【摘 要】
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目的:探究aMCI风险预测指标,构建适用于初级筛查的aMCI风险预测模型并进行风险等级划分,为开展家庭与社区场所下的aMCI筛查奠定基础。方法:采用文献研究法探究aMCI风险预测指标,拟定探究指标包括社会人口学、生活方式、疾病史等维度共30个指标。采用方便抽样法于2020年10月至2021年12月期间,对南京市的10个社区进行现场调查。调查工具包括①aMCI诊断评估工具:蒙特利尔认知评估量表（Mo
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目的:探究aMCI风险预测指标,构建适用于初级筛查的aMCI风险预测模型并进行风险等级划分,为开展家庭与社区场所下的aMCI筛查奠定基础。方法:采用文献研究法探究aMCI风险预测指标,拟定探究指标包括社会人口学、生活方式、疾病史等维度共30个指标。采用方便抽样法于2020年10月至2021年12月期间,对南京市的10个社区进行现场调查。调查工具包括①aMCI诊断评估工具:蒙特利尔认知评估量表（Montreal Cognitive Assessment,MOCA）、简易精神状态检查量表（Mini-Mental State Examination,MMSE）、临床痴呆评定量表（Clinical Dementia Rating,CDR）、听觉词语学习测验（Auditory Verbal Learning Test,AVLT）、日常生活活动能力量表（Activity of daily living,ADL）、Hachinski缺血指数量表（HIS）、患者健康问卷抑郁症状群量表（Patient Health Questionnaire-9,PHQ-9）。②指标调查工具:自行设计的风险预测指标调查问卷、简易衰弱筛查量表（The FRAIL Scale）、主观记忆量表（Subjective Cognitive Decline Questionnaire 9,SCD-Q9）进行风险预测指标资料收集。选择Lasso回归模型进行指标筛选,建模方法选择二元Logistic回归模型。采用非参数重复抽样方法（Bootstrap resamplingtimes）进行模型的内部验证,模型性能评估使用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve,ROC）下面积（Area Under Curve,AUC）评价模型区分能力并计算模型最佳截断值实现风险等级划分、使用Hosmer-Lemeshow（H-L）拟合优度检验评价模型拟合能力、临床决策曲线图（Decision Curve Analysis,DCA）判断模型的临床适用性。结果:①本研究共纳入584例受试者完整信息,包括aMCI组245例与正常组339例,两组人群在年龄、文化程度、月可支配收入、脑力工作性质、脑力锻炼习惯、熟练使用智能手机、婚姻异常、读书看报、记忆担忧、主诉睡眠障碍、SCD-Q9评分（P＜0.05）上存在显著差异。②Lasso回归筛选出年龄、婚姻异常、文化程度、脑力工作性质、脑力锻炼习惯、记忆担忧、熟练使用智能手机、主诉睡眠障碍、SCD-Q9评分9个指标。③Logistic回归模型最终纳入指标为年龄、记忆担忧、主诉睡眠障碍、脑力工作性质、脑力锻炼习惯与SCD-Q9评分。构建的模型公式为P=ea/ea+1=e-3.772+0.039*年龄-0.847*脑力性质工作-1.498*是否脑力锻炼习惯+0.887*记忆担忧+0.214*SCD-Q9+0.576*主诉睡眠障碍/e-3.772+0.039*年龄-0.847*脑力性质工作-1.498*是否脑力锻炼习惯+0.887*记忆担忧+0.214*SCD-Q9+0.576*主诉睡眠障碍+1。模型验证前后的ROC曲线下面积AUC=0.807（p＜0.001,95%CI:0.767,0.841）,敏感性为 74.28%,特异性为 80.24%;AUC=0.796（p＜0.001,95%CI:0.741,0.874）,敏感性为 73.47%,特异性为 73.45%;Hosmer-Lemeshow 检验P＞0.05（Chi=1.486,P=0.993＞0.05）结合校准曲线提示模型具有较好的校准度;模型取风险预测临界值时,标准化净收益率=0.131,模型具有较好的临床适用性。④aMCI风险等级划分:当P＜0.352时,受试者是aMCI发生的低风险个体;P≥0.352时,受试者属于aMCI发生的高风险个体。结论:本研究构建的aMCI的风险评估工具具有良好的预测效能并提供风险等级参考,可用于社区和家庭场所的个体简易筛查使用。
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