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动物词语流畅性测验的图形分析在不同认知障碍患者的差异性研究

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声明

摘要

符号说明

前言

临床资料

2.1 研究对象和方法

2.2 结果

讨论

3.1 AFT相关数据及其语义图形属性在不同类型认知障碍患者的差异性分析

3.2 AFT相关数据及语义图形属性诊断不同程度认知障碍的灵敏度和特异度

3.3 研究局限性

第4章 结论

参考文献

综述 词语流畅性测验及图论的应用和发展

致谢

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摘要

研究背景和目的:
  认知功能障碍,通常是指各种原因导致的不同程度的认知功能损害,根据严重程度不同,分为轻度认知功能障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)和痴呆(Dementia)。MCI是指存在记忆障碍和(或)轻度的其他认知功能损害,但是日常生活能力基本未受影响,未达到痴呆的程度。阿尔茨海默病(Alzheimer'sDisease,AD)是与年龄相关的痴呆中最常见的一种类型,特点是进行性加重的记忆缺失和认知损害,记忆障碍是AD最常见的早期症状,尤其是难以记住最近发生的事件(短期记忆丧失)。词语流畅性测验(Verbal Fluency Test,VFT)是神经心理学的一个检测方法,在它的操作过程中涉及患者的记忆、语言(包括命名、理解、语义知识等)、执行等多种认知功能,动物词语流畅性测验(Animal VerbalFluency Test,AFT)是VFT中的一种测定语义流畅性的简易方法,临床与研究中常使用的方法是要求患者在1分钟内尽可能多的说出动物的名字,此项测验是根据受试者所说正确的动物词语总数进行分析评定,尽管该测验被广泛用于老年人的神经心理评估,但是其评估标准被限制在产生的正确的词语总数上,而不考虑受试者具体表现中可能包含的其他临床相关信息,如任务中产生的错误词语数量、重复词语数量及所占比率等。
  本研究根据北里奥格兰德(Natal,Brazil)联邦大学大脑研究所开发的程序SpeechGraphs制作AFT的语义图形,通过评估AFT相关数据及13个语义图形属性(Speech Graph Attributes,SGA)来描述不同组别的特征,旨在分析AFT的语义图形在MCI、AD患者和正常人的差异性,测定其在正常人、MCI及AD鉴别诊断中的价值。
  材料与方法:
  1、研究对象
  收集2015.07至2016.03在山东大学齐鲁医院神经内科认知功能检测室进行神经心理学评估的患者资料,根据病史、已有的神经心理学量表、影像及血液学检查,筛选出“很可能MCI”组30例(MCI组),“很可能AD”组63例,其中AD组又分为“轻度AD”组30例(MMSE>20分)、“中重度AD”组33例(MMSE≤20分),以及同时间内正常对照组30例(Con组),对AFT相关数据及语义图形属性(SGA)在正常人、MCI及AD的差异性及诊断价值进行分析。
  2、研究方法及图形制作
  AFT采用蒙特利尔评估量表(Montreal-Cognitive Assessment,MoCA)中测定语言流畅性的方法,即要求受试者在1分钟内尽可能多的说出动物的名字,测试开始前直接或间接提示受试者避免重复,将受试者测验过程中所叙述的所有内容按时间顺序记录下来(包括错误类别的词语和重复词语),其中正确的动物词语≥11个,AFT得分记为1分,否则为0分。统计AFT相关数据:包括受试者在测验中产生的所有词语数量(AFT.TT)、正确词语数量(AFT.C)、错误词语数量(AFT.E)、重复词语数量(AFT.R)、重复词语比率(AFT.RP)。
  根据北里奥格兰德(Natal,Brazil)联邦大学大脑研究所开发的程序SpeechGraphs,对AFT产生的所有词语按照顺序制作AFT语义图形,并进行AFT的图形分析,包括13个语音图形属性(SGA):节点(N)、边(E)、最大强连通分量(LSC)、重复边(RE)、平行边(PE)、1个节点围成的环路(L1)、2个节点围成的环路(L2)、或3个节点围成的环路(L3)、平均总度数(ATD)、密度、直径、平均最短路径(ASP)和聚类系数(CC)。
  3、数据处理
  应用SPSS17.0数据软件对数据进行统计分析,计量资料以中位数、四份位点表示,采用Kruskal-Wallis检验分析各组在年龄、教育程度、MMSE得分、AFT得分的差异,采用Kruskal-Wallis检验进行Con组、MCI组、AD组3个独立样本的差异性分析,采用Wilcoxon等级秩和检验分别分析Con组、MCI组、AD组3组样本和Con组、MCI组、轻度AD组、中重度AD组4组样本中任意两个独立样本的差异性。所有分析过程采用Bonferroni校正法。
  运用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC曲线),分析评价AFT相关数据及SGA对MCI、轻度AD、中重度AD的鉴别诊断价值,其中ROC曲线下面积(Area under the Curve,AUC)高于0.8时诊断价值较高,AUC在0.6-0.8之间,诊断价值中等,AUC小于0.6时诊断价值较低。
  结果:
  1、采用Kruskal-Wallis检验对Con组、MCI组、AD组三组的年龄、教育程度(年限)、MMSE得分、ADL得分、AFT得分进行分析。结果显示,各组患者在年龄方面无显著性差异,在受教育水平(学历)、MMSE得分、AFT得分、ADL得分方面存在显著性差异;Con组在受教育水平与MMSE得分方面明显高于MCI组、AD组;Con组与MCI组的AFT得分无显著性差异,与AD组之间有显著性差异。Con组与AD组的ADL得分有显著性差异,与MCI组无显著性差异。
  2、采用Kruskal-Wallis检验对Con组、MCI组、AD组三组样本的AFT相关数据及SGA进行分析,并用Wilcoxon等级秩和检验进行两两比较。结果发现,各组在AFT.TT、AFT.C、AFT.R、AFT.RP及在SGA中N、E、ASP、直径、密度中存在显著性差异。与MCI组、AD组比较,Con组受试者在AFT中产生的词语总数、正确动物名称数量更多且重复词语少,AFT语义图形中节点数量、直径更大,密度更低。MCI组的数据处于Con组和AD组之间。
  3、采用Wilcoxon等级秩和检验对Con组、MCI组、轻度AD组、中重度AD组进行两两比较。结果示Con组与MCI组、轻度AD组、中重度AD组在AFT.C、AFT.R、AFT.RP、N、ASP、密度、直径中存在显著性差异。MCI组与轻度AD组比较,无论是AFT相关数据,还是SGA,均无显著性差异,但MCI组与中重度AD组比较,AFT.TT、AFT.C、N、E、ASP、密度、直径存在显著性差异。轻度AD组与中重度AD组在AFT.TT、AFT.C、N、E、ASP、密度、直径中存在显著性差异。
  4、运用ROC曲线,AFT相关数据及SGA(AFT.TT、AFT.C、N、E、ASP、密度、直径)诊断MCI的灵敏度和特异度分别80.0%和83.3%(AUC=0.743),诊断轻度AD的灵敏度和特异度分别80.0%和70.0%(AUC=0.706),诊断中重度AD的灵敏度和特异度分别93.3%和51.5%(AUC=0.677)。
  结论:
  1、与正常老年人相比,认知障碍的患者,在AFT中产生的词语总数、动物词语数量少,重复比率高。
  2、认知障碍患者,随着认知功能的下降,处于越严重的认知障碍阶段,AFT语义图形中产生的节点和边越少,图形越密集,直径和平均最短路径越小。
  3、AFT相关数据及SGA用于鉴别正常人与MCI、不同认知程度的AD,灵敏度较高,在诊断认知障碍中有一定的价值,但特异性稍低,仍不能作为单一的诊断工具,尚需联合其他量表。

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