Fatores preditores de desempenho cognitivo de idosos brasileiros em teste de Stroop

Abstract

Objetivo: No presente estudo, analisamos quais variáveis físicas e funcionais constituem-se como fatores preditores de desempenho cognitivo em uma amostra de 498 idosos brasileiros (67,26% do sexo feminino). Método: Para tanto, utilizamos o teste de Stroop como ferramenta para avaliar o desempenho cognitivo e o Índice Geral de Aptidão Funcional (IGAF) para avaliar a aptidão funcional dos participantes. Resultado: A análise de regressão linear evidencia que sexo, precisamente o feminino (β= - 0,097; t= - 2,286; p=0,023), idade (β= 0,205; t= 4,606; p< 0,0001), escolaridade (β= - 0,280; t= - 6,358; p< 0,0001) e o IGAF (β= - 0,101; t= - 2,347; p< 0,02), foram fatores preditores do desempenho cognitivo. O índice de massa corporal (kg/m2) e o estado nutricional (baixo peso, eutrófico, sobrepeso ou obeso) não foram preditores significativos associados ao desempenho cognitivo dos idosos. Conclusões: Tomados em conjunto, nossos achados mostram que: (1) mulheres executam o teste de Stroop em menor tempo do que homens; (2) quanto mais velho o idoso, pior seu desempenho cognitivo no teste; (3) quanto maior a escolaridade dos idosos, melhor o tempo de execução do teste; (4) pontuações mais altas no IGAF levam a um melhor desempenho no teste de Stroop. Ademais, dentre as tarefas do IGAF, observou-se que a força muscular é fator preditor na execução do Teste de Stroop, tanto nos membros superiores quanto inferiores (flexão do cotovelo: β= - 0,201; t= - 4,672; p< 0,0001; sentar e levantar na cadeira: β= - 0,125; t= - 2,580; p< 0,01). Portanto, sexo, idade, escolaridade, aptidão funcional e força muscular são preditores de desempenho cognitivo em idosos.

Objective: To unravel further evidences of age-related cognitive decline, we analyzed which physical and functional variables are predictors of cognitive performance in a sample of 498 Brazilian elderly (67.26% female). Methods: To do so, we used the Stroop test as a tool to evaluate executive functions and the general functional fitness index (GFFI) to evaluate the functional fitness of the participants. Results: A linear regression analysis reveals that gender, precisely female (β= - 0.097; t= - 2.286; p=0.023), age (β= 0.205; t= 4.606; p< 0.0001), education (β= - 0.280; t= - 6.358; p< 0.0001) and GFFI (β= - 0.101; t= - 2.347; p< 0.02) were predictor factors of cognitive performance. Body mass index (kg/m2) and nutritional status (underweight, eutrophic, overweight, or obese) were not predictors of cognitive performance of elderlies. Interestingly, among the GFFI tasks, it was noted a muscle power influence in the execution test time, both in upper and lower limbs (elbow flexion: β= - 0.201; t= - 4.672; p< 0.0001; sit-to-stand: β= - 0.125; t= - 2.580; p< 0.01). Conclusion: Taken together, our findings show that: (1) women performed the Stroop test faster than men; (2) as older the person, lower is their cognitive performance; (3) the higher the education, the better the test execution time; (4) higher scores in the GFFI, leads to a better the performance in the Stroop test. Therefore, gender, age, education, functional fitness and muscle strength are predictors of cognitive performance in the elderly.