基于Logistic回归模型评估肌电图震颤指标对帕金森病的诊断价值

摘要

目的 基于Logistic回归模型探讨肌电图震颤指标对帕金森病(PD)的诊断价值。方法 选取65例PD患者(PD组)和39例特发性震颤(ET)患者(ET组)作为研究对象，均接受肌电图震颤分析，比较2组患者的一般资料、疾病相关资料和肌电图震颤特点。采用多因素Logistic回归分析法筛选PD的独立影响因素，并绘制受试者工作特征(ROC)曲线，通过曲线下面积(AUC)评估肌电图震颤指标对PD的诊断价值。结果 与ET组比较，PD组单侧肢体起病者和震颤波谱的波频数≥2个者占比更高，有震颤家族史者占比更低，差异有统计学意义(P<0.05); PD组静息状态、姿势状态及负重状态(负重1 000 g)的震颤峰频率均低于ET组，差异有统计学意义(P<0.05); 2组静息状态、负重状态的震颤节律形式差异有统计学意义(P<0.05), PD组以交替收缩模式为主，ET组以同步收缩模式为主。多因素Logistic回归分析结果显示，负重状态震颤峰频率、静息状态震颤节律形式、震颤波谱的波频数均为PD的独立影响因素(P<0.05)。ROC曲线显示，负重状态震颤峰频率、静息状态震颤节律形式、震颤波谱的波频数诊断PD的AUC分别为0.886、0.750、0.779,且三者联合诊断PD的AUC最大(0.936),敏感度、特异度分别为81.54%、94.87%。结论 肌电图震颤分析提供的负重状态震颤峰频率、静息状态震颤节律形式及震颤波谱的波频数可作为早期诊断PD的临床指标，且三者联用的诊断价值更高，可用于鉴别诊断PD和ET。

关键词

Logistic回归模型 / 帕金森病 / 特发性震颤 / 肌电图 / 震颤峰频率 / 震颤节律形式