligero, la 

demencia y la Enfermedad de Alzheimer. Neurología, 2002; 17:17-32. 

85 Hardy J, Selkoe DJ. The amyloid hypothesis  of Alzheimer´s disease: progress and 

problems on the road to terapeutics. Science 2002;297:353-356. 

86 Hardy  JA, Higgins GA: Alzheimer´s disease: the amyloid cascade hipothesis. 

Science 1992; 256:184-185. 

87 Selkoe DJ. Alzheimer´s disease is a synaptic failure.  Science 2002;298:789-791. 



 
Bibliografía 

 209 

                                                                                                                                          
88 Pedro Gil Gregorio, J Martin, Santiago Ramirez.. “ La enfermedad de Alzheimer: un 

reto sanitario. En Guia de Actuación en la Enfermedad de Alzheimer. Ed Natural 

ediciones. Madrid .2003. pp32. 

 

89 Launer LJ, Hofman A. Frequency and impact of neurologic diseases in the elderly of 

Europe: A collaborative study of the Neurologic Diseases in  the Elderly Research 

Group. Neurology, 2000; 54(Supp 5):S1-S3. 

90 A Lobo, P Saz, G Marcos, J.F. Roy, Grupo ZARADEMP. “ El Estado del proyecto 

EURODEM: epidemiologia de las demencias en Europa” . En J.M Martinez Lage, L.F. 

Pascual  Millán. Alzheimer 2003 : ¿qué hay de nuevo ? Ed Aula médica. Primera 

edicicón.  Madrid .2003. pp15. 

91 Rocca WA, Hofman A, Brayne  C, et al. “Frecuency and distribution  of Alzheimer´s 

disease in Europe:A collaborative study of 1980-1990 prevalence findings” Ann 

Neurol,1991;30:381-390. 

92 Nussbaum RL, Ellis CE. Alzheimer´s Disease and Parkinson´s Disease. N Engl J 

Med.  2003,348:1356-1364. 

93 Lobo A, Launer MJ, Fraglitioni l, et al. Prevalence of dementia and major subtypes in 

Europe : A collaborative study of population-based cohorts. Am Acad Neurol 

2000;54:S4-S9. 

94 Chandra V, Pandav R, Dodge HH, et al. Incidence of Alzheimer´s disease in a rural 

community in India: the Indo-US study. Neurology 2001;25: 985-989.    

95 López-Pousa. “Definición. Prevalencia e incidencia de la Enfermedad de Alzheimer”. 

En  Alberca R, López-Pousa Enfermedad de Azheimer y otras demencias. Ed Médica 

Panamericana. 3ª edición. Madrid.2006 pp152 



 
Bibliografía 

 210 

                                                                                                                                          
96 Fratiglioni L, Launer LJ, Andersen K, et al. Incidence of dementia  and major 

subtypes in Europe : A collaborative study of population-based cohorts. Neurology 

2000;54 (supp 5):S10-S15.  

 

97  Jorm AF, JolleyD. The incidente of dementia. A meta-analysis. Neurology, 

1998;51:728-733. 

98  Saunders Am, Strittmatter WJ, Schmechel D, et al. Association of apolipoprotein E 

allele with late-onset familial and sporadic Alzheimer´s disease. Neurology  

1993;43:1467-1472. 

99 Finckh U, Alberici A, Antoniazzi M, et al. Variable expresión of familial  Alzheimer 

disease associated with  presenilin 2 mutation. Neurology 2000;54:2006-8. 

100 Whitmer RA, Sydney S, Selby J, Johnston SC, Yaffe K. Midlife cardiovascular risk 

factors and risk of dementia in late life. Neurology 2005;64:277-281. 

101 Arvanitakis Z, Wilson ES, Bienias JL, Evans DA, Bennett DA. Diabetes Mellitus 

and risk of Alzheimer disease and decline in cognitive function. Arch Neurol. 

2004;61(5):661-6.  

102 Watson GS, Peskind ER, Asthana S, et al. Insulin increases CSF Abeta 42 levels in 

normal older adults. Neurology 2003;60:1899-1903. 

103  Engelborghs S. Correlations between cognitive, behavioural and psychological 

finding and level  of vitamin B12 and folate in patients with dementia. Int J Geriatr 

Psychiatry. 2004; 19(4):365-70.[Abstract].  

104 Wang H-X, Wahlin A, Basun H, Fastbom J, Winblad B, Fratiglioni MD. Vitamin 

B12 and folate in relation to the development of Alzheimer´s disease. Neurology 

2001;56:1188-1194.  



 
Bibliografía 

 211 

                                                                                                                                          
105  Rieder C, Fricke D. Vitamin B12 and folate in relation to the development of 

Alzheimer´s disease. Neurology 2001;57:1742-1743. 

106 Graves AB, van Duijn CM, Chandra V, et al. Alcohol and tobacco consumption as 

risk factors for Alzheimer´s disease: a collaborative re-analysis of case-control studies. 

Int J Epidemiol. 1991;20(Suppl 2):S48-S57.[Abstract].  

107 Launer LJ Andersen K , Dewey ME, et al. Rates and risks factors for dementia and 

Alzheimerés disease. Result from EURODEM pooled Analyses. Neurology 

1999;52:78-84. 

108  Galanis DJ, Petrovitc H, Launer LJ, Harris TB, Foley DJ, White LR. Smoking 

history in middle age and subsequent cognitive performence in elderly Japanese-

American men. The Honolulu-Asia Aging Study. An J Epidemiol. 1997;145:507-

515.[Abstract]. 

109 Ott A,  Andersen K, Dewey ME, et al. Incidence Research Group. Effect of smoking 

on global cognitive function in nondemented elderly. Neurology 2004; 62:920-4.  

110 Luchsinger JA, Tang MX, Siddiqui M, Shea S, Mayeux R. Alcohol intake and risk 

of dementia. J Am  Geriatr Soc. 2004;52:540-6.  

111 Guo Z, Cupples LA, Kurz A, et al. Head injury and the risk of AD in the MIRAGE 

study. Neurology 2000;54:1316-1323.  

112  Mayeux R, Ottman R, Maestre G, et al. Synergistic effects of traumatic head injury 

and apolipoprotein-epsilon 4 in patients with Alzheimer´s disease. Neurology 

1995;45:555-557. [Abstract].  

113 Laurin D, Masaki KH, Foley DJ, White LR, Launer LJ. Midlife dietary intake of 

antioxidants and risk  of late-life incident dementia: the Honolulu-Asia Aging Study. 

Am J Epidemiol. 2004;159:959-67. [Abstract]. 



 
Bibliografía 

 212 

                                                                                                                                          
114 Zandi PP Anthony JC, Khachauturian AS, et al. Reduced risk of Alzheimer disease 

in users of antioxidant vitamin supplements: The Cache County Study. Arch Neurol. 

2004;61:82-8.      

115 Alberca R. “Manifestaciones clínicas de la enfermedad de Alzheimer”. En Alberca 

R, López-Pousa editores. Enfermedad de Alzheimer y otras enfermedades. Madrid 

2006.3ª ed. pp 225-229. 

116 Alberca R, Salas D, Pérez Gil JA. Fluencia verbal y enfermedad de Alzheimer. 

Neurologia 1999;14:344-348.  

117  Hirono N, Mori E. Ishii K et al. Hypofunction in the posterior cingulate gyrus 

correlates with desorientation for the time and place in Alzheimer´s disease. J Neurol 

Neurosurg Pshychiatry 1998;64:552-554. 

118 Kurland R, Richard IH, Papka M, Marshall F. Movement  disorders in Alzheierm´s 

disease :more rigidity of definitions  is needed. Mov Disord 2000: 15:24-29. 

119  Donaldson C, Tarrier N, Burns A. Determinants of carer stress in Alzheimer´s 

disease. Int J. Geriat. Psychiatry 198; 13:248-256. 

120  Joan Vilalta Franch. “Depresión, psicosis y alteraciones conductuales en la 

Enfermedad de Alzheimer.” En  Alberca R, López-Pousa Enfermedad de Azheimer y 

otras demencias. Ed Médica Panamericana. 3ª edición. Madrid.2006 pp260. 

121 López O.L, Becker J.T. Factores que modifican el cuso natural de la Enfermedad de 

Alzheimer. Rev Neurol 2003; 37(2):149-155. 

122  Joan Vilalta Franch. “Depresión, psicosis y alteraciones conductuales en la 

Enfermedad de Alzheimer.” En  Alberca R, López-Pousa Enfermedad de Azheimer y 

otras demencias. Ed Médica Panamericana. 3ª edición. Madrid.2006 pp254. 

123 Zubenko GS, Moossey J, Martinez J. Neuropathologic and neurochemical correlates 

of psychosis in primary dementia. Arch Neurol 1991;48:619-24. 



 
Bibliografía 

 213 

                                                                                                                                          
124  López OL, Wisniewski SR, Becker JT, Boller F, DeKosky ST.  Psychiatric 

medication and abnormal behavior as predictors of progresión in probable Alzheimer´s 

disease. Arch Neurol 1999;56:1266-72. 

125 Mega MS, Cummings Jl, Fiorello T, Gombein J. The spectrum of behavioral changes 

in Alzheimer´s disease. Neurology 1996; 46:130-135. 

 

126Knopman DS, DeKOsky ST, Cummings JL, et al. Practice parameter:Diagnosis of 

dementia (an evidence –based review.) Neurology 2001;56:1143-1153. 

127 Gil Néciga E. “ Biomarcadores y enfermedad de Alzheimer”. En  Alberca R, López-

Pousa.  Enfermedad de Azheimer y otras demencias. Ed Médica Panamericana. 3ª 

edición. Madrid.2006 pp279. 

128  Mayeux R, Saunders AM, Shea S, et al. Utility of apolipoprotein E genotype in the 

diagnosis of Alzheimer´s disease. N Engl Med 1998;338:506-511. 

129 Galasko D, Clarck C, Chang  L, et al. Assesment of CSF levels of Tauprotein in 

middly demented patient with Alzheimer´s disease. Neurology 1997;48:632-635. 

130 Itoh  N, Arai H, Urakami  K et al. Large-scale , multicenter study of cerebrospinal 

fluid  tau protein phosphorylated  at serine 199 for the antemortem diagnosis of 

Alzheimer´s diasease. Ann Neurol 2001;50:150-156. 

131 Tapiola T, Lehotorvita M, Ramberg J, et al. CSF tau is related to apolipoprotein E 

genotype in early Alzheimer´s disease . Neurology 1998; 50:169-174. 

132 Motter R, Vigo- Pelfrey C, Khlodenko D, et al. Reduction of beta-amiloid peptide 42 

in the cerebrospinal fluid of patients with Alzheimer´s disease. Ann neurol 

1995;38:643-648. 



 
Bibliografía 

 214 

                                                                                                                                          
133 Robles Bayón A. ¿Qué hay de nuevo en cuanto marcadores biológicos?.  En J.M. 

Martinez Lage y L.F. Pascual Millán  Alzheimer 2003: ¿qué hay de nuevo? Primera 

edición. Mayo 2003. 

134  Buerger K, Zinkowski R, Teipel SJ, et al. Differential diagnosis of Alzheimer 

disease with cerebrospinal fluid levels of tau protein phosphorylated at treonine 231. 

Arch Neurol 2002;59:1267-1272. 

135 Robles Bayón A. “¿Que hay de nuevo en cuánto a marcadores biológicos?”. En 

Martinez Lage J.M, Pascual Millán L.F editores. Alzheimer 2003 ¿qué hay de nuevo?. 

Madrid 2003. 1ªed. pp163-165. 

136 Braak H, Braak E. Neuropathological staging of Alzeimer-related changes. Acta 

Neuropathologica 1991; 82: 239-259. 

137 Thompson PM, Hayashi KM, De zubicaray G, et al. Dynamics of gray matter loss in 

Alzheimer´s disease. J Neurosci 2003;23:994-1005. 

138 Wang D and Doddrell DM. MR image-based measurement of rates of change in 

volumes of brain structures. Part I: Method and validation. Magnetic Resonance 

Imaging 2002; 20: 27-40. 

139 De carli C, Haxby JV, Gillette JA, et al. Longitudinal changes in lateral ventricular  

volume in patients  with dementia of the Alzheimer type. Neurology1992;42:2029-2036. 

140  Rombouts SARB, Barkhof F, Veltman DJ, et al. Functional MR Imaging in 

Alzheimer’s disease during memory encoding. AJNR 2000; 21:1869-1875. 

 
141 Krasuski JS, Alexander GE, Horwitz B, Rapoport SI, Schapiro MB. Relation of 

medial temporal lobe volumes to age and memory function in nondemented adults with 

Down’s syndrome: Implicatons for the prodromal phase of Alzheimer’s disease. Am J 

Psychiatry 2002; 159: 74-81. 



 
Bibliografía 

 215 

                                                                                                                                          
142  Skoog I, Heese C, Fredman P, Andreasson L, Palmertz B, Blennow K. 

Apolipoprotein E in cerebrospinal fluid in  85- year old subjects. Relation to dementia, 

apolipoprotein E polymorphism, cerebral atrphy, and white matter lesions. Arch Neurol 

1997; 54:267-272. 

143 Chui HC, Victoroff JI, Margolin D, Jagust , Shnakle R, Katzman R:  Criteria for the 

diagnosis of ischemic vascular dementia proposed by the state of California 

Alzheimer´s diagnostic and Treatment centers. Neurology 1992; 42:473-480. 

144 De Carli C, Murphy DGM, Tran M et al.The effect of white matter  hyperintensity 

volume on brain structure, cognitive performance  and cerebral metabolism of glucose 

in very healthy adults. Neurology 1995; 45; 2077-2084. 

145 Sheltens P, Barkhof F, Valk J. White matter lesions on magnetic resonance imaging 

in clinically diagnosed Alzheimer´s disease. Brain1992;115:735-748. 

146  Raiha I, Tarvonnen S, Kurki T, Rajala T, Sourander L. Relatioshipo between 

vascular factors  and white matter  low attenuation of the brain. Acta Neurol Scand 

1993;87:286-289. 

147 Jagust  W , Thisted R, Devous MD, et al. SPECT perfusion imaging in the diagnosis 

of Alzheimer´s disease: a clinical-pathologic study . Neurology 2001;56:950-956. 

148  Antuono PG, Jones JL, Wang Y, Li SJ. Decreased glutamate + glutamina in 

Alzheimer´s disease detected in vivo with H-MRS at 0,5 T. Neurology 2001;56:737-

742. 

149 Rose S, De Zubicaray G, Wang D, et al: A 1H MRS study of probable Alzheimer’s 

disease and normal aging: implications for longitudinal monitoring of dementia 

progression. Magn Reson  Imaging 1999; 17: 291-299. 

150 Valenzuela MJ, Sachdev P: Magnetic resonance spectroscopy in AD. Neurology 

2001; 56: 592-598. 



 
Bibliografía 

 216 

                                                                                                                                          
151 Maestú F, Garcia-Segura J, Ortiz T, et al. Evidence of Biochemical and Biomagnetic 

Interactions in Alzheimer´s  Disease: an MEG and MR Spectroscopy Study. Dement 

Geriatr Cogn Disord 2005;20:145-152. 

152 Johnson SC, Saykin AJ, Baxter LC, et al: The relationship between fMRI activation 

and cerebral atrophy: comparison of normal aging and Alzheimer´s disease. 

Neuroimage 2000; 11: 179-187.  

153  Rombouts SARB, Barkhof F, Veltman DJ, et al: Functional MR Imaging in 

Alzheimer’s disease during memory encoding. AJNR 2000; 21:1869-1875. 

154 Ortiz T, Fernandez A, Maestú F, Amo C, Sequeiro C: “Magnetoencefalografía”. 

Centro de Magnetoencefalografía “Doctor Perez Mondrego”. Madrid 2001: 3-7. 

155 Wheless JW, Castillo E, Maggio V, et al: Magnetoencephalography (MEG) and 

Magnetic source imaging (MSI). Neurologist 2004,10:138-153. 

156 Clarke J: SQUIDs. Sci Am 1994;271:36-43. 

157  Joephson BD: Posible new effect in superconductive tunneling. Phys Lett 

1962,1:251-253. 

158 Flynn E : Factors  which affect spatial resolving power in large array biomagnetic 

sensors. Rev Sci Instrum 1994;65:922-935. 

159 Castillo Em, Zsimos PG, Eles JW, et al: Integrating sensory and motor maping in a 

comprehensive MEG protocol: Clinical validity and replicability. Neuroimage 

2004,21:973-983. 

160 Okada  Y, Wu J, Kyuou S: Genesis of MEG sinals in a mammalian CNS estructure. 

Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1997,103:474-485. 

161  Gallen CC, Shwartz B, Rieke K, et al: Intrasubject reliability and validity of 

somatosensory source localization using a large array biomagnetometer. 

Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1994,90:145-156. 



 
Bibliografía 

 217 

                                                                                                                                          
162 Maestu F, Campo P, Gil Gregrorio P, Fernandez S, fernandez A, Ortiz T. Medial 

temporal neuromagnetic hypoactivation and risk for developing cognitive decline in 

elderly population: A 2-year follow-up study. Neurobiology of Aging 27 (2006) 32-37. 

163 Puregger E, Walla p, Deecke L, Dal-Bianco P. Magnetoencephalographic features 

related to mild cognitive impairment . Neuroimage 2003:20 (4):2235-2244. 

 
164  Fernández A, Maestu F, Amo C, et al. Focal temporoparietal show activity in 

alzheimer´s Disease  revealed by Magnetoencephalography. Biol Psychiatry 2002; 

52:764. 

165 Ortiz-AlonsoT, Amo C, Martin-LLorrente C, Maestu F, Fernández-Lucas A. Estudio 

Magnetoencefalográfico en pacientes con deterioro cognitivo. Rev Neurolog 2003; 

36:307-10. 

166  Maestú F, Fernández A, Simos P, Gil-Gregorio P, Amo C, Rodríguez R, Et al. 

Spatio-temporal patterns of brain magnetic activity during a memory task in 

Alzheimer´s Disease.  Neuroreport 2001;12: 3917-22. 

167 Maestu F, Aráosla J, Fernández A, et al: Do cognitve patterns  of brain magnetic 

activity correlate with hippocampal atrophy in alzheimner´s disease?. J. Neurol 

Neurosurg Psychiatry 2003; 74:208-212. 

168  Tanabe JL, Amend D, Schuff N, et al: Tissue segmentation of the brain in 

Alzheimer’s disease. AJNR 1997; 18: 115-123. 

169 Gonzalez , Wood.  2002 . Digital image processing. Ed . Prentice Hall. 

170 Wang D,Chalk JB, Rose SE, et al: MR image-based measurement of rates of change 

in volumes of brain structures. Part II: Application to a study of Alzheimer’s disease 

and normal aging. Magnetic Resonance Imaging 2002; 20: 41-48. 



 
Bibliografía 

 218 

                                                                                                                                          
171 Janowsky JS, Kaye JA, Carper RA. Atrophy of the corpus callosum in Alzheimer’s 

disease versus healthy aging. JAGS 1996; 44: 798-803. 

172 Ball M, Hachinski V, Fox A, et al: A new definition  of Alzheimer´s disease: A 

hipocampal dementia. Lancet 1985;1:14-16. 

173  Wilson RS, Sullivan M, de Toledo L, Stebbins GT, Bennet DA, Morrell F. 

Association of memory and cognition in Alzheimer’s disease wiht volumetric estimates 

of temporal lobe structures. Neuropsychology 1996; 10 (4): 459-463. 

174 Laakso MP, Partanen K,  Riekkinen P, et al: Hippocampal volumes in Alzheimer 

disease , Parkinson´s  disease with asnd without dementia, and in vascular dementia: 

and MRI study. Neurology 1996;46:678-681. 

175 Killiany RJ, Gomez Isla T, Moss M, et al: Use of structural magnetic resonance 

imaging to predict  who will get Alzheimer´s disease. Ann Neurol 2000;47:430-439. 

176 Fox N, Warrington E, Stevens J, Rossor  M. Atrophy of the hippocampal formation 

in early familial Alzheimer´s disease: a longitudinal MRI study of risk members of a 

family with an amiloid  precursor protein 717 val-gly  mutation. Ann NY Acad Sci 

1996 :777:226-232. 

177  Fox NC, Warrington E, Freeborough PA, et al: Presymptomatic hippocampal 

atrophy in Alzheimer´s disease.   longitudinal MRI studt. Brain 1996;110:2001-2007. 

178 De Leon  M, George A, Reisburg B. Alzheimer´s disease: longitudinal studies of 

ventricular change. AJR 1989; 152:1257-1262. 

179 De Leon MJ, Golomb J, George AE, et al: The radiologic prediction of Alzheimer 

disease: the atrophic hippocampal formation. AJNR 1993; 14: 897-906.  

180  Killiany  RJ, Hyman BT, Gómez-isla T, et al: MRI measures of entorhinal cortex vs 

hippocampus in preclinical AD. Neurology 2002; 58: 1188-1196. 



 
Bibliografía 

 219 

                                                                                                                                          
181 Mori E, Yoneda Y, Yamashita H, Hirono N, Ikeda M, Yamadori A. Medial temporal 

structures relate to memory impairment in Alzheimer's disease. J Neurol Neurosurg and 

Psychiatr 1997; 63: 214-221. 

182  Loewenstein DA, Barker WW, Chang JY, et al: Predominant left hemisphere 

metabolic dysfunction in dementia. Arch. Neurol 1989; 46:146-152. 

183  Rombouts SARB, Barkhof F, Veltman DJ, et al:Functional MR Imaging in 

Alzheimer’s disease during memory encoding. AJNR 2000; 21:1869-1875. 

184 Meltzwer C.C, Bell-MgGinty S, Scanlon J.M. Exploración del deterioro cognitivo 

leve por neuroimagen. Rev Neurol 2003; 37(2):145-149. 

185 Resnick S, Davatzikos C, Kraut M, Zonderman A. Longitudinal changes in MRI 

volumes in older adults. First International Meeting of the Alzheimer´s Imaging 

Consortium. Washintong, DC;2000. 

186  Janowsky JS, Kaye JA and Carper RA. Atrophy of the corpus callosum in 

Alzheimer’s disease versus healthy aging. JAGS 1996; 44: 798-803. 

187 Petersen RC, Jack CR, Xu YC, et al: Memory and MRI-based hippocampal volumes 

in aging and AD. Neurology 2000; 54: 581-587. 

188 Nagy Z, Hindley NJ, Braak H, et al: The progression of Alzheimer´s disease  from 

limbic regions to the neocortex: clinical, radiological, and pathological relationships. 

Dement Geriatr Cogn Disord 1999;19:115-20. 

189 George A, De Leon M, Stylpoulos L. CT diagnostic features of Alzheimer disease: 

importance of the choroidal/hippocampal fissure complex. AJR 1990;11:101-107. 

190 De leon  M, George A, Reisburg B. Alzheimer´s disease: longitudinal studies of 

ventricular change. AJR 1989; 152:1257-1262. 

 



 
Bibliografía 

 220 

                                                                                                                                          
191Jack CR, Petersen RC, Xu YC, O´Brien PC, Smith GE. Ivnick RJ et al. Prediction  of 

AD With MRI –based  hippocampal volume in mild cognitive impairment. Neurology 

1999;52:1397:403. 

192 Kordower  JH, Chu Y, Stebbins GT, et al: Loss and atrophy of layer  II entorhinal 

cortex neurons in erderly people  wirh mild cognitive impairment. Ann Neurol 

2001;49:202-13. 

193 Meltzwer C.C, Bell-MgGinty S, Scanlon J.M. Exploración del deterioro cognitivo 

leve por neuroimagen. Rev Neurol 2003; 37:145-149. 

 
194 Vieth J. Magnetoencephalography in the study f stroke. M;agnetoncephalogr. Adv. 

Neurol 1990, 54:261-269. 

195 Pekkonen E, Jaaskelainen IP, Hietanen M, Huotilainen M, Naatanen R, Ilmoniemi 

RJ. Impaired preconscious auditory processing and cognitive functions in Alzheimer's 

disease. Clinical Neurophysiol 1999; 110: 1942-1947. 

196 Fernández A, Arrazola J, Maestú F, et al: Correlations of hippocampal atrophy and 

focal slow frecency magnetic activity in lzheimer´s disease: a volumetric MRI-MEG 

study. Am J Neuroradiol 2003;24:481-487. 

197 Jonson A, Jahhng  MD, Weiner W, Millar  MD,  Chui C,  Jagust  MD.  Pattern  of 

cerebral hypoperfusion in Alzheimer disease and mild cognitive impairment measured 

with arterial spin-labeling MR imaging: initial experience. Radiology 2005; 234:851-

859.  

198 Shute CCDD, Lewis P. The ascending cholinergic reticular systems: Neocortical, 

olfactory and subcortical proyections. Brain 1967; 90:497-520. 

199 Riekkinen P JR, Sirviö J, Riekinen PJ. Relationship  between EEG delta power and 

cortical ChAT content. Neurosci Res 1990; 8:12-20. 

 



 
Bibliografía 

 221 

                                                                                                                                          
200 Fernández A, Arrazola J, Maestú F, et al: Correlations of hippocampal atrophy and 

focal low frecency magnetic activity in lzheimer´s disease: a volumetric MRI-MEG 

study. Am J Neuroradiol 2003;24:481-487. 

201 Asahina M, Yoshiyama Y and Hattori T. Expresion of matrix metalloproteinase-9 

and urinary-type plasminogen activator in Alzheimer´s Disease brain. Clin Neuropathol 

2001; 20: 60-63. 

202 Ferrer I. “Neuropatología de la enfermedad de Alzheimer”. En Alberca R, López-

Pousa S, editores. Enfermedad de Alzheimer y otras demencias. Madrid 2006. 3ª ed. pp 

203-209. 

203  Jack CR Jr, Slomkowski M, Gracon S, et al: MRI as a biomarker of disease 

progresión in a therapeutic trial of milameline  for AD. Neurology 2003;60:253-260. 

204 Petersen RC, Jack CR, Xu YC, et al: Memory and MRI-based hippocampal volumes 

in aging and AD. Neurology 2000; 54:581-587. 

205  Kohler S, Black SE, Sinden M, et al: Memory impairments associated with 

hippocampal versus parahippocampal-gyrus atrophy: an MR volumetry study in 

Alzheimer´s disease. Neuropsychologia 1998;36:901-914. 

206  Avila C, Parcet M.A, Barós A, Forn C. Evaluación de la memoria mediante 

resonancia magnética funcional: aplicaciones en pacientes prequirúrgicos y en la 

Enfermedad de Alzheimer. Rev Neurol 2004;38: 284-291. 

207  Frisoni G B, Sheltens Ph, Galluzi S, et al: Neuroimaging tools to rate regional 

atrophy, subcortical cerebrovascular disease, and regional cerebral blood flow and 

metabolism: consensus paper of  the EADC. J Neurol Neurosurg Psychiatry 

2003;74:1371-1381. 

208 Maestu F, Arrazola J, Fernandez A, Simos P G, Amo C, Gil P, Fernandez S, 

Papanicolaou A, Ortiz T. Do cgnitive patterns of brain magnetic activity correlate with 



 
Bibliografía 

 222 

                                                                                                                                          
hipocampal atrophy in Alzheimer´s zdisease?. J Neurol Neurosurg Psychiatry 2003; 

74:208-212. 

209 Gil P, Martín J, Ramírez S. Guía de actuación en la enfermedad de Alzheimer. Ed 

natural. Madrid 2003, pp 65. 

211 Kukull WA, Larson EB, Reifler BV, Lampe TH, Yerby MS, Hughes JP. The validity 

of 3  clinical diagnosis criteria  for Alzheimer´s disease. Neurology 1990;40:1364-69. 

212  Gil E. Biomarcadores y Enfermedad de Alzheimer. En R Alberca, S Lopez-Pousa. 

Enfermedad de Alzheimer y otras demencias.Ed Médica Panamericana. 3ª edición. 

Madrid 2006 pp279.   

213 Maestú F, Garcia-Segura J, Ortiz T, et al: Evidence of biochemical and biomagnetic 

interactions in ALzheiemr´s disease: and MEG and MR Spectroscopy study. Dement 

Geraitr Cogn Disord.2005;20:145-52. 

214 Folstein MF, Folstein SE, Mc Hugo PR. A practical method for grading the cognitive 

state of patients for the clinician. J Psychiatr Res 1975;12:189-198. 

215 Katz S, Ford a.B, Mokowitz B, Jackson B A, Jaffe M.A.:  The index of ADL: A 

standardized measure of biological and psychological function. JAMA 1983, 185:914-

919. 

216 Lawon MP, Brody EM: Assesment of older people: self maintaining and 

instrumental activities of daily living. Gerontologist 1969;9:179-186. 

217 Blessed G, Tomlinson BE, Roth M: The association between quantitative measures 

of dementia ando f senile change in the cerebral grey matter of elderly subjects. Br J 

Psychiatry 1968;114:797-811. 

 



 
Bibliografía 

 223 

                                                                                                                                          
217  Alexopolus GS, Abrams RC, Young RC, Shamolan CA: Cornell Scale for 

depression in dementia. Bioln Psychiatry 1988; 23:271-288. 

218 Cummings JL, Mega M, Gray K, Rosenberg –Thompson S, Carusi DA, Gorbein J. 

The Neuropsychiatric Inventory: comprensive assessment of psychopathology in 

dementia. Neurology 1994;44:2308-2314. 

219  Reisberg B, Ferris , De Leon MD, Crook T. The global deterioration scale for 

assessment of primary degenerative dementia. Am J Psychiatry 1982;139:1136-1139. 

220 Reisberg B. Functional assesment skating (FAST). Psychopharmacology Bulletin 

1988;24:653-659. 

221 Hughes CP, Berg L, Danzinger WL. A new clinical scale for the staging of dementia. 

Br J Psychiatr 1988;140:566-572. 


	INDICE
	1.- INTRODUCCIÓN
	2.- PUESTA AL DÍA
	2.1- ENVEJECIMIENTO
	2.1.1-Envejecimiento cerebral
	Cambios macroscópicos/microscópicos
	Cambios funcionales


	2.2.- DEMENCIA
	2.2.1.- Introducción
	2.2.2.-Definición y tipología
	2.2.3.-Epidemiología descriptiva
	2.2.4.- Neuroimagen y Demencia

	2.3.- DETERIORO COGNITIVO LEVE
	2.3.1.- Concepto y definición
	2.3.2.- Epidemiología
	2.3.3.- Características clínicas
	2.3.4.- Neuroimagen y DCL

	2.4.-ENFERMEDAD DE ALZHEIMER
	2.4.1 Patogenia
	2.4.2 Epidemiología
	2.4.2.1.- Epidemiología descriptiva.
	2.4.2.2 Epidemiología Analítica. Factores de riesgo

	2.4.3.- Manifestaciones clínicas
	2.4.3.1.-Síntomas Cognoscitivos
	2.4.3.2.- Síntomas no cognitivos

	2.4.4.- Evolución
	2.4.5.- Biomarcadores
	2.4.5.1.-Marcadores de susceptibilidad
	2.4.5.2.-Marcadores fisiopatológicos

	2.4.6 Neuroimagen y EA
	2.4.6.1 Neuroimagen estructural.
	2.6.4.2 Neuroimagen funcional y EA


	2.5.- MAGNETOENCEFALOGRAFIA
	2.5.1.- Magnetoencefalografía y DCL
	2.5.2.-Magnetoencefalografía y EA

	2.6.-RESONANCIA MAGNÉTICA
	2.6.1 Resonancia volumétrica


	3.- HIPOTESIS Y OBJETIVOS
	4.- MATERIAL Y MÉTODO
	4.1 Descripción de la serie estudiada
	4.2.- Resonancia Nuclear Magnética - Volumetría.
	4.3.- Magnetoencefalografía
	4.4.- Análisis estadístico

	5.- RESULTADOS
	5.1 PERFIL DEMOGRÁFICO DE LA MUESTRA
	5.1.1 Enfermedad de Alzheimer
	5.1.2 Deterioro cognitivo Leve
	5.1.3 Controles

	5.CARACTERÍSTICAS BÁSICAS
	5.2.1 Enfermedad de Alzheimer

	5.3 VALORACIÓN NEUROPSICOLÓGICA
	5.3.1 Enfermedad de Alzheimer

	5.4.- ESTUDIO MAGNETOENCEFALO GRAFIA
	5.4.1.- De la muestra global
	5.4.2 Comparación  por grupos
	5.4.2.1.- Comparación entre grupo control y grupo de DCL.
	5.4.2.2.- Comparación entre grupo control y el grupo de EA.
	5.4.2.3.- Comparación entre pacientes DCL y pacientes con EA.


	5.5.-ESTUDIO CON RESONANCIA MAGNÉTICA
	5.5.1.- De la muestra global
	5.5.2 Estudio por grupos
	5.5.2.1. – Comparación entre grupo control y grupo de DCL.
	5.5.2.2.-Comparación del control y grupo de EA
	5.5.2.3.-Comparación entre el grupo de DCL

	5.6.-CORRELACIONES MEG –RM
	5.7.- CLASIFICACIÓN DE LOS PACIENTES EN FUNCIÓN DEL VALOR PRONÓSTICO DE LA MEG Y RM
	5.7.1.- Valor pronóstico al comparar grupo control con grupo de pacientes condiagnóstico clínico de DCL
	5.7.2.- Valor pronóstico al comparar grupo control con grupo de pacientes con EA
	5.7.3.- Valor pronóstico al comparar grupo de pacientes con diagnóstico clínico deDCL y el grupo de pacientes con EA.


	6.- DISCUSIÓN
	7.- CONCLUSIONES
	8.- BIBLIOGRAFIA