Summary
ここでは、神経心理学的検査と多配列3T MRIスキャンの組み合わせを用いて、398人の高血圧性高齢者中国のコホートにおける特定の認知ドメインにおける様々なタイプの無静血管病変が差異的に関連しているかどうかを評価するプロトコルを提示する。
Abstract
過去10年間に蓄積された証拠は、サイレント脳血管病変(SLS)とその基礎となる病原性プロセスが高齢者の認知機能低下に寄与することを証明している。しかし、認知的なパフォーマンスに対する病変の各タイプの明確な効果は不明のままである。さらに、SLSを持つ中国の高齢者からの研究データは乏しい。本研究では、それ以外の場合は398人の健康な高血圧高齢者被験者(中央値年齢72歳)が含まれ、評価された。すべての参加は、前方および後方桁スパンテスト、シンボル桁モダリティテスト、ストループテスト、言語流暢性テスト、モントリオール認知評価を含む構造化された神経心理学的評価のバッテリーを完了するために必要でした。これらのテストは、注意、執行機能、情報処理速度、言語、記憶および視空間機能を評価するために使用された。SLSの負担を評価するために、神経心理学的評価から1ヶ月以内にマルチシーケンス3T MRIスキャンを配置し、SLSの負担を視覚的に評価した。脳マイクロブリード(CCB)とサイレントラクーン(SL)は、それぞれその場所に応じて厳密にローバーCCBおよびSLまたは深いCMBおよびSLとして同定された。同様に、白質高強度(WHS)は、心室(PH)および深いWmh(DWMH)に分離された。一連の線形回帰モデルを使用して、各タイプのSLSと個々の認知機能ドメインの相関関係を評価しました。結果は、CCBが言語関連の認知を損なう傾向があることを示した。ディープSLは執行機能に影響を与えますが、この関連は、DWMHではなく他のタイプのSCLsを制御した後に消失し、特に執行機能および処理速度において認知機能の低下に関連しています。SLSのさまざまな側面が高血圧の高齢中国人の認知能力に対して異なる影響を及ぼすと結論付けられた。
Introduction
サイレントラクーン(SLs)、脳微小出血(CCB)および白質高強度(Wmh)は、サイレント脳血管病変(SLS)と呼ばれる。WH の 2 つのタイプが認識されます: 心室の WHS (PHS) と深い Wmh (DWMH)。SLSは、かつて臨床的意義のない良性病変とみなされていた。数十年にわたる研究の後、SLSは現在、様々な機能障害と認知障害1、2に関連することが確認されています。それにもかかわらず、一貫した証拠は、異なるタイプのSLSの認知効果のスペクトルと大きさに依然として制限されています。さらに、基礎となるメカニズムはとらえどころがありません。
ほとんどの以前の研究は、重度の病状3、4、5を有する病院患者を募集したか、高度な脳小血管疾患6、7を有する参加者を含んでいた。異なる研究の間で参加者の不均一性は部分的に矛盾した結果に貢献しています。これらの交感要因を排除するために、プライマリケア環境から募集された比較的大きく純粋なコホートの評価を通じて明確な画像を提供する試みとして、現在の1中心の研究を行った。さらに、これまでの研究では、主に1つまたは2つのタイプのSCLsに焦点を当てており、個々のSLSと特定の認知機能との間の独立した関連を完全に評価しませんでした。そこで、現在の研究で様々な種類のSLSを評価しました。
神経心理学的検査は、特定のドメインの認知機能を評価するために広く使用されています。彼らは正常な老化と早期認知障害の間の分化に有用である.適切に実施された神経心理学的評価の結果は、目の肥えた行動および機能的欠陥に敏感である。前方および後方の数字スパンテスト、シンボル桁モダリティテスト(SDMT)、ストループテスト、言語流暢性テスト、モントリオール認知評価(MoCA)を含む構造化された神経心理学的テストのバッテリーが選択されました。これらのテストのスコアは、異なる認知ドメイン8、9でのパフォーマンスを表すためにグループ化され、組み合わされました。このような方法は広く用いられており、時間効率が良い。大きな欠点は、異なる神経心理学的検査がテストされたドメインで部分的に重複する可能性があるということです。より具体的な代替手段は、E-Primeシステムを使用して構築された適切に設計されたモジュールでコンピュータベースの評価を使用することです。
結論として、我々は、異なるSLSの負担と様々な認知ドメインの障害との間の関連を評価することを目指した。さらに、血管危険因子および他のタイプのSCLsは、各タイプのSCLsの認知障害の明確かつ独立したプロファイルを決定するために制御された。
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Protocol
研究プロトコルは、人間の研究のために香港大学/病院機関香港西クラスター(HKU / HA HKW IRB)の機関審査委員会によって承認されました。
1. 参加者
- それ以外の場合は、少なくとも5年間の高血圧の歴史を持つ健康な高齢の中国の被験者(65歳から99歳、平均72歳)を募集します。
- 脳卒中、認知症、脳炎、うつ病、糖尿病、冠状動脈性心疾患など、必要な評価の完了を妨げる障害や障害を持つ疾患を持つ参加者を除外する。
- 書面による同意を得る前に、研究の範囲を参加者に知らせてください。
2. 神経心理学的評価
- 6つの認知ドメイン(表1)に焦点を当てた神経心理学的検査のバッテリーを投与し、人口統計学的および臨床データを収集するために、各参加者のためのインタビューを手配する。参加者の医療記録を確認して、関連情報の信頼性を確認します。
- 前方/後方ディジットスパン検定
- 長さが増加するランダムな桁シーケンスのグループを準備します(図1A)。3 桁のシーケンスから始めます。1 秒あたり 1 桁の速度で数字のシーケンスを読み上げます。参加者に、フォワードディジットスパンテスト10で、数字シーケンスを口頭ですぐに思い出すように頼みます。
- 参加者がエラーなしで数字シーケンスを正常にリコールするたびに、参加者に 1 桁の数字シーケンスを徐々に呼び戻すようにします。
- 参加者が特定の長さの最初の試行で失敗した場合は、同じ長さの別の桁シーケンスを与えます。参加者が再度失敗した場合は、テストを終了します。参加者が合計で3回まで失敗した場合もテストを中止します。
- 参加者が正常にリコールした数字シーケンスの長さを、エラーなしで記録します。
- 3 桁のシーケンスから始め、参加者に対して、バックワード・ディジット・スパン・テストで逆の順序で数字シーケンスを呼び出すように依頼します。それ以外の場合は、フォワードディジットスパンテストの手順に従います。
- モカ
- 検証済みバージョンを使用して MoCA を管理します。広東語版を使用して、プロトコルのグローバル認知機能を測定し、複合ドメインスコア11、12を構築します。
- MoCAの言葉による学習タスク:参加者に異なるカテゴリ(
顔、布、教会、デイジー、赤の色の漢字として、それぞれ)から参加者に読み取ります。参加者に言葉をすぐに思い出してもらいます。読み取りを繰り返し、もう一度すぐにリコールします。5分後にリコールが遅れたことについて参加者に知らせる。遅延呼び出し中に、正しい単語に 1 つのポイントを割り当てます。 - MoCA命名タスク:3匹の動物(私たちのプロトコルでライオン、サイ、ラクダ)の写真を表示し、参加者に名前を教えてもらいます。正しい名前に 1 つのポイントを割り当てます。
- MoCA繰り返しタスク: 参加者に簡単な文章を読み、参加者に直ちに繰り返してもらいます。より複雑な文で手順を繰り返します。正しい繰り返しに 1 つのポイントを割り当てます。
- キューブ タスクを描画する MoCA: 近くの空白の用紙に印刷されたキューブをコピーするように参加者に依頼します。キューブが正しくコピーされた場合は、1 つのポイントを割り当てます。
- MoCA が時計タスクを描画する:参加者に、11:10 に時間とともに時計の顔を描いてもらいます。時計面、数字、ポインタを正確に完成させる場合は、それぞれ1つのポイントを割り当てます。
- ストループテスト
- プロトコル13で、中国語翻訳ビクトリア版のストループテストを使用してください。
- 1枚の用紙内の6行に4つの異なる色で24色の刺激を印刷して、それぞれ3つのセッションを終了するように参加者に伝えます(図1B)。ドット(色付けサブタスク)で始まり、次に4つの漢字(色に関連しないことを意味し、ニュートラルカラーサブタスク)、最後に4つの漢字(色に関連する意味が、その意味とは異なる別の色、例えば
緑で印刷された「赤」の漢字、干渉サブタスク)で始めます。参加者に、印刷された刺激の色(緑、青、黄色、赤など)に名前を付け、その意味を無視するように注意してください。 - 各セッションで最初の4つの刺激を練習として使用し、ルールを完全に理解できるようにします。練習段階でエラーを指摘し、参加者に色の名前を正しく付けるよう促します。
- 参加者に思い出させ、残りの20の刺激をできるだけ迅速かつ正確に完了するよう促します。参加者が各セッションを完了するために使用した時間を記録します (練習ステージを除く)。
- SDMT
- 9 つの関連付けられていないシンボル14との数字の順序で 1 から 9 桁の数字を組み合わせる。
- 9 つのシンボルのリストを、対応する数字を除くランダムな順序で印刷します (図 1C)。各シンボルの下に正しく組み合わされた数字を空白に記入するように参加者に依頼します。参加者は、テストの任意の時点で、参照のために印刷されたペアを前後に確認することができます。
- 参加者がルールを完全に理解できるように、最初の10個のブランクを埋めてみてください。練習段階でエラーを指摘し、参加者に正しいことを促します。
- 参加者に思い出させ、次の90秒以内にできるだけ早く正確に記入するよう促します。書き込み SDMT に正しい応答の数を記録します。
- テストを続行しますが、参加者に正しく組み合わせた数字を口頭で入力してもらいます。口頭SDMTに正しい応答の数を記録します。
- 言葉の流暢さ
- 参加者に、3つのカテゴリー(動物、野菜、果物)のそれぞれに属する名前の口頭リストを、カテゴリ15ごとに1分間に分単位で入力してもらいます。
- 各カテゴリの名前の総数を記録します。
顔、布、教会、デイジー、赤の色の漢字として、それぞれ)から参加者に読み取ります。参加者に言葉をすぐに思い出してもらいます。読み取りを繰り返し、もう一度すぐにリコールします。5分後にリコールが遅れたことについて参加者に知らせる。遅延呼び出し中に、正しい単語に 1 つのポイントを割り当てます。
緑で印刷された「赤」の漢字、干渉サブタスク)で始めます。参加者に、印刷された刺激の色(緑、青、黄色、赤など)に名前を付け、その意味を無視するように注意してください。3. MRI取得とMRIにおけるSCのビジュアル評価
- パラメータを使用して参加者に対してマルチシーケンス3テスラMRIスキャンを実行し、表2に要約したシーケンスを含む。神経心理学的評価から1ヶ月以内にMRIスキャンを完了します。
- 経験豊富な評価者が匿名で標準基準に従って MRI 上の SACL を識別し、視覚的に評価します。良好なイントラおよびインターレートの信頼性を確保します。
- T1加重および流体減衰型反転回復(FLAIR)画像を使用して、SLs(両方のシーケンスで2〜15mmの低強烈な病巣として、通常はFLAIR画像上の過敏性リム)とその位置を識別します(図2A)。T2加重画像のSLsを再確認する(同じ場所での過度の強い病巣として)。
- 前葉から後部、一方の側から他方へ事前に指定された順序ですべての脳領域を検索して、省略を避けます(すなわち、前頭葉、島の葉、基底神経節、視床、側頭葉、頭頂葉、後頭葉、小脳、そして最後に脳から右側に開始します)。
- 感受性加重画像 (SWI) を使用して、CMB (2~10 mm 径の短い円形または楕円形の低強烈な病巣) とその位置を識別します (図 2B)。脳オブザーバーマイクロブリードスケール(BOMBS)16によると、脳領域全体を7つの解剖学的位置(すなわち、皮質および灰色白接合、皮質下白質、大脳神経節灰色物質、内および外部カプセル、視床、脳幹および小脳)に分ける。
- Lobar ホワイトマターに限定されている場合は、SL と CMB をそれぞれ厳密にローバー SL および CMB としてラベル付けします。深いまたはインフラ内病変が追加のローバー病変の有無にかかわらず観察されるとき、それぞれ深いSLおよびCCBとしてそれらをラベル付けする17,18.
- T2加重画像およびFLAIR画像を使用して、WMH(両側、ほぼ対称性の高い領域)を識別します(図2C)。T1加重画像上のWmhを再確認する(同じ場所の等強い領域または低所として)。PVH と DMH を個別に認識します。Fazekas スケールを使用して、WMH19の重大度を評価します。
- 「キャップ」または鉛筆薄い裏地として現れるレートPVH、滑らかな「ハロー」と不規則な信号は、それぞれグレード1、2、3として深い白質に伸びる。速度DWMHは、それぞれグレード1、2および3として、穿刺病巣、小さなコンフルエント領域および大きなコンフルエント領域として現れる。
4. 統計分析
- MacBook の統計パッケージ SPSS 22.0 を使用して、すべての分析を実行します。
- z変換を使用して、各テストの参加者のスコアを変換します。
- より高いスコアがより良いパフォーマンスを表すように、ストループテストのスコアを反転します。
- 同じドメイン8,9ですべての成分テストの平均zスコアを平均化することにより、各コグニティブドメインの複合スコアを計算します。
執行関数の複合スコア = (逆方向の数字スパンの z スコア + z スコア の ストループ干渉 + z スコア の 言葉の流暢さ) / 3 - 線形回帰モデルを使用して、年齢、性別、教育レベルを調整して、各種類の SLS と認知機能の関連を調べます。有意な関連が特定された場合、血管危険因子を調整した後、さらなる分析を行います。
- 特定のタイプのSLSと認知の負荷との関連の独立性を評価するために、他のタイプのSLSのさらなる調整後に追加の分析を行います。
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Representative Results
398名の平均年齢は72.0歳(65歳から99歳、SD=5.1歳)で、男性は213人(53.5%)であった。表 3.表4は、神経心理学的評価結果をまとめた。4種類のSACLをすべて持っていたのはわずか5人でした。169 (42.5%)参加者、35(8.8%)および 17 (4.3%)参加者は、それぞれ2種類と3種類のSACLを有していた(表5)。
PVHとDWMHの程度は、異なる認知ドメインにおけるパフォーマンスとの関連について別々に調べた。このデータは、PVHの負担と、執行機能におけるパフォーマンスの悪化と情報処理速度との間の独立した関連を確認した(表6)。Cmcb の負荷が増大すると、言語関連のパフォーマンスが低下しました。血管危険因子および他の種類のSCBに対する追加調整は、言語機能に対するCmbsの独立した影響に影響を与えなかった(表6)。SLs の存在と執行機能のパフォーマンスの低下との間には大きな関連があったが、この関連付けは他の種類の SACL に対する追加の修正を受けて失われた (表 6)。
図1:神経心理学的評価のためのテストシート。 (A) 前方ディジットスパンテスト。(B) ストループテスト.(C)シンボル桁のモダリティテスト。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図2:異なる種類の無静脳血管病変のMRI画像。 (A) フレアイメージ上のファゼカスグレード2 PVHとDWMH。(B) SWI 上の CMB。(C) T1重み画像上のSLを、T1重み画像とT2重み画像の両方で拡大した。CMB、 脳ミクロブリード;DWMH、深い白質の高強度;PHS、心室の高強度;SL、サイレントラクーン。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
| 認知ドメイン | 神経心理学的検査 |
| 気を付け | 前方の数字スパン、後方桁スパン |
| エグゼクティブ機能 | 後方の数字スパン, ストループ干渉サブタスク, 言葉の流暢さ |
| 情報処理速度 | ストループ色の命名サブタスク、ストループニュートラルカラーサブタスク、シンボル桁モダリティ口頭テスト、シンボル桁モダリティ書き込みテスト |
| 言語関連機能 | MoCA命名、MoCAの繰り返し、言葉の流暢さ |
| 記憶 | MoCA言語学習テスト |
| ヴィスオ空間関数 | 時計を描く MoCA、キューブをコピーする MoCA |
表1:6つの異なる認知ドメインの神経心理学的検査。 MoCA、モントリオール認知評価。元のソース: リファレンス20.
| MRI シーケンス | 繰り返し時間 | エコー時間 | 反転時間 | スライス | スライスの厚さ | 取得マトリックスサイズ |
| 軸方向の3次元T1加重磁化は急速な勾配のエコーを準備した | 7000 ミリ秒 | 3.2ミリ秒 | / | 155 | 1 mm | 240 x 240 |
| 軸陽子密度/T2ターボスピンエコーを2回実行 | 5000 ミリ秒 | 16/80ミリ秒 | / | 50 | 2.5 mm | 480 x 480 |
| 流体の減衰反転回復シーケンス | 11000 ミリ秒 | 120ミリ秒 | 2800 ミリ秒 | 50 | 1 mm | 768 x 768 |
| 感受性加重画像 | 27.9 ミリ秒 | 23 ミリ秒 | / | 135 | 2mm | 704 x 704 |
表2:MRIシーケンスおよび主要パラメータ
| 人口統計学的特性 | 参加者数 |
| 男性 (%) | 213 (53.5) |
| 平均年齢(SD) | 72.0 (5.1) |
| 平均 SBP の mmHg (薬剤の% ) | |
| <120 | 21 (5.3) |
| 120-139 | 302 (75.8) |
| ≥140 | 75 (18.9) |
| mmHgの平均DBP(薬物に対する% | |
| <80 | 265 (66.6) |
| 80-89 | 114 (28.7) |
| ≥90 | 19 (4.7) |
| 喫煙状況の履歴(%) | 84 (20.0) |
| 重いアルコール消費の歴史(%) | 14 (3.5) |
| BMI分布(%) | |
| <25 | 228 (57.3) |
| 25-29.9 | 146 (36.7) |
| ≥30 | 24 (6.0) |
| 年の中央値の教育レベル(IQR) | 8 (6) |
表3:398人の参加者の人口統計学的特徴と血管危険因子。 BMI、ボディマス指数;DBP, 拡張期血圧;IQR、四分位範囲;SBP, 収縮期血圧;SD、標準偏差。元のソース: リファレンス20.
| 神経心理学的検査 | 平均スコア | 標準偏差 |
| バックワード・ディジット・スパン | 4.6 | 1.6 |
| フォワードディジットスパン | 8 | 1.5 |
| キューブをコピーして時計を描画する MoCA | 3.4 | 0.9 |
| MoCA の命名 | 2.9 | 0.3 |
| MoCA の繰り返し | 2.7 | 0.5 |
| MoCA言語学習テスト | 12.5 | 2.4 |
| s でのストループ色の命名 | 18.7 | 5.9 |
| sの中立色のストループ | 25.9 | 10.4 |
| s のストループ干渉 | 43.1 | 17.5 |
| シンボル桁モダリティ口頭テスト | 41.0 | 12.8 |
| シンボル桁のモダリティ筆記試験 | 32.2 | 11.9 |
| 言葉の流暢さ | 14.2 | 3.2 |
表4:神経心理学的評価結果 MoCA、モントリオール認知評価。元のソース: リファレンス20.
| SLS の種類 | n (%) |
| PVP | |
| ファゼカスグレード1 | 176 (44.2) |
| ファゼカスグレード2 | 191 (48.0) |
| ファゼカスグレード3 | 31 (7.8) |
| DWMH | |
| ファゼカスグレード1 | 326 (81.9) |
| ファゼカスグレード2 | 56 (14.1) |
| ファゼカスグレード3 | 16 (4.0) |
| CmBs | |
| 厳密にローバール | 53 (13.3) |
| 深い | 17 (4.3) |
| 両方とも | 15 (3.8) |
| SLs | |
| 厳密にローバール | 65 (14.8) |
| 深い | 6 (1.50) |
| SLS | |
| 1つのタイプ | 112 (28.1) |
| 2種類 | 35 (8.8) |
| 3種類 | 17 (4.3) |
| 4種類すべて | 5 (1.3) |
表 5: さまざまな種類の SLS の普及と分布 CCB、脳マイクロブリード;DWMH、深い白質の高強度;PHS、心室の高強度;SCLs, サイレント脳血管病変;SLs、サイレントラクーン。元のソース: リファレンス20.
| エグゼクティブ機能 | 情報処理速度 | 言語関連機能 | ||||||||||
| ロ | SE | β | p値 | ロ | SE | β | p値 | ロ | SE | β | p値 | |
| PVH の重大度1 | -0.143 | 0.059 | -0.13 | 0.016* | -0.159 | 0.059 | -0.131 | 0.007* | -0.147 | 0.059 | -0.128 | 0.014* |
| 厳密にローバーCMB1 | NA | NA | -0.275 | 0.108 | 0.134 | 0.012* | ||||||
| ディープ SLs1 | -0.235 | 0.012 | -0.121 | 0.021* | NA | NA | ||||||
| PVH の重大度2 | -0.126 | 0.063 | -0.106 | 0.046* | -0.149 | 0.064 | -0.116 | 0.020* | -0.107 | 0.062 | -0.09 | 0.088 |
| 厳密にローバーCMB2 | NA | NA | -0.202 | 0.102 | -0.098 | 0.049* | ||||||
| ディープ SLs2 | -0.197 | 0.106 | -0.098 | 0.064 | NA | NA | ||||||
表 6: PVH の重症度、深い SL または厳密にロバー CCB の存在と選択した認知ドメインの Z スコアとの関連付け。 B、標準化されていないベータ係数。β、標準化されたベータ係数。CCB、脳マイクロブリード;NA、適用されません。PHS、心室の高強度;SCLs, サイレント脳血管病変;SLs、サイレントラクーン;SE、標準エラー。1、年齢、性別、教育レベルおよび血管危険因子(体重指数、高脂血症、グルコース耐性障害、喫煙、飲酒、収縮期血圧および拡張期血圧)のために制御される単一の可変線形回帰モデル;2、複数の変数線形回帰モデルは、年齢、性別、教育レベルおよび他の2つのタイプのSCLsを制御する <。元のソース: リファレンス20.
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Discussion
今回の研究では、神経心理学的評価の結果と多配列MRI検査の結果を組み合わせて、さまざまな種類のSLSが様々な認知機能に及ぼす影響を評価しました。SCB の主要なタイプ (CMB、SL および Wmh) を調べた。以前の研究では、異なる場所のSLSが異なる病理を表し、異なる結果につながる可能性があることを明らかにしたように、我々はCCBとSLを厳密にローバー(すなわち、深いもののないlobar)と深いもの(ロバーのものの有無にかかわらず)に分類し、WMHをPVHおよびDWMHに分離した。構造化された神経心理学的テストのバッテリーは、6つのドメイン(すなわち、注意、執行機能、情報処理速度、言語、記憶および視空間機能)をカバーする認知機能の包括的な評価を提供するために選ばれました。各ドメインの複合スコアを統計分析用に構築した。
PVHは、エグゼクティブ機能や情報処理速度に悪影響を及ぼします。厳密にローバーCCBは、言語機能障害に関連しています。SL は、機能障害に関連付けられます。我々はさらに、認知機能に対する各タイプのSCの独立した影響を決定するために、血管危険因子および他のタイプのSCLsについてさらに制御した。上記の関連は、SLと執行機能との関連がPH用に制御されたときに消失したことを除いて、血管の危険因子とは無関係である。他の関連付けは、他の種類の SACL の制御によって影響を受けません。結論として、このプロトコルは、SLSの種類が異なるドメインの認知能力に異なる影響を与える可能性があることを確認しました。言い換えれば、異なるタイプのSACLは、認知障害の明確なプロファイルに関連付けられています。以前の研究では、高血圧症と非高血圧性虚血性脳卒中21の患者の臨床的な違いを観察してきたように、本研究の結果は高血圧患者に関連している。
現在の研究の他の制限事項に注意する必要があります。.第一に、個々の参加者の病変の発生率と数は、健康な非高血圧高齢者よりもSCの発生率が高いはずの高血圧高齢者のコホートを選択したにもかかわらず、比較的低い。考えられる説明は、認知症および他の過渡的な心血管疾患のような重大な疾患を有する参加者の排除である。このような除外基準は、SLSの高度な段階で参加者を省略しているため、SACLの負担と影響を過小評価している可能性があります。もう一つの説明は、SLSの負担は白人よりもアジア人では低いかもしれないということです。いずれにせよ、コホートのSACLの負担が低いと、個々のタイプのSCの影響とその戦略的な場所をさらに探求する機会が妨げられています。神経心理学的評価の選択されたバッテリーは、別の制限につながっています。これらのテストの中には、評価されたドメインに固有の重複があるものもあれば、異なるドメインを評価するために異なるプロトコルで使用されているものもあります。これらは、現在の結果と公開された結果の間の矛盾に寄与している可能性があります。我々は、特定の認知ドメインの文献で最も頻繁に使用された神経心理学的検査を採用している。コンピュータベースのテストを用いたモジュールや、個々のドメインに対して開発された機能性ニューロイメージング研究を用いるモジュールを、今後の研究で使用する必要があります。脳の焦点萎縮は、高血圧と認知機能の両方に関連するSCLsの潜在的に重要なタイプであり、さらなる研究を保証する。
神経心理学的評価中に開始信号が与えられたときに何をする必要があるかを参加者が正確に知っていることを確認することが重要です。通常、練習段階は正式なテストの前に利用可能で、その間に参加者のエラーが訂正のために指摘されます。統一された基準は、すべての参加者の異なるテストに採用されるべきであり、これは同じ人(M.ZHANG)がすべての神経心理学的検査を管理することによって達成された。標準的な評価手順は、均一性を確保するために3ヶ月ごとに見直されました。
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Disclosures
著者は宣言する利害の対立はありません。
Acknowledgments
この研究は、マッチングと寄付金(脳血管研究基金、SHACマッチンググラント、UGCマッチンググラント、ウィリアム・モン博士の神経学研究基金がR.T.F.チョン教授に授与された)によって支えられました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3T MRI | Philips Medical Systems |
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