RESUMO
INTRODUCTION: Myasthenia gravis (MG) and Alzheimer's disease (AD) are two of the most important diseases where the dysregulation of acetylcholine activity plays a crucial role. In the first, this dysregulation happens at the level of the neu-romuscular junction and in the second, in the central nervous system (CNS). AIM: To analyze the possible relationship between these two pathologies, analyzing the prevalence and the odds ratio of AD within patients previously diagnosed with MG. We will compare these data with respect to the prevalence of AD in the general population. PATIENTS AND METHODS: We examined the data obtained by the electronic medical records of patients in the health care system of Castilla La Mancha using the Natural Language Process provided by a clinical platform of artificial intelligence known as the Savana Manager?. RESULTS: We identified 970,503 patients over the age of 60 years, of which 1,028 were diagnosed with MG. The proportion of the patients diagnosed with AD within this group (4.28%) was greater than the rest of the population (2.82%) (p = 0,0047) with an odds ratio of 1.54 (confidence interval at 95% 1.13-2.08; p = 0.0051) without finding significant differences in the bivariate analysis for the rest of the most important actual known risk factors for AD. CONCLUSION: Our results suggest that there might be an increase in the prevalence of AD in patients previously diagnosed with MG.
TITLE: Miastenia gravis y enfermedad de Alzheimer: una asociación a estudio.Introducción. La miastenia gravis (MG) y la enfermedad de Alzheimer (EA) son dos de las enfermedades neurológicas en cuya fisiopatología interviene la acetilcolina en distintos niveles. En la primera, la alteración de este neurotransmisor se produce en la unión neuromuscular, y en la segunda, en el sistema nervioso central. Objetivo. Analizar la posible relación entre dichas patologías estudiando la prevalencia y la odds ratio de la EA dentro de los pacientes diagnosticados de MG con respecto a la prevalencia de EA en la población general. Pacientes y métodos. Se han examinado datos de las historias clínicas electrónicas del sistema de salud de Castilla-La Mancha utilizando el procesamiento de lenguaje natural a través de la plataforma clínica de inteligencia artificial Savana Manager?. Resultados. Se ha identificado a 970.503 pacientes mayores de 60 años, de los que 1.028 tenían diagnóstico de MG. La proporción de pacientes con diagnóstico de EA dentro de este grupo (4,28%) es mayor que en el resto de la población (2,82%; p = 0,0047), con una odds ratio de 1,54 (intervalo de confianza al 95%: 1,13-2,08; p = 0,0051), sin que se encuentren diferencias significativas en el análisis bivariante del resto de los factores de riesgo para EA más importantes conocidos hasta ahora. Conclusiones. Nuestros resultados sugieren que podría existir un aumento de la prevalencia de EA en pacientes con MG.
