Denne artikkelen er produsert og finansiert av aldring og helse - les mer.

Hvilke faktorer sier mest om risikoen for å få demens?

Alder og utdanning sier mest om risikoen for demens, viser ny forskning. Men livsstil er også viktig – for den kan vi påvirke, sier forsker Josephine Stuebs.

Forsker Josephine Stuebs forklarer at selv om alder og utdanning forutsier risiko best, betyr ikke det at de er de viktigste faktorene for forebygging, men at de statistisk forklarer best hvem som får demens.
Publisert

Forskere har sammenlignet fem verktøy som er laget for å beregne risiko for å få demens.

Disse verktøyene setter søkelys på risikofaktorer som vi kan påvirke, og kombinerer dem til en samlet skår for demensrisikoen.

Verktøyene er såkalte risikoindekser. De beregner risiko ved å kombinere flere kjente, modifiserbare risikofaktorer knyttet til livsstil, helse og sosiale forhold.

Slike risikofaktorer kan være blodtrykk, søvn, røyking, BMI, alkoholvaner, sosial aktivitet, fysisk aktivitet og utdanningsnivå.

– De fleste risikofaktorene i disse indeksene er godt dokumentert hver for seg. De er viktige for å vurdere hvordan livsstilen påvirker risikoen for demens, sier Alder og utdanning sier mest om risikoen for demens, viser ny forskning. Men livsstil er også viktig – for den kan vi påvirke, sier forsker Josephine Stuebs.

Sammenliknet fem verktøy

I studien ble fem ofte brukte demensindekser sammenlignet: ANU-ADRI, CAIDE, CogDrisk, LIBRA og LIBRA 2.

Studien bruker data fra 5.247 norske deltakere i Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT), der demensutvikling registrert i HUNT4 ble koblet med risikofaktorer fra HUNT3.

– Dette gjorde det mulig å følge deltakerne over tid, og se hvor godt de ulike verktøyene forutså senere demensutvikling, sier Stuebs.

Deretter ble de fem verktøyene sammenlignet med en modell der kun alder og utdanning inngikk.

– Man skulle jo tro at jo mer informasjon man har, desto bedre kan man forutsi demens. Men det var ikke det vi fant, sier Stuebs.

Ingen modell slo alder og utdanning

Hun og de andre forskerne fant at alle de fem verktøyene hadde en sammenheng med demensrisiko. CogDrisk traff best, tett fulgt av LIBRA, mens LIBRA2 og CAIDE hadde svakest treffsikkerhet i denne studien.

Men ingen av verktøyene slo imidlertid modellen som bare brukte alder og utdanning i dette datamaterialet. Hun forklarer hvorfor:

– Alder er den største risikofaktoren for å få demens. Den kan man dessverre ikke gjøre så mye med. Når det gjelder utdanning, kan hjernen utvikle det vi kaller en kognitiv reserve, som kan redusere risikoen for demens. Folk med høyere utdanning har også ofte bedre tilgang til økonomiske ressurser og helsetjenester, noe som påvirker helsen gjennom livet og dermed demensrisikoen, sier forskeren.

Svært viktig med livsstil

Hun forklarer videre at selv om alder og utdanning forutsier risiko best, betyr ikke det at det er de viktigste faktorene for forebygging. Men statistisk forklarer de best hvem som får demens.

– Alder og utdanning står så sterkt at de overskygger de andre faktorene i disse verktøyene, sier hun.

Hun mener videre forskning bør se på om en enkel demografisk modell med alder og utdanning i noen tilfeller kan være godt nok for å vurdere risikoen for demens.

Stuebs understreker at livsstilsfaktorer er svært viktige for forebygging av demens.

– Det er viktig å skille mellom det å forutsi og å forebygge. Det som best forutsier risiko sier noe om hvem som statistisk sett får demens, men ikke nødvendigvis hva som forebygger demens, understreker Stuebs.

– Livsstil og helsevaner er nettopp der man kan gjøre en forskjell. Det er disse faktorene vi faktisk kan endre og påvirke.

På gruppenivå viser forskningen at opptil 45 prosent av demenstilfellene potensielt kan forebygges.

– Vi kan dermed aldri starte for tidlig eller for sent med å forebygge demens, sier Stuebs.

Referanse:

Josephine Stuebs mfl.: Dementia risk prediction: A comparative analysis of the ANU-ADRI, CAIDE, CogDrisk, LIBRA, and LIBRA2 indices in the HUNT study. The Journal of Prevention of Alzheimer's Disease, 2025. Doi.org/10.1016/j.tjpad.2025.100326

 

Powered by Labrador CMS