MMSE與MoCA篩查卒中后認知障礙準確性的meta分析

劉瑩 岳萌 鄒永明

（天津市環湖醫院，天津 300350）

卒中后認知障礙 （post-stroke cognitive impairment，PSCI）是指在腦出血、腦梗死等卒中事件發生6個月內出現的認知功能障礙[1]，國內外患者發生率都很高。 早期識別PSCI 是治療認知損害、延緩認知障礙發展的重要措施。 目前，國內外常用的認知評估工具有 MMSE （mini-mental state examination, MMSE）與 MoCA (Montreal cognitive assessment, MoCA)。研究顯示[2]，在診斷 PSCI 方面，MoCA 量表優于 MMSE，主要體現在MoCA 量表的靈敏度高于MMSE， 但特異度較差[3，4]，也有研究顯示[5]兩量表評估急性腦缺血性腦卒中患者的準確性沒有差別，我國的研究[6]結果顯示，MoCA 的檢出率更高。 鑒于國內外研究結論的不一致，本研究依據嚴格的納排標準，采用meta 分析的方法，比較MoCA 與MMSE 量表評估PSCI 的準確性， 以期為臨床型選擇卒中后患者的認知狀態的評估工具應用提供循證依據。

1 資料與方法

1.1 文獻檢索策略 通過閱讀相關原始研究、傳統綜述與系統評價獲得檢索詞。 以“簡易智能精神狀態量表、蒙特利爾認知評估量表、卒中、腦出血、腦缺血、腦梗死、蛛網膜下腔出血、認知障礙、認知損害、認知功能障礙” 為中文檢索詞。 以“MMSE、MoCA、cognitive impairment、cognitive dysfunctions、neurocognitive disorders、cognitive decline、post-stroke cognitive impairment、stroke、cerebrovascular accident、brain vascular accident”為英文檢索詞。 檢索 PubMed、EMBASE、CENTRAL、萬方及中國知網數據庫自建庫至2017 年10 月的文獻。同時追溯相關研究的參考文獻，并重復以上步驟直至沒有發現新的文獻。

1.2 文獻納入與排除標準 納入標準： ① 研究對象為年齡≥18 歲卒中后患者； ②研究類型為前瞻性觀察研究或對照試驗；③PSCI 診斷標準：全面的神經心理檢查（病史、體檢與認知篩查）；④PSCI 包括卒中后認知障礙非癡呆與卒中后癡呆的患者； ⑤研究對象接受MMSE 和（或）MoCA 量表測量認知狀態，且均行全面的神經心理檢查； 或研究對象分為試驗組與對照組， 試驗組為行神經心理檢查確診為認知障礙的患者，對照組為非認知障礙的患者；⑥語種為英文或中文文獻； ⑦能直接或間接獲得MMSE、MoCA 評估PSCI 的真陽性值、假陽性值、真陰性值與假陰性值。 排除標準：①研究對象包括短暫性腦缺血發作的患者；②文獻類型為個案報告性研究、書信、評述類文獻；③結果只報告特定維度的得分情況，并沒有報告反映整體認知狀態的總分情況； ④重復發表的文獻或無法計算出真陽性值、假陽性值、真陰性值與假陰性值的文獻。

1.3 資料提取與文獻質量評價 提取納入文獻資料與文獻質量評價均由2 名研究人員獨立完成， 結果不一致時由研究人員共同討論決定。 文獻提取內容包括：作者、發表年份、國家、研究地點、研究對象、樣本量、測量時間（卒中后6 個月內）、測量量表及閾值、MMSE 與 MoCA 診斷 PSCI 的真陽性值、 假陽性值、真陰性值、假陰性值、靈敏度與特異度。 采用診斷準確性研究的質量評估量表QUADAS-2 進行質量評價。 所有組成部分在偏倚風險中進行評估，前3 部分在臨床適用性方面進行評估， 每一部分以 “是”、“否”、“不清楚”評價。

1.4 統計學分析 應用MetaDisc 1.4 軟件進行meta分析， 若各研究間存在同質性則采用固定效應模型。若呈異質性，則采用隨機效應模型，并進行閾值效應、非閾值效應、meta 回歸分析以探討異質性來源。 分別計算MMSE 與MoCA 的合并敏感度、合并特異度、合并診斷優勢比（diagnostic odds ratio, DOR）、合并陽性似然比（positive likelihood ratio，PLR）、合并陰性似然比（negative likelihood ratio，NLR）及其 95%可信區間（95%CI）；進行合并受試者工作特征曲線（SROC）擬合分析；計算MMSE 與MoCA 比較的相對敏感度(relative sensitivity, RSEN)、相對特異度(relative specificity, RSPE)、 相對診斷比值比 （relative diagnostic odds ratio, RDOR） 與 AUC 值。 采用 Stata 12.0 軟件進行Deek 檢驗評價納入文獻的發表偏倚情況。

2 結果

2.1 文獻檢索 本研究共檢索文獻2882 篇， 篩查重復文獻后獲得575 篇， 閱讀題目、 摘要后獲得文獻169 篇， 閱讀全文后最終納入的符合標準的文獻12篇[3,4，7-16]。 文獻篩選流程圖見圖1。

圖1 文獻篩選流程圖

2.2 納入文獻的基本特征 本研究納入的12 篇文獻中，英文文獻 10 篇[3,4，7-14]，中文文獻 2 篇[15,16]。 10 項研 究[3,4，7-10,12,14-16]應用 MMSE 進行篩查，7 篇研究[3,4，11,13-16]應用 MoCA 進行篩查。 5 項研究[3,4，14-16]同時應用MMSE 與MoCA 篩查。 納入研究基本特征見表1。

2.3 文獻質量評價 12 項研究均為前瞻性研究。 11項研究[4，7-16]在院內進行，1 項研究[3]在院外隨訪時 進行。 納入研究 10 篇文獻[3,4，7,9-14,16]（83.3%）的量表測量時間間隔偏倚風險小，2 項研究[8,15]（18.2%）的測量時間間隔偏倚風險不明確。 12 項研究[3,4，7-16]的臨床適用性均較高。 文獻質量評價見表2。

2.4 meta 分析結果

2.4.1 MMSE 篩查 PSCI 準確性的 meta 分析

2.4.1.1 異質性分析 共 10 項研究[3,4，7-10,12,14-16]（924 例研究對象）應用MMSE 量表進行篩查，meta 分析結果顯示，I2=73.8%，P=0.01， 說明各研究間存在異質性。敏感度對數與（1-特異度對數）的Spearman 相關系數為0.33，P=0.30， 提示不存在閾值效應。 森林圖中Cochran=38.15，P=0.01， 且各研 究的 DOR 與 合并DOR 不沿同一條直線分布， 表示存在非閾值效應引起的異質性。

2.4.1.2 meta 回歸分析 為進一步探索異質性來源，對測量時間、研究地點、是否實施盲法行meta 回歸分析。結果顯示，P 值均大于0.05，說明以上因素均不能解釋研究異質性。

2.4.1.3 合并效應量 采用隨機效應模型， 將MMSE篩查 PSCI 的 DOR、敏感度、特異度、PLR、NLR 進行合并，見表3。MMSE 篩查 PSCI 的 SROC，曲線下面積(AUC)為0.806。合并結果顯示MMSE 對篩查PSCI 有較高診斷價值。

表1 納入研究基本特征表

表2 納入文獻質量評價

表3 MMSE 篩查PSCI 準確性的合并效應量結果

2.4.2 MoCA 篩查 PSCI 準確性的 meta 分析 共 7 項研究[4,5，12,13-16]（研究對象 719 例）采用 MoCA 量表進行篩查，meta 分析結果顯示，I2=0.0%，P=0.33。認為研究間不存在統計學異質性。 采用固定效應模型，將MoCA 篩查PSCI 的DOR、敏感度、特異度、陽性似然比、陰性似然比進行合并，合并結果顯示MoCA 對篩查PSCI 有較高診斷價值， 見表4。 MoCA 篩查PSCI的SROC，曲線下面積(AUC)為0.868。

表4 MoCA 篩查PSCI 準確性的合并效應量結果

2.4.3 MMSE 與 MoCA 篩查PSCI 準確性的比較 通過計算比值比得出， 與MMSE 相比，MoCA 的RSEN為 1.14(95%CI:0.53～1.37)，RSPE 為 1.01(95%CI:0.96～1.05)。 MoCA 的診斷敏感度高于MMSE，特異度略高于MMSE。 為明確兩量表篩查的準確性， 通過計算RDOR 值比較兩者 DOR 的大小。 將 MMSE 與 MoCA量表作為協變量，采用meta 回歸的方法得出，MMSE與MoCA 比較的RDOR 值為1.70，可信區間為0.74～2.73，P 值為 0.14。 利用 Z 檢驗比較兩者的 AUC 值得出，Z 值為 5.57，P 值為 2.45。 因此，MMSE 與 MoCA篩查PSCI 準確性的差異無統計學意義。

2.4.4 發表偏倚的檢驗 Deek 檢驗結果顯示，MMSE篩查 PSCI 納入研究的 t 值為 0.13，P=0.9。 MoCA 鑒別PSCI 納入研究的t 值為1.49，P=0.19, 均不存在發表偏倚。

3 討論

3.1 納入文獻的質量評價 納入研究中，4 項研究[9,12-14]對測量者實施了盲法；2 項研究[9,15]未明確報告量表測量的時間間隔，可能存在測量偏倚。 納入研究的總體質量水平較高，研究結果具有一定的可靠性。 納入研究間產生異質性的可能原因有： ①研究對象的認知障礙程度不同，MMSE 與MoCA 測量的準確性有所差別。 已有meta 分析結果表明，對于年齡大于60歲的輕度認知障礙患者，MoCA 的敏感度、 特異度與AUC 值均大于MMSE[4]。而對于癡呆與多認知域損害的患者，MoCA 的診斷特異度并不比 MMSE 高[17]。 本文納入的研究未對受試對象的認知障礙程度進行限定，可能為異質性來源；②作為診斷金標準的神經心理檢查內容不同。 由于納入研究的所在地區不同，其神經心理檢查標準存在差異； ③納入研究的測試量表為不同的語言版本， 各版本量表的信效度存在差別，可能對診斷結果造成影響。

3.2 MMSE 與MoCA 篩查PSCI 的準確性比較 研究結果發現，MMSE 與 MoCA 量表篩查 PSCI 的 AUC 均值大于0.8，具有較高的診斷準確性；MoCA 量表的診斷敏感度高于MMSE。 然而兩者診斷的特異度相近；RDOR 結果顯示兩者的診斷效果無差別。MMSE 為較早產生，并為國內外廣泛應用的認知篩查量表，對癡呆患者診斷敏感度、特異度較高，測量內容缺乏對執行能力、抽象能力的評估，并且其對多認知域損害的認知障礙患者的診斷敏感度優于單認知域損害[18]。

與MMSE 相比，MoCA 能夠測量被試者的執行功能與抽象能力。Wong[14]，Dong[2]與 Salvadori[11]的研究表明，MoCA 預測卒中事件發生后 3 個月、6 個月、12個月的發生PSCI 的準確性大于90%。 我國研究者[6]應用MMSE 與MoCA 評估急性缺血性卒中患者的認知水平。 結果表明， 卒中發病后 2～3 周，MoCA 對PSCI 的檢出率高于MMSE。 說明MoCA 對急性期卒中患者的診斷價值更高，與本研究結果一致。 因此，在篩查時間、資源有限的情況下，建議首選MoCA 量表。 同時MoCA 量表的診斷閾值受多因素影響：首先，量表的應用地區、語言版本不同，地域差異導致量表的診斷閾值無統一標準；其次，年齡、教育程度是影響量表臨界值的兩個重要因素，年齡越小、受教育水平越低的患者，其癡呆診斷閾值越小[19]；再次，不同疾病狀態的患者，選取的診斷閾值也不同，對于卒中急性期的患者，MoCA 診斷PSCI 的最佳臨界值范圍為19 分至22 分[2,4,11,13]。對于慢性期患者，最佳臨界值范圍為 20 分至 27 分[19-22]。

3.3 研究的局限性 部分納入研究將正常人群作為對照組，夸大了篩查工具的診斷效能，建議今后研究合理設置診斷試驗， 以金標準為對照工具評估診斷方法的準確性；個別研究的樣本量較少，導致抽樣誤差增大，篩查結果的準確性存在不穩定，因此需要更多大樣本研究驗證meta 分析結果；本研究未合并分析量表對特定認知域損害的診斷準確性， 建議在足夠樣本量的情況下， 對比兩量表對單個認知域的診斷價值，以進一步指導PSCI 患者的護理[23]。

4 小結

MMSE 與MoCA 對PSCI 均有較高的診斷價值，雖然MoCA 量表的診斷敏感性高于MMSE， 但兩者對篩查PSCI 均有較高的準確性，且診斷效果不存在差異。 建議臨床工作人員依據不同環境與患者情況，選擇單一量表或者兩者配合對卒中后患者進行認知篩查，以便早期識別PSCI 的發生與進展，為實施治療與護理提供快速準確的判斷依據。