蒙特利尔认知评估量表与简易精神状态量表在评估外科老年患者认知功能中的得分转换及验证

发布时间：2020-07-07 11:05

【摘要】：背景认知功能障碍是外科老年患者的常见共患病,可能会增加患者术后发生谵妄等并发症的风险,延长住院时间,影响手术预后。另一方面,手术麻醉、化疗等与疾病或治疗相关的因素又可能会导致老年患者认知功能进一步衰退。可见,认知功能障碍的术前筛查和动态评估对老年患者围手术期管理的优化十分必要。目前,尚未有针对外科老年患者的标准化认知评估工具,而蒙特利尔认知评估量表(Montreal Cognitive Assessment,MoCA)和简易精神状态量表(Mini-Mental State Examination,MMSE)是外科临床实践和研究中常用的认知筛查量表。为这两个量表建立得分转换表,并比较两量表在外科老年患者认知功能评估中的心理测量学特征,有助于外科医护人员和研究者更准确地理解和应用这两个认知功能评估量表。目的(1)建立MoCA和MMSE之间的得分转换表,并检验其在外科老年患者中的适用性;(2)比较MoCA和MMSE在外科老年患者中的心理测量学特征和认知功能筛查的准确性;(3)探索性地分析MCI或遗忘型MCI(aMCI)对外科老年患者术后认知功能的影响。方法采用便利抽样法,抽取129名广州市某三甲医院外科住院部60岁及以上的择期手术患者,采用MMSE、MoCA和4个神经心理测验评估患者手术至少1天前和术后7天时的认知功能。所有患者在术前均完成了MMSE和MoCA的评估,其中113名患者完成了神经心理测验评估;55名患者完成了术后认知功能评估。运用Rasch分析为MMSE和MoCA建立得分转换表,并检验该转换表与3个前人发表的MoCA→MMSE转换表在本研究人群中的适用性。采用Rasch分析比较两个量表的心理测量学特征,并比较MMSE、MoCA实测分和转换分对认知功能障碍筛查的敏感性、特异性、阳性/阴性预测值和准确率,认知功能障碍定义为至少一个神经心理测验得分受损。分别以“MCI患者/非MCI患者”和“aMCI患者/非aMCI患者”作为分组依据,采用重复测量方差分析比较两组患者各项认知功能测验成绩在手术前后的差异。结果对MoCA和MMSE共22个条目的Rasch分析显示,条目集的第一维度解释了59.4%的变异,最大第二维度的特征值为2.33,符合单维性。所有条目与Rasch模型拟合良好。基于本研究建立的MMSE-MoCA得分转换表,MoCA转换分和MoCA实测分之间的组内相关系数(ICC)和均方根误差(RMSE)分别为0.82和2.56,60.5%的MoCA转换分与实测分相差±2分以内。MMSE转换分和MMSE实测分之间的ICC和RMSE分别为0.84和1.36,95.2%的MMSE转换分与MMSE实测分相差±2分以内,略优于3个前人发表的MoCA-→MMSE转换表在本研究受试对象中的检验结果。在MMSE、MoCA条目集的共同校准Rasch模型中,MMSE的条目难度为-3.5～0.8 Logit,该量表在原始分14～25分范围内测量精度最大;MoCA的条目难度为-0.7～3.0 Logit,该量表在原始分8～24分范围内测量精确度最大。外科老年患者的能力值范围为-2.5～6.2 Logit,均值为2.0(±1.2)Logit。神经心理测验评估结果显示,87(73.1%)名患者存在认知功能障碍。“MoCA实测分26分”识别认知功能障碍的敏感性(78.7%)、阴性预测值(50.0%)和准确率(78.8%)最高,而“MMSE预测分28分”的特异性(95.8%)和阳性预测值(98.2%)最高。在55名接受术后认知功能评估的患者中,13名患者在术前被评为MCI,其中8名为aMCI。以aMCI/非aMCI作为分组因素的重复测量方差分析显示,在MoCA总分、MoCA“记忆功能模块”和“语言功能模块”得分上分组×测量时间交互效应有统计学意义。简单效应分析结果显示,相对于非aMCI组,aMCI组患者的上述三个分析指标在术后都出现了更显著的下降。结论(1)基于Rasch模型的MoCA→MMSE转换表在老年外科患者中的适用性较好,为更准确有效地比较和整合外科老年患者的认知评估结果提供了途径。(2)MoCA的条目难度与外科老年患者认知功能的匹配程度优于MMSE,MoCA对本研究外科老年患者的测量精度高于MMSE。此外,MoCA对认知功能障碍筛查的敏感性和准确性较好,而从MoCA实测分转换得到的MMSE转换分具有特异性和阳性预测值高的优势,因此将两者结合参考可能有助于提高认知功能障碍筛查的准确性。(3)aMCI患者在术后可能会出现更显著的认知功能减退,下一步研究需对这一人群予以更多关注。
【学位授予单位】：南方医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R749.16
【图文】：

曲线,测量信息,模型,曲线

和条目难度的匹配情况；（４）由于实际测量中的误差并非一成不变，因此ＩＲＴ逡逑模型根据对每个受试者能力估计值的测量误差，描绘出测量工具在评估各个能逡逑力水平时的精确程度和可靠性，即“测量信息曲线”（图１－１），有利于施测者或逡逑研究人员更准确地理解测量工具有效测量范围，提高测量工具的适用性［４６１。逡逑ｊ邋／ＸＡ逡逑３０邋／邋＼逡逑！ｕ邋Ｖ逡逑？５逦－４逦－３逦－２逦－１逦０逦１逦２逦３逦４逦５逡逑受试者能力（单位：Ｌｏｇｉｔ）逡逑图１－１邋Ｒａｓｃｈ模型中的测量信息曲线逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－１邋Ｔｅｓｔ邋ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｃｕｒｖｅ邋ｉｎ邋Ｒａｓｃｈ邋ｍｏｄｅｌ逡逑注：节选自本研究课题前期的Ｒａｓｃｈ分析结果，曲线图的横轴为受试者能力估计值（０），逡逑纵轴为Ｂａｒｔｈｅｌ指数在评估老年住院患者日常生活活动能力时提供的信息量；测量信息量的逡逑值越大，代表精确度越高，所估计的能力值越可靠［４７］。逡逑６逡逑

曲线,项目特征曲线,模型,测量信息

技术路线图,研究技术,路线图,文献

图１－３研宄技术路线图逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－３邋Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ邋ｒｏａｄｍａｐ邋ｏｆ邋ｔｈｉｓ邋ｓｔｕｄｙ逡逑１０逡逑

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