本文選題：卒中后抑郁障礙 + 評估　； 參考：《東南大學》2017年博士論文

【摘要】：研究背景卒中后抑郁障礙(post-stroke depression,PSD)是腦卒中后常見的精神疾病,約有1/3的腦卒中幸存者在卒中后不同階段罹患PSD。PSD的發(fā)生不僅導致卒中后神經功能恢復更差,而且嚴重影響患者的認知和社會功能,最終導致自殺率、死亡率增加,給個人、家庭乃至社會帶來沉重負擔。目前對于PSD仍存在較多問題:尚無臨床適用的PSD特異性評估量表,無明確的診斷標準,發(fā)病機制不清楚,缺乏有效的風險預測模型用于早期發(fā)現(xiàn)和篩查PSD高危人群。因此,早期預測和合理診斷是減少PSD不良預后的關鍵舉措。關于PSD的評估,目前臨床和科研工作中常用的為評估抑郁障礙(major depressive disorder,MDD)的量表,缺乏特異性。其中使用最多的為漢密爾頓抑郁量表(Hamilton depression rating scale,HDRS)。該量表需在訪談的基礎上,由經驗豐富的醫(yī)師或康復治療師進行,對評估者有一定要求,花費時間相對較長。值得一提的是由Gainotti等學者在1997年編制,針對卒中人群進行評估的卒中后抑郁分級量表(post-stroke depression rating scale,PSDRS),該量表引入新的卒中相關的抑郁癥狀,但由于缺乏大樣本的循證醫(yī)學研究考證,且該量表是他評量表,需要專業(yè)程度較高的�？漆t(yī)師進行評估,難以對卒中幸存者進行普篩。除了評估量表缺乏特異性、操作性差等問題外,臨床上常用的三大精神疾病分類體系,包括《國際疾病分類(第 10 版)》(international classification of disease,tenth edition,ICD-10)、美國《精神障礙診斷與統(tǒng)計手冊(第5版)》(diagnostic and statistical manual of mental disorder,fifth edition,DSM-5)和《中國精神障礙分類和診斷標準(第 3 版)》(Chinese classification and diagnosis of mental disorders,third version,CCMD-3),均無明確的PSD操作性診斷標準。研究中除了部分使用DSM中MDD的診斷標準外,其余僅依靠量表作為PSD的診斷標準。隨之而來的問題是MDD的診斷標準是否適用于PSD的診斷?其癥狀條目和病程要求可能使PSD診斷存在誤診和漏診,因此亟待建立和完善PSD的診斷標準,是對該疾病進行有效治療和爭取最好臨床結局的基礎。既往研究發(fā)現(xiàn)PSD的發(fā)病率為5%～67%,且PSD的發(fā)病率隨著卒中病程延長而改變,針對PSD的Meta分析發(fā)現(xiàn)其發(fā)病率約為31%。鑒于PSD的高發(fā)病率,如何對PSD進行有效預測尤為重要。有學者對PSD的發(fā)病風險進行探討,發(fā)現(xiàn)年齡、性別、教育水平、糖尿病、卒中前抑郁癥病史、卒中部位、日常生活能力等與PSD的發(fā)生顯著相關;并且生物學指標、影像學改變、社會心理因素等在PSD發(fā)生發(fā)展中均起重要作用。Hackett等于2005年對文獻進行系統(tǒng)綜述發(fā)現(xiàn),身體殘疾、卒中嚴重程度和認知障礙與PSD發(fā)生密切相關。該學者于2014年再次對該方面的文獻進行更新和擴展后發(fā)現(xiàn)PSD與卒中前抑郁、卒中急性期及恢復期神經功能缺損和功能障礙顯著相關,而與人口學指標之間并沒有發(fā)現(xiàn)一致性結果。此外有學者在研制卒中后抑郁預測量表(post-stroke depression prediction scale,DePreS)的基礎上建立PSD臨床預測模型,該量表評分為2分時可作為預測PSD發(fā)生的界限值,并指出在卒中后1周內對患者進行評估可有效預測PSD的發(fā)生。但這種風險預測模型僅涉及患者的一般資料和臨床資料,預測PSD的能力有限。如果能建立包含臨床因素、社會心理因素和生物學因素的風險預測模型將能大幅度提高預測效能,對PSD高危人群進行重點監(jiān)測和密切觀察,減少PSD的發(fā)生,具有重要的臨床意義。PSD起病隱匿,病因機制復雜,對于該疾病的發(fā)生存在多種假說,大量研究證據(jù)表明神經營養(yǎng)因子假說居于重要地位。中樞及外周神經營養(yǎng)因子缺乏使神經再生和突觸可塑發(fā)生障礙,參與PSD發(fā)生。PSD作為腦卒中后的常見精神疾病,與血管的關系密不可分,因此神經營養(yǎng)因子中的血管內皮細胞生長因子(vascular endothelial growth factor,VEGF),胎盤生長因子(placental growth factor,PIGF),胰島素樣生長因子(insulin-like growth factor,IGF-1)等可能在該疾病的發(fā)生中起重要作用。然而遺憾的是目前對這些因子的研究較少,因此,探討PSD患者神經營養(yǎng)因子及其受體改變情況,不僅為揭示PSD病理生理機制提供有力證據(jù),而且為PSD與MDD的鑒別診斷尋找出有價值的生物學標記。本研究中,我們選取住院的腦卒中患者,并同期收集MDD患者和正常對照組,采用多維度量表對受試者的一般資料、神經功能、認知功能、社會心理因素進行收集評估,制定卒中后抑郁障礙評估量表,提出PSD分類并明確各類可操作性診斷標準,建立PSD的多因素風險預測模型,并對神經營養(yǎng)因子進行檢測和分析,尋找PSD診斷的有效生物標記物。第一部分卒中后抑郁障礙評估量表的研制和診斷標準的建立一、卒中后抑郁障礙評估量表的研制目的:制定針對中國卒中患者的卒中后抑郁障礙評估量表,用于PSD的早期篩查。方法:根據(jù)已有的抑郁評估量表和臨床醫(yī)生經驗制定卒中后抑郁障礙評估量表(post stroke depression scale,PSD-S),其過程如下:首先對常用的12個抑郁評估量表的癥狀條目進行整理總結得到55條抑郁癥狀,其次通過本課題組10位副高級職稱以上的研究人員選擇最常見的15條癥狀,再將篩選出的15條抑郁癥狀經全國副高級職稱以上的神經和精神科醫(yī)師根據(jù)臨床經驗選擇,最后收到26位神經科醫(yī)師和39位精神科醫(yī)師對癥狀的篩選結果,其中被選抑郁癥狀占總投票數(shù)的一半以上,且排名前8位的條目,組成PSD-S。入組158例腦卒中患者采用HDRS和PSD-S對抑郁癥狀進行評估,通過Cronbach α系數(shù)、Spearman秩相關、Kruskal-Wallis檢驗對該量表的信度、內部一致性和區(qū)分效度進行檢測;之后通過受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic,ROC)和約登指數(shù)(Youden index,YI)對量表的有效性進行測定和界值劃分;最后通過聚類分析方法尋找PSD的特異癥狀。結果:PSD-S的Cronbach α為0.797,表明該量表有較好的信度。PSD-S和HDRS的相關系數(shù)為0.822(P0.001),PSD和卒中非抑郁(Non-PSD)患者的PSD-S評分存在顯著差異(P0.001)表示其有較好的聚合效度和區(qū)分效度。ROC曲線和YI指數(shù)示6/24,15/24分別為可疑/輕度抑郁,中重度抑郁的界值。結論:PSD-S是簡單易行的自評量表,在卒中人群中具有較好的信度和效度,可以用來對卒中幸存者進行廣泛篩查,實現(xiàn)PSD的早期發(fā)現(xiàn)。二、卒中后抑郁障礙的分類及診斷標準的建立目的:提出PSD分類并明確各類診斷標準,為PSD合理診斷和及時治療提供理論依據(jù)。方法:我們創(chuàng)新性的提出PSD分為卒中后抑郁癥狀(post-stroke depression symptoms,PSDS)和卒中后抑郁癥(post-stroke depressive disorder,PSDD)并分別建立診斷標準,其中PSDS的診斷標準是在已制定量表的基礎上,依據(jù)65位中國副高級職稱以上的神經及精神科醫(yī)師的臨床經驗,并考慮DSM-5診斷PSD的局限性,參考精神疾病診斷模式建立PSDS可操作性診斷標準,即PSDS中大診斷標準-第 1 版(ZhongDa diagnostic criteria of PSDS-first edition,ZD-l/PSDS);PSDD的診斷則采用MDD的診斷標準。收集166例卒中患者,對其進行PSDS和PSDD診斷。結果:在166例卒中患者中,按照ZD-1/PSDS和DSM-5的標準分別有80例(48.19%)和24例(14.46%)患者被診斷為PSDS和PSDD,且診斷為PSDD的24例患者均滿足PSDS的診斷。但兩類PSD患者的抑郁癥狀分布頻率存在差異,即PSDS和PSDD是兩個具有不同癥狀群的抑郁亞型。結論:本研究提出了新的PSD分類和診斷標準,這有利于PSD的早期識別和及時干預,從而使患者獲得最佳治療結局。第二部分卒中后抑郁障礙風險預測模型的建立目的:既往研究發(fā)現(xiàn)一般資料、生物學和社會心理因素參與PSD的發(fā)生,但是各因素對PSD發(fā)生的風險預測能力尚不清楚,因此本研究擬建立包含多因素的臨床風險預測模型,旨對PSD高危人群進行早期有效篩查。方法:從2013年5月至2014年12月共收集562例卒中患者,包括226例PSD患者和336例Non-PSD患者。采用多變量回歸模型提取風險因子,構建PSD風險評估模型,之后用決策樹方法將回歸模型中的風險因素可視化,ROC曲線用于檢驗模型的預測效能。結果:多變量回歸分析發(fā)現(xiàn)6個PSD危險因素,分別是腦卒中既往史[優(yōu)勢比:(odds ratio,OR),3.30;95%confidence interval(CI),1.90-5.82;P0.001],艾森克人格問卷-神經質因子(Eysenck personality questionnaire with neuroticism_stabili1y,EPQ_N)(OR,1.18;95%CI,1.11-1.24;P0.001),生活事件量表(life event scale,LES)(OR,0.99;95%CI,0.99-0.996;P0.001),斯奈斯和漢密爾頓快感量表(Snaith-Hamiltonpleasure scale,SHARPS)(OR,1.09;95%CI,1.03-1.17;P=0.006),多倫多述情障礙量表(20 items Toronto alexithymia scale,TAS-20)(OR,1.05;95%CI,1.01-1.095;P=0.009)和社會支持評定量表(social support rating scale,SSRS)(OR,0.93;95%CI,0.89-0.96;P0.001)。決策樹方法將該6個因子組成11條評估規(guī)則,用于判定PSD發(fā)生風險大小。回歸模型和決策樹模型的曲線下面積(area under the curve,AUC)分別為0.845(95%CI,0.789-0.901;P0.05)和 0.843(95%CI,0.73-0.96;P0.05)。結論:本研究綜合考慮社會-心理-生物因素對PSD發(fā)生的影響,建立了評估準則和危險預測模型。該預測模型提示社會-心理因素在PSD的發(fā)生中起到重要作用,對腦卒中患者康復有重要影響。第三部分卒中后抑郁障礙患者外周血神經營養(yǎng)因子蛋白和mRNA研究目的:神經營養(yǎng)因子家族參與腦卒中和抑郁障礙的發(fā)生,但其在PSD的研究卻未見報道,本研究探討神經營養(yǎng)因子及受體在PSD發(fā)病機制中的作用。方法:本研究入組159例受試者,其中PSD患者39例,Non-PSD患者42例,MDD患者40例和正常對照組38例。檢測其外周血中VEGF,2型血管內皮生長因子受體(vascular endothelial growth factor receptor 2,VEGFR2),PIGF,IGF-1和胰島素樣生長因子-1 受體(insulin-like growth factor receptor,IGF-1R)蛋白和mRNA表達水平。采用卡方檢驗、方差分析和非參數(shù)檢驗對一般資料、臨床和生物學指標進行統(tǒng)計分析,判別分析和ROC曲線分析用于探索這些因子在PSD和MDD中的鑒別作用。結果:除VEGF蛋白和IGF-1R mRNA水平外,其余因子在四組間均存在顯著差異(P0.05)。在PSD和Non-PSD的一般回歸模型中,聯(lián)合四組間差異因子的蛋白和 mRNA 水平的 ROC 分析 AUC 達 0.805(95%CI,0.704-0.907;P0.001),而在不同抑郁類型(PSD和MDD)的鑒別中,該模型表現(xiàn)出更優(yōu)秀的預測效能(AUC,0.984;95%CI,0.964-1.000;P0.001)。結論:本研究結果提示神經營養(yǎng)因子家族在不同抑郁類型中的作用機制可能存在差異。聯(lián)合多因子蛋白和mRNA的分析可以較好的對PSD進行預測及與MDD進行鑒別診斷。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R749.13

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本文編號：2077278