【摘 要】
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目的:1.调查COPD患者MCI影响因素并构建风险预警模型。2.划分COPD患者MCI风险等级。方法:1.选取2019年11月至2020年11月在山西省太原市某两所三甲医院呼吸科、老年科及社区卫生服务中心住院的符合纳排标准的COPD患者,采用蒙特利尔认知评定量表（Mo CA）北京版、社会功能活动问卷（FAQ）、临床痴呆量表（CDR）评估COPD患者是否发生MCI。将COPD患者分为轻度认知障碍（M
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目的:1.调查COPD患者MCI影响因素并构建风险预警模型。2.划分COPD患者MCI风险等级。方法:1.选取2019年11月至2020年11月在山西省太原市某两所三甲医院呼吸科、老年科及社区卫生服务中心住院的符合纳排标准的COPD患者,采用蒙特利尔认知评定量表（Mo CA）北京版、社会功能活动问卷（FAQ）、临床痴呆量表（CDR）评估COPD患者是否发生MCI。将COPD患者分为轻度认知障碍（MCI）组和认知功能正常（NC）组。通过一般资料调查表、慢性阻塞性肺疾病患者健康素养问卷（COPD-Q）、电子病历系统、改良版英国MRC呼吸困难评分表（m MRC）等收集COPD患者的相关信息。一般资料调查表包括一般情况、既往疾病史、临床资料、生活习惯等方面。采用卡方检验、Logistic回归分析COPD患者MCI的影响因素。将COPD患者MCI的实际结局作为目标变量,所收集的研究变量作为输入变量纳入决策树,将所有样本以7:3的比例设为训练集与测试集,构建COPD患者MCI决策树风险预警模型,并绘制受试者工作特征（ROC）曲线,比较Logistic回归模型与决策树模型的预测能力。2.根据COPD患者发生MCI的预测概率,采用SPSS Modeler14.1软件中决策树CHAID算法划分风险等级,并通过准确率和增益图评价风险等级评估模型的分类效果。结果:1.Logistic回归分析显示高龄、女性、低文化程度、体力劳动者、低家庭人均月收入、高血压、不进行体育锻炼、无娱乐活动、呼吸困难程度高、依从性差、健康素养低、并发肺心病、患病时间长是COPD患者MCI的独立危险因素,从未吸烟、饮茶、按需进行家庭氧疗是COPD患者MCI的保护因素。健康素养、依从性、文化程度、并发肺心病、呼吸困难分级、年龄、体育锻炼、是否按需进行家庭氧疗、吸烟年限、高血压作为各节点进入决策树模型,共呈现出13条COPD患者发生MCI的预测路径,根节点为健康素养情况,其重要性为29%。Logistic回归模型的预测准确率为88.37%,决策树模型训练集预测准确率为87.47%,测试集预测准确率为92.26%,总体预测准确率为88.91%。ROC曲线显示,Logistic回归模型的AUC为0.883（95%CI:0.854-0.909）,决策树模型的AUC为0.889（95%CI:0.860-0.914）,两种模型的预测能力无明显差异（P=0.7022）。2.采用决策树CHAID算法将COPD患者发生MCI预测概率进行等级划分,最终将COPD患者MCI风险等级评估划分为5个等级:极低风险（0<Pr≤0.706）、低风险（0.706<Pr≤0.762）、中风险（0.762<Pr≤0.870）、高风险（0.870<Pr≤0.934）、极高风险（Pr>0.934）。风险等级评估模型训练集预测准确率为80.56%,测试集预测准确率为80.95%,增益图显示模型有一定的判别能力。结论:1.COPD患者MCI受多种因素影响,各种因素间相互作用,Logistic回归模型与决策树模型可有效预测COPD患者发生MCI的风险,两者在可靠性上没有明显差异;决策树模型采用自上而下的树分类法最终得出13条预测路径,其在呈现方式上更加直观,预测路径更加详细,有助于临床工作者方便、快捷地发现高危个体,为临床决策提供了新思路,以便及早对中间因素及可改变因素进行干预,延缓COPD患者MCI的发生发展。2.基于决策树分类法构建的COPD患者MCI风险等级评估,具有一定的判别能力,可通过COPD患者的个人相关资料评估MCI的发病风险程度,实现早期预警,临床工作者可根据MCI发病风险等级,制定相应的干预策略,采取针对性的措施。
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