血浆CXCL12对帕金森病及帕金森病患者发生认知功能障碍的预测价值

目的 观察帕金森病(Parkinson’s disease, PD)患者血浆CXCL12水平变化,探讨其诊断PD及预测PD患者发生认知功能障碍的价值。方法 PD患者105例为PD组,同期体检健康者106例为对照组。PD患者于入院次日、对照组于体检日清晨采集空腹静脉血,采用ELISA法测定血浆CXCL12水平。PD患者入院后采用帕金森病评定量表评分(unified Parkinson’s disease rating scale, UPDRS)评估PD严重程度,采用简易智能精神状态检查量表(mini-mental state examination, MMSE)评估认知功能,并进行分组。UPDRS评分<62分53例为轻度组,≥62分52例为重度组。MMSE评分11～23分29例为认知功能障碍组,24～30分76例为无认知功能障碍组。比较PD组与对照组、轻度组与重度组、认知功能障碍组与无认知功能障碍组血浆CXCL12水平;Pearson相关法分析PD患者血浆CXCL12水平与PD病程、UPDRS评分、MMSE评分的相关性;绘制ROC曲线,评估血浆CXCL12诊断PD、预测PD患者发生...     

膀胱过度活动症对帕金森病患者生活质量的影响

目的 探讨膀胱过度活动症(overactive bladder, OAB)对帕金森病(Parkinson disease, PD)患者生活质量的影响。方法 连续收集2020年10月至2021年8月河南省人民医院收治的PD患者136例,根据是否伴有OAB将患者分为PD伴OAB组(n=63)和PD未伴OAB组(n=73)。采用膀胱过度活动调查问卷(OABSS)评估PD患者OAB的类型及严重程度,采用国际运动障碍协会统一帕金森病评定量表第三部分(UPDRSⅢ)和Hoehn-Yahr(H-Y)分级评估患者的运动症状和疾病严重程度,同时采用匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)、艾普沃斯嗜睡量表(ESS)、汉密尔顿抑郁量表-17(HAMD-17)、汉密尔顿焦虑量表-14(HAMA-14)、简易精神状态量表(MMSE)评估其非运动症状,采用PD生活质量量表-39(PDQ-39)对其生活质量进行评估。采用Pearson相关性和多元有序Logistics回归分析影响OAB严重程度的因素,采用Pearson相关性和逐步多元线性回归分析影响PD患者生活质量的因素。结果 136例PD患者中OAB的发生率为46....     

帕金森病患者自主神经功能障碍与认知障碍的相关性研究

背景 帕金森病(PD)常伴有焦虑、抑郁、睡眠障碍、自主神经功能障碍、认知障碍等非运动症状,其中自主神经功能障碍和认知障碍严重影响患者生活质量,目前关于PD患者自主神经功能障碍与认知障碍的关系尚存在争议。目的 分析PD患者自主神经功能障碍的特征,探讨PD患者自主神经功能障碍与认知障碍的相关性。方法选取2018年9月至2020年11月就诊于河南省人民医院的原发性PD患者156例为研究对象,按照自主神经症状表现及持续时间评估有无自主神经功能障碍,分为自主神经功能障碍组(AutD组,n=107)和无自主神经功能障碍组(NAutD组,n=49)。收集患者的一般资料,包括年龄、性别、病程、发病年龄、受教育年限。采用统一帕金森病评定量表第三部分(UPDRS-Ⅲ)评估患者运动症状,根据Hoehn-Yahr(H-Y)分期1～5级评估患者PD严重程度,采用非运动症状评价量表(NMSS)评估患者非运动症状,采用汉密尔顿焦虑量表14项版(HAMA-14)及汉密尔顿抑郁量表24项版(HAMD-24)分别评估患者焦虑和抑郁症状,采用39项帕金森病生活质量问卷(PDQ-39)评估患者日常生活质量,采用自主神经症状量...     

基于视网膜结构改变的机器学习对早期帕金森病诊断的预测价值研究

背景 帕金森病（PD）的诊断主要以临床症状为主，缺乏正确诊断的客观方法。目前已有关于视网膜结构改变作为PD早期诊断的生物标志的研究，但基于视网膜结构改变的机器学习对预测早期PD的研究尚少。目的基于视网膜结构改变的特征构建机器学习模型，探索其在早期PD诊断中的预测价值，及探讨不同机器学习算法对PD早期诊断的准确性。方法 选取2021年10月—2022年9月在河南省人民医院神经内科门诊就诊和住院治疗的年龄40～70岁的PD患者49例（PD组），并选取来医院体检的年龄及性别相匹配的39名健康者（健康对照组）为研究对象。所有研究对象行扫频源光学相关断层扫描和扫频源光学相干断层扫描血流成像检查，并定量分析黄斑区视网膜的厚度和血管密度。将88例受试者按7∶3的比例随机分为训练集62例和验证集26例，选择PD组与健康对照组差异有统计学意义的变量作为纳入机器学习模型的特征变量，并在训练集中分别构建Logistic回归（LR）、K-近邻算法（KNN）、决策树（DT）、随机森林（RF）和极端梯度提升（XGboost）模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、准确度、灵敏度和特异度评价基于视网...