蒙特利爾認知評估量表用于社區輕度認知障礙篩查的初步研究

楊 謙， 第五永長， 王 威， 劉 奇， 周 源， 華小蘭， 程 妍， 丁鴻莉

阿爾茲海默病(Alzheimer disease,AD)是以記憶、定向等認知域功能發生障礙或伴有精神異常行為及人格改變等為主要臨床表現的神經退化性病變。輕度認知障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI)被認為是癡呆疾病譜的一部分，是AD發病的高危因素[1]。MCI人群癡呆轉化率大約為每年10%～15%，遠高于認知功能健康人群的1%～2%[2]。但AD的診療目前仍是一項世界性難題，我國癡呆的患病率約為4%～6%，MCI的患病率約為14%[3,4]，這對于老齡化國家而言，將是一項巨大的負擔與挑戰。而MCI是認知重構和代償等神經仍處于可塑性的關鍵時期，早期的認知功能訓練和干預能有助于改善認知功能，延緩甚至阻止MCI向AD的病情進展[5,6]。因此，MCI人群的篩查對于AD的預防與治療意義重大，而高效且經濟的認知功能評估工具是該疾病防治的重要一環。目前，用于認知功能評估的常用工具主要有MMSE、MoCA、安登布魯克認知檢查(ACE)等。MoCA是2005年由Nasreddine等設計[7]，是應用于MCI篩查研究最為廣泛的量表。其測試的認知區域包括視空間、執行能力、命名、注意力、語言、計算能力、抽象、延時回憶和時空間定向。本次研究采用的是由王煒翻譯修訂的MoCA-BJ版[8]，旨在探討其應用于本地區老年群體MCI診斷的適用性和基于教育水平的最佳分界值。

1 資料與方法

1.1 研究對象 采取橫斷面調查方法，隨機整群抽取2021年3月-2021年9月陜西省西咸新區、咸陽市秦都區50歲以上社區居民為研究對象。

1.2 排除標準 排除標準：(1)年齡<50歲，在本地居住3 m以下;(2)通過病史采集，排除其他有可能引起認知功能障礙的疾病及因素(如精神疾病、癡呆、帕金森、抑郁癥、藥物和酒精中毒、服用精神類藥物等);(3)不同意簽署知情同意書或有明顯視覺、聽力及軀體運動功能障礙，不能配合完成量表測試者。

1.3 測評使用工具及方法 調查員由陜西中醫藥大學神經退行性疾病中醫藥防治創新團隊研究人員和研究生組成，開始調查前進行統一培訓，統一量表測評指導用語與評分標準。在受試者安靜清醒狀態下，進行一對一面談。為避免干擾，兩量表測試時間相隔20 min，其中相同條目不做重復測試，中途記錄一般人口學和病史資料。診斷結果由本團隊2名具有副主任職稱以上的醫師進行審核修正。

1.3.1 認知功能評估量表 (1)蒙特利爾認知評估量表北京版(MoCA-BJ),總分30分。若受試者受教育年限≤12 y，則總分加1以糾正文化程度偏倚。得分<26，則提示認知功能受損;(2)MMSE量表(普通話版)，總分30分(文盲18～20分；小學21～24分；初中及以上：25～27分，提示認知功能下降)。

1.3.2 其他量表 (1)日常生活能力量表(Activity of Daily Living Scale,ADL)，共14項。總分大于16則代表有日常生活能力有不同程度的下降;(2)漢密爾頓抑郁量表(HAMD)用于排除抑郁所致的認知功能下降(得分<7，無抑郁)；(3)全面衰退量表 (Global Dete-rioration Scale,GDS)作為認知功能減退的評級指標(1級，正常；7級，極嚴重)；(4)臨床癡呆量表(Clinical Dementia Rating,CDR)評定受試者認知損害程度(0～3，正常-重度癡呆)。以上量表均用于MCI的診斷標準。

1.4 MCI診斷標準 參照2011年美國老齡化研究所(NIA)和阿爾茲海默病協會(AA)制定的MCI診斷指南[9]：(1)主訴記憶力下降>3 m，由患者本人、家屬或醫生證實;(2)一個或多個認知域功能下降客觀證據,來自認知功能測驗，簡易精神狀態量表(MMSE)，但總體認知能力正常;(3)能保持獨立的生活能力(GDS為2～3級，ADL≤18分且CDR=0.5);(4)尚未達到NIA-AA的癡呆診斷標準[10]。

1.5 統計學方法 采用SPSS 25.0軟件，繪制受試者工作曲線(ROC)，對靈敏度和特異性進行評價。組間得分差異采用t檢驗。兩量表標聯效度采用相關性檢驗。診斷效能采用Kappa一致性檢驗。

2 結 果

本次研究共調查1195例，納入符合標準1115例。其中，男525例，女590例，平均年齡(66.84±8.47)。按MCI診斷標準分為正常組(925例)與MCI組(190例)。其中，MoCA-BJ得分結果顯示：正常組：25.42±2.62；MCI組：19.96±3.30。組間得分差異性顯著，t=24.969，有統計學意義(P<0.001)。按受教育年限分為文盲組(受教育年限=0 y，81例)、小學組(1 y≤受教育年限≤6 y，207例)、初中組(受教育年限≥7 y，827例)，受教育平均年限(9.24±3.97)y。

2.1 兩量表相關性分析 MMSE是檢測認知功能使用最為廣泛的量表，已有研究表明其有著較高的信效度。本次研究將兩量表總分相關系數作為MoCA-BJ的效標關聯效度評價指標，相關系數越高，證明MoCA-BJ效度越好。結果顯示：MoCA-BJ：24.49±3.43；MMSE：27.12±2.40。兩量表相關系數r=0.791，P<0.001，相關性顯著，有統計學意義。

2.2 各組正常與MCI的截斷值

2.2.1 文盲組正常與MCI截斷值 文盲組的ROC曲線下面積(AUC)為0.960，P<0.01，用于篩查MCI和正常人群有統計學意義(見圖1);最大約登指數為85.2%，其對應的MoCA-BJ得分截斷值取整數為19，所對應的敏感度和特異度分別為85.2%、100%(見表1)。

圖1 文盲組MCI與正常的ROC曲線

表1 文盲組MoCA-BJ各截斷值對應的敏感度、特異度和約登指數

2.2.2 小學組正常與MCI截斷值 小學組的ROC曲線下面積(AUC)為0.918，P<0.01，用于篩查MCI和正常人群有統計學意義(見圖2);最大約登指數為68.7%，其對應的MoCA-BJ得分截斷值取整數為21，所對應的敏感度和特異度分別為83.9%、84.8%(見表2)。

圖2 小學組MCI與正常的ROC曲線

表2 小學組MoCA-BJ各截斷值對應的敏感度、特異度和約登指數

2.2.3 初中及以上組正常與MCI截斷值 初中及以上組的ROC曲線下面積(AUC)為0.963，P<0.01，用于篩查MCI和正常人群有統計學意義(見圖3);最大約登指數為86.4%，其對應的MoCA-BJ得分截斷值取整數為25，所對應的敏感度和特異度分別為89.3%、97.1%(見表3)。

圖3 初中及以上組MCI與正常的ROC曲線

表3 初中及以上組MoCA-BJ各截斷值對應的敏感度、特異度和約登指數

2.3 MoCA截斷值的效能評價 采用Kappa一致性檢驗評價MoCA-BJ的診斷效能，Kappa值與診斷結果的一致性呈正相關。當Kappa值為0.61～0.80時代表高度一致性。根據確定的MoCA截斷值，與MCI診斷標準的結果進行一致性檢驗，Kappa值=0.686，漸進標準誤為0.026，P<0.01，結果顯示該截斷值與診斷標準的一致性較好。

3 討 論

隨著我國老年人口比重的增加，作為老年期的常見疾病，AD的防治對于緩解家庭和社會負擔至關重要。因此，老年群體的認知功能監測應作為預防AD的重要手段。MoCA針對MCI以記憶受損為主要表現的特點，題目設置相較更合理，增加了延遲回憶時間與得分權重，對于MCI人群病變特點更有針對性，是目前用于MCI研究使用最為廣泛的量表，在我國的應用也有著良好的信效度[11]。但MoCA題目設置難度大，國內諸多研究均表明以受教育年限≤12,則總分加1的原版規定并不適合中國老年群體，臨床實際應用時有可能導致過度診斷，用于低文化程度人群時容易出現地板效應，導致其特異性不高[12～14]。本次研究旨在探討應用MoCA-BJ篩查本地輕度認知障礙人群的適用性與不同受教育水平的MCI截斷值。ROC曲線下面積(AUC)是診斷效能指標，其值的大小與診斷價值呈正相關。本次研究中各組的AUC分別為0.960(文盲)、0.918(小學)、0.963(初中)，表明準確度較高。且與MCI診斷標準的一致性檢驗結果也顯示較好。在標聯效度方面，MoCA-BJ與MMSE總分上也存在高度相關性，提示MoCA-BJ適用于本地MCI的篩查，我們推薦MoCA-BJ用于本地MCI篩查的截斷值分別為19(文盲)、21(小學)、25(初中及以上)。

關于MoCA的截斷值國內外各地區研究仍不統一。易剛[13]在成都社區調查中發現，以26分為截斷值其對應的靈敏度和特異度分別為98.11%、26.72%，其確定的最佳截斷值為22分。李丹丹[14]等人通過抽取重慶社區615名老人進行篩查，確定的最佳截斷值為24分，靈敏度和特異度分別為93.15%和92.74%。張雪晴[15]等人在對長沙市社區老年人篩查后，依據受教育程度分層后確定的MCI和正常人群截斷值為23分(文盲)、24分(小學)、25分(初中及以上)。國外也有類似研究報道，Luis[16]在美國東南部社區的篩查研究結果顯示，以原版26分為截斷值作為診斷結果，其對應的敏感度為97%，但特異度僅為35%。造成這種差異的結果的原因可能與研究抽樣的人口結構、經濟教育水平和文化背景差異有關。

值得注意的是，在我們的實際調查中發現，諸多老人尤其是低學歷者在交替連線、抽象等項目上理解力很差。完成交替連線時，不但需要認識漢字“甲、乙、丙、丁、戊”且要掌握其排列順序，復制立方體和畫鐘要求受試者具備一定的書寫能力，這對于部分低學歷老人來說很困難。“抽象”項目要求受試者需要概括“自行車”和“火車”屬性，部分低學歷老人能理解兩者用途，但無法用詞語歸納兩者共同特點，故無法得分。因此這些條目無法通過得分正確反應此類人群的該認知區域的變化程度，這顯然與量表設計初衷相悖，此類條目是否需要重新修訂得分標準，還需在以后的研究中進一步深化。國外已有研究者[17]利用包含圖形記憶測驗(FMT)的簡易認知篩查量表(BCSB)用于低教育水平的認知評估，結果顯示BCSB的得分與受教育水平無明顯相關性，適用于不同教育背景老年人的認知評估。

筆者認為，MoCA測試的認知域較為全面，針對性強，是目前用來MCI篩查高效且經濟的工具。通過劃分不同層次人口的截斷值，仍是行之有效的方法，但在使用過程中，應關注受試者的教育背景，為全面正確評估不同層次人口的認知域變化，應多種量表聯合使用。未來的研究也應關注MoCA量表子條目對于不同層次類型人口的適用性。