《GeroScience》：How well do dementia risk scores predict dementia? A systematic review and meta-analysis
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在本系统综述与Meta分析中，研究人员旨在评估十种痴呆风险评估评分对队列研究中新发痴呆的预测准确性和临床适用性。10种风险评分中有3种具有充足且可比的数据用于Meta分析。研究人员在基线为中老年人群、随访时长为短期、中期和长期、基线无痴呆、伴或不伴其他健康状况
在本系统综述与Meta分析中，研究人员旨在评估十种痴呆风险评估评分对队列研究中新发痴呆的预测准确性和临床适用性。10种风险评分中有3种具有充足且可比的数据用于Meta分析。研究人员在基线为中老年人群、随访时长为短期、中期和长期、基线无痴呆、伴或不伴其他健康状况的研究中，分析了心血管风险因素、衰老与痴呆（CAIDE）、生活方式与脑健康（LIBRA）和阿尔茨海默病风险指数（ANU-ADRI）。共29项研究符合纳入标准；13项纳入Meta分析。CAIDE表现最佳，尤其在基线为中年参与者且随访较长时，合并曲线下面积（AUC）为0.74–0.76。ANU-ADRI显示稳定、中等的预测准确性，AUC约为0.65–0.71。原始LIBRA判别力最低，AUC为0.51–0.60；修改版LIBRA表现较好，短期随访AUC为0.65–0.67，中期随访合并AUC为0.70（95%置信区间[CI] 0.66–0.74）。痴呆风险评估量表在不同评分、基线年龄和随访时长中的预测性能存在差异，可能有助于临床实践中的痴呆风险分层。由于相当比例的痴呆风险与潜在可改变因素相关，识别高风险个体可能有助于指导及时的风险降低策略。仍需在不同人群和临床环境中开展进一步前瞻性验证。
研究背景与问题：痴呆是全球健康负担，主要影响65岁以上人群，表现为记忆丧失、社交与沟通问题及问题解决等全面认知功能障碍。世界卫生组织最新统计显示，全球受影响人数目前达5700万，至2050年将增至1.39亿；痴呆对医疗系统造成显著人力和经济负担，并推动医疗、社会、护理乃至心理服务及更复杂医疗基础设施需求增加。越来越多证据提示，若干生活方式和健康相关因素与痴呆风险相关，并对健康和大脑产生长期影响。约45%的痴呆病例估计与潜在可改变风险因素相关，但改变这些因素并不必然预防痴呆。痴呆风险评分可帮助识别高风险个体，因其简单、廉价、可快速应用，可评估高血压、低教育、肥胖和缺乏体力活动等风险因素，并可能适用于常规临床实践包括初级保健，从而实现早期风险识别和风险降低策略。现有风险评分缺乏综合研究和比较证据，因此研究人员开展Meta分析，评估多种可用预测量表在短期、中期和长期随访以及中老年人群中的预测性能。
研究人员开展的系统综述与Meta分析遵循PRISMA 2020指南和Cochrane手册，方案于PROSPERO注册。研究采用PFO框架纳入队列研究：人群为基线无痴呆或认知障碍的成人，伴或不伴高血压、高胆固醇血症或糖尿病等健康状况；预后因素为任何痴呆风险评估评分；主要结局为新发痴呆，不区分痴呆亚型；预测性能指标包括AUC、敏感性、特异性和准确性。至少3项研究报告可分析数据且临床与方法学足够可比时才进行合并。研究检索并拟纳入10种已知痴呆风险评估量表：CAIDE、LIBRA、FINDRISC、SCORE、LS7、FRS、WHICAP、ANU-ADRI、DSI和AgeCoDe。共29项研究符合纳入标准，13项进入Meta分析，16项进入定性系统综述；Meta分析覆盖CAIDE、LIBRA和ANU-ADRI三种评分。研究结论显示，痴呆风险评估量表在不同评分、基线年龄和随访时长间预测性能可变；CAIDE在基线中年且随访较长者中表现最佳，ANU-ADRI稳定中等，原始LIBRA判别力最低而修改版LIBRA较好；这些评分可能有助于临床实践中的痴呆风险分层，但需在不同人群和临床环境中进一步前瞻性验证。其意义在于，相当比例痴呆风险与潜在可改变因素相关，识别高风险个体可能有助于指导及时风险降低策略。
主要关键技术方法：系统检索MEDLINE（经PubMed）、Embase和Cochrane Library至2023年12月2日；按PFO框架纳入队列研究；双人独立筛选与数据提取，采用Cohen’s kappa评价一致性；使用结合QUADAS-2和QUAPAS要素的偏倚风险评估；采用随机效应Meta分析合并AUC/c-statistic，并以cohort/study层级随机效应及稳健校正处理同一队列多重AUC；按随访<5年、5–10年、>10年及基线年龄<65岁、≥65岁进行亚组分析；对未能合并研究进行定性系统综述。样本来源包括29项符合纳入标准的研究，其中13项进入Meta分析并报告14个前瞻性队列；CAIDE含APO-E的中期/中年合并估计均来自UK Biobank，其余具体队列来源原文未逐一列出。
研究结果：
研究选择与研究特征：通过检索9383条记录，最终29篇符合纳入标准，13篇进入Meta分析，16篇进入定性系统综述；标题摘要筛选和全文筛选后的Cohen’s kappa分别为0.86和0.87。纳入研究的痴呆诊断基于临床评估、标准化诊断标准、神经心理测试、神经影像和生物标志物分析，多数研究采用组合方法。
纳入分析研究的基本特征：13篇文章报告14个前瞻性队列研究的数据。
ANU-ADRI评分的预测性能：6项研究贡献AUC估计；短期随访亚组4个队列合并AUC为0.71（95% CI 0.65–0.77）；中期随访亚组8个估计合并AUC为0.65（95% CI 0.61–0.69）。
CAIDE评分分别在有和无APO-E遗传等位基因时的预测性能：CAIDE共纳入11项研究。无APO-E时，短期/中年亚组未合并，个体AUC为0.49–0.54；中期/中年合并AUC为0.63（95% CI 0.54–0.72）；中期/老年合并AUC为0.55（95% CI 0.52–0.57）；长期/中年合并AUC为0.74（95% CI 0.73–0.76）。含APO-E时，短期/中年、短期/老年和中期/老年亚组未能合并，个体AUC分别为0.50、0.56和0.57–0.60；中期/中年合并AUC为0.70（95% CI 0.69–0.71），但三个估计均来自UK Biobank；长期/中年合并AUC为0.76（95% CI 0.74–0.77）。
CAIDE评分与含APO-E等位基因的CAIDE评分合并分析时的预测性能：形成四个合并亚组，短期/中年AUC为0.52（95% CI 0.46–0.59），中期/中年AUC为0.65（95% CI 0.55–0.76），中期/老年AUC为0.55（95% CI 0.53–0.57），长期/中年AUC为0.75（95% CI 0.73–0.76）。
LIBRA与修改版LIBRA评分的预测性能：纳入3篇文献共5个队列；按随访时长和评分版本分组，基线年龄因数据不足未分组。原始LIBRA短期亚组未合并，AUC为0.52–0.53；中期亚组未合并，AUC为0.51–0.60。修改版LIBRA短期亚组未合并，AUC为0.65–0.67；修改版LIBRA中期合并AUC为0.70（95% CI 0.66–0.74）。
系统综述：Andrews报告较高ANU-ADRI评分与轻度认知障碍相关而非痴呆，研究对象以白人为主（n=2078，随访12年）。CAIDE相关研究中，Hua et al.利用眼底照片深度学习算法在两个中国数据集（n1=271864，n2=20690）估计CAIDE痴呆风险评分，AUC分别为0.944和0.926，但其预测的是高CAIDE评分（≥10分）而非新发痴呆，不能与痴呆预测研究直接比较；在日本裔美国男性人群中，CAIDE对晚年严重认知障碍判别较弱（c-statistic=0.645，95% CI 0.62–0.67）；在低及中等收入拉美和亚洲人群（n=11143）中，CAIDE判别较弱（c=0.52–0.63），AgeCoDe为c=0.57–0.74，而ANU-ADRI（c=0.66–0.78）、BDSI（c=0.62–0.78）和BDRM（c=0.66–0.78）通常判别较高但存在变异，提示将高收入国家开发的痴呆风险模型应用于低及中等收入人群需谨慎。Liang显示中年最佳行为心血管健康与晚年较低痴呆风险相关，而晚年单独评估的心血管健康指标与较低痴呆风险不一致，强调风险因素评估时机的重要性。Deckers et al.发现较低财富和教育与较高LIBRA评分及痴呆风险增加显著相关；LIBRA在晚年（年龄>85岁）人群中的效用提示其可能不适用于高龄人群；较高LIBRA评分预测10年随访中言语记忆、认知灵活性和心理速度更快下降及认知障碍风险更高，这些关联在性别和教育组间相似。Vishwanath et al.检查19114名老年人，使用ASCVDRS、SCORE2-OP和FRS，较高ASCVDRS和SCORE2-OP评分与痴呆和认知下降风险较高相关，FRS仅与女性认知下降相关，提示心血管风险评分也可能帮助识别认知下降风险增加的老年人。LS7相关研究中，Guo发现较高LS7评分与较低新发痴呆风险相关，尤其在APOE ε4非携带者中；在欧洲和非洲裔美国人中位随访26.2年的队列中，较高中年LS7与欧洲裔美国人各遗传风险水平下较低痴呆风险相关，非洲裔美国人中类似关联但估计较不精确；Malik et al.区分LS7的生物学和生活方式组分，发现较好生物学指标与较低痴呆风险相关，而生活方式组分与痴呆风险无显著关联；Downer在墨西哥成人中检查DSI，显示其预测严重认知障碍具有中等准确性，提示可能适用于低收入国家；Barnes开发简要DSI用于初级保健中识别高风险患者以进行靶向认知筛查。
偏倚风险评估：纳入研究设计和报告设置大体相似，偏倚风险评估大体一致，多数为低或不明确，仅少数为高风险。
发表偏倚与异质性：由于每个分析中研究数量有限，Egger检验无法进行。
讨论部分总结：该Meta分析支持痴呆风险评分的预测价值。CAIDE较好预测性能主要见于中年人群且随访较长者，而非老年人群；ANU-ADRI在较短和中期随访中表现相对稳定；LIBRA结果随评分版本和随访时长变化较大。ANU-ADRI在短期和中期随访中显示中等至良好性能，基线年龄组间无清晰差异，提示其可能也适用于老年人群风险预测。CAIDE最初用于识别长期随访中年风险个体，分析进一步支持其在中年和较长随访中优于老年或短随访；加入APO-E等位基因未显著改善模型性能，是否整合入常规临床实践需谨慎考虑；中期风险评估可能提供识别具有潜在可改变风险因素高风险个体的机会；部分研究提示CAIDE在不同种族和社会经济群体中表现可能不同，需进一步研究。LIBRA未能对所有亚组进行Meta分析；原始LIBRA在现有研究中预测性能较差，可能限制临床用途；修改版LIBRA在中期随访表现较好，可能更适用于痴呆风险预测，但需更多研究确认其在不同人群和随访期中的性能。优势包括遵循预注册方案、严格遵循Cochrane方法和PRISMA指南；据研究人员所知，这是首个研究广泛痴呆风险评分总体预测性能的综述，纳入参与者较多且随访较长。局限包括未找到足够研究分析所有亚组和评分（如长期随访LIBRA），部分分析异质性高；因数据不足仅合并AUC，无法分析HR、OR、RR、敏感性和特异性；部分分析高研究间异质性可能降低合并估计的外推性。实践与研究意义方面，结果提示所考察评分可用于常规临床实践中的痴呆风险分层，尤其初级保健环境，可在症状出现前多年识别较高风险个体，便于早期风险评估和干预；临床选择评分应依据患者特征（主要是年龄和可用临床数据）、预测时程（短期、中期、长期）以及目标人群与评分验证人群的相似性。然而，评分的预测价值并不必然意味着改变个体风险因素会降低痴呆发生率；随机研究提示降压可能降低痴呆发生率，而老年人多领域心血管干预未一致显示对痴呆发生率显著影响，但显示对认知功能有益并可能改善痴呆风险谱；风险因素改变效果可能取决于个体风险因素、患者年龄和干预时机；部分继发性认知障碍或痴呆在识别并治疗潜在疾病后可能可逆，而原发性神经退行性痴呆大多不可逆，预防或生活方式干预主要旨在降低风险而非逆转已建立疾病。需进一步前瞻性研究评估风险评分在不同环境中的性能，在不同人群尤其社会经济和种族群体及不同随访期中验证风险评分，并研究不同痴呆亚型（如阿尔茨海默病、额颞叶痴呆）及其他遗传因素的潜在贡献；研究间高异质性可能反映风险评分在不同人群和临床环境中性能差异。
研究结论翻译：痴呆风险评估量表显示中等预测能力并可能具有临床用途。其预测性能随具体评分、基线年龄和随访时长而变化。因此，风险评分的选择应同时考虑患者年龄和预期预测期。在广泛临床使用前，仍需在不同人群中进一步验证。
