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    對于無神經(jīng)系統(tǒng)疾病的老年人腦白質(zhì)變性的危險因素及其與認(rèn)知功能變化的相關(guān)性研究

    2017-10-12 08:18:10姚博
    中外醫(yī)療 2017年23期
    關(guān)鍵詞:認(rèn)知功能

    姚博

    DOI:10.16662/j.cnki.1674-0742.2017.23.116

    [摘要] 目的 探討無神經(jīng)系統(tǒng)疾病的老年人腦白質(zhì)變性(WMH)與認(rèn)知功能變化的相關(guān)性。方法 方便選取該院2015年1月—2017年1月所收納352名健康老年人(男性186名,52.8%)年齡在50~83歲,平均(66.7±9.6)歲之間的健康老年人,行頭MRI檢測,并且完成MMSE評分。同時記錄其他相關(guān)臨床數(shù)據(jù)。 結(jié)果 年齡(OR=10.862,95% CI 2.588~45.584)、高脂血癥(OR=4.683,95% CI 2.524~8.689)、冠心?。∣R=14.621,95% CI 1.582~135.154)、高血壓(OR=23.537,95%CI 5.437~101.899)、糖尿?。∣R=15.623,95% CI 1.508~161.798)是病變的獨立影響影響因素(P<0.05)。以高血壓與WMH的關(guān)系最密切(OR=23.537)。教育程度和腔梗個數(shù),對經(jīng)由MMSE評定的智能是否存在異常具有顯著影響(P<0.05)。 結(jié)論WMH的危險因素有高血壓,糖尿病,高脂血癥,高血壓,年齡。而高血壓對WMH的影響最大。教育程度和腔梗個數(shù),對經(jīng)由MMSE評定的智能是否存在異常具有顯著影響。

    [關(guān)鍵詞] 腦白質(zhì)變性;認(rèn)知功能;MMSE

    [中圖分類號] R5 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1674-0742(2017)08(b)-0116-03

    Correlation Study of Risk Factors of Leukoaraiosis and Cognitive Function in Elderly without Obvious Nervous System Disease

    YAO Bo

    Section Five, Department of Neurology, Beijing Renhe Hospital,Beijing, 102600 China

    [Abstracts] Objective This paper tries to investigate the risk factors of leukoaraiosis and cognitive function in elderly with non-obvious nervous system disease. Methods A total of 352 healthy elderly aged from 50 to 83 years old in this hospital from January 2015 to January 2017 were convenient selected with 186 men (52.8%), and brain MRI assessment and MMSE test were conducted. Other basic data were recorded. Results Age of(OR=10.862, 95% CI 2.588~45.584), hyperlipemia of (OR=4.683, 95% CI 2.524~8.689), coronary heart disease(OR=14.621, 95% CI 1.582~135.154), hypertension of(OR=23.537, 95%CI 5.437~101.899), diabetes(OR=15.623, 95% CI 1.508~161.798) were the independent influencing factors of leisions,(P<0.05). There was a close relation between the hypertension and WMH(OR=23.537). Education level and the number of cavities have great significance in the assessment of intelligence abnormality by MMSE. Conclusion The risk factors of WMH included hypertension, diabetes, hyperlipemia and age, among which the hypertension affects the most, besides the education level andhe number of cavities have great significance in the assessment of intelligence abnormality by MMSE.

    [Key words] Leukoaraiosis; Cognitive function; MMSE

    腦白質(zhì)變性,為腦內(nèi)斑片狀或彌漫性廣泛融合的白質(zhì)高信號(white matter hyperintensity,WMH)邊界欠清晰,多呈對稱性分布,以側(cè)腦室周圍(periventricular white matter hyperintensivity,PWMH)和兩側(cè)大腦半球皮質(zhì)下(subcortical white matter hyperintensivity,SWMH)多見[1]。多數(shù)老年人存在不同程度的腦白質(zhì)變性,近年來,有研究認(rèn)為WMH和認(rèn)知功能相關(guān)。因此為了進一步探討該院2015年1月—2017年1月所收納老年人腦白質(zhì)變性的危險因素,及其與認(rèn)知功能變化的相關(guān)性,方便選取收集該院門診的非癡呆老年患者352名的資料進行分析比較?,F(xiàn)報道如下。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料

    方便選取無神經(jīng)系統(tǒng)疾病的老年患者352名,其中男性171名,女性181名,年齡50~83歲,平均年齡(66.7±9.6)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)[2]:①年齡≥50歲;②復(fù)雜的日常生活不受影響;③可以獨立進行目前的腦部健康篩查;④簽署知情同意書。排除標(biāo)準(zhǔn):①無法行腦MRI檢查;②既往有神經(jīng)系統(tǒng)疾病或腦外傷;③神經(jīng)系統(tǒng)體格檢查發(fā)現(xiàn)異常。

    1.2 方法

    ①記錄受試者年齡,性別,受教育程度,缺血性心臟病病史,卒中家族史,吸煙及飲酒情況,是否患有高血壓,糖尿病,高脂血癥。

    ②臨床評估受試者均由同一名內(nèi)科醫(yī)師進行體格檢查??梢缮窠?jīng)系統(tǒng)疾病或在后續(xù)進行的腦MRI檢查中發(fā)現(xiàn)異常者再由神經(jīng)內(nèi)科醫(yī)師進行檢查。

    ③認(rèn)知功能評價通過MMSE測試評估。對MMSE結(jié)果異常有定義:高文盲<17分;②小學(xué)水平<20分;③中學(xué)及以上水平<24分。

    ④MRI檢查頭部MRI及線圈:OPTIMA 3.0 T磁共振,層厚6 mm,層距1 mm,視場48 cm×30 cm,矩陣512×512。SWMH和PWMH在 FLAIR像上分級方法[3]:按Hachinki分級標(biāo)準(zhǔn)將MRI所見分為4級。最終的Fazekas分?jǐn)?shù)為兩項之和。由1名有神經(jīng)影像醫(yī)師和1名神經(jīng)內(nèi)科醫(yī)師在不知分組的情況下,依據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)對所有患者WMH進行評判,意見不一致時協(xié)商決定。

    1.3 統(tǒng)計方法

    根據(jù)有無WMH病灶,分為有WMH組和無WMH組。采用SPSS 22.0統(tǒng)計學(xué)軟件進行分析,正態(tài)計量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(x±s)表示,行t檢驗,計量資料以[n(%)]表示。組間比較采用采用χ2檢驗或秩和檢驗。WMH的獨立危險因素分析采用Logistic回歸分析。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。然后根據(jù)WMH的嚴(yán)重程度再進行其危險因素及與認(rèn)知情況相關(guān)性的分析。

    2 結(jié)果

    2.1 兩組一般資料比較

    有WMH組和無WMH組間一般資料比較,及危險因素分析。見表1。

    從以上分析可以看出,兩組在高血壓、糖尿病、高脂血癥、冠心病、家族史、飲酒、吸煙、年齡上差異有統(tǒng)計學(xué)意義,因此這幾個指標(biāo)是WMH的影響因素(P<0.05)。WMH嚴(yán)重程度的Logistic回歸分析如下。見表2。

    由上看出,年齡、高脂血癥、冠心病、高血壓、糖尿病是病變的獨立影響因素。以高血壓與WMH的關(guān)系最密切(OR=23.537)。

    2.2 智能與教育年限及WMH嚴(yán)重程度的關(guān)系

    教育年限與WMH嚴(yán)重程度同樣對由MMSE檢測得出的認(rèn)知結(jié)果有顯著影響(P<0.05)。見表3。

    2.3 智能與教育年限,WMH嚴(yán)重程度的關(guān)系

    將表3兩個指標(biāo)作為自變量進行回歸分析后,結(jié)果。見表4。

    WMH(OR=0.388,P<0.05)嚴(yán)重程度是認(rèn)知功能的獨立危險因素。

    3 討論

    腦白質(zhì)變性,為腦白質(zhì)區(qū)小穿通動脈脂質(zhì)玻璃樣變所致。WMH的危險因素有吸煙、年齡、高血壓、血脂異常、心血管疾病、腦萎縮、腦梗塞、腔隙性腦梗死等。由于老年患者也是高血壓、糖尿病等疾病的高發(fā)人群,因此各種因素混雜使年齡成為腦白質(zhì)變性最重要的危險因素。國外研究認(rèn)為[4]。認(rèn)為WMH發(fā)病率隨年齡增加而增加;35歲以下者未見WMH,非癡呆中年人中的發(fā)生率為11%~20%,在85歲為100%。高血壓是造成WMH的重要原因之一。長期高血壓使血管壁增厚、管腔狹窄,從而造成遠端血管供血減少。而在該研究中,高血壓是導(dǎo)致WMH的獨立危險因素,亦提示平穩(wěn)控制血壓可能會進一步減少WMH的發(fā)生發(fā)展。

    相關(guān)研究指出[5],75歲以上的老年人后,發(fā)現(xiàn)糖尿病也是WMH的危險因素之一。這與該研究相符??赡苡捎谔侵x紊亂,導(dǎo)致其體內(nèi)產(chǎn)生大量自由基及氧化應(yīng)激,從而促進腦動脈硬化和腦白質(zhì)變性。

    學(xué)術(shù)界在對脂類異常代謝與WMH關(guān)系研究后,發(fā)現(xiàn)高脂血癥與WMH獨立相關(guān)。而該研究中發(fā)現(xiàn)高脂血癥與WMH的發(fā)生及病變的嚴(yán)重程度均相關(guān)。高血脂可通過對動脈內(nèi)膜造成功能性損傷,促進動脈粥樣硬化,直接影響腦白質(zhì)的供血供氧。

    飲酒,吸煙史是否與WMH相關(guān)仍受爭議。在該研究中,飲酒,吸煙是WMH發(fā)生的危險因素,但與WMH的嚴(yán)重程度無關(guān)。具體機制尚不明,有待于進一步研究。

    認(rèn)知障礙是認(rèn)知域中的一項或多項受損,包括癡呆和輕度認(rèn)知障礙。而腦白質(zhì)變性導(dǎo)致大腦不同區(qū)域之間信息聯(lián)絡(luò)的減緩或中斷,最終導(dǎo)致認(rèn)知功能障礙。相關(guān)研究顯示[6],早期腦白質(zhì)變性對認(rèn)知功能影響較小,嚴(yán)重腦白質(zhì)變性才會引起臨床可見的明顯認(rèn)知障礙。而該研究也證實,腦白質(zhì)變性的嚴(yán)重程度,同認(rèn)知是具有相關(guān)性的。在68名健康非癡呆成人研究后發(fā)現(xiàn),對其室周和皮質(zhì)下的WMH進行評分。結(jié)果發(fā)現(xiàn),存在PWMH的老年人智力檢測得分程度不一,但存在SWMH者均得分較PWMH組低[7]。總的來說,PWMH和SWMH和自50~80歲期間智能分?jǐn)?shù)下降均相關(guān)。該組研究結(jié)果顯示,只有WMH(OR=0.388,P<0.05)嚴(yán)重程度是認(rèn)知功能的獨立危險因素。與上述研究結(jié)論基本吻合。

    該研究的不足在于為橫斷面研究,采用MMSE對認(rèn)知進行評估,不可避免MMSE容易導(dǎo)致的“天花板效應(yīng)”,即大部分受試者得分較高而很難區(qū)分出不同的認(rèn)知水平,并且陽性樣本數(shù)較少。未來可以在擴大樣本數(shù)的基礎(chǔ)上,聯(lián)合其他認(rèn)知量表檢測,進一步明確WMH對認(rèn)知損害進展過程中的作用。

    [參考文獻]

    [1] Avelar WM, DAbreu A, Coan AC, et al. Asymptomatic carotid stenosis is associated with gray and white matter damage[J]. Int J Stroke, 2015,21(24):152-157.

    [2] Jokinen H,Gouw AA,Madureira S,et al.Incident lacunes influence cognitive decline:the LADIS study[J].Neurology, 2011,76(12):1872-1878.

    [3] J Hanna,G Nicolau,V Ricardo.Early-Stage White Matter Lesions Detected by Multispectral MRI Segmentation Predict Progressive Cognitive Decline[J].Frontiers in Neuroscience,2015,9(10):455.

    [4] JD Reuck,F(xiàn) Auger,N Durieux.Topographic distribution of white matter changes and lacunar infarcts in neurodegenerative and vascular dementia syndromes: A post-mortem 7.0-tesla magnetic resonance imaging study[J].European Stroke Journal,2016,1(2):103-105.

    [5] TW Kim,YH Kim,KH Kim.White matter hyperintensities and cognitive dysfunction in patients with infratentorial stroke[J].Annals of Rehabilitation Medicine,2014,38(5):620-627.

    [6] M Rozanski,TB Richter,U Grittne.Elevated levels of hemog lobin A1c are associated with cerebral white matter disease in patients with stroke[J].Stroke,2014,45(4):1007-1011.

    [7] F Rincon,CB Wright.Current pathophysiological concepts in cerebral small vessel disease[J].Frontiers in Aging Neuroscience,2014,6(4):24.

    (收稿日期:2017-05-11)

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