《Cerebral Circulation - Cognition and Behavior》：Comparison of Cognitive Decline Rates and Risk Factors between Stroke and Non - stroke Populations: An Analysis of Data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS)
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目的：本研究旨在纵向比较中风与非中风人群的认知衰退轨迹，并识别与加速认知恶化相关的关键风险因素。方法：数据来源于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的2011年基线及2020年随访波次。在排除缺失认知评估数据、中风状态信息或随访数据的参与者后，共纳入6,81
目的：本研究旨在纵向比较中风与非中风人群的认知衰退轨迹，并识别与加速认知恶化相关的关键风险因素。方法：数据来源于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的2011年基线及2020年随访波次。在排除缺失认知评估数据、中风状态信息或随访数据的参与者后，共纳入6,810名合格参与者。认知功能采用整合情景记忆和执行功能的复合评分进行评估，评分范围为0至21。使用单变量和多变量逻辑回归模型识别认知衰退的风险因素，并构建列线图（nomogram）可视化关键变量的联合效应。结果：在基线（2011年），中风组与非中风组的认知功能评分无显著差异（中位数：13 vs. 13.5，P=0.307）。然而，经过10年随访，中风组表现出显著更快的认知衰退速率（中位数变化：6% vs. 3.1%，P=0.031），且认知衰退比例更高（62.4% vs. 51.1%，P<0.05）。多变量逻辑回归分析显示，胱抑素C（CysC；β=0.461，OR=1.585，95% CI：1.154–2.177，P<0.05）、低密度脂蛋白（LDL；β=0.002，OR=1.002，95% CI：1.000–1.004，P<0.05）和血尿素氮（BUN；β=0.018，OR=1.018，95% CI：1.002–1.034，P<0.05）是总人群认知衰退的独立风险因素。在中风亚组中，高血压与认知衰退相关（OR=4.250，95% CI：1.169–15.454，P=0.028）。结论：与无中风个体相比，中风患者经历更快的认知衰退速率。CysC、LDL和BUN是老年人群认知恶化的可靠风险预测因子，而高血压与中风后认知衰退相关。
**论文解读：比较中风与非中风人群认知衰退速率与风险因素——基于CHARLS数据的纵向分析**
**研究背景与目的**
认知衰退是老年人群中普遍的健康问题，受多种风险因素影响，包括高龄、低教育水平、血管疾病（如高血压和糖尿病）、抑郁状态及遗传因素（如载脂蛋白E ε4等位基因）。这些因素协同作用，放大认知恶化风险。中风作为全球主要死亡和致残原因之一，对认知功能的长期影响尤为显著：超过70%的中风幸存者出现认知障碍，首次中风后痴呆风险约为10%，复发中风后高达30%。中风不仅直接造成脑损伤，还可能通过破坏脑血流、累及关键认知区域及损害患者既有的认知储备，进一步加速认知衰退轨迹。尽管中风治疗策略（如急性再灌注治疗和药物干预）取得了显著进展，但中风后认知功能的长期轨迹仍高度不确定，存在异质性：部分患者可能完全恢复，而其他患者则持续受损或持续下降。然而，目前缺乏大样本、全国代表性的10年纵向流行病学证据，来比较中国中老年中风与非中风人群的认知衰退轨迹和速率。此外，生物标志物如胱抑素C（Cystatin C，CysC）和低密度脂蛋白（low-density lipoprotein，LDL）已报道与认知功能相关，但其对中国中老年人群认知恶化的长期预测价值尚未充分验证，也缺乏可视化的预测模型来量化其联合预测效应。因此，本研究旨在利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库，纵向分析中风患者的认知轨迹模式，整合生物标志物数据与临床及生活方式变量，识别影响认知变化的关键决定因素，并通过比较中风与非中风队列的认知进展，进一步研究加速认知衰退的特定风险因素。该论文发表在《Cerebral Circulation - Cognition and Behavior》。
**关键技术与方法**
本研究是一项基于CHARLS数据库的二次分析，样本队列来源于CHARLS官方招募的2011年基线及2020年随访数据。CHARLS采用多阶段分层概率比例规模（PPS）抽样方法，覆盖全国28个省份、150个县/区、450个村庄/居委会，最终纳入17,385名参与者。经排除标准（缺失基线认知评估、中风状态信息或2020年随访认知评估数据）后，共纳入6,810名合格参与者（101名中风患者，6,709名非中风个体）。认知功能采用复合评分评估，整合情景记忆（即时和延迟词语回忆任务，0-10分）和执行功能（电话访谈认知状态[Telephone Interview for Cognitive Status，TICS]及图形绘制测试，0-11分），总分范围0-21分。研究人员使用单变量和多变量逻辑回归模型筛选认知衰退的风险因素，并基于多变量回归模型构建列线图（nomogram），以可视化关键变量的联合预测效应。缺失数据采用均值（正态分布连续变量）、中位数（偏态分布连续变量）或众数（分类变量）进行插补。
**研究结果**
**3.1 基线特征比较**
通过分析2011年基线数据，中风组与非中风组在年龄（中位数60岁，P=0.826）和性别（男性52.0%，P=0.548）上无显著差异。但中风组的高血压（57.4% vs. 22.4%）、糖尿病（17.8% vs. 5.4%）和血脂异常（33.0% vs. 10.2%）患病率均显著高于非中风组（P<0.001）。生物标志物方面，中风组的体质指数（BMI，25.1 vs. 23.4，P=0.006）、C反应蛋白（CRP，1.4 mg/L vs. 1.0 mg/L，P=0.020）和CysC（1.0 mg/L vs. 0.9 mg/L，P=0.020）显著更高，而平均红细胞体积（MCV）、血小板计数（PLT）、血尿素氮（BUN）、总胆固醇（TC）、LDL、糖化血红蛋白（HbA1c）、甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）及TyG-BMI在两组间无显著差异（P>0.05）。
**3.2 认知功能变化**
2011年基线时，中风组与非中风组的认知功能评分无显著差异（中位数13 vs. 13.5，P=0.307）。但2020年随访时，中风组认知评分中位数显著低于非中风组（12.5 vs. 13.0，P=0.006），且认知衰退比例更高（62.4% vs. 51.1%，P=0.027）。10年间认知衰退速率在中风组中显著更快（中位数变化6% vs. 3.1%，P=0.031），表明中风与加速的认知恶化显著相关。
**3.3 风险因素分析**
单变量逻辑回归显示，在总人群中，CysC是最强风险因素（OR=1.784，95% CI：1.284-2.477，P<0.001），BUN（OR=1.022，95% CI：1.006-1.040，P=0.009）和LDL（OR=1.003，95% CI：1.001-1.005，P=0.012）为微弱风险因素，而TyG（OR=0.882，95% CI：0.790-0.985，P=0.026）表现为保护因素。在中风亚组中，仅高血压与认知衰退显著相关（OR=4.250，95% CI：1.169-15.454，P=0.028）。多变量逻辑回归调整年龄、性别、高血压、糖尿病、血脂异常、吸烟和饮酒后，在总人群中，CysC（β=0.461，OR=1.585，95% CI：1.154-2.177，P=0.004）、BUN（β=0.018，OR=1.018，95% CI：1.002-1.034，P=0.025）和LDL（β=0.002，OR=1.002，95% CI：1.000-1.004，P=0.020）仍为独立风险因素，而中风状态（stroke）在模型中未达显著（P=0.245）。在中风亚组中，多变量分析未发现任何变量与认知衰退的显著关联。
**3.4 列线图预测模型**
基于多变量回归分析识别的四个独立风险因素（CysC、BUN、LDL）及协同变量（年龄、性别、高血压、糖尿病、血脂异常、吸烟、饮酒），构建了列线图预测模型。每个生物标志物根据其回归贡献被赋予特定分数，总分映射至概率轴，可直接得出个体化10年认知衰退风险概率。模型显示，LDL和CysC同时升高显著增加认知衰退风险，而TyG作为保护因素，其水平越高与认知衰退可能性越低相关。
**讨论与结论**
**讨论总结**
本研究发现中风患者认知衰退更易发生且速率更快，这与既往研究一致，机制涉及脑小血管病（CSVD）、白质病变和神经炎症等病理过程。CysC在总人群中表现出最强的预测效能（β=0.461，OR=1.585），其作为血管内皮损伤的敏感生物标志物，通过诱导血管损伤、促进CSVD进展及神经炎症反应加剧认知恶化。LDL虽单变量效应弱，但多变量模型证实其独立贡献，可能与血管硬化加重有关，但需考虑他汀类药物使用等混杂因素。高血压在中风亚组中为独立风险因素，其通过诱导CSVD、脑低灌注和微血管病变加速认知衰退，但在总人群中被其他生物标志物效应掩盖。本研究存在局限性：CHARLS仅依赖自报医生诊断的中风史，无法区分缺血性与出血性中风，缺乏急性期治疗及长期用药数据；仅2011和2020两个调查波次无法捕捉年度认知动态变化；未控制抑郁作为混杂因素；存在幸存者偏倚，仅纳入基线存活且随访期内未死亡的参与者，可能低估真实认知衰退风险。未来研究需结合医院临床数据库，使用更多调查波次，纳入抑郁等关键混杂因素，并链接死亡登记数据以减少偏倚。
**研究结论翻译**
本研究显示，中风患者的认知功能随时间推移而下降，且下降速率显著快于非中风患者。CysC和LDL可作为认知衰退的风险因素，而高血压则作为中风患者认知恶化的独立风险因素。
