MMSE与MoCA筛查卒中后认知障碍准确性的meta分析

2020-05-18 08:21刘莹岳萌邹永明
天津护理 2020年2期
关键词:认知障碍敏感度异质性

刘莹 岳萌 邹永明

(天津市环湖医院,天津 300350)

卒中后认知障碍 (post-stroke cognitive impairment,PSCI)是指在脑出血、脑梗死等卒中事件发生6个月内出现的认知功能障碍[1],国内外患者发生率都很高。 早期识别PSCI 是治疗认知损害、延缓认知障碍发展的重要措施。 目前,国内外常用的认知评估工具有 MMSE (mini-mental state examination, MMSE)与 MoCA (Montreal cognitive assessment, MoCA)。研究显示[2],在诊断 PSCI 方面,MoCA 量表优于 MMSE,主要体现在MoCA 量表的灵敏度高于MMSE, 但特异度较差[3,4],也有研究显示[5]两量表评估急性脑缺血性脑卒中患者的准确性没有差别,我国的研究[6]结果显示,MoCA 的检出率更高。 鉴于国内外研究结论的不一致,本研究依据严格的纳排标准,采用meta 分析的方法,比较MoCA 与MMSE 量表评估PSCI 的准确性, 以期为临床型选择卒中后患者的认知状态的评估工具应用提供循证依据。

1 资料与方法

1.1 文献检索策略 通过阅读相关原始研究、传统综述与系统评价获得检索词。 以“简易智能精神状态量表、蒙特利尔认知评估量表、卒中、脑出血、脑缺血、脑梗死、蛛网膜下腔出血、认知障碍、认知损害、认知功能障碍” 为中文检索词。 以“MMSE、MoCA、cognitive impairment、cognitive dysfunctions、neurocognitive disorders、cognitive decline、post-stroke cognitive impairment、stroke、cerebrovascular accident、brain vascular accident”为英文检索词。 检索 PubMed、EMBASE、CENTRAL、万方及中国知网数据库自建库至2017 年10 月的文献。同时追溯相关研究的参考文献,并重复以上步骤直至没有发现新的文献。

1.2 文献纳入与排除标准 纳入标准: ① 研究对象为年龄≥18 岁卒中后患者; ②研究类型为前瞻性观察研究或对照试验;③PSCI 诊断标准:全面的神经心理检查(病史、体检与认知筛查);④PSCI 包括卒中后认知障碍非痴呆与卒中后痴呆的患者; ⑤研究对象接受MMSE 和(或)MoCA 量表测量认知状态,且均行全面的神经心理检查; 或研究对象分为试验组与对照组, 试验组为行神经心理检查确诊为认知障碍的患者,对照组为非认知障碍的患者;⑥语种为英文或中文文献; ⑦能直接或间接获得MMSE、MoCA 评估PSCI 的真阳性值、假阳性值、真阴性值与假阴性值。 排除标准:①研究对象包括短暂性脑缺血发作的患者;②文献类型为个案报告性研究、书信、评述类文献;③结果只报告特定维度的得分情况,并没有报告反映整体认知状态的总分情况; ④重复发表的文献或无法计算出真阳性值、假阳性值、真阴性值与假阴性值的文献。

1.3 资料提取与文献质量评价 提取纳入文献资料与文献质量评价均由2 名研究人员独立完成, 结果不一致时由研究人员共同讨论决定。 文献提取内容包括:作者、发表年份、国家、研究地点、研究对象、样本量、测量时间(卒中后6 个月内)、测量量表及阈值、MMSE 与 MoCA 诊断 PSCI 的真阳性值、 假阳性值、真阴性值、假阴性值、灵敏度与特异度。 采用诊断准确性研究的质量评估量表QUADAS-2 进行质量评价。 所有组成部分在偏倚风险中进行评估,前3 部分在临床适用性方面进行评估, 每一部分以 “是”、“否”、“不清楚”评价。

1.4 统计学分析 应用MetaDisc 1.4 软件进行meta分析, 若各研究间存在同质性则采用固定效应模型。若呈异质性,则采用随机效应模型,并进行阈值效应、非阈值效应、meta 回归分析以探讨异质性来源。 分别计算MMSE 与MoCA 的合并敏感度、合并特异度、合并诊断优势比(diagnostic odds ratio, DOR)、合并阳性似然比(positive likelihood ratio,PLR)、合并阴性似然比(negative likelihood ratio,NLR)及其 95%可信区间(95%CI);进行合并受试者工作特征曲线(SROC)拟合分析;计算MMSE 与MoCA 比较的相对敏感度(relative sensitivity, RSEN)、相对特异度(relative specificity, RSPE)、 相对诊断比值比 (relative diagnostic odds ratio, RDOR) 与 AUC 值。 采用 Stata 12.0 软件进行Deek 检验评价纳入文献的发表偏倚情况。

2 结果

2.1 文献检索 本研究共检索文献2882 篇, 筛查重复文献后获得575 篇, 阅读题目、 摘要后获得文献169 篇, 阅读全文后最终纳入的符合标准的文献12篇[3,4,7-16]。 文献筛选流程图见图1。

图1 文献筛选流程图

2.2 纳入文献的基本特征 本研究纳入的12 篇文献中,英文文献 10 篇[3,4,7-14],中文文献 2 篇[15,16]。 10 项研 究[3,4,7-10,12,14-16]应用 MMSE 进行筛查,7 篇研究[3,4,11,13-16]应用 MoCA 进行筛查。 5 项研究[3,4,14-16]同时应用MMSE 与MoCA 筛查。 纳入研究基本特征见表1。

2.3 文献质量评价 12 项研究均为前瞻性研究。 11项研究[4,7-16]在院内进行,1 项研究[3]在院外随访时 进行。 纳入研究 10 篇文献[3,4,7,9-14,16](83.3%)的量表测量时间间隔偏倚风险小,2 项研究[8,15](18.2%)的测量时间间隔偏倚风险不明确。 12 项研究[3,4,7-16]的临床适用性均较高。 文献质量评价见表2。

2.4 meta 分析结果

2.4.1 MMSE 筛查 PSCI 准确性的 meta 分析

2.4.1.1 异质性分析 共 10 项研究[3,4,7-10,12,14-16](924 例研究对象)应用MMSE 量表进行筛查,meta 分析结果显示,I2=73.8%,P=0.01, 说明各研究间存在异质性。敏感度对数与(1-特异度对数)的Spearman 相关系数为0.33,P=0.30, 提示不存在阈值效应。 森林图中Cochran=38.15,P=0.01, 且各研 究的 DOR 与 合并DOR 不沿同一条直线分布, 表示存在非阈值效应引起的异质性。

2.4.1.2 meta 回归分析 为进一步探索异质性来源,对测量时间、研究地点、是否实施盲法行meta 回归分析。结果显示,P 值均大于0.05,说明以上因素均不能解释研究异质性。

2.4.1.3 合并效应量 采用随机效应模型, 将MMSE筛查 PSCI 的 DOR、敏感度、特异度、PLR、NLR 进行合并,见表3。MMSE 筛查 PSCI 的 SROC,曲线下面积(AUC)为0.806。合并结果显示MMSE 对筛查PSCI 有较高诊断价值。

表1 纳入研究基本特征表

表2 纳入文献质量评价

表3 MMSE 筛查PSCI 准确性的合并效应量结果

2.4.2 MoCA 筛查 PSCI 准确性的 meta 分析 共 7 项研究[4,5,12,13-16](研究对象 719 例)采用 MoCA 量表进行筛查,meta 分析结果显示,I2=0.0%,P=0.33。认为研究间不存在统计学异质性。 采用固定效应模型,将MoCA 筛查PSCI 的DOR、敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比进行合并,合并结果显示MoCA 对筛查PSCI 有较高诊断价值, 见表4。 MoCA 筛查PSCI的SROC,曲线下面积(AUC)为0.868。

表4 MoCA 筛查PSCI 准确性的合并效应量结果

2.4.3 MMSE 与 MoCA 筛查PSCI 准确性的比较 通过计算比值比得出, 与MMSE 相比,MoCA 的RSEN为 1.14(95%CI:0.53~1.37),RSPE 为 1.01(95%CI:0.96~1.05)。 MoCA 的诊断敏感度高于MMSE,特异度略高于MMSE。 为明确两量表筛查的准确性, 通过计算RDOR 值比较两者 DOR 的大小。 将 MMSE 与 MoCA量表作为协变量,采用meta 回归的方法得出,MMSE与MoCA 比较的RDOR 值为1.70,可信区间为0.74~2.73,P 值为 0.14。 利用 Z 检验比较两者的 AUC 值得出,Z 值为 5.57,P 值为 2.45。 因此,MMSE 与 MoCA筛查PSCI 准确性的差异无统计学意义。

2.4.4 发表偏倚的检验 Deek 检验结果显示,MMSE筛查 PSCI 纳入研究的 t 值为 0.13,P=0.9。 MoCA 鉴别PSCI 纳入研究的t 值为1.49,P=0.19, 均不存在发表偏倚。

3 讨论

3.1 纳入文献的质量评价 纳入研究中,4 项研究[9,12-14]对测量者实施了盲法;2 项研究[9,15]未明确报告量表测量的时间间隔,可能存在测量偏倚。 纳入研究的总体质量水平较高,研究结果具有一定的可靠性。 纳入研究间产生异质性的可能原因有: ①研究对象的认知障碍程度不同,MMSE 与MoCA 测量的准确性有所差别。 已有meta 分析结果表明,对于年龄大于60岁的轻度认知障碍患者,MoCA 的敏感度、 特异度与AUC 值均大于MMSE[4]。而对于痴呆与多认知域损害的患者,MoCA 的诊断特异度并不比 MMSE 高[17]。 本文纳入的研究未对受试对象的认知障碍程度进行限定,可能为异质性来源;②作为诊断金标准的神经心理检查内容不同。 由于纳入研究的所在地区不同,其神经心理检查标准存在差异; ③纳入研究的测试量表为不同的语言版本, 各版本量表的信效度存在差别,可能对诊断结果造成影响。

3.2 MMSE 与MoCA 筛查PSCI 的准确性比较 研究结果发现,MMSE 与 MoCA 量表筛查 PSCI 的 AUC 均值大于0.8,具有较高的诊断准确性;MoCA 量表的诊断敏感度高于MMSE。 然而两者诊断的特异度相近;RDOR 结果显示两者的诊断效果无差别。MMSE 为较早产生,并为国内外广泛应用的认知筛查量表,对痴呆患者诊断敏感度、特异度较高,测量内容缺乏对执行能力、抽象能力的评估,并且其对多认知域损害的认知障碍患者的诊断敏感度优于单认知域损害[18]。

与MMSE 相比,MoCA 能够测量被试者的执行功能与抽象能力。Wong[14],Dong[2]与 Salvadori[11]的研究表明,MoCA 预测卒中事件发生后 3 个月、6 个月、12个月的发生PSCI 的准确性大于90%。 我国研究者[6]应用MMSE 与MoCA 评估急性缺血性卒中患者的认知水平。 结果表明, 卒中发病后 2~3 周,MoCA 对PSCI 的检出率高于MMSE。 说明MoCA 对急性期卒中患者的诊断价值更高,与本研究结果一致。 因此,在筛查时间、资源有限的情况下,建议首选MoCA 量表。 同时MoCA 量表的诊断阈值受多因素影响:首先,量表的应用地区、语言版本不同,地域差异导致量表的诊断阈值无统一标准;其次,年龄、教育程度是影响量表临界值的两个重要因素,年龄越小、受教育水平越低的患者,其痴呆诊断阈值越小[19];再次,不同疾病状态的患者,选取的诊断阈值也不同,对于卒中急性期的患者,MoCA 诊断PSCI 的最佳临界值范围为19 分至22 分[2,4,11,13]。对于慢性期患者,最佳临界值范围为 20 分至 27 分[19-22]。

3.3 研究的局限性 部分纳入研究将正常人群作为对照组,夸大了筛查工具的诊断效能,建议今后研究合理设置诊断试验, 以金标准为对照工具评估诊断方法的准确性;个别研究的样本量较少,导致抽样误差增大,筛查结果的准确性存在不稳定,因此需要更多大样本研究验证meta 分析结果;本研究未合并分析量表对特定认知域损害的诊断准确性, 建议在足够样本量的情况下, 对比两量表对单个认知域的诊断价值,以进一步指导PSCI 患者的护理[23]。

4 小结

MMSE 与MoCA 对PSCI 均有较高的诊断价值,虽然MoCA 量表的诊断敏感性高于MMSE, 但两者对筛查PSCI 均有较高的准确性,且诊断效果不存在差异。 建议临床工作人员依据不同环境与患者情况,选择单一量表或者两者配合对卒中后患者进行认知筛查,以便早期识别PSCI 的发生与进展,为实施治疗与护理提供快速准确的判断依据。

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