简介:摘要目的探讨血清成纤维细胞生长因子22(FGF22)水平和脑电P300对抑郁症患者发生轻度认知功能障碍(MCI)的预测价值。方法前瞻性收集江苏大学附属医院神经内科自2020年1月至2021年8月收治的94例抑郁症不伴认知功能障碍的患者,随访1年,期间每3个月采用汉密尔顿抑郁量表(HAMD)-24项、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评估患者的神经心理功能。根据是否发生MCI,将患者分为抑郁症伴MCI组(57例)、抑郁症不伴MCI组(32例)。患者均行基线P300检查并采用酶联免疫吸附实验(ELISA)检测患者血清FGF22水平。比较2组患者临床资料、P300检查结果和血清FGF22水平的差异。通过相关性分析检验患者基线P300潜伏期、血清FGF22水平与MoCA评分的相关性。采用多因素Logistics回归分析筛选抑郁症患者发生MCI的独立影响因素。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析P300潜伏期及血清FGF22水平在预测抑郁症患者发生MCI中的应用价值。结果与抑郁症不伴MCI组比较,抑郁症伴MCI组患者的受教育年限、血清FGF22水平明显降低,独居者所占比例、P300潜伏期明显增高,差异均有统计学意义(P<0.05)。相关性分析结果显示,抑郁症伴MCI组患者发生MCI时MoCA评分与血清FGF22水平呈正相关关系(r=0.665,P<0.001),与P300潜伏期呈负相关关系(r=-0.621,P<0.001)。多因素Logistics回归分析结果显示血清FGF22水平为抑郁症患者发生MCI的保护因素(OR=0.805,95%CI:0.737~0.862,P=0.003),P300潜伏期为抑郁症患者发生MCI的危险因素(OR=1.136,95%CI:1.115~1.163,P=0.001)。ROC曲线分析显示:血清FGF22水平、P300潜伏期、血清FGF22水平联合P300潜伏期预测抑郁症患者发生MCI的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.779、0.724、0.852。结论血清FGF22水平和P300潜伏期异常与抑郁症患者MCI发生密切相关,两者联合可用于预测抑郁症患者MCI的发生。
简介:摘要目的探讨基底节区扩大血管周围间隙(dVRS)对基底节萎缩的预测价值。方法选择自2015年5月1日至2016年4月30日于江苏大学附属医院行头颅MRI检查证实存在基底节区dVRS的164例患者纵向随访5年,最终纳入120例患者进行分析。应用3.0T MRI观察患者基底节体积情况,并根据基底节是否萎缩将患者分为正常组(n=82)和萎缩组(n=38)。比较正常组与萎缩组患者间一般资料及基底节区dVRS等级的差异,比较不同基底节区dVRS等级患者间基线期、5年后基底节体积以及基线期与5年后基底节体积差值(△基底节体积)的差异,采用Spearman相关分析评估△基底节体积与基底节区dVRS等级间的相关性,采用多因素Logistics回归分析筛选基底节萎缩的独立影响因素,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估各独立影响因素及其联合对基底节萎缩的预测价值。结果萎缩组患者的年龄、糖尿病史比例及基底节区dVRS等级均较正常组明显增高,差异均有统计学意义(P<0.05)。不同基底节区dVRS等级患者间基线期、5年后基底节体积及△基底节体积的差异均有统计学意义(P<0.05),其中△基底节体积随着基底节区dVRS等级的增加而逐渐增加。相关性分析显示△基底节体积与基底节区dVRS等级呈正相关性(rs=0.695,P<0.001);在对年龄、糖尿病史进行协因素校正后仍具有正相关性(rs=0.667,P<0.001)。多因素Logistics回归显示年龄(OR=1.776,95%CI:1.372~2.141,P=0.008)、糖尿病史(OR=1.513,95%CI:1.129~1.954,P=0.011)和基底节区dVRS等级(OR=2.855,95%CI:2.367~3.283,P=0.006)为基底节萎缩的独立影响因素。基底节区dVRS等级单独预测基底节萎缩的ROC曲线下面积为0.709(95%CI:0.611~0.792,P<0.001),灵敏度为61.89%,特异度为83.59%;年龄、糖尿病、基底节区dVRS等级联合预测基底节萎缩的ROC曲线下面积为0.783(95%CI:0.687~0.878,P<0.001),灵敏度为73.68%,特异度为85.19%。结论基底节区dVRS对5年后基底节的萎缩具有一定的预测价值。
简介:摘要目的探究抑郁患者一级亲属的大脑结构网络变化及其与抑郁发作之间的关系。方法前瞻性收集江苏大学附属医院2017年5月至2018年6月收治的抑郁患者健康一级亲属200名纳入研究,同期在社区通过问卷形式收集无抑郁家族史的健康对照者(HC/FH-组)50名作为健康对照。所有研究对象入组后均接受系统磁共振成像扫描和相关量表评估,随后进行长达3年的纵向随访(每3个月1次)。采用精神障碍诊断与统计手册第4版结构化访谈内容评估受试者在随访期间是否发生抑郁。将随访期间发生抑郁的一级亲属纳入一级亲属发生抑郁组(DD/FH+),而未发生抑郁的一级亲属则纳入一级亲属未发生抑郁组(HC/FH+)。通过24项汉密尔顿抑郁评定量表(HDRS)和Holmes和Rahe社会再适应评定量表分别评估受试者的抑郁严重程度和是否经历重大压力生活事件。构建Logistic回归模型探究脑结构网络属性对于抑郁的预测效能。基于Pearson相关分析探究受试者的脑结构网络与HDRS评分之间的相关性。结果HC/FH-组(50例)、HC/FH+组(115例)以及DD/FH+组(21例)的支线连接(17.62±1.34、17.03±1.39、15.82±1.12,F=13.63,P<0.001)、全局效率(0.24±0.03、0.23±0.03、0.22±0.03,F=4.73,P=0.010)、右侧脑岛节点效率(0.20±0.02、0.21±0.01、0.20±0.01,F=4.62,P=0.011)、左侧海马节点效率(0.27±0.01、0.27±0.01、0.24±0.02,F=18.56,P<0.001)、左侧杏仁核节点效率(0.24±0.02、0.24±0.02、0.23±0.01,F=3.40,P=0.036)差异存在统计学意义。Logistic回归模型显示支线连接(OR=0.55,95%CI 0.38~0.78,P=0.001)和左侧海马节点效率(OR=0.58,95%CI 0.40~0.81,P<0.001)可以预测最终抑郁的发生情况,并且具有良好的预测效能,受试者工作特征曲线下面积分别为0.75、0.78。相关分析结果显示DD/FH+组基线时支线连接(r=-0.58,P=0.006)和左侧海马节点效率(r=-0.60,P=0.004)与其第一次随访时的HDRS评分相关。结论抑郁患者的健康一级亲属中,存在支线连接和左侧海马节点效率改变的个体更容易发生抑郁。
简介:摘要目的探讨基于CT平扫的放射组学特征在胸腺瘤与其他前纵隔病变鉴别诊断中的价值。方法回顾性分析2018年1月至2021年1月江苏大学附属医院收治的128例前纵隔病变患者资料。以病理结果为金标准,将患者分为胸腺瘤组(67例)、非胸腺瘤组(61例)。采用基于MATLAB平台的放射组学分析模块对CT平扫图像进行分析,提取整个病变的组学特征,依次采用组间差异分析、Boruta算法以及共线性检测进行特征筛选。根据最终被选择特征,绘制其单独及联合诊断胸腺瘤的受试者工作特征(ROC)曲线,并计算曲线下面积(AUC),分析所选特征的诊断效能。结果共提取851个病变的组学特征。经过多步骤降维后,最终选择4个差异有统计学意义的组学特征,分别为鲁棒平均绝对偏差、灰度不均匀性、游程方差(小波-LLH)以及依赖不均匀性(小波-HLL)。ROC曲线分析显示,上述4个组学特征单独诊断时的AUC分别为0.712、0.634、0.660、0.699,特异度分别70.2%、61.2%、61.2%、61.2%,灵敏度分别为60.7%、60.6%、68.8%、70.5%;四者联合检测的AUC为0.881,灵敏度和特异度分别为75.4%、89.6%,诊断效能明显提升。结论基于CT平扫的放射组学特征对于胸腺瘤及其他前纵隔病变的鉴别诊断有一定的价值及应用潜力。
简介:摘要目的探讨脑白质微结构和压力生活事件对重度抑郁症(MDD)患者复发状态的影响。方法前瞻性收集镇江市精神卫生中心自2017年5月至2018年6月收治的108例MDD患者作为研究对象。患者入组后均接受MRI扫描,治疗后所有患者随访2年(每3个月1次)。采用美国精神障碍诊断与统计手册第4版(DSM-Ⅳ)的标准来评估患者的复发状况,采用汉密尔顿抑郁评定量表(HDRS)和生活事件量表(LES)评估MDD患者的抑郁程度和压力生活事件经历的存在和水平。比较复发和未复发患者临床资料和脑白质微结构的差异,采用二分类Logistic回归分析确定MDD复发的独立影响因素。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析各影响因素对MDD复发的预测效能。采用Pearson相关性分析患者脑白质FA值、随访时LES评分、随访时HDRS评分的相关性。结果最终92例患者进入研究,其中复发患者38例,未复发患者54例。与未复发组比较,复发组患者的发病年龄较小,发病次数较多,病程较长,基线LES评分较高,随访时HDRS评分和LES评分均较高,差异均有统计学意义(P<0.05)。与未复发组相比,复发组患者的右上纵束和胼胝体FA值降低,差异均有统计学意义(P<0.05)。二分类Logistic回归分析显示右上纵束FA值(OR=0.350,95%CI:0.168~0.728,P=0.005)、胼胝体FA值(OR=0.646,95%CI:0.438~0.951,P=0.027)及随访时LES评分(OR=1.483,95%CI:1.226~1.793,P=0.000)是MDD复发的独立影响因素。ROC曲线分析显示右上纵束FA值、胼胝体FA值及随访时LES评分预测MDD复发的曲线下面积(AUC)分别为0.655,0.661,0.841。相关性分析显示MDD患者右上纵束FA值、胼胝体FA值与随访时HDRS评分均呈负相关关系(r=-0.470,P=0.000;r=-0.398,P=0.004),随访时LES评分与随访时HDRS评分呈正相关关系(r=0.429,P=0.000)。结论脑白质微结构和压力生活事件与MDD患者的复发密切相关。
简介:摘要目的探讨抑郁症患者发病年龄、脑白质微结构及抑郁症严重程度之间的关系以及脑白质微结构在发病年龄与抑郁症严重程度之间的作用。材料与方法本研究采用前瞻性设计。对镇江市精神卫生中心收集的60例抑郁症患者(早发性抑郁症组26例、晚发性抑郁症组34例)进行磁共振扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)扫描,并应用基于纤维束示踪的空间统计方法(tract-based spatial statistics,TBSS)进行分析。应用汉密尔顿抑郁量表(Hamilton Depression Scale,HAMD)评估抑郁症严重程度。采用两样本t检验和广义线性模型比较早发性抑郁症组和晚发性抑郁症组的白质微结构。发病年龄、差异性白质微结构、抑郁症严重程度三者的相互关系采用Pearson相关分析。采用中介效应模型探讨差异性白质微结构在发病年龄与抑郁症严重程度潜在联系中的作用。结果早发性和晚发性抑郁症组的发病年龄与抑郁症严重程度均呈显著性正相关(r=0.512,P=0.007;r=0.435,P=0.010)。与早发性抑郁症组相比,晚发性抑郁症组左侧内囊、右侧矢状层(包括下额枕束和下纵束) FA值显著降低(P<0.05)。在控制协变量后,差异仍具有统计学意义(P<0.05)。Pearson相关分析显示在控制协变量后,抑郁症患者左侧内囊、右侧矢状层(包括下额枕束和下纵束)FA值分别与发病年龄、HAMD评分呈显著性负相关(r=-0.434,P=0.001;r=-0.594,P=0.001;r=-0.565,P=0.001;r=-0.370,P=0.004)。中介效应模型显示左侧内囊FA值在发病年龄和抑郁症严重程度之间存在显著性中介效应(ab path=0.155,SE=0.055,95% CI:0.059~0.276)。结论左侧内囊FA值介导了抑郁症患者发病年龄对抑郁症严重程度的影响。
简介:摘要目的明确海马规避放疗中海马损伤的影像证据及其与认知的关系。方法本研究采用前瞻性设计。2017年1月至2019年12月在江苏大学附属医院和东南大学附属中大医院随访收集183例接受调强适形放疗(IMRT)的鼻咽癌患者(IMRT放疗组),另收集匹配的30名健康对照组(HC组)。所有受试者均采用蒙特利尔认知评估中文版(MoCA-B)行基线及放疗后6个月的认知评估,并将鼻咽癌放疗患者分为认知损伤组和认知未损伤组。所有受试者行头颅MR扫描,并以T1WI作为纹理特征分析用序列。基于蒙特利尔神经研究所(Montreal Neurological Institute,MNI)脑模板提取个体标准化海马ROI。基于C++和Delphi开发的影像组学计算纹理特征,并运用组内相关系数(ICC)、平均方向、机器学习(随机森林)和自相关矩阵进行特征降维。采用单因素方差分析和广义线性模型进行组间差异性特征比较。运用Pearson相关分析对重要纹理特征与临床资料的关系进行评估。以logistic回归计算纹理特征对认知损伤的预测能力。结果排除19例失访受试者,本研究最终纳入鼻咽癌患者164例作为IMRT组。受试者海马ROI的纹理特征被成功提取并降维。HC组、认知损伤组(56例)及认知未损伤组(108例)间呈现5个差异性特征:方差(Variance)、熵(Entropy)、灰度不均匀性(GlevNonU)、游程不均匀性(RLNonUni)和对比度(Contrast),且后3个呈现IMRT放疗组内差异有统计学意义(GlevNonU,P=0.011;RLNonUni,P<0.001;Contrast,P<0.001)。另外,海马受照剂量与Variance呈正相关(r=0.448,P<0.05),与Entropy呈负相关(r=-0.461,P<0.05)。GlevNonU、RLNonUni及Contrast与MoCA-B评分均呈正相关(r=0.503,P<0.05;r=0.587,P<0.05;r=0.531,P<0.05)。GlevNonU和Contrast是海马规避放疗认知损伤的独立预测因子(OR=0.731,95%CI 0.610~0.857;OR=0.651,95%CI 0.496~0.853)。结论纹理分析结果可作为海马规避放疗中海马损伤的微观影像学证据,且其亦可有效预测认知损伤的发生。