Logistic回歸及ROC曲線綜合評(píng)價(jià)卒中后血管性認(rèn)知功能障礙的預(yù)測(cè)指標(biāo)

龔娟芬　何迎春　王志偉

[摘要] 目的 探討不同指標(biāo)對(duì)腦卒中后血管性認(rèn)知功能障礙（VCI）的預(yù)測(cè)能力。 方法 采用美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院腦卒中量表（NIHSS）、蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估量表（MoCA）對(duì)106例缺血性腦卒中患者評(píng)定神經(jīng)系統(tǒng)損害程度及早期血管性認(rèn)知功能障礙，用Logistic逐步回歸篩選VCI發(fā)生的危險(xiǎn)因素，建立預(yù)測(cè)模型，用ROC曲線評(píng)價(jià)不同指標(biāo)對(duì)VCI的預(yù)測(cè)能力及最佳界值。 結(jié)果 高糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉樣蛋白A、超敏C反應(yīng)蛋白與缺血性腦卒中后發(fā)生VCI有關(guān)（P<0.05）。綜合了高糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉樣蛋白A、超敏C反應(yīng)蛋白的腦卒中后VCI預(yù)測(cè)模型的曲線下面積（AUC）為0.969，界值為0.57，靈敏度（真陽(yáng)性率）為85.1%，特異度（真陰性率）為56.4%，陽(yáng)性似然比和陰性似然比分別為1.95、0.26，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為68.9%，陰性預(yù)測(cè)值為82.4%，一致率為74.5%。預(yù)測(cè)模型的AUC高于單一指標(biāo)的AUC。 結(jié)論 糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉樣蛋白A、超敏C反應(yīng)蛋白等資料可以作為腦卒中后VCI發(fā)生的預(yù)測(cè)指標(biāo)，聯(lián)合糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉樣蛋白、超敏C反應(yīng)蛋白的回歸模型有助于提高對(duì)腦卒中后VCI的預(yù)測(cè)能力。

[關(guān)鍵詞] Logistic回歸;ROC曲線;腦卒中;血管性認(rèn)知功能障礙

[中圖分類(lèi)號(hào)] R749.1 ? ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] B ? ? ? ? ?[文章編號(hào)] 1673-9701（2019）25-0094-05

Predictors indexes for comprehensive evaluation of vascular cognitive impairment after stroke by Logistic regression and ROC curve

GONG Juanfen1 ? HE Yingchun1 ? WANG Zhiwei2

1.Department of Geriatrics， Hangzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine， Hangzhou 310007， China; 2.Department of Encephalopathy， Hangzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine， Hangzhou 310007， China

[Abstract] Objective To explore the predictive power of different indicators for post-stroke vascular cognitive impairment（VCI）. Methods The degree of neurological damage and early vascular cognitive dysfunction in 106 patients with ischemic stroke was assessed using the National Institutes of Health Stroke Scale（NIHSS） and the Montreal Cognitive Assessment Scale（MoCA）. Logistic stepwise regression was used to screen the risk factors of VCI， and a predictive model was established. ROC curve was used to evaluate the predictive power and optimal cut-off value of each indicator. Results High glycosylated hemoglobin， low density lipoprotein， uric acid， serum amyloid A， and hypersensitive C-reactive protein were associated with VCI after ischemic stroke （P<0.05）. The area under the curve （AUC） of the post-stroke VCI prediction model combining hyperglycated hemoglobin， low-density lipoprotein， uric acid， serum amyloid A， and hypersensitive C-reactive protein was 0.969， with a cut-off value of 0.57， and the sensitivity（true positive rate） was 85.1%， the specificity （true negative rate） was 56.4%， the positive likelihood ratio and the negative likelihood ratio were 1.95 and 0.26， the positive predictive value was 68.9%， the negative predictive value was 82.4%， and the coincidence rate was 74.5%. The AUC of the prediction model was higher than the AUC of the single indicator. Conclusion Glycated hemoglobin， low-density lipoprotein， uric acid， serum amyloid A， high-sensitivity C-reactive protein and other data can be used as predictors of post-stroke VCI. A regression model combining glycosylated hemoglobin， low-density lipoprotein， uric acid， serum amyloid， and hypersensitive C-reactive protein helps to improve predictive power for post-stroke VCI.

[Key words] Logistic regression; ROC curve; Stroke; Vascular cognitive dysfunction

進(jìn)入21世紀(jì)，隨著生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變及醫(yī)療診斷技術(shù)的進(jìn)步，老年人腦血管病的患病率逐年上升，其中腦梗死占腦血管意外總發(fā)病率的80%。腦梗死即缺血性腦卒中，是因局部腦組織血液供應(yīng)障礙，缺血缺氧致腦組織發(fā)生缺血性壞死及神經(jīng)功能障礙或損傷[1，2]。腦卒中后患者認(rèn)知功能障礙的發(fā)生率可達(dá)30%，是腦梗死患者最為常見(jiàn)的表現(xiàn)，已成為人類(lèi)的第四位死亡原因。在血管性癡呆（vascular dementia，VD）發(fā)生之前，血管性認(rèn)知功能障礙（vascular cognitive impairment， VCI）能更早地被發(fā)現(xiàn)，其嚴(yán)重影響了患者的生活質(zhì)量，且對(duì)人口老齡化嚴(yán)重的中國(guó)帶來(lái)了沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。卒中后認(rèn)知功能障礙的影響因素很多，其病因和發(fā)病機(jī)制很復(fù)雜，大量研究資料表明，其與高血壓、血脂、年齡、文化程度等多種因素有關(guān)，但其確切的機(jī)制目前仍尚未完全確定[3]。本研究擬建立腦卒中后認(rèn)知功能障礙風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素的Logistic回歸模型和接受者操作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC curve），以對(duì)腦卒中后發(fā)生VCI的可能性進(jìn)行綜合分析，為后期疾病的預(yù)測(cè)和治療提供實(shí)驗(yàn)與理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 臨床資料

選取2015年1月～2017年12月在我院老年病科就診或住院的150例腦卒中患者為研究對(duì)象。采用美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院腦卒中量表（NIHSS）評(píng)定患者神經(jīng)系統(tǒng)損害程度，其中44例依據(jù)美國(guó)精神疾病統(tǒng)計(jì)和診斷手冊(cè)（第4版）修訂版的癡呆診斷標(biāo)準(zhǔn)被排除研究[4]，最終入選106例，男65例，女41例。根據(jù)認(rèn)知功能測(cè)定分為卒中后認(rèn)知功能障礙組（67例）和無(wú)認(rèn)知功能障礙組（39例）。

1.2 診斷標(biāo)準(zhǔn)

符合1995年第四屆全國(guó)腦血管病學(xué)術(shù)會(huì)議通過(guò)的缺血性腦血管病診斷標(biāo)準(zhǔn)[5]，并依據(jù)顱腦CT或MRI影像診斷和臨床表現(xiàn)證實(shí)。出血性腦卒中包括腦出血、蛛網(wǎng)膜下腔出血，缺血性腦卒中包括各種類(lèi)型的腦梗死。

1.3 納入標(biāo)準(zhǔn)

①發(fā)病前無(wú)認(rèn)知障礙及其他影響智能的神經(jīng)精神疾患;②發(fā)病前蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估量表（Montreal cognitive assessment，MoCA）評(píng)分>26分;③漢密爾頓抑郁量表<17分，排除抑郁癥。④受試者均自愿參加本研究，所有參與對(duì)象或其法定監(jiān)護(hù)人在測(cè)試前均簽署知情同意書(shū)。

1.4 排除標(biāo)準(zhǔn)

符合以下任一條者即視為排除：①入院前即存在認(rèn)知功能障礙者。②意識(shí)障礙。③有感染性、中毒、腦外傷后、顱內(nèi)占位性病變、代謝營(yíng)養(yǎng)障礙性疾病等致認(rèn)知異常者。④合并癲癇、嚴(yán)重心腦血管、肝、腎、造血系統(tǒng)、胃腸疾病者。⑤不能或不愿配合完成MoCA量表檢查者。

1.5 資料搜集

1.5.1 一般資料的收集及臨床評(píng)估 ?記錄入選患者的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、生活習(xí)慣、健康相關(guān)等基本信息，包括年齡、性別、文化程度、煙酒與否、身體功能、娛樂(lè)體育活動(dòng)、相關(guān)疾?。ㄐ难芗膊?、癌癥、糖尿病、貧血、骨質(zhì)疏松性關(guān)節(jié)炎等）、住院情況及能量的攝入等。

1.5.2 血液采集及實(shí)驗(yàn)室檢測(cè) ?所有患者入院當(dāng)天即采血檢測(cè)，以反映患者入院前真實(shí)水平。所有研究對(duì)象均空腹抽取靜脈血，采用自動(dòng)生化分析儀檢測(cè)血紅蛋白、血小板、血脂、尿酸、C反應(yīng)蛋白、血糖、同型半胱氨酸、肌酐、纖維蛋白原、D-二聚體、血清淀粉樣蛋白A，采用高效液相法測(cè)定糖化血紅蛋白，多功能彩超診斷儀測(cè)定頸動(dòng)脈內(nèi)-中膜厚度。

1.6 VCI評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

本研究在腦卒中患者發(fā)病30 d后利用MoCA量表快速篩查腦卒中后輕度認(rèn)知功能異常，內(nèi)容涉及7個(gè)方面，包括視空間與執(zhí)行功能5分、命名3分、延遲同憶5分、注意6分、語(yǔ)言3分、抽象2分和定向6分，總分30分，其中≤26分為異常，為有認(rèn)知功能障礙，賦值為1，>26分者為無(wú)認(rèn)知功能障礙，賦值為0[4]。

1.7 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

應(yīng)用Microsoft Excel整理數(shù)據(jù)，采用Stata（Version 12.0 for windows;Stata Corporation，College Station，TX）統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)處理。計(jì)數(shù)資料比較采用χ2檢驗(yàn);計(jì)量資料中服從正態(tài)分布者采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）描述，進(jìn)行t檢驗(yàn)，不服從正態(tài)分布者采用中位數(shù)（四分位數(shù)間距）描述，進(jìn)行非參數(shù)秩和檢驗(yàn)。運(yùn)用多因素Logistic回歸分析對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并用ROC曲線評(píng)估Logistic回歸模型。P<0.05（雙尾）為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 腦卒中后VCI的單因素分析

單因素分析結(jié)果顯示，認(rèn)知功能障礙組與無(wú)認(rèn)知功能障礙組在有無(wú)房顫方面差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。兩組糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、肌酐、血清淀粉樣蛋白A及超敏C反應(yīng)蛋白比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），見(jiàn)表1。

2.2 非條件Logistic回歸分析

根據(jù)腦卒中后VCI可能發(fā)生影響因素，進(jìn)行非條件Logistic回歸檢測(cè)，其中因變量賦值為：1=有認(rèn)知功能障礙，0=無(wú)認(rèn)知功能障礙。根據(jù)單因素分析結(jié)果，將P<0.05有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的房顫、糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、肌酐、血清淀粉樣蛋白A、超敏C反應(yīng)蛋白等7個(gè)因素納入回歸模型進(jìn)行多因素逐步Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，高糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉樣蛋白A、超敏C反應(yīng)蛋白是腦卒中后VCI發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P<0.05），見(jiàn)表2。預(yù)測(cè)模型為P=1/（1+e-z），Z=-41.242+4.052×高糖化血紅蛋白+4.448×低密度脂蛋白+0.034×尿酸+0.159×血清淀粉樣蛋白+0.277C×反應(yīng)蛋白。

2.3 ROC曲線評(píng)價(jià)不同指標(biāo)對(duì)卒中后VCI發(fā)生的預(yù)測(cè)能力

將糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉樣蛋白A、超敏C反應(yīng)蛋白等相關(guān)指標(biāo)及預(yù)測(cè)模型作為測(cè)量指標(biāo)納入影響卒中后VCI發(fā)生的向量矩陣中，行ROC曲線分析，選擇與最大Youden指數(shù)截止點(diǎn)對(duì)應(yīng)的閾值作為VCI發(fā)生的預(yù)測(cè)閾值，見(jiàn)封三圖4。結(jié)果表明，預(yù)測(cè)模型的曲線下面積（AUC）最大，為0.969，見(jiàn)表3。預(yù)測(cè)模型的閾值為0.57，靈敏度、特異度、似然比、一致率和預(yù)測(cè)值見(jiàn)表4。

表3 ? 不同指標(biāo)預(yù)測(cè)卒中后認(rèn)知功能障礙的AUC

3討論

本研究初步探討了腦卒中后血管性認(rèn)知功能障礙發(fā)生的危險(xiǎn)因素預(yù)測(cè)指標(biāo)。卒中是引起VCI的重要血管性危險(xiǎn)因素之一，對(duì)預(yù)防VCI的關(guān)鍵在于早期識(shí)別和控制各種危險(xiǎn)因素。然而，由于缺乏對(duì)危險(xiǎn)因素的定量研究，VCI的診斷標(biāo)準(zhǔn)不準(zhǔn)確，部分標(biāo)準(zhǔn)容易受臨床醫(yī)師的主觀影響，大多數(shù)結(jié)果不夠客觀。因此，本研究探討卒中后VCI發(fā)生的危險(xiǎn)因素，建立VCI風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，并用ROC曲線驗(yàn)證其準(zhǔn)確性，使其可以客觀、綜合、量化地預(yù)測(cè)病情，更好地認(rèn)識(shí)卒中后VCI與危險(xiǎn)因素的關(guān)聯(lián)。

ROC曲線是反映敏感性和特異性連續(xù)變量的綜合指標(biāo)，用構(gòu)圖法準(zhǔn)確反映特異性和敏感性之間的相互關(guān)系，ROC曲線上每個(gè)點(diǎn)反映著對(duì)同一信號(hào)刺激的感受性[6]。ROC曲線以敏感性為縱坐標(biāo)，（1-特異性）為橫坐標(biāo)繪制成曲線，曲線下面積（AUC）越大，診斷準(zhǔn)確性越高，最靠近坐標(biāo)圖左上方的點(diǎn)表明其診斷價(jià)值越大[7]。ROC曲線下的面積值在1.0和0.5之間。AUC在 0.5～0.7時(shí)診斷價(jià)值較低，AUC在0.7～0.9時(shí)診斷價(jià)值中等，AUC在0.9以上時(shí)診斷價(jià)值較高[8]。在ROC曲線上，最靠近坐標(biāo)圖左上方的點(diǎn)，Youden指數(shù)最大的切點(diǎn)為敏感性和特異性均較高的臨界值[9-10]。

本研究對(duì)VCI組與無(wú)VCI組患者資料進(jìn)行比較結(jié)果顯示，兩組患者在有無(wú)房顫、糖化血紅蛋白（high glycated hemoglobin，HbA1c）、低密度脂蛋白（low density lipoprotein，LDL）、尿酸、血清淀粉樣蛋白A（serum amyloid A，SAA）、肌酐及超敏C反應(yīng)蛋白（sensitivity C reactive protein，CRP）方面差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。相當(dāng)多的研究認(rèn)為，房顫是卒中后VCI發(fā)生的危險(xiǎn)因素[11]，本研究在單因素分析時(shí)，有無(wú)房顫在兩組間存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，但是經(jīng)多因素Logistic回歸分析后，房顫并非獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)因素。究其原因，可能與本研究的樣本量較小有關(guān)。近年來(lái)研究顯示，肌酐能起到神經(jīng)保護(hù)功能，改善創(chuàng)傷性腦損傷預(yù)后，對(duì)老年人認(rèn)知功能障礙具有一定的保護(hù)作用[12]。然而，經(jīng)多元Logistic回歸分析結(jié)果顯示，肌酐并非獨(dú)立的保護(hù)因素。

本研究發(fā)現(xiàn)，糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉樣蛋白A、超敏C反應(yīng)蛋白是腦卒中后VCI發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。既往研究顯示，糖化血紅蛋白、糖尿病病史與認(rèn)知功能障礙有關(guān)[13-14]。本研究中HbA1c在兩組患者中的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，與既往研究結(jié)果相符。目前認(rèn)為糖尿病對(duì)認(rèn)知功能障礙的影響考慮糖尿病毒性、血糖變化引起腦血管病變，對(duì)神經(jīng)細(xì)胞的直接損傷，以及長(zhǎng)期的高胰島素血癥引起腦組織中β-淀粉樣物質(zhì)升高，可與淀粉樣纖維結(jié)合防止其蛋白水解，并已被建議作為阿爾茨海默病的早期決定性證據(jù)[15]。研究認(rèn)為，脂質(zhì)代謝紊亂是卒中后VCI發(fā)生的危險(xiǎn)因素之一，其中又以低密度脂蛋白水平增高影響最大[16]。近年來(lái)研究發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用降血脂藥能夠有效地阻止腦小血管病的發(fā)生發(fā)展，以預(yù)防VCI[17]。本研究不僅僅將血脂異常作為獨(dú)立因素進(jìn)行研究，同時(shí)對(duì)多種危險(xiǎn)因素進(jìn)行分析，從而為更好地為找出VCI和其相關(guān)危險(xiǎn)因素之間的確切關(guān)系提供了強(qiáng)有力的論證。

在當(dāng)前的研究中，觀察到血尿酸水平與VCI存在顯著相關(guān)關(guān)系。Schretlen DJ等[18]研究發(fā)現(xiàn)VCI患者血尿酸水平增加，而老年人隨著血尿酸水平的增高，VCI的發(fā)生率也隨之增加。Verhaaren BF等[19]的一項(xiàng)橫斷性研究表明尿酸水平高與腦萎縮及認(rèn)知功能下降有關(guān)。血尿酸在人體內(nèi)是天然的抗氧化劑，對(duì)人體有保護(hù)作用。但在一定條件下，尿酸能增厚脂質(zhì)氧化，誘導(dǎo)不同的親氧化劑作用于血管內(nèi)皮細(xì)胞，形成氧化特性，成為腦血管病的致病因素[20]。研究亦發(fā)現(xiàn)，血清淀粉樣蛋白A（SAA）濃度在認(rèn)知功能障礙患者中明顯高于認(rèn)知正常者[21]。SAA作為一類(lèi)極為敏感的炎性標(biāo)記物，在大腦中積聚可導(dǎo)致大腦慢性炎癥，影響巨噬細(xì)胞與T淋巴細(xì)胞的交互作用，參與動(dòng)脈硬化的發(fā)生發(fā)展，損耗神經(jīng)元和損傷腦白質(zhì)，影響腦梗死急性期定向能力和計(jì)算能力[22-23]?；谙嗨评碚摰脑恚哐装Y反應(yīng)狀態(tài)可導(dǎo)致認(rèn)知功能水平的下降[24]，并增加了輕度認(rèn)知功能損害患者進(jìn)展為血管性癡呆的風(fēng)險(xiǎn)。血清CRP主要反映體內(nèi)炎癥狀態(tài)，通過(guò)激活補(bǔ)體系統(tǒng)，促進(jìn)單核細(xì)胞聚集，減少一氧化氮的產(chǎn)生及加快血管平滑肌細(xì)胞增生和移行，導(dǎo)致內(nèi)皮功能失調(diào)，從而破壞大腦額葉下皮質(zhì)環(huán)的完整性，導(dǎo)致認(rèn)知障礙[25]。

本研究ROC曲線分析結(jié)果顯示，模型的AUC為0.969，診斷價(jià)值為高水平，預(yù)測(cè)界值為0.57，靈敏度（真陽(yáng)性率）為85.1%，特異度（真陰性率）為56.4%，陽(yáng)性似然比為1.95，陰性似然比為0.26，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為68.9%，陰性預(yù)測(cè)值為82.4%，一致率為74.5%。預(yù)測(cè)模型的AUC優(yōu)于HbA1c、LDL、尿酸、SAA、CRP的AUC，說(shuō)明模型對(duì)腦卒中后VCI發(fā)生具有較好的預(yù)測(cè)能力，優(yōu)于單一指標(biāo)。

綜上所述，應(yīng)關(guān)注腦卒中患者糖化血紅蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉樣蛋白A、超敏C反應(yīng)蛋白的變化，這些臨床客觀指標(biāo)是測(cè)量和化驗(yàn)的結(jié)果，不受研究對(duì)象和研究人員主觀因素的影響。ROC曲線與這些指標(biāo)的模型相結(jié)合，可以較單一指標(biāo)檢測(cè)更客觀、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)VCI的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，能進(jìn)一步了解腦卒中后VCI的病因和發(fā)病機(jī)制，并能找到最佳的預(yù)測(cè)界值，為在臨床工作中建立診斷方法、預(yù)測(cè)個(gè)體發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)、開(kāi)發(fā)新型藥物和制定有效防治措施提供依據(jù)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 李瓊，郭立軍，楊期明. 大面積腦梗死預(yù)后影響因素的分析[J]. 湘南學(xué)院學(xué)報(bào)：醫(yī)學(xué)版，2013，4（2）：19.

[2] 姜文洲，王雪梅，陳艷華，等.腦梗死與糖代謝異常相關(guān)性研究[J]. 中國(guó)醫(yī)刊，2013，8（7）：54.

[3] 王琳. 雌激素受體基因多態(tài)性與卒中后認(rèn)知功能障礙的相關(guān)性研究[J]. 中華醫(yī)學(xué)會(huì)全國(guó)神經(jīng)病學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議，2014：153.

[4] American Psychiatry Association. Diagnostic and statistical manual for mental disorders，4th ed[M]. Wshington：American Psychiatry Association，1994：78-85.

[5] 中華神經(jīng)科學(xué)會(huì)，中華神經(jīng)外科學(xué)會(huì). 各類(lèi)腦血管疾病診斷要點(diǎn)[J].中華神經(jīng)科雜志，1996，29：379-380.

[6] 涂秋云，靳慧，丁斌蓉，等. 長(zhǎng)沙版蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估量表的信度、效度檢測(cè)與血管性認(rèn)知障礙理想劃界分值[J].中國(guó)神經(jīng)精神疾病雜志，2012，38（6）：339-345.

[7] Hoo ZH，Candlish J，Teare D. What is an ROC curve？[J]. Emerg Med J，2017，34（6）：357-359.

[8] 林果為. 診斷試驗(yàn)的研究與評(píng)價(jià)[J]. 診斷學(xué)理論與實(shí)踐，2003，2：附1-附4.

[9] 李康，賀佳. 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)[M]. 北京：人民衛(wèi)生出版社，2013：164-178.

[10] 徐林發(fā)，汪素珍，王柏省. 應(yīng)用ROC曲線求解最佳切點(diǎn)的方法介紹[J]. 中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2011，28（6）：701-705.

[11] 任艷艷，李小旋，安金，等. 心房顫動(dòng)與認(rèn)知功能障礙[J].國(guó)際心血管病雜志，2017，44（4）：203-206.

[12] 李淑娟，李言洵，劉倩，等. 同等腎功能下老年人認(rèn)知功能障礙與血肌酐水平的關(guān)系[J]. 中國(guó)全科醫(yī)學(xué)，2017， 20（13）：1813-1817.

[13] 蕭麗軍，繆珩，祝群，等. 老年糖尿病輕度認(rèn)知損害患者認(rèn)知功能減退影響因素分析[J]. 中華老年醫(yī)學(xué)雜志，2013，32（8）：813-816.

[14] 趙宇，呂英慧，張杰，等. 血清胱c水平與認(rèn)知功能損害的相關(guān)性研究[J].中華老年醫(yī)學(xué)雜志，2016，35（4）：352-354.

[15] Kolstoe SE，Ridha BH，Bellotti V，et al. Molecular dissection of Alzheimer's disease neuropathology by depletion of serum amyloid P component[J]. Proc Natl Acad Sci USA，2009，106（18）：7619-7623.

[16] Fu JH，Mok V，Wong A，et al. Effects of stains on progression of subclinical brain infarct[J]. Gerebrovasc Dis，2010，30（1）：51-56.

[17] 金花，姜彩霞，劉躍輝，等.腦小血管病診療進(jìn)展[J].臨床薈萃，2015，30（2）：231-233.

[18] Schretlen DJ，Inscore AB，Jinnah HA，et al.Serum uric acid and cognitive function in community-dwelling older adults[J].Neuropsychology，2007，1（1）：136-140.

[19] Verhaaren BF，Vernooij MW，Dehghan A，et al.The relation of uric acid to brain atrophy and cognition：The rotterdam scan study[J].Neuroepidemiology，2013，41（1）：29-34.

[20] Spiga R，Marini MA，Mancuso E，et al. Uric acid is associated with inflammatory biomarkers and induces inflammation via activating the NF-κB signaling pathway in HepG2 cells（Article）[J]. Arteriosclerosis，Thrombosis，and Vascular Biology，2017，37（6）：1241-1249.

[21] Marksteiner J，Imarhiagbe D，Defrancesco M，et al.Analysis of 27 vascular-related proteins reveals that NTproBNP is a potential biomarker for Alzheimer's disease and mild cognitive impairment：A pilot-study[J]. Exp Gerontol，2014，50：114-121.

[22] Pessolano LJ，Sullivan CP，Seidl SE，et al.Trafficking of endogenous smooth muscle cell cholesterol：A role for serum amyloid A and inter-leukin 1β[J]. Arterioscler Thromb Vasc Biol，2012，32（11）：2741-2750.

[23] 宓特，屈傳強(qiáng)，王翔，等. 血清淀粉樣蛋白A與腦梗死急性期認(rèn)知功能的相關(guān)性[J]. 山東大學(xué)學(xué)報(bào)（醫(yī)學(xué)版），2016，54（10）：40-45.

[24] 張榮偉，史曉光，鄧娓娓，等.老年缺血性卒中患者的認(rèn)知功能與代謝綜合征及炎癥反應(yīng)的關(guān)系[J]. 山西醫(yī)藥雜志，2008，37（7）：585-587.

[25] Vermas，Kuliszewskima，Lish，et al. C-reaction protein attenuates endothelial progenitor cell survial，differentiation，and function：Further evidence of a mechanistic link between C-reaction protein and cardiovascular disease[J]. Circulation，2004，109（17）：2058-2067.

（收稿日期：2019-03-01）