轻度认知障碍转化为阿尔茨海默病列线图预测模型的构建

摘要

目的:构建轻度认知障碍(MCI)转化为阿尔茨海默病(AD)列线图预测模型。方法:选取阿尔茨海默病神经成像协议(ADNI)数据库诊断为MCI的489例患者为研究对象，按MCI是否转化为AD分为AD组(n=113)和MCI组(n=476);按7∶3的比例将对象分为训练集(n=342)和验证集(n=147)。使用训练集数据建模，联合Lasso-Cox回归因素筛选MCI转化为AD的危险因素，并建立列线图模型，对模型进行内部验证并评估其对MCI转化为AD的诊断效能。结果:携带APOE4及CDR得分高、ADAS-cog13得分高、FAQ得分高、海马体体积基线体积小及血浆Ptau181基线水平高是MCI转化为AD的危险因素(P<0.05);以上述6个预测因子建立的列线图模型对MCI转化为AD有较好的预测效能(AUC=0.870,95%CI:0.837～0.895,P<0.05)。结论:APOE4、CDR、ADAS-cog13、FAQ、海马体体积及血浆Ptau181是MCI转化为AD的独立预测因子，基于结构像磁共振、血液标志物及神经心理学量表构建的列线图模型对MCI转化为AD有较好的预测效能。

关键词

轻度认知障碍 / 阿尔茨海默病 / Lasso Cox回归 / 列线图 / 预测模型