Entrenamiento cognitivo por ordenador para la prevención de la demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve
Resumen
Antecedentes
El número de personas que viven con demencia es cada vez mayor. La demencia clínica no se presenta de modo repentino, sino que es precedida por un período de deterioro cognitivo aparte del cambio normal relacionado con la edad. El cuadro de los pacientes en este estadio intermedio, entre la funcionalidad cognitiva normal y la demencia clínica, a menudo se describe como deterioro cognitivo leve (DCL). Se han orientado la investigación y los esfuerzos clínicos para hallar intervenciones que modifiquen la enfermedad y poder prevenir o retrasar la evolución del DCL a la demencia clínica.
Objetivos
Evaluar los efectos de al menos 12 semanas de entrenamiento cognitivo por ordenador (ECO) sobre el mantenimiento o la mejoría de la funcionalidad cognitiva y la prevención de la demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve.
Métodos de búsqueda
Se hicieron búsquedas hasta el 31 mayo 2018 en ALOIS (www.medicine.ox.ac.uk/alois) y se hicieron búsquedas adicionales en MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, ClinicalTrials.gov, y en el WHO portal/ICTRP (www.apps.who.int/trialsearch) para identificar ensayos publicados, no publicados y en curso.
Criterios de selección
Se incluyeron ensayos controlados aleatorios (ECA) y ensayos cuasialeatorios en que se comparó el entrenamiento cognitivo mediante tecnología de ordenador interactiva con una intervención de control activo o inactivo. Las intervenciones de entrenamiento cognitivo por ordenador (ECO) experimentales debían adherirse a los siguientes criterios: duración mínima de la intervención de 12 semanas; cualquier forma de entrenamiento cognitivo por ordenador interactivo, incluidos los ejercicios de ordenador, los juegos de ordenador, los dispositivos móviles, la consola de videojuegos y la realidad virtual. Los participantes eran adultos con un diagnóstico de deterioro cognitivo leve (DCL) o deterioro neurocognitivo leve (DNL), o con alto riesgo de deterioro cognitivo.
Obtención y análisis de los datos
Dos autores de la revisión, de forma independiente, extrajeron los datos y evaluaron el riesgo de sesgo de los ECA incluidos. Los efectos del tratamiento se expresaron como diferencias medias (DM) o diferencias de medias estandarizadas (DME) para los resultados continuos y como cocientes de riesgos (CR) para los resultados dicotómicos. Se utilizaron los criterios GRADE para describir la calidad general de la evidencia de cada resultado.
Resultados principales
Ocho ECA, con un total de 660 participantes, cumplieron los criterios de inclusión. La duración de los ensayos incluidos varió de 12 semanas a 18 meses. Sólo un ensayo utilizó un control inactivo. El riesgo de sesgo en la mayoría de los estudios fue poco claro o alto en varios dominios. En general, la posibilidad de establecer conclusiones se vio obstaculizada por la evidencia de muy baja calidad. Casi todos los resultados fueron muy imprecisos; también hubo problemas relacionados con el riesgo de sesgo, la incongruencia entre los ensayos y la falta de direccionalidad de la evidencia.
Ningún ensayo aportó datos sobre la incidencia de demencia. Para las comparaciones del ECO con controles activos e inactivos, fue muy baja la calidad de la evidencia en el otro resultado primario de funcionalidad cognitiva global inmediatamente después del período de intervención. Por lo tanto, no fue posible extraer conclusiones relacionadas con este resultado.
Debido a la calidad muy baja de la evidencia, tampoco se pudo determinar si hubo efecto del ECO en comparación con el control activo en los resultados secundarios de memoria episódica, memoria de trabajo, funcionalidad ejecutiva, depresión, rendimiento funcional y mortalidad. Se halló evidencia de calidad baja que indica que probablemente no haya efectos sobre la velocidad de procesamiento (DME 0,20; intervalo de confianza [IC] del 95%: ‐0,16 a 0,56; dos estudios; 119 participantes), la fluidez verbal (DME ‐0,16; IC del 95%: ‐0,76 a 0,44; tres estudios; 150 participantes) ni la calidad de vida (diferencia de medias [DM] 0,40; IC del 95%: ‐1,85 a 2,65; 1 estudio, 19 participantes).
Cuando se comparó el ECO con el control inactivo, se obtuvieron datos sobre cinco resultados secundarios, incluida la memoria episódica, la función ejecutiva, la fluidez verbal, la depresión y el rendimiento funcional. Se halló evidencia de muy baja calidad; por lo tanto, no fue posible extraer conclusiones relacionadas con estos resultados.
Conclusiones de los autores
La evidencia disponible en la actualidad no permite determinar si el entrenamiento cognitivo por ordenador prevendrá la demencia clínica o mejorará/mantendrá la funcionalidad cognitiva en los pacientes con evidencia de deterioro cognitivo. A pesar del gran tamaño del efecto observado en los estudios individuales, no es posible derivar implicancias para la práctica clínica debido a las siguientes razones: número de ensayos bajo, muestras pequeñas, riesgo de sesgo, incongruencia entre los ensayos y alta imprecisión de los resultados. Es poco probable que se presenten eventos adversos directos, aunque el tiempo y a veces el dinero que implican los programas de entrenamiento cognitivo por ordenador pueden representar una carga significativa. Se necesita investigación adicional, que debe concentrarse en mejorar el rigor metodológico, con selección de medidas de resultado apropiadas y evaluación de la generalizabilidad y la persistencia de los efectos. Se necesitan ensayos con seguimiento a largo plazo para determinar el potencial de esta intervención para reducir el riesgo de demencia.
PICO
Resumen en términos sencillos
Entrenamiento cognitivo por ordenador para la prevención de la demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve
Antecedentes
Los términos "cognición" y "funcionalidad cognitiva" describen todas las actividades mentales relacionadas con el pensamiento, el aprendizaje, la memoria y la comunicación. Con la edad, se producen cambios normales en la cognición. También existen enfermedades que afectan la cognición, sobre todo la demencia, en que se afecta a tal punto de interferir en la capacidad del individuo para realizar las actividades cotidianas. Más frecuente que la demencia es una afección que se describe a menudo como deterioro cognitivo leve (DCL), por la que puede detectarse en los exámenes un deterioro leve de la cognición (más que el esperado para la edad) que en su mayoría no afecta la funcionalidad cotidiana. Para algunos pacientes, el DCL es un estadio que anticipa la evolución a la demencia. Existe mucho interés en aquello que podría prevenir el deterioro adicional de la cognición en pacientes con DCL. El entrenamiento cognitivo por ordenador (ECO) se ha sugerido como un medio para lograr esta prevención. El entrenamiento cognitivo comprende un conjunto de tareas estandarizadas para "ejercitar el cerebro" de diversas maneras. Hoy en día, los ejercicios de entrenamiento cognitivo a menudo suelen ser ejecutados mediante ordenadores o tecnología móvil, para que los pacientes puedan realizarlos por sí solos en su domicilio. Se buscó saber si el ECO es una manera efectiva para que los pacientes con DCL mantengan la funcionalidad cognitiva y reduzcan el riesgo de presentar demencia.
Lo realizado
Se realizaron búsquedas, en la bibliografía médica y hasta el 15 de marzo 2018, de ensayos en que un grupo de pacientes con DCL hubieran participado de ECO por al menos 12 semanas y que se hubieran comparado con otro grupo que no recibió ECO. Este grupo "control" podía haber participado en una actividad alternativa, o los miembros del grupo podían no haber recibido ninguna intervención. Para que la comparación sea lo más justa posible, debía decidirse al azar si los participantes se asignaban al grupo de ECO o de control El interés central era verificar si los participantes del estudio presentaban demencia y la funcionalidad cognitiva general, pero también se buscó evidencia sobre habilidades cognitivas particulares, las actividades cotidianas, la calidad de vida, el estado de ánimo o el bienestar mental y cualquier efecto perjudicial.
Datos encontrados
Se encontraron ocho ensayos con 660 participantes para incluir en la revisión. Siete de los ensayos (623 participantes) compararon el ECO con una actividad alternativa. Ninguno de los ensayos incluidos examinó la aparición de demencia, por lo que esta revisión no presenta evidencia de si la participación en el entrenamiento cognitivo por ordenador ayudará a prevenir la demencia. El resultado principal con relación a los otros resultados de interés fue que la calidad general de la evidencia era muy baja. La baja calidad se debió principalmente al tamaño pequeño de la muestra, los problemas con los métodos de estudio y las diferencias entre los ensayos. Por lo tanto, hay mucha incertidumbre acerca de los resultados de los estudios (aunque se halló cierta evidencia de un beneficio escaso del ECO para la cognición) y se considera probable que se obtengan resultados diferentes con los estudios de investigación futuros.
Conclusiones
Lamentablemente, no es aún posible responder a la pregunta de revisión con algún grado de certeza. Se cree que sigue siendo un área importante para el estudio adicional. Sería importante ver estudios más amplios, que serían más capaces de detectar efectos del ECO, y estudios más largos, necesarios para indicar si hay beneficio, si los efectos beneficiosos son duraderos y si existe la posibilidad de prevenir o retrasar el desarrollo de demencia.
Conclusiones de los autores
Summary of findings
| Computerised cognitive training compared with active control in people with mild cognitive impairment | ||||
| Patient or population: patients with mild cognitive impairment Settings: general population Intervention: computerised cognitive training Comparison: active control | ||||
| Outcomes | Differences between CCT and control (95% CI)* | No. of participants | Quality of the evidence | Comments |
| Global cognitive functioning | SMD 0.53 lower | 407 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT maintains global cognitive functioning better than active control |
| Episodic memory | SMD 0.79 lower | 223 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves episodic memory compared to active control |
| Speed of processing (follow‐up ranging from 3 months up to 2 years) | SMD 0.20 higher | 119 participants | ⊕⊕⊝⊝ | CCT may have little or no effect on speed of processing |
| Executive functioning (follow‐up ranging from 3 months up to 2 years) | SMD 0.31 lower | 150 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves executive functioning better than active control |
| Working memory (follow‐up ranging from 3 months up to 9 months) | SMD 0.88 lower | 72 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves working memory compared to active control |
| Verbal fluency (follow‐up ranging from 3 months up to 18 months) | SMD 0.16 lower | 150 participants | ⊕⊕⊝⊝ | CCT may have little or no effect on speed of processing |
| Quality of life (3 months of follow‐up) | MD 0.40 higher | 19 participants | ⊕⊕⊝⊝ | CCT may have little or no effect on quality of life |
| * The risk in the intervention group (and its 95% confidence interval) is based on the assumed risk in the comparison group and the relative effect of the intervention (and its 95% CI). | ||||
| GRADE Working Group grades of evidence. | ||||
| aThe direction of the difference in effect was standardised, so that lower values favour CCT and higher values favour control. bDowngraded three levels for imprecision (confidence interval included effects that are not clinically relevant), inconsistency (high heterogeneity), and risk of bias. cDowngraded two levels for imprecision (confidence interval included effects that are not clinically relevant) and risk of bias. dDowngraded four levels for imprecision (confidence interval included effects that are not clinically relevant), inconsistency (high heterogeneity), indirectness, and risk of bias. | ||||
| Computerised cognitive training compared with inactive control in people with mild cognitive impairment | ||||
| Patient or population: patients with mild cognitive impairment Settings: general population Intervention: computerised cognitive training Comparison: inactive control | ||||
| Outcomes | Difference between CCT and control (95% CI)* | No. of participants | Quality of the evidence | Comments |
| Global cognitive functioning (measured at 12 months of follow‐up) | MD 0.36 lower (0.30 lower to 1.02 higher) | 37 participants (1 study) | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT maintains global cognitive functioning better than inactive control |
| Episodic memory (measured at 12 months of follow‐up) | MD 2.70 lower (5.00 lower to 0.40 lower) | 37 participants (1 study) | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves episodic memory compared to inactive control |
| Executive function (measured at 12 months of follow‐up) | MD 2.70 lower | 37 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves executive function compared to inactive control |
| Verbal fluency (measured at 12 months of follow‐up) | MD 1.90 higher | 37 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves verbal fluency compared to inactive control |
| Depression (measured at 12 months of follow‐up) | MD 1.30 lower | 37 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves depression compared to inactive control |
| Functional performance (measured at 12 months of follow‐up) | MD 0.00 lower | 37 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves functional performance compared to inactive control |
| * The risk in the intervention group (and its 95% confidence interval) is based on the assumed risk in the comparison group and the relative effect of the intervention (and its 95% CI). CCT: computerised cognitive training; CI: confidence interval; MD: mean difference; RR: risk ratio. | ||||
| GRADE Working Group grades of evidence. | ||||
| aThe direction of the difference in effect was standardised so that lower values favour CCT and higher values favour control bDowngraded 3 levels for imprecision (confidence interval included effects that are not clinically relevant), risk of bias, and indirectness (cholinesterase inhibitors were included in the comparison which is not an approved medication for MCI patients) | ||||
Antecedentes
Descripción de la afección
Deterioro cognitivo leve
El envejecimiento normal se asocia con una disminución en muchas funciones cognitivas centrales (Salthouse 2003). Se habla de deterioro cognitivo leve (DCL) cuando se deteriora la cognición además del cambio normal relacionado con la edad, y se mantiene casi sin alteraciones la capacidad para realizar actividades cotidianas. En algunos pacientes, el DCL es un estado intermedio en la evolución de la cognición normal a la demencia. Cuando se incluyen varios dominios cognitivos y la funcionalidad en las actividades cotidianas se ha deteriorado significativamente, el diagnóstico se cambia por el de demencia. Sin embargo, no hay una demarcación clara entre el deterioro cognitivo leve y la cognición normal, ni entre el deterioro cognitivo leve y la demencia, y es imposible identificar los puntos específicos de la conversión (Aisen 2011; Albert 2011).
Una revisión identificó 16 enfoques de clasificación y medición diferentes para el DCL (Matthews 2008); no existe una definición estándar de DCL aceptada para el uso en ensayos clínicos (Stephan 2013). El National Institute on Aging (NIA) y la Alzheimer’s Association publicaron los criterios para el DCL en 2011 (Albert 2011), aunque por lo general aún se utilizan los criterios sugeridos anteriormente por Petersen en la investigación clínica (Petersen 1999). Se han introducido subtipos clínicos sobre la base de la presencia o ausencia de una deficiencia primaria de la memorias (DCL amnésico o no amnésico) y sobre la cantidad de dominios cognitivos afectados (único o múltiples) (Petersen 2009; Winblad 2004). Pueden realizarse otras subdivisiones según la supuesta causa subyacente de los deterioros cognitivos (p.ej. DCL debido a enfermedad de Alzheimer [DCL‐EA] y DCL debido a vasculopatía, denominado "deterioro cognitivo vascular no relacionado con la demencia" [DCVND]). El término "deterioro neurocognitivo leve" se usa frecuentemente como sinónimo de DCL.
La prevalencia del DCL es más del doble en comparación con la demencia (Petersen 2009). Una revisión reciente indica una prevalencia del DCL de un 6,7% entre los 60 y los 64 años, y aumenta a un 25,2% entre los 80 y los 84 años (Petersen 2018). Sin embargo, las tasas de prevalencia varían según los criterios de diagnóstico utilizados. Cuando se utilizaron 18 definiciones diferentes de DCL, se halló que los cálculos de prevalencia variaron entre un 0,1% y un 42% y que las tasas de "conversión" a demencia fueron generalmente bajas (Stephan 2007). Las tasas de conversión y la prevalencia en ámbitos especializados son más altas que las observadas en los estudios poblacionales, con una tasa ajustada anual de conversión de DCL a demencia de un 9,6% en el ámbito especializado en comparación con un 4,9% en la población general (Mitchell 2009). Un gran número de pacientes con diagnóstico de DCL no evoluciona a la demencia, y entre un 14% y 40% revierte a la funcionalidad cognitiva normal para la edad (Koepsell 2012). Los trastornos cognitivos leves tienen implicancias funcionales y psicológicas para la calidad de vida (Mitchell 2009).
Demencia
Por lo general, la demencia es un síndrome progresivo de deterioro cognitivo y funcional. Aunque se la asocia más comúnmente con "los olvidos", la demencia, por definición, incluye la deficiencia en más de un dominio cognitivo, y con frecuencia se identifican trastornos en el idioma, la función ejecutiva, la atención compleja y la cognición social. A medida que evoluciona el síndrome, los pacientes afectados se tornan cada vez más dependientes de la atención de otros para las actividades cotidianas (p.ej. alimentarse, bañarse, tomar la medicación). La demencia es una de las principales causas de enfermedad, discapacidad y menor calidad de vida en adultos mayores y se identifica como uno de los retos sanitarios más grandes a nivel mundial. Puede llegar a afectar hasta 135 millones de adultos en todo el mundo para 2050 (Prince 2013). El coste económico global de la atención a los pacientes con demencia se calcula actualmente en USD 315 mil millones (Wimo 2010).
En ocasiones, se habla de la demencia como un trastorno neurocognitivo, como en el Manual Diagnóstico y Estadístico de Trastornos Mentales, 5ta. edición (DSM‐V; APA 2013); los dos términos pueden usarse indistintamente. Los subtipos de demencia se distinguen por la patología cerebral subyacente. Los cuatro subtipos más frecuentes de demencia incluyen:
-
la demencia debida a la enfermedad de Alzheimer (EA), que es responsable de un 60% a un 70% estimado de todos los casos de demencia;
-
la demencia vascular;
-
la demencia de cuerpos de Lewy; y
-
la demencia frontotemporal.
Puede ser difícil el diagnóstico exacto de los subtipos, especialmente cuando la enfermedad clínica es grave. Con frecuencia se informa de cuadros mixtos, con más de un 80% de casos que presentan algunas características de la EA (Jellinger 2006; WHO 2012).
Se sabe ahora que la enfermedad de Alzheimer (EA), la causa más común de demencia, tiene un período prodrómico prolongado. En los pacientes con EA, el DCL (la fase sintomática predemencia) brinda una oportunidad de introducir intervenciones que podrían prevenir o aplazar la aparición de la demencia clínica (Leifer 2003). El retraso de la evolución del DCL a la demencia llevaría a una reducción de la incidencia de demencia, más una reducción significativa de los costes asociados para la sociedad y una mejor calidad de vida para los individuos. El aplazamiento de la aparición de demencia en cinco años podría reducir la prevalencia en un 50% (Brookmeyer 1998). No se dispone en la actualidad de ningún fármaco que pueda reducir el riesgo de evolución del DCL a la demencia (Russ 2012). En consecuencia, los estudios de investigación se centran en intervenciones no farmacológicas que podrían retrasar la evolución clínica (Acevedo 2007; Dresler 2013).
Riesgo y factores protectores para el DCL y la demencia
La edad es el factor de riesgo de demencia más relevante. Sin embargo, la investigación ha identificado varios factores de riesgo y protectores adicionales vinculados con la demencia de aparición tardía en general y con la EA en particular (World Alzheimer Report 2014). El Plan de Acción sobre demencia de la Organización Mundial de la Salud de 2017 informa que la disminución de estos riesgos es un objetivo de salud principal para reducir la discapacidad (who.int/mental_health/neurology/dementia/action_plan_2017_2025/en/). La evidencia epidemiológica indica que la EA comparte muchos factores de riesgo con la demencia vascular; éstos incluyen la enfermedad cerebrovascular, la diabetes tipo 2, la obesidad y la hipertensión en la edad madura, el tabaquismo y el sedentarismo (Pendlebury 2009; WHO 2012; World Alzheimer Report 2014). Recientemente, se ha sugerido que cerca de un tercio de los casos de EA a nivel mundial quizá sean atribuibles a factores de riesgo que pueden modificarse (una vez que se da cuenta de la falta de independencia entre los factores de riesgo [Norton 2014], como el consumo de alcohol, la depresión, la dieta, el ejercicio físico, la educación y la actividad mental (Barnes 2011; de Bruijn 2013; Diniz 2013; Erickson 2011; Jorm 2001). Los factores del estilo de vida podrían aumentar o reducir el riesgo de demencia (Amoyal 2012; Karp 2006).
La actividad mental ha sido identificada como un factor protector potencialmente importante. Los estudios epidemiológicos indican que las experiencias que estimulan la cognición, incluida la educación, el trabajo y el ocio, están vinculadas a una mejor cognición en la edad avanzada, un menor riesgo de deterioro cognitivo y una menor incidencia de EA (Barnes 2011; Marioni 2014; Verghese 2003; Wilson 2002). En los metanálisis se ha identificado el nivel educativo bajo como una variable predictiva particularmente sólida para la demencia (Beydoun 2014). Sin embargo, los estudios prospectivos indican que aun cuando la actividad mental se inicia en etapas avanzadas de la vida, podría tener efectos positivos sobre la cognición, con informes de una menor tasa de deterioro y de incidencia de la demencia. (Geda 2012; Wilson 2010; Wilson 2012). Por lo tanto, la actividad cognitivamente estimulante podría mantener la funcionalidad cognitiva o prevenir o retrasar el deterioro adicional, entre los pacientes con estadios iniciales de deterioro cognitivo.
Descripción de la intervención
Esta revisión se centra en los ensayos controlados aleatorios (ECA) que investigan los efectos de las intervenciones de entrenamiento cognitivo por ordenador (ECO) para el mantenimiento de la cognición y prevención de la demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve. Con fines prácticos, se ha definido el "entrenamiento cognitivo" como una intervención que consiste en la práctica repetida de ejercicios cognitivos estandarizados orientados a dominios cognitivos específicos para estimular la funcionalidad cognitiva (Gates 2010; Gates 2014; Kueider 2012). Aunque el entrenamiento cognitivo puede incluir tareas de lápiz y papel tradicionales, por lo general adopta la forma de tareas en el ordenador, incluidos los ejercicios, los juegos y la realidad virtual. El entrenamiento cognitivo por ordenador puede implementarse en sesiones individuales o grupales, con supervisión o de modo privado en el domicilio.
De qué manera podría funcionar la intervención
La premisa fundamental del entrenamiento cognitivo es que los ejercicios cognitivos intensivos puedan fortalecer o restaurar la reserva cerebral y cognitiva, con mayor resiliencia contra la neuropatología y con funcionalidad (Liberati 2012). La "reserva cerebral" se refiere a la tolerancia estructural del cerebro a la enfermedad y puede ser evidente en un aumento del volumen cerebral; La "reserva cognitiva" se refiere a las diferencias funcionales de la actividad neural y los procesos cognitivos (Sterne 2012). Hasta un 33% de individuos con funcionalidad independiente sin demencia clínica tienen el mismo volumen de evidencia patológica de la enfermedad que los pacientes con demencia clínica (Neuropathology Group 2001). El concepto de reserva aporta una explicación teórica para las diferencias entre los pacientes que sucumben ante la patología de la EA y desarrollan demencia clínica, y los que toleran la enfermedad y mantienen la funcionalidad (Sterne 2012). Se ha sugerido que la estimulación cognitiva podría dar lugar a plasticidad y compensación neuronal, es decir, el desarrollo de redes compensatorias que mantienen el rendimiento cognitivo y podrían ocultar o prevenir la manifestación clínica de la enfermedad neurocognitiva (Grady 2012; Park 2013).
Aunque la base de la evidencia es muy limitada, algunos ensayos en humanos sobre entrenamiento cognitivo han indicado cambios neuroplásticos positivos. Se informaron sobre varios cambios, como la activación neuroquímica (Olesen 2004; Rosen 2011), la alteración de la captación de fluorodesoxiglucosa (Belleville 2012), y una carga reducida de amiloide β (Landau 2012). En varios estudios que investigan los cambios neurofisiológicos observados en la resonancia magnética funcional (RMf), se ha identificado una mayor actividad parietal y prefrontal y activación hipocámpica (Olesen 2004; Rosen 2011; Suo 2012a; Valenzuela 2003). La electroencefalografía (EEG) y los estudios de espectrometría de resonancia magnética (ERM) del entrenamiento cognitivo apoyan el concepto de la plasticidad neural funcional posterior al entrenamiento, y los resultados indican los cambios positivos en el metabolismo cerebral, la activación cerebral dependiente de tareas y las redes en estado de reposo (Belleville 2012; Berry 2010; Förster 2011). Sin embargo, la investigación es limitada, y se requiere más investigación significativa.
Por qué es importante realizar esta revisión
La posibilidad del ECO de ser una intervención efectiva para mantener la funcionalidad cognitiva o para reducir el riesgo de demencia clínica, junto con los menores costes de implementación y la alta disponibilidad y accesibilidad, han llevado a la American Alzheimer's Association a recomendar el desarrollo y análisis rápidos de dicho entrenamiento (Alzheimer's Association 2014). Sin embargo, la base de la evidencia hasta la fecha no ha sido concluyente, y los resultados presentados fueron contradictorios. Existen varias revisiones anteriores, aunque éstas incluyen poblaciones mixtas y distintas intervenciones, y necesitan actualizarse (Bahar‐Fuchs 2013; Martin 2011). Las revisiones anteriores han sido críticas de los ensayos clínicos por la especificación deficiente de las intervenciones, los tamaños de muestra pequeños, la no asignación de tratamientos al azar y la falta de seguimiento longitudinal; todos estos factores pueden llevar a resultados heterogéneos (Gates 2010; Gates 2014; Kueider 2012; Mowszowski 2010; Papp 2009; Reijnders 2013; Walton 2014). Otras críticas metodológicas con repercusión en la evaluación válida del entrenamiento cognitivo incluyen: falta de diferenciación entre las intervenciones, falta de condiciones de control adecuadas para identificar el beneficio de la intervención, un número limitado de ensayos con controles activos y medidas de resultados limitadas para determinar la generalización de los dominios cognitivos no entrenados y la persistencia de los beneficios (Gates 2010; Green 2014; Mowszowski 2010; Park 2013; Walton 2014). En estudios primarios se ha identificado que los beneficios del entrenamiento cognitivo pueden depender de varios factores, como la edad, el nivel cognitivo y factores no cognitivos (Lampit 2014; Stine‐Morrow 2014). Por lo tanto, es necesaria una revisión robusta para investigar la eficacia del entrenamiento cognitivo por ordenador para los pacientes con DCL en dominios cognitivos no entrenados y para evaluar posibles fuentes de sesgo y heterogeneidad en la bibliografía. Si se identifica un número suficiente de ensayos, es importante examinar las características de la intervención y otros factores que puedan afectar los resultados.
Hubo una proliferación de productos comerciales de entrenamiento cerebral que intentan mejorar la funcionalidad cognitiva y reducir el riesgo de demencia. Para las personas mayores, el temor al deterioro cognitivo y la demencia puede ser una fuerte motivación para buscar intervenciones de prevención. Sin embargo, la elaboración de dichos programas ha dejado atrás la investigación detallada para favorecer los beneficios de los productos (Gates 2014; Lampit 2015). El World Alzheimer Report 2014 ha informado que las actividades cognitivamente estimulantes, incluida la lectura, tocar instrumentos musicales y jugar a los naipes y juegos de mesa, pueden ser beneficiosas para mejorar y mantener (a la vez que prevenir) el deterioro de la funcionalidad cognitiva, aunque la mayoría de estas actividades no se han investigado en ensayos clínicos. En este contexto de posturas poco claras y potencialmente engañosas, esta revisión es importante para brindarles a los usuarios potenciales la información sobre la mejor forma de invertir tiempo, esfuerzo y dinero para prevenir el deterioro cognitivo.
Además de informar a los individuos, los resultados de esta revisión podrían ser útiles para las entidades que toman decisiones en materia de salud pública, los profesionales sanitarios y los investigadores, ya que se les brinda una síntesis integral de la información acerca del estado actual de la evidencia y se identifican las brechas de las investigación y las preguntas sin responder en el área.
También se invita a los lectores a consultar revisiones contemporáneas sobre los efectos del entrenamiento cognitivo por ordenador en individuos sanos de edad madura y avanzada (Gates 2019a; Gates 2019b).
Objetivos
Evaluar los efectos de al menos 12 semanas de entrenamiento cognitivo por ordenador (ECO) sobre el mantenimiento o la mejoría de la funcionalidad cognitiva y la prevención de la demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve.
Métodos
Criterios de inclusión de estudios para esta revisión
Tipos de estudios
Se incluyeron ensayos controlados aleatorios (ECA) y ensayos cuasialeatorios, publicados o no, informados en cualquier idioma. Se consideró la inclusión de informes completos y otros tipos de informes, como los resúmenes de congresos. Se incluyeron estudios con brazos aleatorios y no aleatorios, aunque sólo se consideraron los resultados de los primeros. Se incluyeron los estudios cruzados (cross‐over), pero sólo se extrajeron y analizaron los datos del primer período de tratamiento.
Tipos de participantes
Se incluyeron estudios de pacientes con diagnóstico de el deterioro cognitivo leve (DCL) o el deterioro neurocognitivo leve (DNL), o de una población en alto riesgo de deterioro cognitivo.
Se aceptaron los diagnósticos de DCL, DNL y riesgo de deterioro cognitivo de los autores de cada ensayo clínico y se registraron las definiciones utilizadas. Éstas podían incluir la evaluación diagnóstica y los síntomas de memoria subjetiva con puntuaciones más bajas en las pruebas cognitivas, como la Mini Mental State Examination. En todos los casos, los autores debieron tratar de excluir la demencia, y se aceptó que un estudio usara un punto de corte de la puntuación cognitiva para excluirla. Nuevamente, se aceptó cualquier punto de corte utilizado por los autores de los estudios, que se exploró como posible fuente de heterogeneidad.
Se excluyeron los estudios de adultos con diagnóstico de demencia, otra afección neurológica o enfermedad psiquiátrica.
Se contactó con los autores de los estudios si se necesitaba una aclaración para determinar el estado de salud. Si no se recibían respuestas, los expertos clínicos del grupo de revisión clasificaron los ensayos o los enumeraron como "Estudios en espera de clasificación".
Tipos de intervenciones
Se incluyeron estudios que compararon las intervenciones de entrenamiento cognitivo que utilizan tecnología por ordenador interactiva versus intervenciones de control activo o inactivo de al menos 12 semanas.
Las intervenciones experimentales debían adherirse a los siguientes criterios: cualquier forma de intervención cognitiva por ordenador interactiva (incluidos ejercicios y juegos en el ordenador, dispositivos móviles, consola de videojuegos y realidad virtual, que incluyó la práctica repetida de ejercicios estandarizados de dominio/s cognitivo/s específico/s para mejorar la funcionalidad cognitiva).
"Control activo" se refiere a todas las condiciones de control que incluyen tareas no guiadas por ordenador y tareas basadas en pantallas que no se diseñan como intervenciones. Estas tareas pueden incluir mirar videos educativos o juegos de ordenador sin un componente específico de entrenamiento. Por "control inactivo", se refiere a los grupos de control en quienes no se implementa ninguna intervención que podría tener un efecto sobre la cognición.
La duración de tratamiento mínimo se fijó en 12 semanas, y todos los ensayos incluidos debían informar sobre los resultados en un mínimo de 12 o más semanas después de la asignación al azar. Fue necesario decidir sobre la "dosis" mínima de entrenamiento para un cambio duradero con objeto de evaluar los efectos del entrenamiento sobre los resultados significativos a largo plazo. Los estudios de investigación anteriores indican que pueden observarse cambios cerebrales agudos después de ocho semanas de entrenamiento (Engvig 2014), aunque no fue posible hallar evidencia de que persistan estos cambios. La mayoría de los estudios que examinan los beneficios de reserva cerebral y cognitiva identifican la estimulación cognitiva a largo plazo a partir de los años de educación. Por lo tanto, se aplicó el juicio arbitrario de que se requeriría al menos 12 semanas de entrenamiento cognitivo regular para que la intervención tenga un efecto duradero. Además, este plazo es compatible con recomendaciones de revisiones de los ensayos clínicos (Lampit 2014a). Se reconoce que es incierta la relación entre los efectos del entrenamiento cognitivo a corto plazo y el mantenimiento de la funcionalidad cognitiva durante períodos más largos.
Se excluyeron las intervenciones sin el uso de un ordenador. También se excluyeron los estudios en que los investigadores combinaron la intervención experimental con otra forma de intervención, a menos que la intervención agregada se proporcionara de una manera estandarizada a los grupos experimental y de control.
Tipos de medida de resultado
Resultados primarios
Los resultados primarios fueron los siguientes.
-
Incidencia de demencia por todas las causas (medida como resultado dicotómico).
-
Funcionalidad cognitiva global (medida como resultado continuo).
Podía medirse la funcionalidad cognitiva global con cualquier instrumento validado, por ejemplo (aunque no limitado a):
-
Alzheimer's Disease Assessment Scale ‐ Cognitive subscale (ADAS‐Cog);
-
Mini Mental State Examination (MMSE);
-
Repeatable Battery for Assessment of Neuropsychological Status (RBANS); y
-
Cambridge Cognitive Examination (CAMCOG).
El principal punto temporal de interés fue "el final del ensayo", definido como el momento con el seguimiento de mayor duración según la asignación al azar (ver también la sección "Recolección y análisis de los datos"). También se extrajeron y presentaron datos de resultado informados en otros puntos temporales después de la asignación al azar.
Resultados secundarios
Los resultados secundarios incluyeron los siguientes.
-
Exámenes cognitivos no incluidos en el programa de entrenamiento, realizados antes y después del entrenamiento, que comprenden medidas validadas de:
-
memoria episódica;
-
funcionalidad ejecutiva;
-
velocidad de procesamiento;
-
memoria de atención/trabajo; y
-
fluidez verbal.
-
-
Calidad de vida/ bienestar psicológico, genéricos o específicos de la enfermedad.
-
Funcionalidad cotidiana, como las medidas de las actividades cotidianas instrumentales.
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Número de participantes que presentan uno o más eventos adversos graves.
Si un ensayo presentaba datos sobre más de una escala cognitiva para un resultado específico, se aplicó una jerarquía predeterminada de escalas de resultado cognitivo y se utilizaron datos en la escala cognitiva que se ubicaba más alto en esta jerarquía. Por ejemplo, si un ensayo informaba de los resultados de la Mini Mental State Examination y la Clinical Dementia Rating scale (CDR), se utilizaron los datos de resultado de la MMSE en los análisis cuantitativos. El orden de una escala en la jerarquía se determinó por la frecuencia de uso en un conjunto grande de 79 ensayos, que evalúan la administración de suplementos minerales y vitamínicos, intervenciones alimentarias e intervenciones de ejercicio físico.
Resultados incluidos en la tabla "Resumen de resultados"
Se trataron los resultados de efectividad crítica en una tabla de "Resumen de resultados" para cada comparación. Se programó incluir todos los resultados relacionados con la funcionalidad cognitiva en las tareas sin entrenamiento y la calidad de vida. Para la comparación ECO versus control activo, se pudieron incluir los siguientes resultados: (1) funcionalidad cognitiva global, (2) memoria episódica, (3) velocidad de procesamiento, (4) funcionalidad ejecutiva, (5) memoria de trabajo, (6) fluidez verbal y (7) calidad de vida. Para la comparación ECO versus el control inactivo, se pudieron incluir los siguientes resultados: (1) funcionalidad cognitiva global, (2) memoria episódica, (3) funcionalidad ejecutiva, (4) fluidez verbal, (5) depresión y (6) rendimiento funcional.
Métodos de búsqueda para la identificación de los estudios
Búsquedas electrónicas
We searched ALOIS (www.medicine.ox.ac.uk/alois) ‐ the specialised register of the Cochrane Dementia and Cognitive Improvement Group ‐ up to 31 May 2018.
The Information Specialist for the CDCIG maintained ALOIS, which contains studies that fall within the areas of dementia prevention, dementia treatment and management, and cognitive enhancement in the healthy elderly populations. These studies are identified through:
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monthly searches of several major healthcare databases: MEDLINE, Embase, the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), PsycINFO, and Latin American Caribbean Health Sciences Literature (LILACS);
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monthly searches of several trial registers: the University hospital Medical Information Network Clinical Trials Registry (Japan) (UMIN‐CTR) (www.umin.ac.jp/ctr/index.htm); the World Health Organization (WHO) portal (which covers ClinicalTrials.gov (clinicaltrials.gov/); International Standard Randomized Controlled Trials Number (ISRCTN) (www.isrctn.com/); the Chinese Clinical Trials Register (ChiCTR) (who.int/ictrp/network/chictr/en/); the German Clinical Trials Register (GermanCTR) (who.int/ictrp/network/drks2/en/); the Iranian Registry of Clinical Trials (IRCT) (who.int/ictrp/network/irct2/en/); and the Netherlands National Trials Register (NTR) (who.int/ictrp/network/ntr/en/), plus others);
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quarterly searches of the Central Register of Controlled Trials, in the Cochrane Library (CENTRAL); and
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six‐monthly searches of several grey literature sources: Institute for Scientific Information (ISI) Web of Knowledge Conference Proceedings; Index to Theses; Australasian Digital Theses.
To view a list of all sources searched for ALOIS, see About ALOIS on the ALOIS website (www.medicine.ox.ac.uk/alois).
Details of the search strategies run in healthcare bibliographic databases, used for retrieval of reports of dementia, cognitive improvement, and cognitive enhancement trials, can be viewed in the ‘Methods used in reviews’ section within the editorial information about the Cochrane Dementia and Cognitive Improvement Group.
We conducted additional searches in MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, ClinicalTrials.gov, and the WHO Portal/International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP) (www.apps.who.int/trialsearch), to ensure that the searches were as comprehensive and as up‐to‐date as possible. The search strategies used are shown in Appendix 1.
Búsqueda de otros recursos
We screened the reference lists of all included trials. In addition, we screened the reference lists of recent systematic reviews, health technology assessment reports, and subject‐specific guidelines identified through www.guideline.gov. We restricted the search to those guidelines meeting National Guideline Clearinghouse (NGC) 2013 published inclusion criteria.
We contacted experts in the field and companies marketing included interventions to request additional randomised trial reports not identified by the search.
Obtención y análisis de los datos
We used the protocol for this review alongside instructions for data extraction, quality assessment, and statistical analyses generated by the editorial board of CDCIG, and based in part on a generic protocol approved by the Cochrane Musculoskeletal Group for another series of reviews (da Costa 2012; da Costa 2014; Reichenbach 2010; Rutjes 2009a; Rutjes 2009b; Rutjes 2010).
Selección de los estudios
If multiple reports described the same trial, we included all of them to allow extraction of complete trial details.
We used crowdsourcing to screen the search results. Details of this approach have been described at www.medicine.ox.ac.uk/alois/content/modifiable‐risk‐factors. In brief, teams of volunteers performed a 'first assess' on the search results. The crowd was recruited through the network called Students For Best Evidence (www.students4bestevidence.net). The crowd provided an initial screen of the results using an online tool developed for the Cochrane EMBASE project, but tailored for this programme of work. The crowd decided (based on reading of title and abstract) whether the citation was describing a randomised trial or a quasi‐randomised trial, irrespective of the citation topic. We then screened the remaining results (titles and abstracts). Four independent review authors (NG, EM, SK, RV) assessed the full text of studies for eligibility, with any disagreements resolved by a fifth independent review author.
We recorded the selection process in sufficient detail to complete a PRISMA flow diagram and Characteristics of excluded studies table (Moher 2009). We did not impose any language restrictions.
Extracción y manejo de los datos
Five review authors (NG, MN, SK, RV, AR), working independently, extracted trial information using a standardised and piloted extraction method, referring also to a guidance document, and resolving discrepancies by discussion, or by involvement of an independent review author. Where possible, we extracted the following information related to characteristics of participants, interventions, and study design.
Participant characteristics
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Gender
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Age (range, median, mean)
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Education (level and years of education)
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Baseline cognitive function
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Cognitive diagnostic status
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Duration of cognitive symptoms
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Ethnicity
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Apo‐E genotype
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Vascular risk factors (hypertension, diabetes, hyperlipidaemia)
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Body mass index (BMI)
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Depression and stress
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Physical activity
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Work status
Intervention characteristics
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Type and description of cognition‐based intervention
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Type and description of the control condition
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Delivery mode (individualised, group intervention, supervision)
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Length of training sessions (intensity)
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Frequency of sessions per week (dose)
-
Duration of treatment programme
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Presence of supervision
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Group or individual
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Any concomitant treatments
Methodological characteristics
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Trial design (individual or cluster randomisation; parallel‐group, factorial, or cross‐over design)
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Number of participants
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Outcome measures used
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Duration of follow‐up as measured from randomisation
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Duration of follow‐up as measured from end of treatment
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Source of financial support
-
Publication status
If outcome data were available at multiple time points within a given trial, we extracted data at 12 weeks, along with short‐term (up to one year), medium‐term (one to two years), and long‐term results (more than two years). Within these time periods, we extracted the latest data reported by the study (e.g. if the study reports data at six months, nine months, and one year, we extracted only the one‐year data, and we analysed these for the one‐year (short‐term) time point). For dichotomous outcomes (such as number of participants experiencing one or more serious adverse events), we extracted from each trial the number of participants with each outcome at each time point. For continuous outcomes, we extracted the number of participants for whom the outcome was measured, as well as the mean and standard deviation (SD) of the change from baseline for each outcome at each time point. If change from baseline data were not available, we extracted the mean value at each time point. When necessary and possible, we approximated means and measures of dispersion from figures in the reports. For cross‐over trials, we extracted data on the first treatment period only. Whenever possible, we extracted intention‐to‐treat data (i.e. analysing all participants according to the group randomisation); if this information was not available, we extracted and reported data from available case analyses. If none of these data were available, we considered data from per‐protocol analyses. We contacted the trial authors if we could not obtain necessary data from the trial report.
Evaluación del riesgo de sesgo de los estudios incluidos
After completion of a standardised training session provided by AR, one member of the review author team and one experienced review author provided by the editorial team independently assessed the risk of bias in each of the included trials, using Cochrane's 'Risk of bias' tool (Higgins 2011), and resolved disagreements by consensus. We assessed the risk of bias potentially introduced by suboptimal design choices with respect to sequence generation, concealment of allocation, blinding of participants and caregivers, blinded outcome assessment, selective outcome reporting, and incomplete outcome data, including the type of statistical analysis used (true intention‐to‐treat vs other). Based on the aforementioned criteria, we rated the studies as 'low risk', 'unclear risk', or 'high risk' of bias for each domain, including a description of the reasoning for our rating. The general definitions used are reported in the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions (Higgins 2011). We derived review‐specific definitions in part from a previously published systematic review (Rutjes 2012), and we have explained them in detail in Appendix 2.
Medidas del efecto del tratamiento
The measure of treatment effect for continuous outcomes was an effect size (standardised mean difference), defined as the between‐group difference in mean values divided by the pooled SD. In case a single trial contributed to a comparison, or if all studies used the same instrument, we used the mean difference to describe and analyse results. We expressed the treatment effect for dichotomous outcomes as a risk ratio (RR) with a 95% confidence interval (CI).
Cuestiones relativas a la unidad de análisis
We identified no cluster‐randomised trials for inclusion. We included one cross‐over study, but we extracted and analysed data from the first treatment period only.
Manejo de los datos faltantes
Missing data in the individual trials may put study estimates of effects at high risk of bias and may lower the overall quality of evidence according to the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) Working Group (www.gradeworkinggroup.org). We dealt with missing data in our 'Risk of bias' assessments and planned evaluation of attrition bias in stratified analyses of the primary outcomes (Appendix 2; Differences between protocol and review). We analysed available information and did not contact study authors with a request to provide missing information, nor did we impute missing data ourselves.
Evaluación de la heterogeneidad
We planned to examine between‐trial heterogeneity in stratified analyses by trial, participant, and intervention. As the number of trials identified was too small to permit meaningful analyses, we refrained from performing such analyses (Differences between protocol and review). We visually inspected forest plots for the presence of heterogeneity and calculated the variance estimate tau² as a measure of between‐trial heterogeneity (DerSimonian 1986). We prespecified a tau² of 0.04 to represent low heterogeneity, 0.09 to represent moderate heterogeneity, and 0.16 to represent high heterogeneity between trials (Spiegelhalter 2004). In addition, we used the I² statistic and the corresponding Chi² test to assist readers more familiar with these statistics (Higgins 2011). I² describes the percentage of variation across trials attributable to heterogeneity rather than to chance, with values of 25%, 50%, and 75% interpreted as low, moderate, and high (respectively) between‐trial heterogeneity. We preferred tau² over I² in interpreting between‐trial heterogeneity, as interpretation of I² can be largely affected by the precision of trials included in the meta‐analysis (Rücker 2008). All P values are two‐sided.
Evaluación de los sesgos de notificación
We did not identify enough trials to construct funnel plots to explore reporting biases and other biases related to small‐study effects (Differences between protocol and review).
Síntesis de los datos
We reported summary and descriptive statistics (means and SDs) for participant and intervention characteristics.
We used standard inverse‐variance random‐effects meta‐analysis to combine outcome data across trials at end of trial (DerSimonian 1986), and, if possible, at least one additional time point (see Primary outcomes and Data collection and analysis for definitions of time points). We conducted statistical analyses in Review Manager 5 (RevMan 2014) and in STATA, release 14 (Statacorp, College Station, Texas, USA).
GRADE and 'Summary of findings' tables
We used GRADE to describe the quality of the overall body of evidence for each outcome in the 'Summary of findings' tables (Guyatt 2008; Higgins 2011). We defined quality as the degree of confidence that we can place in the estimates of treatment benefits and harms. There were four possible ratings: high, moderate, low, and very low. Rating evidence as 'high quality' implies that we are confident in our estimate of the effect and further research is very unlikely to change this. A rating of 'very low' quality implies that we are very uncertain about the obtained summary estimate of the effect. The GRADE approach rates evidence from RCTs that do not have serious limitations as 'high quality'. However, several factors can lead to downgrading of the evidence to 'moderate', 'low', or 'very low'. The degree of downgrading is determined by the seriousness of these factors: study limitations (risk of bias); inconsistency; indirectness of evidence; imprecision; and publication bias (Guyatt 2008; Higgins 2011).
Análisis de subgrupos e investigación de la heterogeneidad
We did not identify enough trials to conduct subgroup analyses.
Análisis de sensibilidad
For the primary outcome, we performed one sensitivity analysis, including only those trials that used an internationally accepted definition of MCI.
Results
Description of studies
See Characteristics of included studies,Characteristics of excluded studies, Characteristics of studies awaiting classification, and Characteristics of ongoing studies.
Results of the search
We conducted searches in January 2015, July 2015, February 2016, July 2016, and May 2018. In total, we retrieved 8392 records through the five searches. After de‐duplication, 6233 records remained. A crowd and the CDCIG Information Specialist assessed these records at the title and abstract level. In total, 1091 results remained after this assessment. We then screened these records. Of these, we assessed 321 full‐text articles for eligibility, and we included eight studies in the review (Barnes 2013; Djabelkhir 2017; Fiatarone Singh 2014; Gooding 2016; Herrera 2012; Kwok 2013a; Optale 2010; Rozzini 2007). We have depicted this process in Figure 1.
Study flow diagram.
Included studies
We have provided study details in the Characteristics of included studies section and have briefly summarised them below. We included in this review eight studies with a total of 660 participants.
Design
All studies are RCTs, with seven comparing CCT versus an active control and one versus an inactive control condition.
Study durations were 12 weeks (Kwok 2013a), three months (Barnes 2013; Djabelkhir 2017), four months (Gooding 2016), six months (Optale 2010), nine months (Herrera 2012), 12 months (Rozzini 2007), and 18 months (Fiatarone Singh 2014).
Sample size
Barnes 2013 randomised 126 participants to four different treatment arms (including one control arm), each with 31 or 32 participants. Djabelkhir 2017 randomised 10 participants to the experimental arm and 10 to the control arm. Fiatarone Singh 2014 randomised 51 participants to the experimental arms and 49 to the control arms. Gooding 2016 randomised 96 participants to the three arms of interest (the number of participants randomised to each arm is not reported). Herrera 2012 randomised 11 participants to both intervention and control groups. Kwok 2013a was the largest trial, with 111 participants randomised to the experimental arm and 112 to the control arm. Optale 2010 randomised 18 participants to each of the intervention and control groups. Finally, Rozzini 2007 randomised 15 participants to the intervention group and 22 to the control group.
Setting
Barnes 2013 was conducted at a single centre in the USA. Djabelkhir 2017 was conducted at a single centre in France. Fiatarone Singh 2014 was conducted in Australia. Gooding 2016 was conducted at four different sites in the USA; Herrera 2012 at a single centre in France; Kwok 2013a at six community centres randomly chosen from three districts in Hong Kong; Optale 2010 at a single centre; and Rozzini 2007 at two centres in Italy.
Participants
Four studies included participants with established MCI at baseline. Diagnostic criteria were consistent with Petersen criteria in Djabelkhir 2017, Herrera 2012 (Petersen 2004 criteria), Fiatarone Singh 2014 (Petersen 1999 criteria), and Rozzini 2007 (Petersen 2001 criteria). Optale 2010 included participants with a memory deficit defined by a corrected total score below 15.76 on the Verbal Story Recall (VSR) test. Barnes 2013, Gooding 2016, and Kwok 2013a included participants with self‐reported or informant‐reported cognitive complaints at baseline and satisfied our inclusion criteria, as participants had reduced scores on standardised dementia screening tests.
The mean age of participants in experimental and control groups ranged from 70 to 82 years. Rozzini 2007 gave an age range for participants (63 to 78 years), and Gooding 2016 gave only the median age for those who completed the study (76 years).
Interventions
Barnes 2013 used a 2 × 2 factorial design by which all participants received computerised training (Posit Science software) (MA‐I) or active mental control educational videos (MA‐C), along with an exercise regimen (EX‐I) or a sham exercise regimen (EX‐C) (Barnes 2013). We have included this study in comparison 1: computerised cognition‐based interventions versus active control.
Djabelkhir 2017 treated the intervention group with a computerised multi‐domain software programme (KODRO) and trained the control group to use a tablet PC and stiimulate social interactions among participants. We have included this study in comparison 1: computerised cognition‐based interventions versus active control.
Fiatarone Singh 2014 used a 2 × 2 factorial design involving cognitive training (CT) with Cogpack computer‐based exercises or sham cognitive training (watching educational videos followed by a set of questions), as well as progressive resistance training (PRT) or sham PRT (stretching and seated callisthenics exercises). We included all participants receiving CT (Cogpack) in the experimental group and all participants receiving sham CT in the active control group. We included these data in comparison 1: computerised cognition‐based interventions versus active control.
Gooding 2016 included three study arms. One arm received computerised cognitive training in the BrainFitness programme, another arm received the same BrainFitness programme and a motivational therapeutic milieu (not included in the analysis). The third arm played computer games. We have included this study in comparison 1: computerised cognition‐based interventions (BrainFitness programme only) versus active control.
Kwok 2013a provided 12 weekly sessions of computerised training focused on attention, memory, and reasoning as the experimental intervention. The control group received a series of health‐related educational lectures on prevention of mood disorder, heart disease, diabetes, and stroke. We have included this study in comparison 1: computerised cognition‐based interventions versus active control.
Herrera 2012 allocated the intervention group to computerised memory and attention task training programmed in Java, while the control group participated in activities such as finding names of countries and corresponding capitals, organising a list of purchases by categories, and finding similarities and differences. We have included this study in comparison 1: computerised cognition‐based interventions versus active control.
Optale 2010 provided virtual reality training as the experimental intervention and music therapy as the control intervention. We have included this study in comparison 1: computerised cognition‐based interventions versus active control.
Rozzini 2007 included three study arms. One arm received CT through a computerised multi‐domain software programme (TNP software) plus a cholinesterase inhibitor; another arm received a cholinesterase inhibitor only; and the third arm received neither CT nor cholinesterase inhibitor treatment (not included in the analysis). We have included data from the first two arms in comparison 2: computerised cognition‐based interventions versus inactive control.
Outcomes
Here we describe outcome measures addressing outcomes of interest to our review that we included in one or more meta‐analyses. We refer to the Characteristics of included studies table for other instruments reported by trial authors that we did not select for any meta‐analyses. We have described under Types of outcome measures the method used to select outcome measures for inclusion.
Primary outcomes
Global cognitive function
Eight studies measured global cognitive function as an outcome. Four studies measured global cognitive functioning using the MMSE (Djabelkhir 2017; Optale 2010; Rozzini 2007; with the modified MMSE (mMMSE) used in Gooding 2016); Kwok 2013a used the Chinese equivalent of the Mattis Dementia Rating Scale; and Fiatarone Singh 2014 used ADAS‐Cog.
Barnes 2013 used a composite score change at three months to measure global cognitive functioning. We could not include this outcome in the meta‐analyses (see Effects of interventions).
Secondary outcomes
Cognitive function subdomain: episodic memory
One study used the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT) to measure episodic memory (Barnes 2013). Fiatarone Singh 2014 used the Wechsler Memory Scale (WMS) Logical Memory I (immediate) at 6 months and 18 months; Gooding 2016 used the WMS Logical Memory II (delayed). Optale 2010, and Rozzini 2007 used non‐specified story recall. Herrera 2012, and Djabelkhir 2017 measured episodic memory using a list learning task: the 16‐Item free recall (FR) and cued recall (CR) test (16‐FR/CR test).
Cognitive function subdomain: executive functioning
Two studies used Trails B to measure executive functioning (Barnes 2013; Djabelkhir 2017).
Fiatarone Singh 2014 measured executive function on the Similarities subtest of the Wechsler Adult Intelligence Scale‐III (WAIS‐III) at 6 and 18 months; Optale 2010 used dual task performance to measure executive functioning; and Rozzini 2007 measured executive functioning using Raven's coloured matrices.
Cognitive function subdomain: speed of processing
Two studies used Trails A to measure speed of processing (Barnes 2013; Djabelkhir 2017).
Fiatarone Singh 2014 measured speed of processing using the Symbol Digit Modality Test (SDMT) at 6 months and 18 months.
Cognitive function subdomain: verbal fluency
Several studies measured verbal fluency using letter verbal fluency (number of words generated beginning with specified letters), including Barnes 2013, which measured in one minute all the words the attendee could remember, words not stated, one attempt; Djabelkhir 2017, which measured in two minutes all the words the attendee could remember, starting with the letter P, attempts not stated; Fiatarone Singh 2014, which used the Controlled Oral Words Association Test,(COWAT); Optale 2010, which measured in one minute all the words the attendee could remember, starting with the letters C, P, and S, attempts not stated; and Rozzini 2007, which measured in one minute all the words the attendee could remember, words not stated, attempts not stated.
Cognitive function subdomain: working memory
Three studies used the digit span to measure working memory: Djabelkhir 2017 (WAIS, 4th edition), Herrera 2012 (not stated), and Optale 2010 (WAIS procedure).
Quality of life/Psychological well‐being
Two studies measured depression using the Geriatric Depression Scale (Optale 2010; Rozzini 2007): Djabelkhir 2017 measured depression using the Goldberg Scale, and Gooding 2016 measured depression using the Beck Depression Inventory.
Djabelkhir 2017 measured quality of life using the quality of life scale for older French people.
Functional performance
Only three studies measured this outcome: Fiatarone Singh 2014 and Rozzini 2007 measured daily function with the BAYER ‐ Activities of Daily Living scale (B‐ADL), and Optale 2010 used the Activities of Daily Living ‐ Function scale.
Number of participants experiencing one or more serious adverse events
Optale 2010 reported mortality at six months.
Excluded studies
We excluded 312 full‐text articles during the full‐text screening. Of these, we excluded one because it focused on cognitively healthy people in midlife (Corbett 2015), and we excluded nine because they focused on cognitively healthy people in late life (Desjardins‐Crépeau 2016; Klusmann 2010; Lampit 2014; Lampit 2015; Legault 2011; Leung 2015; Peretz 2011; Shatil 2013; Van het Reve 2014). Two other Cochrane reviews have included these 10 studies (Gates 2019a; Gates 2019b). We excluded 195 reports that investigated an intervention because it was provided for less than 12 weeks or because it did not involve computerised cognitive training; and we excluded 18 because the study did not use an eligible study design. We identified no ongoing trials in the trial registers or conference proceedings. One study is awaiting classification because, at the time of the final search, it was available only as a conference abstract from which eligibility could not be determined (not clear how cognitive training was delivered). Reasons for exclusion of studies can be found in the Characteristics of excluded studies table.
Risk of bias in included studies
For details, please see Characteristics of included studies. Figure 2 and Figure 3 display study level and aggregate results of the risk of bias assessments.
Risk of bias graph: review authors' judgements about each risk of bias item presented as percentages across all included studies.
Risk of bias summary: review authors' judgements about each risk of bias item for each included study.
Allocation
One study has low risk of selection bias due to adequate random sequence generation and allocation concealment (Fiatarone Singh 2014). Two studies have unclear risk of selection bias because allocation concealment was not described in sufficient detail, although the study authors described an adequate method for generating a random sequence (Barnes 2013; Djabelkhir 2017). The remaining studies did not describe any method for sequence generation nor allocation concealment (Gooding 2016; Herrera 2012; Kwok 2013a; Optale 2010; Rozzini 2007); we also judged these studies to be at unclear risk of selection bias.
Blinding
We considered Barnes 2013 to have high risk of performance bias because participants were not blinded to the type of intervention. However, both study personnel and outcome assessors were adequately blinded to the study treatment; therefore we judged the risk of detection bias to be low. We judged Fiatarone Singh 2014, Djabelkhir 2017, and Herrera 2012 to have unclear risk of performance bias for participants and high risk of performance bias for personnel, who were not blinded. However, study authors described adequate blinding of outcome assessors, giving these studies low risk of detection bias. We considered Kwok 2013a, Optale 2010, and Rozzini 2007 to be at high risk of performance bias due to lack of blinding for participants and personnel, but at low risk of detection bias as outcome assessors were adequately blinded. Gooding 2016 did not blind participants nor physicians (high risk of performance bias), and we identified unclear risk of detection bias due to lack of information regarding blinding of outcome assessors.
Incomplete outcome data
We considered six studies to be at low risk of attrition bias (Barnes 2013; Djabelkhir 2017; Fiatarone Singh 2014; Herrera 2012; Kwok 2013a; Rozzini 2007). We judged risk of attrition bias to be high in Gooding 2016 because 77% of randomised participants were analysed. In Optale 2010, 83% of participants randomised to the intervention arm and 89% randomised to the control arm were analysed; we judged this to put the study at high risk of attrition bias.
Selective reporting
We considered six studies to be at low risk of reporting bias (Barnes 2013; Djabelkhir 2017; Fiatarone Singh 2014; Gooding 2016; Herrera 2012; Rozzini 2007). We judged the remaining two studies to be at high risk of reporting bias. Optale 2010 did not report one outcome that was described as measured and Kwok 2013a incompletely reported outcome data described as non‐significant.
Other potential sources of bias
We identified no other sources of bias.
Effects of interventions
See: Summary of findings for the main comparison ; Summary of findings 2
Comparison 1: computerised cognition‐based interventions versus active control
See summary of findings Table for the main comparison for the comparison CCT versus active control. Although Barnes 2013 reported eligible outcome data for all cognitive outcomes, we could not include these data in our meta‐analyses because the data were reported as standardised mean changes (z‐scores). Therefore, we report these results separately.
Primary outcomes
Incidence of dementia
We found no data on the incidence of dementia.
Global cognitive function
Evidence on global cognitive function at end of trial (Analysis 1.1; Figure 4) was very low quality, downgraded because of imprecision, inconsistency, and risk of bias. Therefore we are very uncertain of this result. Negative values favour the CCT group. Analysis of global cognitive function at end of follow‐up gives a standardised mean difference (SMD) of ‐0.53 (95% confidence interval (CI) ‐1.06 to ‐0.01; 5 studies; 407 participants). Results at individual time points are as follows: immediate time point (12 weeks) SMD ‐0.31 (95% CI ‐0.70 to 0.08; 4 studies; 356 participants); short‐term time point (12 weeks to one year) SMD ‐1.23 (95% CI ‐1.89 to ‐0.56; 2 studies; 82 participants); and medium‐term time point (one to two years) SMD 0.16 (95% CI ‐0.23 to 0.55; 1 study; 100 participants).
Forest plot of comparison: 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, outcome: 1.1 Global cognitive function.
Trial with outcome data not included in the meta‐analyses
Barnes 2013 derived a composite score from six distinct cognitive instruments at three months. Higher values indicated improvement. Study authors reported there were no significant differences between groups (P from interaction = 0.26). In the comparison between groups also receiving sham exercise, the mean change in z‐score was 0.17 in the CCT group (95% CI 0.03 to 0.31) and 0.16 in the educational DVD group (95% CI 0.05 to 0.26). In the comparison between groups also receiving aerobic exercise, the mean z‐score change was 0.22 in the CCT group (95% CI 0.12 to 0.33) and 0.08 in the educational DVD control group (95% CI ‐0.004 to 0.17). Overall we deemed the quality of this evidence to be very low (downgraded for imprecision, indirectness of the study population, and risk of bias).
Sensitivity analyses
We conducted a prespecified sensitivity analysis including only trials in which MCI was diagnosed on the basis of internationally accepted diagnostic criteria. Two studies with 119 participants contributed to this analysis (Djabelkhir 2017; Fiatarone Singh 2014). At our main time point of interest ‐ end of trial ‐ we found no clear evidence of an effect of training: SMD 0.01 (95% CI ‐0.51 to 0.52; Tau² = 0.05; I² = 29%). We considered this to be low‐quality evidence (downgraded for imprecision and risk of bias).
Secondary outcomes
Cognitive subdomain: episodic memory
Evidence regarding episodic memory at end of trial (Analysis 1.2; Figure 5) was very low quality, downgraded because of imprecision, inconsistency, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. Negative values favour the CCT group. Analysis at end of follow‐up gives an SMD of ‐0.79 (95% CI ‐1.54 to ‐0.04; 5 studies; 223 participants). Results at individual time points are as follows: immediate time point (12 weeks) SMD ‐0.99 (95% CI ‐1.80 to ‐0.19; 4 studies; 172 participants); short‐term time point (12 weeks to one year) SMD ‐1.39 (95% CI ‐2.35 to ‐0.44; 3 studies; 104 participants); and medium‐term time point (one to two years) SMD 0.02 (95% CI ‐0.37 to 0.41; 1 study; 100 participants).
Forest plot of comparison: 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, outcome: 1.2 Episodic memory.
Trial with outcome data not included in the meta‐analyses
Barnes 2013 reported outcome data on verbal learning and memory (RAVLT), number of words learned, as standardised mean changes (z‐scores) at three months. Higher values indicated improvement. Study authors reported no significant differences between groups (P from interaction = 0.38). In the comparison between groups receiving sham exercise, the mean change in z‐score was 0.13 in the CCT group (95% CI ‐0.11 to 0.37) and 0.33 in the educational DVD group (95% CI 0.09 to 0.58). In the comparison between groups receiving aerobic exercise, the mean change in z‐score was ‐0.04 in the CCT group (95% CI ‐0.42 to 0.33) and 0.14 in the educational DVD control group (95% CI ‐0.14 to 0.43). We judged the quality of this evidence to be very low (downgraded for imprecision, indirectness of the study population, and risk of bias).
Cognitive subdomain: speed of processing
Evidence regarding speed of processing at end of trial (Analysis 1.3) was low quality, downgraded because of imprecision and risk of bias. Negative values favour the CCT group. Analysis at end of follow‐up gives an SMD of 0.20 (95% CI ‐0.16 to 0.56; 2 trials; 119 participants). This result is imprecise but indicates there may be little or no difference in the speed of processing between intervention and control groups. Results at individual time points are as follows: immediate time point (12 weeks) SMD 0.11 (95% CI ‐0.25 to 0.47; 2 studies; 119 participants) and medium‐term time point (one to two years) SMD 0.14 (95% CI ‐0.25 to 0.53; 1 study; 100 participants).
Trial with outcome data not included in the meta‐analyses
Barnes 2013 reported outcome data on Trail Making test part A as standardised mean changes (z‐scores) at three months. Lower values indicated improvement. Study authors reported no significant differences between groups (P from interaction = 0.24). In the comparison between groups receiving sham exercise, the mean change in z‐score was ‐0.03 in the CCT group (95% CI ‐0.50 to 0.44) and ‐0.36 in the educational DVD group (95% CI ‐0.58 to ‐0.15). In the comparison between groups receiving aerobic exercise, the mean change in z‐score was ‐0.36 in the CCT group (95% CI ‐0.63 to ‐0.08) and ‐0.12 in the educational DVD control group (95% CI ‐0.32 to 0.07). We judged the quality of this evidence to be very low (downgraded for imprecision, indirectness of the study population, and risk of bias).
Cognitive subdomain: executive function
Evidence regarding executive function at end of trial (Analysis 1.4) was very low quality, downgraded because of imprecision, inconsistency, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. Negative values favour the CCT group. Analysis at end of follow‐up gives SMD ‐0.31 (95% CI ‐0.90 to 0.28; 3 studies; 150 participants). Results at individual time points are as follows: immediate time point (12 weeks) SMD ‐0.18 (95% CI ‐0.50 to 0.14; 3 studies; 150 participants); short‐term time point (12 weeks to one year) SMD ‐0.81 (95% CI ‐1.54 to ‐0.07; 1 study; 31 participants); and medium‐term time point (one to two years) SMD 0.08 (95% CI ‐0.31 to 0.48; 1 study; 100 participants).
Trial with outcome data not included in the meta‐analyses
Barnes 2013 reported outcome data on Trail Making test part B as standardised mean changes (z‐scores) at three months. Lower values indicated improvement. No differences between groups were found (P from interaction = 0.31). In the comparison between groups receiving sham exercise, the mean change in z‐score was 0.13 in the CCT group (95% CI ‐0.21 to 0.48) and ‐0.22 in the educational DVD group (95% CI ‐0.45 to 0.002). In the comparison between groups receiving aerobic exercise, the mean change in z‐score was ‐0.25 in the CCT group (95% CI ‐0.51 to 0.01) and ‐0.18 in the educational DVD control group (95% CI ‐0.49 to 0.13). We judged the quality of this evidence to be very low (downgraded for imprecision, indirectness of the study population, and risk of bias).
Cognitive subdomain: working memory
Evidence regarding working memory at end of trial (Analysis 1.5) was very low quality, downgraded because of imprecision, inconsistency, indirectness, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. Negative values favour the CCT group. Analysis at end of follow‐up gives SMD ‐0.88 (95% CI ‐1.73 to ‐0.03; 3 studies; 72 participants). Results at individual time points are as follows: immediate time point (12 weeks) SMD ‐0.66 (95% CI ‐1.26 to ‐0.06; 3 studies; 72 participants) and short‐term time point (12 weeks to one year) SMD ‐1.29 (95% CI ‐1.88 to ‐0.69; 2 studies; 53 participants).
Cognitive subdomain: verbal fluency
Evidence regarding verbal fluency at end of trial (Analysis 1.6) was low quality, downgraded because of imprecision and risk of bias. Negative values favour the CCT group. Analysis at end of follow‐up gives SMD ‐0.16 (95% CI ‐0.76 to 0.44; 3 studies; 150 participants). Results at individual time points are as follows: immediate time point (12 weeks) SMD ‐0.02 (95% CI ‐0.46 to 0.42; 3 studies; 150 participants), short‐term time point (12 weeks to one year) SMD ‐0.78 (95% CI ‐1.51 to ‐0.04; 1 study; 31 participants), and medium‐term time point (one to two years) SMD 0.17 (95% CI ‐0.22 to 0.57; 1 study; 100 participants).
Trial with outcome data not included in the meta‐analyses
Barnes 2013 reported outcome data on verbal fluency ‐ number of words, by letter, as standardised mean changes (z‐scores) at three months. Higher values indicated improvement. Researchers found no differences between groups (P from interaction = 0.57). In the comparison between groups receiving sham exercise, the mean change in z‐score was 0.24 in the CCT group (95% CI ‐0.11 to ‐0.58) and ‐0.05 in the educational DVD group (95% CI ‐0.33 to 0.24). In the comparison between groups receiving aerobic exercise, the mean change in z‐score was 0.22 in the CCT group (95% CI ‐0.15 to 0.58) and 0.08 in the educational DVD control group (95% CI ‐0.21 to 0.37). We judged the quality of this evidence to be very low (downgraded for imprecision, indirectness of the study population, and risk of bias).
Depression
Evidence regarding depression at end of trial (Analysis 1.7) was very low quality, downgraded because of imprecision, indirectness, and risk of bias. Negative values favour CCT. Analysis at end of follow‐up gives SMD of ‐0.77 (95% CI ‐2.07 to 0.52; 3 studies; 101 participants). Results at individual time points are as follows: immediate time point (12 weeks) SMD 0.22 (95% CI ‐0.68 to 1.13; 1 study; 19 participants) and short‐term time point (12 weeks to one year) SMD ‐1.26 (95% CI ‐3.11 to 0.59; 2 studies; 82 participants).
Functional performance
Evidence regarding functional performance (Analysis 1.8) was very low quality, downgraded because of imprecision, indirectness, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. Negative values favour CCT. Analysis at end of follow‐up gives SMD 0.09 (95% CI ‐0.51 to 0.70; 2 studies; 131 participants). Results at individual time points are as follows: immediate time point (12 weeks) SMD 0.33 (95% CI ‐0.02 to 0.67; 2 studies; 131 participants), short‐term time point (12 weeks to one year) SMD ‐0.29 (95% CI ‐1.00 to 0.41; 1 study; 31 participants), and medium‐term time point (one to two years) SMD 0.34 (95% CI ‐0.06 to 0.73; 1 study; 100 participants).
Quality of life
Evidence regarding quality of life at end of trial (12 weeks) (Analysis 1.9) was low quality, downgraded because of imprecision and risk of bias. Negative values favour CCT. The mean difference (MD) was 0.40 (95% CI ‐1.85 to 2.65; 1 study; 19 participants). This result indicates that there may be little or no difference in quality of life between intervention and control groups.
Serious adverse events: mortality
Evidence regarding serious adverse events: mortality (Analysis 1.10) comes from a single study and was very low quality, downgraded because of imprecision (double downgrading) and risk of bias (Optale 2010). At short‐term follow‐up (12 weeks to one year), the risk ratio (RR) was 0.50 (95% CI 0.05 to 5.04; 1 study; 36 participants).
Comparison 2: computerised cognition‐based interventions versus inactive control
See summary of findings Table 2 for the comparison CCT versus inactive control. This comparison included only one study (Rozzini 2007). No data on incidence of dementia were available.
Primary outcomes
Global cognitive function
Evidence on global cognitive function at end of trial (12 months) (Analysis 2.1; Figure 6) was very low quality, downgraded because of imprecision, indirectness, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. The MD was 0.36, favouring the inactive control group (95% CI ‐0.30 to 1.02; 37 participants).
Forest plot of comparison: 2 Computerised cognition‐based interventions versus inactive control, outcome: 2.1 Global cognitive function.
Sensitivity analyses
As only a single trial contributed to the comparison, we performed no sensitivity analysis.
Secondary outcomes
Cognitive subdomain: episodic memory
Evidence regarding episodic memory at end of trial (12 months) (Analysis 2.2) was very low quality, downgraded because of imprecision, indirectness, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. The MD was ‐2.70, favouring CCT (95% CI ‐5.00 to ‐0.40; 37 participants).
Cognitive subdomain: executive function
Evidence regarding executive function at end of trial (12 months) (Analysis 2.3) was very low quality, downgraded because of imprecision, indirectness, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. Negative values favour the CCT group. Analysis at end of follow‐up gives MD ‐2.70 (95% CI ‐6.21 to 0.81; 37 participants).
Cognitive subdomain: verbal fluency
Evidence regarding verbal fluency at end of trial (Analysis 2.4) was very low quality, downgraded because of imprecision, indirectness, and risk of bias. Negative values favour the CCT group. Therefore we are very uncertain about this result. Analysis at end of follow‐up gives MD 1.90 (95% CI ‐4.50 to 8.30; 37 participants).
Depression
Evidence regarding depression at end of trial (Analysis 2.5) was very low quality, downgraded because of imprecision, indirectness, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. Negative values favour CCT. Analysis at end of follow‐up gives MD ‐1.30 (95% CI ‐2.61 to 0.01; 37 participants).
Functional performance
Evidence regarding functional performance (Analysis 2.6) was very low quality, downgraded because of imprecision, indirectness, and risk of bias. Therefore we are very uncertain about this result. Negative values favour CCT. Analysis at end of follow‐up gives MD 0.00 (95% CI ‐0.48 to 0.48; 37 participants).
Discusión
Resumen de los resultados principales
Esta revisión examinó los efectos del entrenamiento cognitivo por ordenador (ECO), en comparación con los controles activos o inactivos, sobre la funcionalidad cognitiva en adultos con deterioro cognitivo leve (DCL). Se incluyeron ocho ensayos controlados aleatorios (ECA) con un total de 660 participantes. Ninguno de los estudios informó sobre la incidencia de la demencia. Toda la evidencia fue de calidad baja o muy baja.
Siete ensayos compararon el ECO con diversas intervenciones de control activo. La evidencia fue de calidad baja (dos resultados) o muy baja (todos los otros resultados), y los intervalos de confianza (IC) del 95% de los cálculos del efecto fueron muy amplios, por lo que es muy poco lo que se sabe de todos los cálculos de efecto. En los análisis, el ECO pareció mejorar el desempeño en el resultado primario de cognición global y en los resultados secundarios de memoria episódica y memoria de trabajo, en comparación con los controles activos. Sin embargo, estos resultados se basan en evidencia de muy baja calidad. No se halló evidencia de efectos sobre los subdominios cognitivos de velocidad de procesamiento, fluidez verbal y función ejecutiva, ni en el rendimiento funcional, la calidad de vida, la depresión y los eventos adversos graves; sin embargo (y nuevamente), existe un alto grado de incertidumbre con estos resultados.
Un estudio pequeño comparó el ECO versus una intervención de control inactivo. La evidencia para todos los resultados fue de muy baja calidad, de manera que es muy poco lo que se sabe acerca de los resultados. Con esta advertencia, el ECO favoreció la memoria episódica y la funcionalidad ejecutiva, pero los investigadores no encontraron evidencia de efectos sobre la cognición global (resultado primario) ni en los resultados secundarios.
Compleción y aplicabilidad general de las pruebas
La búsqueda fue muy amplia, con fuentes de datos múltiples, todas las formas de artículos y publicaciones en cualquier idioma, de manera que es poco probable que se omitieran ensayos relevantes. Se buscaron datos no publicados y en curso, pero se debió depender de los datos publicados solos para completar los análisis. Aunque no se detectó sesgo de publicación, no fue posible evaluar lo anterior formalmente con evaluaciones de gráficos en embudo a causa del número pequeño de ensayos identificados. El objetivo era medir los efectos del tratamiento en los participantes con DCL al inicio, pero también se incluyeron ensayos que incluyeron muestras de participantes con déficits cognitivos que no correspondían al diagnóstico de DCL (Barnes 2013; Optale 2010). Se restringió la inclusión a los ensayos con una duración de tratamiento de al menos 12 semanas, y se excluyó un número significativo de ensayos con períodos más cortos de intervención. Aunque se cree que es menos probable que una duración más corta de tratamiento tenga efectos, la decisión implica que los resultados no pueden ser aplicables a los programas de intervención de corta duración. Una limitación importante de esta revisión es que no se identificaron ensayos con un seguimiento lo suficientemente largo como para medir los efectos sobre la incidencia de la demencia por todas las causas.
Calidad de la evidencia
Se restringió la inclusión a ECA que consideraran el uso de un enfoque más válido para medir los efectos del tratamiento relacionados con este tema. Se identificaron varias limitaciones de los estudios incluidos, y no se clasificó ninguno como de bajo riesgo de sesgo. Se consideró que sólo un estudio describió los métodos adecuados de asignación al azar y de ocultación de la asignación y, en consecuencia, el riesgo de sesgo de selección fue bajo (Fiatarone Singh 2014). Se consideró que ninguno de los estudios incluidos presentó un riesgo de sesgo de rendimiento bajo. El riesgo de sesgo de detección, abandono e informe fue bajo en la mayoría de los estudios.
Al aplicar los criterios GRADE, se consideró muy baja a baja la calidad de la evidencia de los resultados, lo que indica que la confianza en el cálculo de efecto es limitada y, para la mayoría resultados, muy limitada. Los problemas identificados que afectan la calidad fueron debidos a la imprecisión, la incongruencia, la falta de direccionalidad y el riesgo de sesgo.
Sesgos potenciales en el proceso de revisión
Se siguieron estándares altos al realizar esta revisión, con al menos dos autores de revisión que de forma independiente seleccionaron los ensayos, extrajeron los datos y evaluaron de la calidad para minimizar el sesgo y los errores de transcripción. Las herramientas usadas para la evaluación de la calidad de los ensayos y el conjunto de la evidencia general son los recomendados por la Colaboración Cochrane y el GRADE Working Group. Se trató de un reto importante, al igual que en otras revisiones Cochrane que evalúan el ECO: el uso de instrumentos múltiples para medir un resultado cognitivo específico dentro y en los ensayos. Aunque otros autores pueden haber optado por un único instrumento preferido para cada dominio cognitivo, al usar la diferencia de medias para combinar los datos de resultado en los ensayos, se optó por usar una jerarquía para seleccionar los datos de resultado de un único instrumento validado, y se utilizó la diferencia de medias estandarizada (DME) para combinar los datos de resultado en los ensayos. Ambas estrategias tienen ventajas y desventajas. Por ejemplo, con el primer enfoque, no se considera la mayoría de los ensayos en los metanálisis, ya que los estudios informaron de una gran variación en el uso de los instrumentos. La ventaja es que todos los datos de resultado pueden interpretarse fácilmente en la escala natural. La ventaja de utilizar una jerarquía es que permite la inclusión de todos los ensayos pero hace menos intuitiva la interpretación del tamaño del efecto (DME). Además, algunos autores señalan que la combinación de los datos derivados de instrumentos múltiples aumenta la heterogeneidad entre los ensayos. Sin embargo, falta evidencia empírica que apoye esta postura en el área de la funcionalidad cognitiva. No obstante, otro método es considerar todos los datos de resultado informados para un dominio cognitivo específico, y combinar los datos de resultado de todos los instrumentos en un ensayo antes de agruparlos en los ensayos. Aunque este método puede ser válido si se dispone de los datos de pacientes individuales, se considera que el riesgo de falacia ecológica es alto cuando sólo se cuenta con medios grupales. Por esta razón, no se utilizó tal enfoque. Algunos ensayos informaron de datos de resultado como cambios de la puntuación z, e incluso después de que se consultó con varios estadísticos experimentados, no se pudo transformar estos datos para permitir la inclusión en los metanálisis. Una actualización futura de esta revisión se beneficiaría de las descripciones claras de los autores con respecto al tipo de puntuación z utilizada y el acceso a los datos complementarios cuando se presentan los cálculos con intervalos de confianza en la escala natural de cada instrumento.
En resumen, la revisión se ve limitada por la calidad de los ensayos incluidos y la diversidad de instrumentos utilizados para medir los resultados.
Acuerdos y desacuerdos con otros estudios o revisiones
Cuando se aplicaron los métodos de evaluación de calidad rigurosos, sólo se halló evidencia de muy baja calidad de efectos beneficiosos del ECO. Dos revisiones recientes han reportado algunos resultados positivos. En una revisión reciente ( Hill 2016 ), los autores de revisión encontraron un efecto positivo general sobre la cognición en 17 ensayos de DCL (g de Hedges = 0,35; IC del 95%: 0,20 a 0,51) y efectos pequeños a moderados para la cognición global, la atención, la memoria de trabajo, el aprendizaje, la memoria y el funcionamiento psicosocial, incluidos los síntomas depresivos. En un metanálisis, Chandler 2016 examinó los efectos de las intervenciones cognitivas en medidas de resultado más generales del DCL, como la actividades cotidianas, el estado de ánimo y la calidad de vida; los autores de revisión identificaron sólo seis estudios de intervención cognitiva con ordenador y hallaron que los investigadores informaron sobre los beneficios para el estado de ánimo (depresión, ansiedad y apatía) en los participantes que recibieron la intervención en comparación con los controles.
Sin embargo, en términos generales, la bibliografía sigue siendo contradictoria. En pacientes adultos con DCL o demencia preclínica y temprana, la cantidad de ensayos clínicos sigue siendo bastante limitada y los estudios revelan diferencias considerables entre las intervenciones de los ensayos y los métodos de estudio (Gates 2014). Aunque las múltiples revisiones de intervenciones cognitivas para el DCL informaron de beneficios significativos inmediatos y a más largo plazo para la funcionalidad cognitiva, presentaron diferentes tipos de intervenciones como el ECO, junto con la estimulación cognitiva y la remediación, o incluyeron poblaciones mixtas (p.ej. Chandler 2016; Coyle 2014; Kurz 2009; Reijnders 2013; Simon 2012).
El deterioro cognitivo subjetivo (DCS) es otra categoría cognitiva que incluye a personas mayores sanas preocupadas por una disminución de su funcionalidad cognitiva, aunque el rendimiento en las pruebas cognitivas está dentro de límites normales (Jessen 2014). La evidencia reciente indica que el DCS podría representar una fase preclínica de la enfermedad de Alzheimer. Por lo tanto, debe mencionarse que un metanálisis reciente de las intervenciones sobre DCS mostró beneficios para los resultados cognitivos después del entrenamiento cognitivo, aun en comparación con los controles activos (Smart 2017).
Study flow diagram.
Risk of bias graph: review authors' judgements about each risk of bias item presented as percentages across all included studies.
Risk of bias summary: review authors' judgements about each risk of bias item for each included study.
Forest plot of comparison: 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, outcome: 1.1 Global cognitive function.
Forest plot of comparison: 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, outcome: 1.2 Episodic memory.
Forest plot of comparison: 2 Computerised cognition‐based interventions versus inactive control, outcome: 2.1 Global cognitive function.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 1 Global cognitive function.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 2 Episodic memory.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 3 Speed of processing.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 4 Executive function.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 5 Working memory.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 6 Verbal fluency.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 7 Depression.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 8 Functional performance.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 9 Quality of life.
Comparison 1 Computerised cognition‐based interventions versus active control, Outcome 10 Serious adverse events: mortality.
Comparison 2 Computerised cognition‐based interventions versus inactive control, Outcome 1 Global cognitive function.
Comparison 2 Computerised cognition‐based interventions versus inactive control, Outcome 2 Episodic memory.
Comparison 2 Computerised cognition‐based interventions versus inactive control, Outcome 3 Executive function.
Comparison 2 Computerised cognition‐based interventions versus inactive control, Outcome 4 Verbal fluency.
Comparison 2 Computerised cognition‐based interventions versus inactive control, Outcome 5 Depression.
Comparison 2 Computerised cognition‐based interventions versus inactive control, Outcome 6 Functional performance.
| Computerised cognitive training compared with active control in people with mild cognitive impairment | ||||
| Patient or population: patients with mild cognitive impairment Settings: general population Intervention: computerised cognitive training Comparison: active control | ||||
| Outcomes | Differences between CCT and control (95% CI)* | No. of participants | Quality of the evidence | Comments |
| Global cognitive functioning | SMD 0.53 lower | 407 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT maintains global cognitive functioning better than active control |
| Episodic memory | SMD 0.79 lower | 223 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves episodic memory compared to active control |
| Speed of processing (follow‐up ranging from 3 months up to 2 years) | SMD 0.20 higher | 119 participants | ⊕⊕⊝⊝ | CCT may have little or no effect on speed of processing |
| Executive functioning (follow‐up ranging from 3 months up to 2 years) | SMD 0.31 lower | 150 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves executive functioning better than active control |
| Working memory (follow‐up ranging from 3 months up to 9 months) | SMD 0.88 lower | 72 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves working memory compared to active control |
| Verbal fluency (follow‐up ranging from 3 months up to 18 months) | SMD 0.16 lower | 150 participants | ⊕⊕⊝⊝ | CCT may have little or no effect on speed of processing |
| Quality of life (3 months of follow‐up) | MD 0.40 higher | 19 participants | ⊕⊕⊝⊝ | CCT may have little or no effect on quality of life |
| * The risk in the intervention group (and its 95% confidence interval) is based on the assumed risk in the comparison group and the relative effect of the intervention (and its 95% CI). | ||||
| GRADE Working Group grades of evidence. | ||||
| aThe direction of the difference in effect was standardised, so that lower values favour CCT and higher values favour control. bDowngraded three levels for imprecision (confidence interval included effects that are not clinically relevant), inconsistency (high heterogeneity), and risk of bias. cDowngraded two levels for imprecision (confidence interval included effects that are not clinically relevant) and risk of bias. dDowngraded four levels for imprecision (confidence interval included effects that are not clinically relevant), inconsistency (high heterogeneity), indirectness, and risk of bias. | ||||
| Computerised cognitive training compared with inactive control in people with mild cognitive impairment | ||||
| Patient or population: patients with mild cognitive impairment Settings: general population Intervention: computerised cognitive training Comparison: inactive control | ||||
| Outcomes | Difference between CCT and control (95% CI)* | No. of participants | Quality of the evidence | Comments |
| Global cognitive functioning (measured at 12 months of follow‐up) | MD 0.36 lower (0.30 lower to 1.02 higher) | 37 participants (1 study) | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT maintains global cognitive functioning better than inactive control |
| Episodic memory (measured at 12 months of follow‐up) | MD 2.70 lower (5.00 lower to 0.40 lower) | 37 participants (1 study) | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves episodic memory compared to inactive control |
| Executive function (measured at 12 months of follow‐up) | MD 2.70 lower | 37 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves executive function compared to inactive control |
| Verbal fluency (measured at 12 months of follow‐up) | MD 1.90 higher | 37 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves verbal fluency compared to inactive control |
| Depression (measured at 12 months of follow‐up) | MD 1.30 lower | 37 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves depression compared to inactive control |
| Functional performance (measured at 12 months of follow‐up) | MD 0.00 lower | 37 participants | ⊕⊝⊝⊝ | It is uncertain whether CCT improves functional performance compared to inactive control |
| * The risk in the intervention group (and its 95% confidence interval) is based on the assumed risk in the comparison group and the relative effect of the intervention (and its 95% CI). CCT: computerised cognitive training; CI: confidence interval; MD: mean difference; RR: risk ratio. | ||||
| GRADE Working Group grades of evidence. | ||||
| aThe direction of the difference in effect was standardised so that lower values favour CCT and higher values favour control bDowngraded 3 levels for imprecision (confidence interval included effects that are not clinically relevant), risk of bias, and indirectness (cholinesterase inhibitors were included in the comparison which is not an approved medication for MCI patients) | ||||
| Outcome or subgroup title | No. of studies | No. of participants | Statistical method | Effect size |
| 1 Global cognitive function Show forest plot | 5 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 1.1 End of trial | 5 | 407 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.53 [‐1.06, ‐0.01] |
| 1.2 Immediate time point (12 weeks) | 4 | 356 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.31 [‐0.70, 0.08] |
| 1.3 Short time point (12 weeks to 1 year) | 2 | 82 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐1.23 [‐1.89, ‐0.56] |
| 1.4 Medium time point (1 year to 2 years) | 1 | 100 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.16 [‐0.23, 0.55] |
| 2 Episodic memory Show forest plot | 5 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 2.1 End of trial | 5 | 223 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.79 [‐1.54, ‐0.04] |
| 2.2 Immediate time point (12 weeks) | 4 | 172 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.99 [‐1.80, ‐0.19] |
| 2.3 Short time point (12 weeks to 1 year) | 3 | 104 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐1.39 [‐2.35, ‐0.44] |
| 2.4 Medium time point (1 year to 2 years) | 1 | 100 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.02 [‐0.37, 0.41] |
| 3 Speed of processing Show forest plot | 2 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 3.1 End of trial | 2 | 119 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.20 [‐0.16, 0.56] |
| 3.2 Immediate time point (12 weeks) | 2 | 119 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.11 [‐0.25, 0.47] |
| 3.3 Medium time point (1 year to 2 years) | 1 | 100 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.14 [‐0.25, 0.53] |
| 4 Executive function Show forest plot | 3 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 4.1 End of trial | 3 | 150 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.31 [‐0.90, 0.28] |
| 4.2 Immediate time point (12 weeks) | 3 | 150 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.18 [‐0.50, 0.14] |
| 4.3 Short time point (12 weeks to 1 year) | 1 | 31 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.81 [‐1.54, ‐0.07] |
| 4.4 Medium time point (1 year to 2 years) | 1 | 100 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.08 [‐0.31, 0.48] |
| 5 Working memory Show forest plot | 3 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 5.1 End of trial | 3 | 72 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.88 [‐1.73, ‐0.03] |
| 5.2 Immediate time point (12 weeks) | 3 | 72 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.66 [‐1.26, ‐0.06] |
| 5.3 Short time point (12 weeks to 1 year) | 2 | 53 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐1.29 [‐1.88, ‐0.69] |
| 6 Verbal fluency Show forest plot | 3 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 6.1 End of trial | 3 | 150 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.16 [‐0.76, 0.44] |
| 6.2 Immediate time point (12 weeks) | 3 | 150 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.02 [‐0.46, 0.42] |
| 6.3 Short time point (12 weeks to 1 year) | 1 | 31 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.78 [‐1.51, ‐0.04] |
| 6.4 Medium time point (1 year to 2 years) | 1 | 100 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.18 [‐0.22, 0.57] |
| 7 Depression Show forest plot | 3 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 7.1 End of trial | 3 | 101 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.77 [‐2.07, 0.52] |
| 7.2 Immediate time point (12 weeks) | 1 | 19 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.22 [‐0.68, 1.13] |
| 7.3 Short time point (12 weeks to 1 year) | 2 | 82 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐1.26 [‐3.11, 0.59] |
| 8 Functional performance Show forest plot | 2 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 8.1 End of trial | 2 | 131 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.09 [‐0.51, 0.70] |
| 8.2 Immediate time point (12 weeks) | 2 | 131 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.33 [‐0.02, 0.67] |
| 8.3 Short time point (12 weeks to 1 year) | 1 | 31 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐0.29 [‐1.00, 0.41] |
| 8.4 Medium time point (1 year to 2 years) | 1 | 100 | Std. Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.34 [‐0.06, 0.73] |
| 9 Quality of life Show forest plot | 1 | Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 9.1 End of trial; 12 weeks | 1 | 19 | Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.4 [‐1.85, 2.65] |
| 10 Serious adverse events: mortality Show forest plot | 1 | Risk Ratio (IV, Fixed, 95% CI) | Subtotals only | |
| 10.1 Short time point (12 weeks to 1 year) | 1 | 36 | Risk Ratio (IV, Fixed, 95% CI) | 0.5 [0.05, 5.04] |
| Outcome or subgroup title | No. of studies | No. of participants | Statistical method | Effect size |
| 1 Global cognitive function Show forest plot | 1 | Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 1.1 End of trial, up to 1 year | 1 | 37 | Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.36 [‐0.30, 1.02] |
| 2 Episodic memory Show forest plot | 1 | Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 2.1 End of trial, up to 1 year | 1 | 37 | Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐2.7 [‐3.00, ‐0.40] |
| 3 Executive function Show forest plot | 1 | Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 3.1 End of trial, up to 1 year | 1 | 37 | Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐2.7 [‐6.21, 0.81] |
| 4 Verbal fluency Show forest plot | 1 | Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 4.1 End of trial, up to 1 year | 1 | 37 | Mean Difference (Random, 95% CI) | 1.90 [‐4.50, 8.30] |
| 5 Depression Show forest plot | 1 | Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 5.1 End of the trial, up to 1 year | 1 | 37 | Mean Difference (Random, 95% CI) | ‐1.3 [‐2.61, 0.01] |
| 6 Functional performance Show forest plot | 1 | Mean Difference (Random, 95% CI) | Subtotals only | |
| 6.1 End of trail, up to 1 year | 1 | 37 | Mean Difference (Random, 95% CI) | 0.0 [‐0.48, 0.48] |
