老年帕金森病患者面部表情与疾病分期的关系

陈林丽，杨利琼，曹琼芳，徐帆，邹显巍，冯曦兮，魏常友

1.四川大学华西医院特需医疗中心，四川成都610041；2.西南医科大学药学院，四川泸州646000；3.成都医学院公共卫生学院，四川成都610500；4.成都医学院第一附属医院神经内科，四川成都610500

帕金森病(Parkinson's Disease,PD) 是除阿尔茨海默病以外最常见的与年龄相关的神经退行性疾病[1]，在60 岁以上人群中的患病率约为1%，且呈现随年龄增长而增加的趋势[2]。PD 的运动症状主要包括运动迟缓、强直和震颤三联征；非运动症状包括情绪变化、认知功能下降、疼痛、睡眠障碍和自主神经功能障碍等[3-8]。这降低了患者的生活质量，增加了患者的医疗负担[9]。1986年，Charcot 首次提及“面具脸”，并提出将面部特征用于PD 诊断[10]。“面具脸”即面部运动迟缓，是由于肌肉运动减少或丧失，导致眉毛、眼睛、脸颊和嘴唇运动的速度、弹性和协调缓慢，从而影响面部表情，是PD 患者常见的运动症状之一[11-12]。近年来的研究发现，将面部表情用于PD 诊断是一种方便、有效且无创的方式[13]。但对于PD 患者面部表情与疾病进程的相关性仍然有待进一步研究。

目前，判断PD 严重程度的分期常用的方法包括Hoehn 和Yahr (H&Y) 分级和帕金森病综合评分量表（Unified Parkinson's Disease Rating Scale,UPDRS III)。较早用于评估PD 严重程度的是基于运动障碍和平衡功能障碍引起的H&Y 分期[14-15]。其局限性在于未包含某些运动症状和非运动症状[16]。而UPDRS III 评分则从运动症状、非运动症状、运动并发症以及患者的主观和客观角度等各个方面进行更全面的评估。合理的PD 分期有助于了解疾病进展、辅助诊断和评价药物疗效等[17]。为了探索PD 患者疾病严重程度与面部表情的关系，本研究采用Noldus Facereader 7.0 编码和采集不同疾病分期患者的面部表情数据，并进行了相关性分析。

1 资料与方法

1.1 一般资料选取2019年1月至2020年3月期间在成都医学院第一附属医院收治的PD 患者18 例，其中男9 例，女9 例，年龄为60～84 岁，平均年龄为（72.7±7.8）岁；平均病程为（4.98±4.38）年。PD 患者的疾病严重程度采用H&Y 分级和UPDRS III 量表进行评估。PD 患者均由专业的神经内科医生评估，并收集其年龄、性别、职业、教育、饮酒和吸烟习惯等人口学资料。在研究的前3 个月中，参与者没有参加任何其他临床试验。

1.2 纳入和排除标准 纳入标准：（1）特发性PD，符合其临床诊断标准[18]，无其他神经系统缺陷；（2）既往无精神病史或认知能力下降。满足以上全部标准的病例纳入本研究。排除标准：（1）急性中风，运动损伤、痴呆症以及其他神经系统疾病的病史；（2）失语，重度构音障碍；（3）导致无法准确完成测试任务的其他疾病；（4）继发性PD 患者；（5）任何累及面部表情肌肉的疾病；（6）有明显抑郁焦虑的患者；（7）参加其他康复项目。具备以上任意1 项标准的病例不纳入本研究。

1.3 方法在既往研究基础上选择元音/a/，/o/，/e/构成2 个单音节、8 个双音节和6 个多音节语音学测试样本[19]。在进行发声测试的当天早晨，所有患者均停止服用左旋多巴，但继续服用其他抗PD 药物，仍处于“开通”阶段。当患者有严重的运动症状时，在“关闭”阶段不进行任何实验。测试者在测试前向受试者讲解实验过程，全程控制实验质量。选择1 间光线均匀且安静的房间，进行语音学测试，分别使用录音笔和笔记本前置摄像头记录发音和受试者面部表情变化过程。使用幻灯自动播放26 个测试样本，请受试者阅读幻灯片上的内容。受试者需要保持正常的语调和音量，且处于放松状态，整个测试没有时间限制。测试完毕后，将26 个测试样本的阅读过程剪切成对应的26 个视频，使用Noldus Facereader 7.0 软件对面部表情进行编码和统计，最终获得中性、快乐、悲伤、生气、惊讶、害怕、反感、心理效价和唤醒等面部表情数据。

1.4 统计学分析 使用Excel 存储数据，STATA 15.0(StataCorp.2017.) 进行统计分析，GraphPad Prism 8.0分析面部表情参数并生成具有均值和标准差的条形图。正态分布数据用均数±标准差表示。采用单因素方差分析多重比较不同疾病分期时患者面部表情变化，采用Spearman 秩相关分析H&Y 分级和UPDRSⅢ评分与面部表情变化的相关性。<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 基础资料 研究对象中H&Y 分级为3 的PD 患者最多，且平均年龄最大、抽烟和喝酒的占比最高，与分级为1、2、2.5 的PD 患者相比平均病程明显更长（<0.05）；而根据UPDRS III 量表，分值50～69 的PD患者最少，平均年龄最大、平均病程明显长于另外2种分值范围的患者（<0.05）。见表1。

表1 PD 患者的基础资料

2.2 不同H&Y 分级PD 患者的面部表情比较 单因素方差分析结果表明，中性、快乐、悲伤、生气、惊讶、反感、心理效价和唤醒等8 种面部表情在H&Y 分级为1、2、2.5、3 的患者之间两两比较均有统计学差异（<0.05）。而害怕这种面部表情除了H&Y 分级为1和3 的患者之间没有显著差异以外，其余分级的患者两两比较有显著性差异（<0.05）。见图1。

图1 PD 患者不同H&Y 分级时各种面部表情的比较

2.3 不同UPDRS Ⅲ量表分值PD 患者的面部表情比较单因素方差分析结果表明，中性、快乐、悲伤、惊讶、害怕、心理效价和唤醒等7 种面部表情在UPDRS Ⅲ量表分值为10～29、30～49、50～69 的患者之间两两比较均有统计学差异（<0.05）；而生气和反感这2 种面部表情仅在分值为10～29 与30～49、10～29 与50～69的患者之间两两比较具有统计学差异（<0.05）。见图2。

图2 PD 患者不同UPDRS 评分时各种面部表情的比较

2.4 H&Y 分级与PD患者面部表情的相关性 Spearman秩相关分析结果表明，悲伤、生气、害怕与H&Y 分级1～2 阶段呈正相关，中性、快乐、惊讶、反感、心理效价和唤醒面部表情与H&Y 分级1～2 阶段呈负相关；中性、快乐和心理效价面部表情与H&Y 分级

表2 H&Y 分级与PD 患者面部表情的相关性

2.5 UPDRS Ⅲ分值与PD 患者面部表情的相关性Spearman 秩相关分析结果表明，首先，PD 患者的中性、惊讶、生气和心理效价等4 种面部表情与UPDRSⅢ分值10～29 阶段呈正相关，其中中性的相关性最高（=0.4951）；而快乐、悲伤、害怕和唤醒等4 种面部表情与UPDRS Ⅲ分值10～29 阶段呈负相关。其次，PD 患者的中性、惊讶、生气、害怕、心理效价和唤醒等6 种面部表情与UPDRS Ⅲ分值30～49 阶段呈正相关，其中惊讶的相关性最高（=0.4155）；而快乐、反感、悲伤等3 种面部表情与UPDRS Ⅲ分值30～49阶段呈负相关。第三，PD 患者的反感、悲伤、生气、害怕等4 种面部表情与UPDRS Ⅲ分值50～69 阶段呈正相关，其中惊讶的相关性最高(n=0.4857）；而中性、快乐、惊讶、心理效价和唤醒等5 种面部表情与UPDRS Ⅲ分值50～69 阶段呈负相关。见表3。

表3 UPDRS Ⅲ分值范围与PD 患者面部表情的相关性

3 讨论

本研究探讨了PD 患者面部表情变化与疾病严重程度之间的关系，结果显示患者表现出的中性、快乐、悲伤、生气、惊讶、害怕、反感、心理效价和唤醒等面部表情在不同的H&Y分级和UPDRSⅢ评分中存在显著性差异，并且不同的表情与不同的分期之间存在一定的相关性。

H&Y 分级和UPDRS Ⅲ评分是临床常用的判断PD 严重程度的标准，本次研究分别比较了不同H&Y分级和UPDRS Ⅲ评分患者的面部表情，结果表明PD患者的中性、快乐、悲伤、生气、惊讶、反感、心理效价和唤醒等面部表情在H&Y 分级的1、2、2.5、3阶段中都发生了显著的变化，而中性、快乐、悲伤、惊讶、害怕、心理效价和唤醒等面部表情在UPDRSⅢ分值10～29、30～49、50～69 的3 个阶段中也发生了显著的变化。1988年，Katsikitis 等[20]提出PD 患者的面部微笑表情的频率与正常人有差异。2004年，Simons 等[21]提出PD 患者比正常人更难做出情绪表情和模仿非情绪的面部动作。1996年，Smith 等[22]通过研究发现中度PD 患者比正常人产生更少的面部运动，而轻度PD 患者介于两者之间。Ricciardi 等[23]提出PD 患者面部表情的减少可能与在未受损的主观情绪体验下的情绪识别困难有关。本研究则利用Noldus Facereader 7.0 软件定量地分析了PD 患者面部表情的改变并得到了与上述研究类似的结果。

本研究进一步发现按照H&Y分级处于早期的PD患者的中性、快乐、惊讶、反感、心理效价和唤醒面部表情随着H&Y 评分增加而减少；而处于H&Y 中晚期PD 患者的悲伤、生气、惊讶、害怕、反感和唤醒面部表情随着H&Y 评分增加而减少。就UPDRSⅢ评分而言，处于10～29 阶段的PD 患者的快乐、悲伤、害怕和唤醒等面部表情，处于30～49 阶段的PD患者的快乐、反感、悲伤等面部表情，以及处于50～69阶段的PD 患者的中性、快乐、惊讶、心理效价和唤醒等面部表情均与分值呈负相关，说明PD 患者某些特定的面部表情可能与疾病进程密切相关。究其原因可能是随着病程进展和病情加重，患者控制面部表情的肌肉运动逐渐减少甚至消失。提示我们可将面部表情的变化作为判断PD 疾病严重程度的观察指标。2014年，Wu 等[24]提出用一种自动化和客观的方法来评估PD 患者的面部表情，以方便临床医生通过定期的面部表情评估来探索治疗方案。2020年，浙江大学提出一种PD 患者面部表情低迷的检测方法，通过人脸识别系统检测面部表情，并将其有效应用于PD 临床诊断[25]。近年来还有很多对PD 患者面部表情的相关研究，但大多倾向于PD 患者对面部表情的识别能力存在缺陷[13,26-30]。而本研究则聚焦于疾病进程与面部表情之间的相关性，在提高PD 患者面部表情识别的临床应用价值方面具有一定的创新性。

综上所述，不管是按照H&Y 分级还是UPDRSⅢ评分，PD 的病程与常见的面部表情之间存在一定的相关性，并且随着疾病严重程度的增加，各种评分与不同面部表情的相关性也有所不同。这提示我们应该深入研究PD 患者不同疾病阶段的面部表情变化，以辅助疾病的诊断和治疗。鉴于本研究样本有限，同时有关PD面部表情与疾病分期相关性的研究尚较少，今后应开展更多的研究以深入探讨通过面部表情识别判断PD 进程和疾病分期的诊断标准。