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帕金森病患者合并肌少症的风险预测模型构建

2024-06-17 25 上传者：管理员

摘要：目的研究构建帕金森病患者合并肌少症的风险模型，为早期干预治疗提供依据。方法选择郑州大学第二附属医院神经内科2020-09—2023-02收治的170例帕金森病患者为研究对象。收集患者的临床资料并依据亚洲肌少症工作组诊断标准对肌少症筛查进行诊断，通过机器学习筛选构建帕金森病患者合并肌少症的风险预测模型，并通过接受者操作特性曲线和临床决策分析验证模型的稳定性。结果帕金森病患者合并肌少症71例（41.8%），肌少症组和非肌少症组患者性别比例、体重指数、Hoehn-Yahr分级以及日常生活活动能力评分差异有统计学意义（均P<0.05）。LASSO回归模型分析显示Hoehn-Yahr分级、体重指数、白蛋白、维生素D、同型半胱氨酸、肌酐、日常生活活动能力、叶酸和血红蛋白是帕金森病患者合并肌少症的危险因素。通过多因素Logistic回归分析，以P<0.1进一步研究发现，Hoehn-Yahr分级、白蛋白、维生素D、同型半胱氨酸、肌酐和日常活动能力评分构建的帕金森病患者合并肌少症风险预测模型的C指数为0.819，受试者工作特征曲线下面积为0.819，显示较好的预测价值。决策曲线分析显示，概率值为8%～82.0%时，使用此模型对患者临床净获益率最高。结论帕金森病患者合并肌少症率高，本研究构建的列线图模型可有效筛查帕金森病患者合并肌少症的风险，为尽早进行干预提供依据。

关键词：
PD
帕金森病
老年人群
肌少症
预测模型
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帕金森病（Parkinson’s disease,PD）是在老年人群中发病率较常见的慢性疾病，致残率和病死率较高[1,2]。随着疾病的发展，患者会逐渐出现运动障碍[3,4]、认知障碍[5]、睡眠障碍、胃肠道功能障碍[6]以及神经精神障碍[7]等一系列并发症，严重影响患者的生活质量。由于需要长期陪护照料，给家庭和社会带来巨大的负担，目前尚无有效的方法治疗和延缓病情发展[8]。肌肉减少症简称肌少症，是一种以持续且全身突变的骨骼肌重量及功能减少为主要特征的疾病[9]。人体肌肉量与活动能力之间具有相关性，帕金森病患者出现运动障碍，势必会影响患者肌肉活动能力，进而进一步加重患者的运动能力，可能形成恶性循环，导致患者生活质量进一步下降[10]。因此，早期筛查患者是否有肌少症的风险并及时给予干预可能对提高帕金森病患者生活质量具有重要意义。

1、资料与方法

1.1 一般资料

选择郑州大学第二附属医院神经内科2020-09—2023-02收治的170例PD患者为研究对象。PD诊断符合国际运动障碍学会修订的PD诊断标准[11]。排除合并肿瘤、严重肝肾功能不全、严重贫血以及确诊PD前即患有慢性消耗性疾病者，无法进行相关评估检查以及拒绝常规生化检查者，长期卧床、瘫痪者，有明确其他疾病导致的肌肉萎缩者。所有入选患者均需签署知情同意书。

1.2 方法

1.2.1 临床资料收集：

收集患者年龄、性别、身高、体质量、病程、Hoehn-Yahr(H-Y）分期等基本信息。收集血液生化指标如血常规、肝肾功能、血脂、叶酸、维生素B12(vitamin B12,VB12）、维生素D(vitamin D,VD）、同型半胱氨酸（homocysteine,Hcy）等35个临床特征。

1.2.2 肌少症评估：

肌少症诊断标准依据亚洲肌少症工作组诊断标准需满足以下第(1)条以及(2)、(3)中至少1条[12]:(1)肌肉质量：小腿围（小腿的最大周径），男性<34 cm，女性<33 cm;(2)肌肉力量（握力）：男性<28 kg，女性<18 kg;(3)躯体功能：5次坐起≥12 s，或步速<1.0 m/s，或简易体能状况量表评分≤9分。1.2.3焦虑抑郁评估：患者焦虑抑郁情况采用医院焦虑抑郁量表（hospital anxiety and depression scale,HADS)[13]进行评估，该量表是筛查焦虑和抑郁症状最常用的工具之一，包括抑郁和焦虑两个子量表，每个子量表的计分范围为0～21分，得分越高，表示焦虑或抑郁程度越高。

1.2.4 简易精神状态检查表：

简易精神状态检查表(minimum mental state examination,MMSE）由Folstein等[14]编制，是最具影响的标准化智力状态检查工具之一。量表分为定向、记忆力、注意力和计算力、回忆和语言5部分认知方面的内容，最高30分，得分越低说明智力状态越差。

1.2.5 日常生活活动评估：

采用Barthel指数（Barthel index）对患者日常生活活动（activity of daily living,ADL）进行评估[15]，主要用于检测老年人治疗前后的独立生活活动能力变化，反映老年人需要护理的程度。量表总分100分，得分越低独立性越差，依赖性越高。

1.3 统计学方法

使用R语言软件（2023，版本4.3.1）进行数据分析。连续正态分布变量使用均值±标准差表示，非正态分布数据使用中位数表示。对于2组患者均数之间的比较采用t检验，非正态数据采用Wilcoxon秩和检验。使用“glmnet”包执行最小绝对值收敛和选择算子算法（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）计算，并进行十倍交叉验证调整lambda（λ）。采用R包“rms”中的多因素回归分析进行一步筛选变量，并使用筛选后的变量建立诊断列线图。通过受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线和决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评价模型的稳定性。以P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1 研究对象临床资料分析

170例PD患者中合并肌少症71例（41.8%），肌少症组和非肌少症组患者年龄、居住状况及MMSE评分差异无统计学意义（均P>0.05），性别比例、体重指数（body mass index,BMI）、H-Y分级及ADL评分差异有统计学意义（均P<0.05）。见表1。

表1 肌少症组与非肌少症组临床资料比较

2.2 PD患者合并肌少症的风险因素筛选

使用LASSO回归模型对变量进行经纬分析，初步筛选出9个指标：H-Y分级、BMI、白蛋白（albumin,ALB）、VD、Hcy、肌酐（creatinine,Cr）、ADL评分、叶酸和血红蛋白（haemoglobin,Hb）（图1A和B）。通过多因素Logistic回归分析以P<0.1为条件对以上9个变量进行进一步分析显示，H-Y分级、ALB、VD、Hcy、Cr、ADL评分是PD患者合并营养不良的危险因素（表2）。

2.3 预测PD患者发生肌少症的风险模型建立

将多因素Logistic回归分析中P<0.1的6个变量纳入列线图模型中，构建PD患者合并肌少症的风险预测模型（图2）。

2.4预测PD患者发生肌少症的风险模型的验证

通过对模型的评价显示，该列线图模型的C-index为0.819，经内部验证后（Bootstrap=1 000）表明该模型具有一定的准确度（图3A）。预测模型的ROC曲线下面积为0.819（图3B），说明具有较高的预测价值。决策曲线分析显示，当概率值为8%～82%时，使用此模型筛查肌少症对患者的净获益率较高。

3、讨论

肌肉减少症与衰老有关，其特征是进行性骨骼肌丧失和相关的功能恶化[9,16]。帕金森病同样属于衰老性疾病，研究发现与一般人群相比，帕金森病患者合并肌少症更为普遍[10,17]。本研究发现入组的帕金森病患者肌少症发生率为41.8%，与既往报道的17.2%～55.7%相符。

本研究发现PD患者合并肌少症时的日常生活活动能力显著低于不合并肌少症的患者，因此，对PD患者进行早期肌少症的筛查诊断并及时营养干预对提高帕金森病患者生活质量具有重要意义。本研究建立的筛查模型显示，联合H-Y分级、ALB、VD、Hcy、Cr和ADL的预测模型的准确度为0.819，使用价值和临床意义较高。研究表明，帕金森病与肌少症之间存在共同机制，但迄今为止尚未完全阐明相关机制[18,19,20,21]。H-Y分级是评估帕金森病患者疾病严重程度的指标之一，分级越高说明疾病越严重，可导致患者进食受到影响，及震颤可导致能量消耗，但具体机制还未明确[22]。ALB、VD和Cr水平可以表现个体的营养状态，本研究发现PD合并肌少症组患者ALB、VD和Cr水平均显著低于非肌少症组患者，说明患者营养状态较差，与既往研究结论相一致[23]。研究显示血浆Hcy在帕金森病患者中水平显著升高[24,25]，本研究发现合并肌少症的PD患者Hcy水平较不合并肌少症者显著升高，可能与其导致的兴奋性毒性、氧化应激、能量消耗等有关，但具体机制还未明确[24,26]。活动能力是体现个人生活质量的重要指标之一，本研究发现活动能力在合并肌少症的帕金森病患者中明显减少，说明两者之间具有一定的相关性，可能导致恶性循环，进一步降低患者的生活质量，而通过运动锻炼改善患者病情严重程度的观点已有相关研究支持[27,28,29]。Hirsch等[30,31]发现帕金森病患者中女性相对于男性肌少症的发病率更高，本研究显示男性患者发生肌少症的比例为53%，稍高于女性患者。

图1 采用LASSO逻辑回归模型筛选特征性变量

表2 PD患者合并肌少症的多因素Logistic回归分析

图2 PD患者发生肌少症的风险模型

本研究发现帕金森病患者合并肌少症的比例较高，通过建立风险预测模型可以较准确的发现PD患者出现肌少症的风险因素，对指导患者进行早期干预具有重要意义。本研究存在以下不足：单中心研究，纳入的帕金森病患者年龄较高，导致肌少症的发病率较高，可能导致结果偏倚；同时未进行营养干预进行前瞻性研究，因此结论仍需进一步研究以验证本模型的临床适用性。

图3 PD患者发生肌少症风险列线图模型的验证

参考文献:

[4]刘亚君,王运良.帕金森病吞咽功能障碍研究进展[J].中国实用神经疾病杂志,2021,24(12):1099-1104.

[8]王俊,姜立刚.帕金森病患者医疗支出与疗效的研究进展[J].中国实用神经疾病杂志,2020,23(22):2020-2024.

[11]中华医学会神经病学分会帕金森病及运动障碍学组,中国医师协会神经内科医师分会帕金森病及运动障碍学组.中国帕金森病治疗指南(第四版)[J].中华神经科杂志,2020,53(12):973-986.

基金资助:河南省医学科技攻关项目(编号:LHGJ20210411);

文章来源:陈思,杨霄鹏,楚广磊,等.帕金森病患者合并肌少症的风险预测模型构建[J].中国实用神经疾病杂志,2024,27(06):696-700.