脑白质高信号体积与分布对脑小血管病认知障碍的预测价值OA

目的探讨脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)患者脑白质高信号(white matter hyperintensity,WMH)的分布特征、体积大小及CSVD总负荷评分对认知障碍的预测价值。方法纳入2020年1月—2024年12月在昆明医科大学第二附属医院住院,且符合《中国脑小血管病的神经影像学诊断标准及名词标准化定义——来自中国卒中学会的专家共识》中CSVD诊断标准的患者,根据临床诊断结果将其分为认知障碍组和无认知障碍组(对照组)。认知障碍患者均完成简易精神状态检查(mini-mental state examination,MMSE)。采用Dr.Wise^(®)CSVD人工智能辅助评估系统自动量化脑室旁WMH(periventricular WMH,PWMH)和深部WMH(deep WMH,DWMH)体积,并计算CSVD总负荷评分。采用多因素二元logistic回归分析筛选认知障碍的独立危险因素,通过ROC曲线评估模型的预测效能,采用Spearman相关性分析探讨各项危险因素与MMSE评分的相关性。结果共纳入2691例CSVD患者,其中男性1625例,女性1066例,平均年龄(72.7±10.5)岁,对照组2531例,认知障碍组160例。组间比较结果显示,PWMH体积、DWMH体积、改良Fazekas评分及CSVD总负荷评分在两组间的差异均有统计学意义(均P<0.001)。多因素二元logistic回归分析表明,PWMH体积(OR 1.090,95%CI 1.062~1.118,P<0.001)和CSVD总负荷评分(OR 1.732,95%CI 1.340~2.239,P<0.001)是认知障碍的独立危险因素。ROC曲线分析显示,PWMH体积结合CSVD总负荷评分的联合模型的预测效能最高(AUC 0.745,95%CI 0.728~0.761,P<0.001),其次为PWMH体积(AUC 0.737,95%CI 0.720~0.754,P<0.001)和CSVD总负荷评分(AUC 0.671,95%CI 0.653~0.689,P<0.001)。Spearman相关性分析表明,PWMH体积与MMSE评分呈负相关(r_(s)=-0.408,P=0.009),而CSVD总负荷评分与MMSE评分无相关性。结论WMH的分布特征对CSVD患者认知障碍的影响存在差异。其中,PWMH体积是认知障碍的独立危险因素,而DWMH体积不具备该特征,这提示不同脑区的WMH与认知功能的关联存在差异。此外,尽管临床广泛应用的改良Fazekas评分的组间差异具有统计学意义,但该指标对CSVD患者认知障碍的预测效能有限,而PWMH体积联合CSVD总负荷评分构建的预测模型表现出较高预测效能,有助于早期识别认知障碍高风险人群,从而为临床制订早期干预策略提供依据。