基于生态瞬时评估的城乡环境应激差异对阿尔茨海默病及相关痴呆影响的研究方案

《Alzheimer's & Dementia: Behavior & Socioeconomics of Aging》：Protocol for assessing urban-rural environmental stress disparities in ADRD through ecological momentary assessment (AURESIA)

本研究通过生态瞬时评估（EMA）技术，结合智能手表生理监测与地理空间数据分析，创新性地探究城乡轻度认知障碍（MCI）患者环境应激差异及其向阿尔茨海默病及相关痴呆（ADRD）转化的影响，为制定个体化与社区层面干预策略提供关键证据。

　　

研究背景与意义

随着全球老龄化进程加速，阿尔茨海默病及相关痴呆（ADRD）已成为重大公共卫生挑战。现有研究表明，持续的环境应激暴露是ADRD的重要风险因素，但关于应激事件的具体发生时间、空间分布特征及其作用机制仍知之甚少。城乡环境在建成环境、自然资源获取、医疗资源配置等方面存在显著差异，可能导致ADRD发病风险的地域性不平等。本研究旨在通过生态瞬时评估（EMA）与可穿戴设备技术，系统揭示城乡轻度认知障碍（MCI）患者环境应激的时空特征及其与ADRD转化的关联。

研究方法设计

本研究计划纳入600名65岁及以上印第安纳州居民（城乡各300人），采用前瞻性队列设计。所有参与者需经过严格的认知状态筛查，确诊为MCI后方可入组。研究核心工具为自主开发的AURESIA智能手机应用程序，该程序具备三大功能模块：每60秒自动记录GPS坐标实现地理空间定位；通过7级量表实时采集主观应激强度；支持文本描述应激事件、应对策略及可选环境照片上传。同步配发的Garmin Vivoactive 5智能手表持续监测心率、活动强度与睡眠周期等生理指标。

认知评估采用美国阿尔茨海默病协调中心（NACC）统一数据集（UDS）3.0版神经心理电池，包括蒙特利尔认知评估（MoCA）、轨迹制作测试、语言流畅性测验等10项核心指标（详见表1）。基线评估后在第12、24个月进行随访，由神经心理学家、医师组成的三人专家组通过共识会议确定MCI向ADRD的转化诊断。

数据处理与统计创新

针对地理空间数据的自相关性特点，研究采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）模型进行零膨胀负二项回归分析，该算法能同步处理时空依赖性与过度离散问题。为控制混杂偏倚，使用倾向得分加权（IPTW）与协变量调整相结合的双稳健估计法分析居住地对ADRD转化的影响。质性分析部分采用NVivo 15软件对应激报告进行开放式编码与轴向编码，通过科恩卡帕系数保证编码者间一致性。

研究预期成果与局限

初步证据表明，城市居民更易暴露于高密度住宅、交通噪音等应激源，而农村地区则面临农业污染、医疗资源匮乏等独特挑战。假设验证方向包括：城乡应激类型存在显著差异；城市居民应激频率更高；特定环境应激组合与2年内ADRD转化率相关。研究结果有望为"即时干预"技术开发提供靶点，例如基于地理位置触发的个性化应激管理方案。

需注意的局限性包括：缺乏健康对照组限制因果推断；智能手机使用门槛可能排除部分高危人群；主观报告可能遗漏隐形应激源（如农药暴露）；印第安纳州的地域特征限制结论外推性。此外，研究过程中对MoCA筛查敏感性的方法学调整可能引入选择偏倚，团队已通过回溯重筛尽可能弥补。

结论与展望

本研究通过整合EMA、生物传感与空间信息技术，构建了环境应激多维动态监测新范式。研究成果将深化对ADRD环境病因学的理解，为制定精准化城乡健康老龄化策略提供实证依据。未来研究可结合生物标志物检测，进一步揭示环境应激与ADRD病理发展的分子机制联动关系。