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Alzheimers Res Ther.2020 Jul;12(1):85. 10.1186/s13195-020-00653-y. doi: 10.1186/s13195-020-00653-y.Epub 2020-07-16.

心血管リスク因子は脳卒中重症度と先行認知機能障害を介して脳卒中後の急性認知に間接的に影響を与える:モデレートされた媒介分析

Cardiovascular risk factors indirectly affect acute post-stroke cognition through stroke severity and prior cognitive impairment: a moderated mediation analysis.

  • Bogna A Drozdowska
  • Emma Elliott
  • Martin Taylor-Rowan
  • Robert C Shaw
  • Gillian Cuthbertson
  • Peter Langhorne
  • Terence J Quinn
PMID: 32678028 DOI: 10.1186/s13195-020-00653-y.

抄録

背景:

認知機能障害は脳卒中や一過性脳虚血発作の重要な結果であるが、その決定因子は完全には解明されていない。単純な単変量モデルや多変量モデルでは、認知機能障害を予測するための臨床的有用性は示されていない。心血管系の危険因子は、先行認知や脳卒中重症度への影響など、複数の直接的、間接的な経路を通じて認知に影響を及ぼす可能性がある。これらの複雑な関係を理解することは、臨床チームが介入およびフォローアップ戦略を計画するのに役立つ可能性がある。

BACKGROUND: Cognitive impairment is an important consequence of stroke and transient ischaemic attack, but its determinants are not fully understood. Simple univariable or multivariable models have not shown clinical utility for predicting cognitive impairment. Cardiovascular risk factors may influence cognition through multiple, direct, and indirect pathways, including effects on prior cognition and stroke severity. Understanding these complex relationships may help clinical teams plan intervention and follow-up strategies.

方法:

我々は、急性期脳卒中病棟に入院した連続した患者の臨床データと人口統計学的データを分析した。認知機能の評価には、省略型精神検査とミニ・モントリオール認知機能評価を用いた。バイアス補正された信頼区間を構築し、心血管系の危険因子(高血圧、血管疾患、心房細動、糖尿病、脳卒中既往歴)が脳卒中の重症度と認知症の既往歴を介して認知機能に及ぼす間接的な影響を検証し、併存疾患による中和効果を評価した。

METHODS: We analysed clinical and demographic data from consecutive patients admitted to an acute stroke ward. Cognitive assessment comprised Abbreviated Mental Test and mini-Montreal Cognitive Assessment. We constructed bias-corrected confidence intervals to test indirect effects of cardiovascular risk factors (hypertension, vascular disease, atrial fibrillation, diabetes mellitus, previous stroke) on cognitive function, mediated through stroke severity and history of dementia, and we assessed moderation effects due to comorbidity.

結果:

対象となる594人の患者から、最終解析に587人を含めた(年齢範囲26~100歳、女性45%)。我々のモデルは認知テストスコアの分散のR=62.10%を説明した。脳卒中の既往が認知症のリスクを増加させ、認知機能テストのスコアの低下を予測する間接的な効果の証拠を発見した(推定値=0.39;95%バイアス補正済みCI、-0.75~-0.13;p=0.02)。心房細動は脳卒中の重症度が高く、認知スコアの低下と関連していた(推定値=0.27;95%バイアス補正CI、-0.49~-0.05;p=0.02)。逆に、過去にTIAに罹患したことがある場合は、脳卒中重症度の低下と認知機能障害の低下を予測した(推定値=0.38;95%バイアス補正CI、0.08~0.75;p=0.02)。血管疾患は脳卒中重症度の低下と関連しており、高血圧の存在と糖尿病の非存在を条件に認知機能障害の低下と関連していた(推定値0.36;95%バイアス補正済みCI、0.03~0.68;p=0.02)が、モデル化された相互作用効果は統計学的に有意にはならなかった。

RESULTS: From 594 eligible patients, we included 587 in the final analysis (age range 26-100; 45% female). Our model explained R = 62.10% of variance in cognitive test scores. We found evidence for an indirect effect of previous stroke that was associated with increased risk of prevalent dementia and in turn predicted poorer cognitive score (estimate = - 0.39; 95% bias-corrected CI, - 0.75 to - 0.13; p = 0.02). Atrial fibrillation was associated with greater stroke severity and in turn with a poorer cognitive score (estimate = - 0.27; 95% bias-corrected CI, - 0.49 to - 0.05; p = 0.02). Conversely, previous TIA predicted decreased stroke severity and, through that, lesser cognitive impairment (estimate = 0.38; 95% bias-corrected CI, 0.08 to 0.75; p = 0.02). Through an association with reduced stroke severity, vascular disease was associated with lesser cognitive impairment, conditional on presence of hypertension and absence of diabetes mellitus (estimate = 0.36; 95% bias-corrected CI, 0.03 to 0.68; p = 0.02), although the modelled interaction effects did not reach statistical significance.

結論:

我々は、心血管リスク因子と認知の関係は複雑であり、単純な多変量モデルは過度に縮小主義的である可能性があることを示してきた。リスク因子の直接的および間接的な効果を含めることで、認知テストスコアの変動のかなりの割合を説明するモデルを構築した。複数の影響経路と相互作用を含むモデルは、他の医療現場で使用するための認知症予後予測ツールを作成するために使用することができる。

CONCLUSIONS: We have shown that relationships between cardiovascular risk factors and cognition are complex and simple multivariable models may be overly reductionist. Including direct and indirect effects of risk factors, we constructed a model that explained a substantial proportion of variation in cognitive test scores. Models that include multiple paths of influence and interactions could be used to create dementia prognostic tools for use in other healthcare settings.