Summary
Здесь мы представляем протокол для оценки того, связаны ли различные типы тихих цереброваскулярных поражений с дефицитом в определенных когнитивных областях в когорте из 398 гипертоников пожилого китайца, используя комбинацию нейропсихологических тестов и многопоследовательного 3T-МРТ-сканирования.
Abstract
Доказательства, накопленные за последнее десятилетие, доказали, что тихие цереброваскулярные поражения (SCL) и лежащие в их основе патогенные процессы способствуют снижению когнитивных функций у пожилых людей. Тем не менее, различные эффекты каждого типа поражений на когнитивные функции остаются неясными. Кроме того, данные исследований китайских пожилых людей с SCL скудны. В это исследование были включены и оценены 398 здоровых гипертоников пожилого возраста (средний возраст 72 года). Все участники должны были пройти батарею структурированной нейропсихологической оценки, включая тесты на прямой и обратный диапазон цифр, тест на модальности символьных цифр, тест Струпа, тест на беглость речи и монреальский когнитивный тест. Эти тесты использовались для оценки внимания, исполнительной функции, скорости обработки информации, языка, памяти и висуопространственной функции. Многопоследовательное 3T-МРТ-сканирование было организовано в течение одного месяца после нейропсихологической оценки для оценки нагрузки SCL. Церебральные микрокровоотделения (CMB) и тихие лакуны (SLs) были идентифицированы как строго мебарные CMB и SL или глубокие CMB и SLs в соответствии с их местоположением, соответственно. Аналогичным образом, гиперинтензии белого вещества (WMH) были разделены на перивентрикулярные WMH (PVH) и глубокие WMH (DWMH). Серия моделей линейной регрессии была использована для оценки корреляции между каждым типом SCL и отдельной областью когнитивных функций. Результаты показали, что CMB имеют тенденцию ухудшать познание, связанное с языком. Глубокие SL влияют на исполнительную функцию, но эта связь исчезла после контроля над другими типами SCL. PVH, а не DWMH, связаны с когнитивным снижением, особенно в исполнительной функции и скорости обработки. Сделан вывод о том, что различные аспекты СКЛ оказывают различное влияние на когнитивные функции у гипертоников пожилого китайца.
Introduction
Тихие лакуны (СЛ), церебральные микрокровоотделения (CMB) и гиперинтенции белого вещества (WMH) называются тихими цереброваскулярными поражениями (SCL). Распознаются два типа WMH: перивентрикулярные WMH (PVH) и глубокие WMH (DWMH). SCL когда-то считались доброкачественными поражениями без клинического значения. После десятилетий исследований в настоящее время подтверждено, что SCL связаны с различными функциональными нарушениями и когнитивными дефицитами1,2. Тем не менее, последовательные доказательства по-прежнему ограничены в спектре и величине когнитивных эффектов различных типов SCL. Более того, лежащие в их основе механизмы неуловимы.
Большинство предыдущих исследований либо набирали пациентов больниц с тяжелыми заболеваниями3,4,5, либо включали участников с прогрессирующими заболеваниями мелких сосудов головного мозга6,7. Неоднородность участников среди различных исследований частично способствовала противоречивым результатам. Чтобы исключить эти мешающие факторы, мы провели текущее одноцентричное исследование в попытке дать четкую картину путем оценки относительно большой, чистой когорты, набранной из условий первичной медико-санитарной помощи. Кроме того, предыдущие исследования были преимущественно сосредоточены на одном или двух типах SCL и не полностью оценивали независимые связи между отдельными SCL и конкретными когнитивными функциями. Поэтому мы оценили различные типы SCL в текущем исследовании.
Нейропсихологические тесты широко используются для оценки когнитивной функции конкретных доменов. Они полезны для дифференциации между нормальным старением и ранними когнитивными нарушениями. Результаты правильно проведенной нейропсихологической оценки чувствительны при распознавании поведенческих и функциональных дефицитов. Была выбрана батарея структурированных нейропсихологических тестов, включая тесты на прямой и обратный диапазон цифр, тест на модальности символьных цифр (SDMT), тест Струпа, тест на беглость речи и Монреальский когнитивный тест (MoCA). Баллы этих тестов были сгруппированы и объединены для представления производительности в различных когнитивных областях8,9. Такой метод широко используется и экономит время. Основным недостатком является то, что различные нейропсихологические тесты могут частично пересекаться в их тестируемых областях. Более конкретной альтернативой является использование компьютерной оценки с хорошо спроектированными модулями, построенными с использованием системы E-Prime, которая занимает много времени и может не подходить для целей скрининга.
В заключение мы стремились оценить связь между бременем различных SCL и нарушениями различных когнитивных областей. Кроме того, сосудистые факторы риска и другие типы SCL контролировались для определения отдельного и независимого профиля когнитивных нарушений каждого типа SCL.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Протокол исследования был одобрен Советом по институциональному обзору Университета Гонконга / Управление больниц Гонконга Западного кластера (HKU / HA HKW IRB) для исследований на людях.
1. Участники
- Наберите здоровых пожилых китайских субъектов (от 65 до 99 лет, средний возраст 72 года) с историей гипертонии не менее 5 лет.
- Исключить участников с любым заболеванием, влияющим на когнитивную функцию и / или с любой инвалидностью, препятствующей завершению требуемой оценки, включая, но не ограничиваясь, инсультом, деменцией, энцефалитом, депрессией, сахарным диабетом и ишемической болезнью сердца.
- Сообщите участнику об объеме исследования до получения письменного согласия.
2. Нейропсихологическая оценка
- Организуйте интервью для каждого участника для проведения батареи нейропсихологических тестов, ориентированных на шесть когнитивных областей (таблица 1), и сбора демографических и клинических данных. Просмотрите медицинскую документацию участника, чтобы убедиться в достоверности соответствующей информации.
- Тесты диапазона цифр вперед/назад
- Подготовьте группы случайных последовательностей цифр возрастающей длины(рисунок 1А). Начните с трехзначной последовательности. Считывание последовательности цифр вслух со скоростью одна цифра в секунду. Попросите участника немедленно вспомнить последовательность цифр устно в тесте Forward digit span10.
- Чтобы участник вспоминал все более длинные последовательности цифр с еще одной цифрой каждый раз, когда участник успешно вспоминал последовательность цифр без каких-либо ошибок.
- Присвойте другую последовательность цифр той же длины, если участник потерпел неудачу в первом испытании определенной длины. Завершите тест, если участник снова потерпел неудачу. Прекратите тест также, когда участник провалился до трех раз в общей сложности.
- Запишите самую длинную длину последовательности цифр, которую участник успешно отозвал, без каких-либо ошибок.
- Начните с трехзначной последовательности и попросите участника вспомнить последовательность цифр в обратном порядке в тесте Back digit span. В противном случае выполните действия теста диапазона прямой цифры.
- Мока
- Администрирование MoCA с помощью проверенной версии. Используйте кантонскую версию для измерения глобальной когнитивной функции в нашем протоколе и построения составных баллов домена11,12.
- Задание на вербальное обучение MoCA: Прочитайте пять слов из разных категорий
(как китайские иероглифы для лица, ткани, церкви, маргаритки и красного цвета в нашем протоколе, соответственно) участнику. Попросите участника немедленно вспомнить слова. Повторите чтение и немедленно вспомните второй раз. Напомните участнику о задержке отзыва через 5 минут. Присвойте одну точку каждому правильному слову во время отложенного отзыва. - Задача moCA по именованию: Покажите фотографии трех животных (лев, носорог и верблюд в нашем протоколе) и попросите участника назвать их имена. Присвойте одну точку каждому правильному имени.
- Задание на повторение MoCA: Прочитайте простое предложение участнику и попросите участника немедленно повторить его. Повторите процедуру с более сложным предложением. Присвойте одно очко каждому правильному повторению.
- MoCA рисует кубическую задачу: Попросите участника скопировать куб, напечатанный на листе бумаги, в соседнем пустом месте. Назначьте одну точку, если куб скопирован правильно.
- MoCA рисует задачу часов: Попросите участника нарисовать циферблат часов со временем в 11:10. Назначьте по одному пункту для точного завершения циферблатов, чисел и указателей соответственно.
- Тест Струпа
- Используйте переведенную на китайский язык версию теста Струпа в нашем протоколе13.
- Сообщите участнику, чтобы он закончил три сеанса с 24 стимулами, напечатанными в четырех разных цветах в 6 рядах на листе бумаги(рисунок 1B). Начните с точек (подзадачи именования цветов), затем с четырех китайских иероглифов (значения, не связанного с каким-либо цветом; подзадачи нейтрального цвета) и, наконец, с четырех китайских иероглифов (значения, связанного с цветом, но в другом цвете, отличном от их значения, например,
как китайский иероглиф для «красного», напечатанный зеленым; интерференционная подзадачи). Напомните участнику, чтобы он назвал цвет напечатанных стимулов (то есть зеленый, синий, желтый или красный) и не обращайте внимания на их значение. - Позвольте участнику использовать первые 4 стимула в каждой сессии в качестве практики, чтобы обеспечить полное понимание правил. Укажите на любую ошибку на этапе практики и предложите участнику правильно назвать цвет.
- Напомните и поощряйте участника завершить оставшиеся 20 стимулов как можно быстрее и точнее. Запишите время, использованное участником для завершения каждой сессии (за исключением этапа практики).
- СДМТ
- Соедините от 1 до 9 цифр в числовом порядке с девятью несвязанными символами14.
- Распечатайте список из девяти символов в случайном порядке без соответствующих цифр(рисунок 1C). Попросите участника заполнить пробел правильно парной цифрой под каждым символом. Позвольте участнику проверять распечатанные пары для справки в любое время теста.
- Позвольте участнику попробовать заполнить первые 10 пробелов в качестве практики, чтобы обеспечить полное понимание правил. Укажите на любую ошибку на этапе практики и поощряйте участника быть правым.
- Напомните и призовите участника заполнить пробел как можно быстрее и точнее в течение следующих 90 секунд. Запишите количество правильных ответов в записанном SDMT.
- Продолжайте тест, но попросите участника указать правильно сопряженную цифру в устной форме. Запишите количество правильных ответов в пероральном СДМТ.
- Беглость устной речи
- Попросите участника предоставить устный список имен, принадлежащих к каждой из трех категорий (т.е. животных, овощей и фруктов) отдельно в течение одной минуты для каждой категории15.
- Запишите общее количество имен для каждой категории.
(как китайские иероглифы для лица, ткани, церкви, маргаритки и красного цвета в нашем протоколе, соответственно) участнику. Попросите участника немедленно вспомнить слова. Повторите чтение и немедленно вспомните второй раз. Напомните участнику о задержке отзыва через 5 минут. Присвойте одну точку каждому правильному слову во время отложенного отзыва.
как китайский иероглиф для «красного», напечатанный зеленым; интерференционная подзадачи). Напомните участнику, чтобы он назвал цвет напечатанных стимулов (то есть зеленый, синий, желтый или красный) и не обращайте внимания на их значение.3. Получение МРТ и визуальный рейтинг SCL на МРТ
- Выполните многопоследовательное МРТ-сканирование 3-Tesla для участника, используя параметры и включая последовательности, обобщенные в таблице 2. Завершите МРТ-сканирование в течение одного месяца после нейропсихологической оценки.
- Идентифицируйте и визуально оценивайте SCL на МРТ в соответствии со стандартными критериями опытными оценщиками анонимным образом. Обеспечьте хорошую внутри- и межрейтовую надежность.
- Используйте T1-взвешенные и ослабленные жидкостью изображения инверсионного восстановления (FLAIR) для идентификации СЛ (в виде гипоинтенсовых очагов диаметром 2-15 мм на обеих последовательностях, обычно с гиперинтенцией на изображениях FLAIR) и их расположения(рисунок 2A). Повторно подтвердите SL на Т2-взвешенных изображениях (как гиперинтензионные очаги в тех же местах).
- Исследуйте все области мозга в заранее определенном порядке от передней до задней и от одной стороны к другой, чтобы избежать каких-либо упущений (т. Е. Начиная от лобной доли, островной доли, базального ганглия, таламуса, височной доли, теменной доли, затылочной доли, мозжечка и, наконец, до ствола мозга, и начиная с левой стороны, а затем с правой стороны).
- Используйте взвешенную по восприимчивости визуализацию (SWI) для идентификации CMB (в виде пунктуационных или небольших круглых/овальных очагов hypointense диаметром 2-10 мм) и их расположения(рисунок 2B). Разделите всю область мозга на 7 анатомических мест (т.е. кора и серо-белое соединение, подкорковое белое вещество, базальные ганглии серого вещества, внутренняя и внешняя капсула, таламус, ствол мозга и мозжечок) в соответствии со шкалой Микрообрыва Мозга Наблюдателя (БОМБЫ)16.
- Обозначьте SLs и CMB как строго ломбарные SLs и CMB соответственно, когда они ограничены ломбарной белой материей. Обозначить их как глубокие СЛЛ и КМБ соответственно, когда наблюдаются глубокие или инфратенториальные поражения с дополнительными крупными поражениями и без них17,18.
- Используйте T2-взвешенные и FLAIR изображения для идентификации WMH (двусторонние, почти симметричные гиперинтензионные области)(рисунок 2C). Повторно подтвердите WMH на изображениях, взвешенных по T1 (в виде изоинтензийных или гипоинтенсовых областей в тех же местах). Распознайте PVH и DWMH отдельно. Используйте шкалу Фазекаса для оценки серьезностиWMHs 19.
- Оцените PVH, появляющиеся как «колпачки» или карандашную подкладку, гладкий «гало» и нерегулярный сигнал, распространяющийся в темное белое вещество, как классы 1, 2 и 3 соответственно. Оцените DWMH, появляющиеся как пунктатные очаги, небольшие прилегающие участки и большие прилегающие участки как класс 1, 2 и 3 соответственно.
4. Статистический анализ
- Выполните все анализы с помощью статистического пакета SPSS 22.0 для MacBook.
- Преобразуйте оценку участника для каждого теста с помощью преобразования z:
- Инвертируйте результаты тестов Stroop, чтобы более высокий балл представлял лучшую производительность.
- Рассчитайте составной балл для каждой когнитивной области, усреднив среднюю оценку z всех компонентных тестов в одной и той жеобласти 8,9:
Составной балл для исполнительной функции = (z балл обратного диапазона цифр + z балл интерференции Струпа + z балл беглости речи) / 3 - Используйте модели линейной регрессии для изучения связи между каждым типом SCL и когнитивной функцией, с поправкой на возраст, пол и образовательный уровень. Выполните дальнейшие анализы после корректировки сосудистых факторов риска, если выявлены значимые ассоциации.
- Провести дополнительные анализы после дальнейшей корректировки для других типов SCL с целью оценки независимости связи между нагрузкой конкретного типа SCL и познанием.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Средний возраст 398 участников составил 72,0 (от 65 до 99, SD = 5,1) лет, а мужчин было 213 (53,5%; Таблица 3). В таблице 4 обобщены результаты нейропсихологической оценки. Только 5 участников имели все четыре типа SCL. Один или несколько типов SCL были обнаружены у 169 (42,5%) участников, а 35 (8,8%) и 17 (4,3%) участники имели 2 и 3 типа SCL соответственно(таблица 5).
Степень PVH и DWMH были отдельно изучены на предмет их связей с производительностью в различных когнитивных областях. Данные подтвердили независимую связь между нагрузкой PH и ухудшением производительности исполнительной функции и скорости обработки информации(таблица 6). Растущая нагрузка на CMB была связана с ухудшением производительности, связанной с языком. Дополнительная корректировка на сосудистые факторы риска и другие виды СКЛ не повлияла на независимое влияние ЦМБ на языковую функцию(таблица 6). Хотя существовала значительная связь между наличием SL и худшей производительностью исполнительной функции, эта связь была утрачена после дополнительной коррекции для других типов SCL(таблица 6).
Рисунок 1: Тестовые листы для нейропсихологической оценки. (A) Тест на диапазон прямой цифры. (B) Тест Струпа. (C)Проверка модальностей символьных цифр. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 2: МРТ-изображения различных видов тихий цереброваскулярных поражений. (A) Fazekas grade 2 PVHs и DWMH на изображении FLAIR. (B) CMB на SWI. (C)SL на Т1-взвешенном изображении, увеличенное как на Т1-взвешенном, так и на Т2-взвешенном изображении. ОМТ, церебральные микрокровощетения; DWMH, гиперинтензии глубокого белого вещества; ПВХ, перивентрикулярные гиперинтензии; SL, бесшумный лак. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
| Когнитивные области | Нейропсихологические тесты |
| внимание | диапазон цифр вперед, диапазон цифр назад |
| Исполнительная функция | диапазон цифр назад, подзаска помех Струпа, беглость речи |
| Скорость обработки информации | Подзапись именования цветов Stroop, подзаска нейтрального цвета Stroop, устный тест модальностей символьных цифр, письменный тест модальностей символьных цифр |
| Функция, связанная с языком | Именование MoCA, повторение MoCA, беглость речи |
| память | Тест на вербальное обучение MoCA |
| Висуопространственная функция | MoCA рисует часы, MoCA копирует куб |
Таблица 1: Нейропсихологические тесты шести различных когнитивных областей. MoCA, Монреальская когнитивная оценка. Первоисточник: Ссылка20.
| Последовательности МРТ | Время повторения | Время эхо | Время инверсии | Ломтики | Толщина среза | Размер матрицы сбора |
| Осевая трехмерная Т1-взвешенная намагниченность подготовила быстрое градиентное эхо | 7000 мс | 3,2 мс | / | 155 | 1 мм | 240 х 240 |
| Осевая плотность протонного сигнала / T2 турбо спин эхо дважды | 5000 мс | 16/80 мс | / | 50 | 2,5 мм | 480 х 480 |
| Последовательность восстановления инверсии жидкости | 11000 мс | 120 мс | 2800 мс | 50 | 1 мм | 768 х 768 |
| Визуализация, взвешенная по чувствительности | 27,9 мс | 23 мс | / | 135 | 2 мм | 704 х 704 |
Таблица 2: Последовательности МРТ и основные параметры.
| Демографические характеристики | Количество участников |
| Мужчины (%) | 213 (53.5) |
| Средний возраст в годах (SD) | 72.0 (5.1) |
| Средний СБП в мм рт.ст. (% по лекарственным средствам) | |
| <120 | 21 (5.3) |
| 120-139 | 302 (75.8) |
| ≥140 | 75 (18.9) |
| Средний DBP в мм рт.ст. (% по лекарственным средствам) | |
| <80 | 265 (66.6) |
| 80-89 | 114 (28.7) |
| ≥90 | 19 (4.7) |
| История статуса курения (%) | 84 (20.0) |
| История употребления тяжелого алкоголя (%) | 14 (3.5) |
| Распределение ИМТ (%) | |
| <25 | 228 (57.3) |
| 25-29.9 | 146 (36.7) |
| ≥30 | 24 (6.0) |
| Медианный образовательный уровень в годах (IQR) | 8 (6) |
Таблица 3: Демографические характеристики и сосудистые факторы риска 398 участников. ИМТ, индекс массы тела; ДБП, диастолическое артериальное давление; IQR, межквартильный диапазон; СБП, систолическое артериальное давление; SD, стандартное отклонение. Первоисточник: Ссылка20.
| Нейропсихологические тесты | Средний балл | стандартное отклонение |
| Обратный диапазон цифр | 4.6 | 1.6 |
| Диапазон цифр вперед | 8 | 1.5 |
| MoCA копирует куб и рисует часы | 3.4 | 0.9 |
| Именование MoCA | 2.9 | 0.3 |
| Повторение MoCA | 2.7 | 0.5 |
| Тест на вербальное обучение MoCA | 12.5 | 2.4 |
| Именование цвета Струпа в s | 18.7 | 5.9 |
| Струп нейтрального цвета в s | 25.9 | 10.4 |
| Вмешательство Струпа в s | 43.1 | 17.5 |
| Устный тест на символьные цифры | 41.0 | 12.8 |
| Письменный тест на символьные цифры | 32.2 | 11.9 |
| Беглость устной речи | 14.2 | 3.2 |
Таблица 4: Результаты нейропсихологической оценки. MoCA, Монреальская когнитивная оценка. Первоисточник: Ссылка20.
| Типы СКЛ | n (%) |
| ПВХ | |
| Фазекас 1 класс | 176 (44.2) |
| Фазекас 2 класс | 191 (48.0) |
| Фазекас 3 класс | 31 (7.8) |
| DWMHs | |
| Фазекас 1 класс | 326 (81.9) |
| Фазекас 2 класс | 56 (14.1) |
| Фазекас 3 класс | 16 (4.0) |
| CMB | |
| Строго лобар | 53 (13.3) |
| глубокий | 17 (4.3) |
| оба | 15 (3.8) |
| СЛ | |
| Строго лобар | 65 (14.8) |
| глубокий | 6 (1.50) |
| SCL | |
| Один тип | 112 (28.1) |
| Два типа | 35 (8.8) |
| Три типа | 17 (4.3) |
| Все четыре типа | 5 (1.3) |
Таблица 5: Распространенность и распределение различных типов СКЛ. ЦМБ, церебральные микрокровы; DWMH, гиперинтензии глубокого белого вещества; ПВХ, перивентрикулярные гиперинтензии; СКЛ, тихий цереброваскулярный очаг; СЛ, бесшумные лакуны. Первоисточник: Ссылка20.
| Исполнительная функция | Скорость обработки информации | Функция, связанная с языком | ||||||||||
| си | ГП | β | p-значение | си | ГП | β | p-значение | си | ГП | β | p-значение | |
| СерьезностьPVHs 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* |
| Строго лопайные CMB1 | На.А. | На.А. | -0.275 | 0.108 | 0.134 | 0.012* | ||||||
| Глубокие СПЛ1 | -0.235 | 0.012 | -0.121 | 0.021* | На.А. | На.А. | ||||||
| СерьезностьPVHs 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 |
| Строго лопашеные CMB2 | На.А. | На.А. | -0.202 | 0.102 | -0.098 | 0.049* | ||||||
| Глубокие SLs2 | -0.197 | 0.106 | -0.098 | 0.064 | На.А. | На.А. | ||||||
Таблица 6: Связь между тяжестью PVH, наличием глубоких SL или строго ломбарных CMB и Z-оценкой выбранных когнитивных доменов. B, нестандартизированный коэффициент бета; β, стандартизированный бета-коэффициент; ЦМБ, церебральные микрокровы; NA, не применимо; ПВХ, перивентрикулярные гиперинтензии; СКЛ, тихий цереброваскулярный очаг; СЛ, бесшумные лакуны; SE, стандартная ошибка. 1, однопеременные модели линейной регрессии, контролируемые по возрасту, полу, уровню образования и сосудистым факторам риска (индекс массы тела, гиперлипидемия, нарушение толерантности к глюкозе, курение, употребление алкоголя, систолическое артериальное давление и диастолическое артериальное давление); 2, множественные переменные линейной регрессионной модели, контролируемые для возраста, пола, образовательного уровня и двух других типов CCL. *, p < 0,05. Первоисточник: Ссылка20.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
В исследовании мы объединили результаты батареи нейропсихологической оценки и результаты многопоследовательного МРТ-исследования для оценки влияния различных типов SCL на различные когнитивные функции. Были рассмотрены основные типы SCL (т.е. CMB, SL и WMH). Поскольку предыдущие исследования показали, что SCL в разных местах могут представлять собой различную патологию и приводить к различным последствиям, мы классифицировали CMB и SL на строго долюбарные (то есть ломбарные только без глубоких) и глубокие (с ломбарными или без них) и разделили WMH на PVH и DWMH. Была выбрана батарея структурированных нейропсихологических тестов для обеспечения всесторонней оценки когнитивных функций, охватывающих шесть областей (т.е. внимание, исполнительная функция, скорость обработки информации, язык, память и висуопространственная функция). Составные баллы для каждой области были построены для статистического анализа.
PVH отрицательно влияют на исполнительную функцию и скорость обработки информации. Строго лопанные CMB связаны с нарушением языковой дисфункции. СПЛ связаны с нарушением исполнительной функции. Мы дополнительно контролировали сосудистые факторы риска и другие типы SCL, чтобы определить независимое влияние каждого типа SCL на когнитивные функции. Все вышеупомянутые ассоциации не зависят от сосудистых факторов риска, за исключением того, что связь между СЛ и исполнительной функцией исчезла при контроле за ПВХ; другие ассоциации не затрагиваются контролем для других типов scl. В заключение, протокол успешно подтвердил, что тип SCL может дифференциально влиять на когнитивные функции в разных областях. Другими словами, различные типы SCL связаны с различными профилями когнитивных нарушений. Поскольку в предыдущих исследованиях наблюдались клинические различия между пациентами с гипертоническим и негипертензивным ишемическим инсультом21,результаты настоящего исследования актуальны для пациентов с артериальной гипертензией.
Следует отметить и другие ограничения текущих исследований. Во-первых, частота и количество поражений у отдельных участников относительно низки, несмотря на выбор когорты гипертоников пожилого возраста, которые должны иметь более высокую частоту SCL, чем здоровые негипертензивные пожилые люди. Возможным объяснением является исключение участника со значительными заболеваниями, такими как деменция и другие явные сердечно-сосудистые заболевания. Такие критерии исключения не учитывают участника на продвинутой стадии SCL и, следовательно, могут недооценивать бремя и влияние SCL. Другое объяснение заключается в том, что бремя SCL может быть ниже у азиатов, чем у кавказцев. В любом случае, более низкое бремя СКЛ в когорте препятствует возможности дальнейшего изучения воздействия отдельных типов СКЛ и их стратегического расположения. Выбранная батарея нейропсихологической оценки привела к еще одному ограничению. Некоторые из этих тестов имеют встроенные перекрытия в оцениваемых доменах, в то время как другие использовались в разных протоколах для оценки различных доменов. Это могло способствовать несоответствиям между настоящими и опубликованными результатами. Мы приняли нейропсихологические тесты, которые наиболее часто использовались в литературе для конкретных когнитивных областей. Модули, использующие компьютерные тесты или исследования функциональной нейровизуализации, разработанные для различных отдельных областей, должны использоваться в будущих исследованиях. Очаговая церебральная атрофия является потенциально важным типом SCL, относящимся как к гипертонии, так и к когнитивным функциям22,что требует дальнейших исследований.
Крайне важно убедиться, что участник точно знает, что требуется делать, когда во время нейропсихологической оценки дается стартовый сигнал. Перед формальным тестом обычно доступен практический этап, в ходе которого ошибки участника указываются для исправления. Единый стандарт должен быть принят для разных тестов у всех участников, и это было достигнуто путем того, что один и тот же человек (М. ЧЖАН) проводил все нейропсихологические тесты. Стандартные процедуры оценки пересматривались каждые три месяца для обеспечения единообразия.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Авторы не имеют права заявлять о конфликте интересов.
Acknowledgments
Эта работа была поддержана фондами сопоставления и пожертвования (Cerebrovascular Research Fund, SHAC Matching Grant, UGC Matching Grant и Dr. William Mong Research Fund in Neurology, присужденный профессору R.T.F. Cheung).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3T MRI | Philips Medical Systems |
References
- Jokinen, H., et al. Incident lacunes influence cognitive decline: the LADIS study. Neurology. 76 (22), 1872-1878 (2011).
- Lawrence, A. J., et al. Longitudinal decline in structural networks predicts dementia in cerebral small vessel disease. Neurology. 90 (21), e1898-e1910 (2018).
- Chen, Y. K., et al. Atrophy of the left dorsolateral prefrontal cortex is associated with poor performance in verbal fluency in elderly poststroke women. Neural Regeneration Research. 8 (4), 346-356 (2013).
- Dufouil, C., et al. Severe cerebral white matter hyperintensities predict severe cognitive decline in patients with cerebrovascular disease history. Stroke. 40 (6), 2219-2221 (2009).
- Mungas, D., et al. Longitudinal volumetric MRI change and rate of cognitive decline. Neurology. 65 (4), 565-571 (2005).
- Benjamin, P., et al. Lacunar Infarcts, but Not Perivascular Spaces, Are Predictors of Cognitive Decline in Cerebral Small-Vessel Disease. Stroke. 49 (3), 586-593 (2018).
- Carey, C. L., et al. Subcortical lacunes are associated with executive dysfunction in cognitively normal elderly. Stroke. 39 (2), 397-402 (2008).
- Zi, W., Duan, D., Zheng, J. Cognitive impairments associated with periventricular white matter hyperintensities are mediated by cortical atrophy. Acta Neurologica Scandinavica. 130 (3), 178-187 (2014).
- Vernooij, M. W., et al. White Matter microstructural integrity and cognitive function in a general elderly population. Archives of General Psychiatry. 66 (5), 545-553 (2009).
- Blackburn, H. L., Benton, A. L. Revised administration and scoring of the digit span test. Journal of Consulting and Clinical Psychology. 21 (2), 139-143 (1957).
- Hachinski, V., et al. National Institute of Neurological Disorders and Stroke-Canadian Stroke Network vascular cognitive impairment harmonization standards. Stroke. 37 (9), 2220-2241 (2006).
- Wong, A., et al. The Validity, Reliability and Utility of the Cantonese Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Chinese Patients with Confluent White Matter Lesions. Hong Kong Medical Journal. 14 (6), (2008).
- Lee, T. M., Chan, C. C. Stroop interference in Chinese and English. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology. 22 (4), 465-471 (2000).
- Gawryluk, J. R., Mazerolle, E. L., Beyea, S. D., D'Arcy, R. C. Functional MRI activation in white matter during the Symbol Digit Modalities Test. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 589 (2014).
- Chiu, H. F., et al. The modified Fuld Verbal Fluency Test: a validation study in Hong Kong. The Journals of Gerontology, Series B: Psychological Sciences and Social Sciences. 52 (5), P247-P250 (1997).
- Cordonnier, C., et al. improving interrater agreement about brain microbleeds: development of the Brain Observer MicroBleed Scale (BOMBS). Stroke. 40 (1), 94-99 (2009).
- Poels, M. M., et al. Cerebral microbleeds are associated with worse cognitive function: the Rotterdam Scan Study. Neurology. 78 (5), 326-333 (2012).
- Yamashiro, K., et al. Cerebral microbleeds are associated with worse cognitive function in the nondemented elderly with small vessel disease. Cerebrovascular Diseases Extra. 4 (3), 212-220 (2014).
- Fazekas, F., Chawluk, J. B., Alavi, A., Hurtig, H. I., Zimmerman, R. A. MR signal abnormalities at 1.5 T in Alzheimer's dementia and normal aging. American Journal of Roentgenology. 149 (2), 351-356 (1987).
- Zhang, M., et al. Distinct profiles of cognitive impairment associated with different silent cerebrovascular lesions in hypertensive elderly Chinese. Journal of the Neurological Sciences. 403, 139-145 (2019).
- Arboix, A., Roig, H., Rossich, R., Martinez, E. M., Garcia-Eroles, L. Differences between hypertensive and non-hypertensive ischemic stroke. European Journal of Neurology. 11 (10), 687-692 (2004).
- Grau-Olivares, M., et al. Progressive gray matter atrophy in lacunar patients with vascular mild cognitive impairment. Search Results. 30 (2), 157-166 (2010).
