摘要
目的： 本文第一部分探讨了对照组（NC）、AD源性的MCI组（MCI-AD）、阿尔茨海默病组（AD）三组间踝肱指数（ABI）、脑小血管病（CSVD）及脑萎缩MRI指标的差异，并进行了向前法的logistic回归筛选代表MCI-AD和（或）AD的最佳变量；第二部分首先对ABI与CSVD、脑萎缩MRI指标进行相关分析，其次，通过神经心理测试分析 ABI 与认知测试评分的相关性，并进一步探讨其与具体认知域的关系，最后，行ROC分析明确ABI在MCI-AD和（或）AD中的诊断价值。 方法： 收集2016年12月至2018年2月期间就诊于苏州大学附属第一医院神经内科记忆障碍门诊或神经内科住院的符合相关诊断标准的MCI-AD患者27例及AD患者23例，同时收集同期认知功能正常，并排除抑郁、经规范治疗不能有效控制的全身慢性疾病及服用影响认知药物的健康志愿者27例。所有研究对象均经知情同意后行神经心理学量表测试，包括简易精神状态量表（MMSE）、蒙特利尔认知评估量表（MoCA）、阿尔茨海默病评定量表认知部分（ADAS-Cog）、日常生活能力量表（ADL），临床痴呆评定量表（CDR），Hachinski 缺血指数量表评分（HIS），汉密尔顿抑郁量表（HAMD）。采用血压计袖带气囊和便携式多普勒血流探测仪测量受试者ABI，ABI值采用美国心脏病协会（AHA）推荐的计算方法。在排除相关禁忌后对所有研究对象行3.0T磁共振扫描，CSVD的MRI指标由两位高年资影像科医生采用双盲法进行独立评价分析，通过Kappa检验分析两者评价结果的一致性，脑萎缩的MRI指标在T1 Flair 相上进行，根据 Saka 等的方法计算海马沟回比，参考 Hamao 等和 Gomori等的方法计算尾状核指数、额角指数、大脑纵裂比和大脑外侧裂比。应用SPSS 19.0统计软件数据处理，对三组间的ABI、MRI指标及认知测试评分进行比较及相关分析。结果： 1.三组间临床基本资料及认知评分的比较 （1）年龄：NC组<AD组，P<0.05；教育程度：NC、MCI-AD组>AD组，P<0.05。 （2）脑室旁白质高信号（PVH）评分：NC组<MCI-AD组，P<0.05；NC组<AD组，P<0.01；深部白质高信号（DSWMH）评分：NC 组<AD 组，P<0.01；MCI-AD组<AD 组，P<0.05；半卵圆中心血管周围间隙（CSO-VRS）评分：NC 组<AD 组，P<0.05；基底节区血管周围间隙（BG-VRS）评分：NC组<AD组，P<0.05。 （3）ABI：NC组<MCI-AD组，P<0.01；NC组<AD组，P<0.01；海马沟回比：NC组<MCI-AD组<AD组，P<0.05；尾状核指数：NC组<MCI-AD组<AD组，P<0.05；额角指数：NC 组<AD 组，P<0.01；MCI-AD 组<AD组，P<0.05；大脑纵裂比：NC组<AD 组，P<0.01；MCI-AD 组<AD 组，P<0.01；大脑外侧裂比：NC 组<AD 组， P<0.01；MCI-AD组<AD组，P<0.01。 （4）MMSE、MoCA评分：NC组>MCI-AD组>AD组，P<0.01；ADAS-Cog评分：NC组<MCI-AD组<AD组，P<0.01；ADL评分：NC组<AD组，P<0.01；MCI-AD组<AD组，P<0.01。 2.ABI与MCI-AD和（或）AD的关系 （1）Logistic 回归分析显示，ABI 下降与 MCI-AD（OR=2.868,95%CI:1.405-5.854, P=0.004）、AD（OR=2.745,95%CI:1.349-5.587,P=0.005）、MCI-AD和AD（OR=2.641, 95%CI:1.481-4.710,P=0.001）有关，调整年龄、教育程度后，ABI下降仍然与MCI-AD（OR=3.014, 95%CI:1.443-6.296, P=0.003）、AD（OR=3.015,95%CI:1.303-6.979,P=0.005）、MCI-AD 和AD（OR=3.055,95%CI:1.568-5.9 54,P=0.001）有关。 （2）向前法的logistic回归分析的结果显示，对于MCI-AD，模型中保留了ABI （OR=3.957,95%CI:1.687-9.281,P=0.002）、海马沟回比（OR=0.354,95%CI:0.165-0.759, P=0.008）；对于AD，模型中保留了ABI（OR=6.457,95%CI:1.354-30.784,P=0.019）、大脑外侧裂比（OR=0.079,95%CI:0.019-0.322,P=0.000）；对于MCI-AD和AD，模型中保留了ABI（OR=3.369,95%CI:1.583-7.172,P=0.002）、尾状核指数（OR=0.225, 95%CI:0.103-0.491,P=0.000）。 3.ABI与认知测试评分及具体认知域的关系 （1）多重线性回归分析示，在完全调整模型中，MMSE（b=0.251,95%CI:0.093-0.408,P=0.002 ）、MoCA （ b=0.235,95%CI:0.084-0.386,P=0.003 ）、ADAS-Cog （ b=-0.198,95%CI=-0.348--0.049,P=0.010）总分随ABI的变化而变化。 （2）在具体认知域的完全调整模型中，a.对于 MMSE 亚项，计算力（b=0.315, 95%CI:-0.120-0.509,P=0.002）、语言能力（b=0.281,95%CI:0.109-0.453,P=0.002）评分随 ABI 的变化而变化；b.对于 MoCA 亚项，视空间/执行功能（b=0.184,95%CI:0.01 7-0.350,P=0.031）、注意力（b=0.300,95%CI:0.116-0.485,P=0.002）、语言能力（b=0.266, 95%CI:0.092-0.441,P=0.003）评分随ABI的变化而变化；c.对于ADAS-Cog亚项，单词回忆（b=-0.239,95%CI:-0.399--0.078, P=0.004）、回忆测验（b=-0.193, 95%CI:-0.373--0.012,P=0.037）、口语表达（b=-0.268,95%CI:-0.471--0.066,P=0.010）、语言理解（b=-0.294,95%CI:-0.460--0.127,P=0.001）评分随ABI的变化而变化；d.对于ADL亚项，躯体生活自理量表（b=-0.250,95%CI:-0.437--0.064,P=0.009）评分随 ABI 的变化而变化。 4.ABI对MCI-AD和（或）AD的ROC分析 ABI对MCI-AD、AD、MCI-AD和AD的曲线下面积分别为0.767、0.740、0.760；诊断MCI-AD和（或）AD的最佳截点均为1.095；诊断MCI-AD、AD、MCI-AD和AD的敏感性均为81.50%；特异性分别为66.70%、65.20%、64.00%；阳性预测值分别为79.17%、73.68%、86.84%；阴性预测值分别为73.33%、70.97%、56.41%；准确度分别为75.93%、72.00%、71.43%。 结论： 1、年龄、低教育程度是AD发病的危险因素；ABI下降可作为AD早期的辅助预测指标；ABI结合脑白质高信号、血管周围间隙评分和脑萎缩的各项磁共振测量指标可作为评估 MCI-AD、AD 病情严重程度的工具；认知功能测试有助于鉴别 NC、MCI-AD、AD。 2、ABI 下降与 MCI-AD、AD 有关，ABI 和各期典型的磁共振脑萎缩指标是MCI-AD、AD的最佳替代指标。 3、ABI下降与总认知下降有关，在具体认知域上与计算力、语言能力、视空间/执行功能、视觉记忆、躯体生活自理功能有关，特别是在数字处理方面。 4、ABI诊断MCI-AD、AD的最佳截点为1.095，其敏感性较高，特异性较差，有一定的准确性。
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