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基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型的社區(qū)老年性癡呆預(yù)測(cè)研究

2018-03-20 02:15:28崔熠可陳靜華
中國(guó)老年學(xué)雜志 2018年4期
關(guān)鍵詞:年齡預(yù)測(cè)因子

崔熠可 江 涵 陳靜華 吳 磊

(南昌大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院,江西 南昌 330006)

目前,老年性癡呆(AD)尚無理想的臨床治療藥物和方法〔1~4〕。國(guó)內(nèi)外學(xué)者〔5~7〕主要通過腦磁共振成像(MRI)檢查、某些蛋白或遺傳物質(zhì)的檢測(cè)和評(píng)分等方式診斷,但不適用于大面積人群篩選和早期診斷。本研究以某城市社區(qū)為研究對(duì)象,篩選出AD發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)為參數(shù),建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分(RS)〔8,9〕數(shù)學(xué)模型,用于社區(qū)人群AD的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和早期診斷。

1 資料與方法

1.1研究對(duì)象 入選標(biāo)準(zhǔn):①≥60歲居民。②在調(diào)查地有常住戶口,調(diào)查時(shí)居住在調(diào)查地;或在調(diào)查地?zé)o常住戶口,但調(diào)查時(shí)居住在該地已滿6個(gè)月者。③依從性好,積極配合調(diào)查隨訪。實(shí)施分層整群抽樣,即按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、中、低劃分為3層,每層抽1~2個(gè)居委會(huì),約40 000人。根據(jù)江西省人口現(xiàn)況分析,城市社區(qū)≥60歲人占社區(qū)人群比例約20%,則預(yù)計(jì)可獲得約8 000名研究對(duì)象,隨訪3年。

1.2方法

1.2.1對(duì)AD患病的風(fēng)險(xiǎn)因子搜集和篩選 按照循證醫(yī)學(xué)實(shí)踐的方法和步驟,將Meta分析和系統(tǒng)評(píng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行精選,確定出AD 最敏感的生物遺傳〔年齡、性別、家族史、認(rèn)知障礙、AD相關(guān)神經(jīng)絲蛋白(AD7c-NTP)、載脂蛋白(Apo)E-ε4等〕、環(huán)境(如某些元素暴露、職業(yè)暴露、個(gè)人受教育程度等)、個(gè)人生活行為方式(如吸煙、飲酒、靜坐、重大不良生活事件、某些疾病)等一定數(shù)量的風(fēng)險(xiǎn)因子,為構(gòu)建AD預(yù)測(cè)模型創(chuàng)造條件。

1.2.2AD風(fēng)險(xiǎn)因子的確定 對(duì)前階段篩選的年齡、性別、家族史、性格、認(rèn)知障礙、AD7c-NTP、職業(yè)暴露、某些疾病、受教育程度、重大不良生活事件、吸煙和運(yùn)動(dòng)等測(cè)量簡(jiǎn)單、價(jià)格低廉、效果公認(rèn)的AD風(fēng)險(xiǎn)因子指標(biāo),運(yùn)用Delphi法,將風(fēng)險(xiǎn)因子指標(biāo)數(shù)據(jù)量化,得到數(shù)據(jù)源。

2 結(jié) 果

2.1RS模型建立 共獲取新發(fā)AD患者200例,匹配相同社區(qū)非AD 200例。以是否患有AD為因變量(Y),年齡、性別及相關(guān)生物標(biāo)志物檢測(cè)值等18個(gè)變量為自變量(X),采用非條件Logistic回歸分析(Forward法篩選變量),以變量X2(婚姻狀況)的RS為1,其他影響因素的回歸系數(shù)除以最小回歸系數(shù)所得結(jié)果四舍五入后為該因素的RS,建立的RS模型為:RS=年齡×3 +婚姻狀況×1+高血壓史×2+尿AD7c-NTP×5-血超氧化物歧化酶(SOD)×1+癡呆家族史×7-社會(huì)活動(dòng)×3。見表1。

2.2RS預(yù)測(cè)模型效果評(píng)價(jià) 將計(jì)算獲取的400例建模對(duì)象總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分繪制成受試者工作特征曲線(ROC),見圖1。ROC曲線下面積(AUC)為0.838(P<0.001),RS模型的判斷效率較好。以不同的總風(fēng)險(xiǎn)得分作為切點(diǎn),求得對(duì)應(yīng)的靈敏度(Se)、特異度(Sp)、粗一致率(CA)、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值(PPV)、陰性預(yù)測(cè)值(NPV),見表2。

表1 AD相關(guān)因素的條件多因素Logistic回歸分析入選變量和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分

圖1 RS模型的ROC

表2 RS模型在不同切點(diǎn)時(shí)的預(yù)測(cè)效果(%)

3 討 論

預(yù)測(cè)和早期診斷AD是迫切需要解決的問題。國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用數(shù)學(xué)模型在疾病預(yù)測(cè)和早期診斷中進(jìn)行了一些探索,但對(duì)AD的研究成果甚微〔5~7〕。在AD的眾多影響因素中,年齡被公認(rèn)為是AD最重要的危險(xiǎn)因素之一,國(guó)內(nèi)外一致認(rèn)為,每增加5歲,AD患病率幾乎可以增加一倍〔10,11〕;泛素和神經(jīng)絲蛋白(NTPs)等新標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)可大大提高AD早期診斷的準(zhǔn)確性,AD7c-NTP屬NTPs家族的一員,在早期或中度AD患者的腦組織、腦脊液和尿液中均有升高,其含量與癡呆的嚴(yán)重程度呈正比〔12〕,尿AD7c-NTP檢測(cè)具有安全、無創(chuàng)、操作簡(jiǎn)便等優(yōu)點(diǎn),尤其適合用于社區(qū)大樣本人群的早期篩查和長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。本研究得出,RS模型適用于AD發(fā)病的預(yù)測(cè)和早期診斷,為社區(qū)綜合防控和臨床早期治療提供重要信息和應(yīng)用技術(shù),以改變目前AD防治的被動(dòng)局面。

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