实用工具推荐:用GPCOG,4分钟搞定轻度认知功能障碍筛查!

2021
06/25

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中国全科医学
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国家统计局数据显示中国老龄化逐年加剧,预测到 2050 年,中国 60 岁以上人口约为 44 988 万,其中痴呆人数将达 3 003 万,占 60 岁以上人口的 6.68%。目前,痴呆的机制尚不明确,也无有效的治疗措施,对其进行早期干预成为改善我国痴呆现状的有效途径之一。基于此,介于正常衰老和痴呆之间的一种临床过渡状态——轻度认知功能障碍(MCI)得到了广泛关注。有研究指出,对 MCI 进行早期筛查、早期干预,可以预防或者延缓 MCI 向痴呆的转化,甚至逆转病情。然而当前广泛使用的MCI早期筛查工具,如简易智力状态检查量表(MMSE)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)分别因区分 MCI 与健康者能力较差、不能较好反映年龄较大及文化程度较低者真实认知水平,在基层医疗卫生机构中存在适用性不足的问题。  
全科医生认知功能评估量表(GPCOG)是一种新的简易认知功能筛查量表,研究表明,该量表用于筛查痴呆灵敏度高、特异性强、且简便快速。目前,将该量表应用于筛查 MCI 的研究甚少,虽有研究验证了其可用于筛查 MCI,但样本例数较少且选择范围局限。基于此,来自同济大学医学院全科医学系的刘亚林等通过扩大样本范围,对老年人群采用GPCOG 进行认知筛查,旨在验证 GPCOG 对 MCI 的预测价值,以期寻找到适合社区人群的 MCI 早期筛查工具。  

 
对象与方法  
 

刘亚林等采用简单随机抽样加系统抽样的方法从 2020 年 5—7 月在上海市嘉定区嘉定镇参加老年人(年龄≥ 60 岁)健康体检的人群中抽出 860 人采用自制调查问卷和蒙特利尔认知评估基础量表(MoCA-B)、日常生活活动能力量表(ADL)、临床痴呆量表(CDR)和GPCOG进行调查,根据 Petersen 标准诊断 MCI。研究者依照MCI 确诊者年龄、性别、受教育年限特征对认知正常者按照 1∶1 随机抽样进行匹配,并比较认知正常组和 MCI 组间MoCA-B和GPCOG 评分及用时上的差异性。通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价GPCOG区分MCI和非MCI的能力(效度),并计算划界分、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值。GPCOG 量表信度采用 Spearman 秩相关分析法进行分析,量表内部一致性以Cronbach'sα进行评价。


 
结果  
  • 抽出的860 人中,48 人拒绝接受(全部)调查,接受全部调查者为 812 人,最终收回有效问卷 791 份。791 例被调查对象中符合痴呆诊断者 36 例(4.5%);符合 MCI 诊断者 192 例(24.3%);认知正常者 563 例(71.2%)。


  • 依据 MCI 确诊者年龄、性别、受教育年限特征对认知正常者按照1∶1 随机抽样进行匹配后, MCI 组与认知正常组各纳入187 例调查对象。


  • MCI组与认知正常组374 例调查对象MoCA-B总分和GPCOG总分分别为23(8)分、12(3)分,GPCOG总分与MoCA-B总分呈正相关(rs=0.484,P<0.001);MoCA-B 用时为 7(3)min,GPCOG 用时为 4(2)min,MoCA-B 用时长于 GPCOG 用时,差异有统计学意义(P<0.001)。


  • 针对MoCA-B和GPCOG 评分及用时行上述两组间比较发现,认知正常组的MoCA-B 评分、GPCOG总评分及GPCOG各条目得分均高于 MCI 组,差异有统计学意义(P<0.05);认知正常组MoCA-B 用时短于 MCI 组,差异有统计学意义(P<0.05);两组 GPCOG 用时比较,差异无统计学意义(P>0.05)。


  • 与 MCI 诊断“金标准”进行比较,GPCOG 用于筛查 MCI 的约登指数最大为 0.43,其曲线下面积(AUC)为 0.78,GPCOG 总分以 12 分为界,灵敏度为 70.05%,特异度为 69.52%,阳性预测值为 69.68%,阴性预测值为 69.89%。


  • GPCOG量表各条目间的相关性系数为0.097~0.836(P<0.05)。GPCOG量表的Cronbach'sα系数为 0.78。

结论

GPCOG 操作快速、简单,具有较好的内部一致性,对于MCI 与认知正常者具有中等程度的区分能力,在基层医疗卫生机构中具有一定的使用价值。   若将 MCI 的初步筛查加入老年人健康体检项目或者作为门诊就诊的常规筛查,可在很大程度上提高 MCI 的检出率,进而实现早期干预。   但使用GPCOG筛查MCI时仍存在漏诊或误诊可能性,建议使用时可联合其他量表(如:   MoCA-B)进行筛查,以提高筛查的准确性。  

-END-

编辑:陈俊杉



 

本文由作者自行上传,并且作者对本文图文涉及知识产权负全部责任。如有侵权请及时联系(邮箱:nanxingjun@hmkx.cn
关键词:
特异度,筛查,量表,差异,年龄

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