军事神经创伤的多维度：波士顿创伤性脑损伤终身评估的因素结构与临床关联

《The Journal of Head Trauma Rehabilitation》：Dimensions of Military Neurotrauma: Factor Structure and Clinical Correlates of the Boston Assessment of Traumatic Brain Injury–Lifetime

　　

目标：检验波士顿创伤性脑损伤-终生史量表（BAT-L）的维度结构，并评估由此得出的损伤维度是否与9·11事件后美国退伍军人和现役军人的神经行为症状及功能残疾相关。设置：位于马萨诸塞州波士顿和德克萨斯州休斯顿的退伍军人事务部（VA）医疗中心，纳入创伤性脑损伤（TBI）与压力障碍转化研究中心研究。参与者：共纳入752名有部署经历的9·11事件后退伍军人和现役军人：波士顿探索性样本570人，休斯顿确认性样本182人。设计：本研究为基线队列数据的观察性横断面分析，首先在波士顿样本中进行探索性因子分析（EFA），然后在独立的休斯顿样本中进行确认性因子分析（CFA）。合并样本经确认性因子分析得出的因子得分与临床结局变量进行关联性检验。主要测量工具：波士顿创伤性脑损伤-终生史量表（TBI及爆炸暴露终生史）；神经行为症状清单；世界卫生组织残疾评估量表II。调整后模型控制了创伤后应激障碍（PTSD）及抑郁症状严重程度。结果：探索性因子分析识别出4个具有临床可解释性的因子：爆炸暴露（Blast-Exp）、军事爆炸性脑损伤（MBlast-TBI）、军事钝性脑损伤（MBlunt-TBI）和民用脑损伤（Civilian-TBI）。确认性因子分析在休斯顿样本中支持了这一结构。调整后，MBlast-TBI与神经行为症状清单症状负担及功能残疾呈现最广泛的关联。MBlunt-TBI与躯体症状及功能残疾相关，而Civilian-TBI仅与情感症状相关。Blast-Exp与任一结局变量均无显著关联。结论：BAT-L展现了可复制且具有临床意义的因子结构，能够区分爆炸暴露频率与爆炸相关TBI严重程度，并将军事与民用损伤情境分离开来。这些发现支持了BAT-L在终生神经创伤的维度化表征以及未来研究不同TBI表型临床与生物学相关因素方面的应用价值。背景创伤性脑损伤（TBI）是9·11事件后美国退伍军人和现役军人面临的主要公共卫生问题，大多数部署相关TBI被归类为轻度1。这些损伤通常通过回顾性方法判定，且常与创伤后应激障碍（PTSD）及其他部署相关疾病并发2,3，因脑震荡后综合征、PTSD和情绪障碍之间难以鉴别，使评估和治疗复杂化3,4。近期证据表明，在心理创伤情境下发生的轻度TBI（mTBI）与更高的长期PTSD严重程度、脑震荡后症状及残疾相关，而此类情境之外的mTBI则不然5。许多退伍军人一生中经历多次头部损伤3，反复TBI在社区样本中与较差的功能、心理和认知结局6以及运动员7和军人8中的神经退行性病变相关。因此，终生神经创伤可能更适合被表征为累积暴露而非单一离散事件。此外，爆炸暴露是战斗环境中常见的现象，可能伴有或不伴有可诊断的TBI4,9,10。即使在无TBI的情况下，爆炸暴露也与功能连接改变9、白质结构紊乱及大脑加速老化轨迹10,11以及在调整mTBI史和PTSD症状严重程度后脑灌注改变相关12。这些发现强调了将爆炸暴露和爆炸相关TBI作为神经创伤的两个不同但相互关联的维度进行测量的重要性。波士顿创伤性脑损伤-终生史量表（BAT-L）由波士顿VA医疗系统开发，是一种半结构化临床访谈，用于评估终生爆炸性和钝性头部损伤13。它捕捉TBI严重程度的关键指标，包括意识改变、意识丧失和创伤后遗忘（PTA）3,13，有助于区分TBI相关的意识改变与可能模拟脑震荡症状的心理或战斗相关经历4,13,14。此外，BAT-L记录了不同距离的爆炸暴露次数，近期更新正式纳入了亚脑震荡性爆炸暴露和反复头部撞击的评估，反映了日益增长的共识即这些暴露可能具有临床意义15。自开发以来，BAT-L已广泛应用于军事TBI研究领域，涵盖神经影像学16,17、睡眠18,19、代谢结局20、全身性炎症21以及其他领域22–25。尽管应用广泛，BAT-L的内部结构尚未经过实证检验。由于该量表的开发基于临床经验而非心理测量学建模13，其变量究竟反映了凝聚的潜在维度还是独立的损伤构建仍不明确。识别可复制的维度可能有助于改进终生神经创伤负担的总结方式及其与临床结局的关联。为弥补这一空白，本研究检验了BAT-L的因子结构。在一个样本中进行探索性因子分析（EFA）以识别BAT-L变量的潜在结构，然后在独立样本中进行确认性因子分析（CFA）以评估该结构是否可复制。随后检验所提取因子得分与神经行为症状及功能残疾的关联，以评估所识别维度的临床相关性。方法研究方案经波士顿VA医疗系统和德克萨斯州休斯顿Michael E. DeBakey VA医疗中心机构审查委员会批准。数据来源于创伤性脑损伤与压力障碍转化研究中心（TRACTS），一项针对9·11事件后退伍军人和现役军人的多中心前瞻性纵向队列研究。本研究采用基线队列数据的横断面分析来检验BAT-L的因子结构及临床相关因素。所有参与者均提供了书面知情同意。参与者参与者包括18至67岁的美国退伍军人和现役军人，至少有1次支持9·11事件后全球反恐战争的部署经历。排除标准包括：精神障碍病史、需危机干预的活跃自杀或杀人意念，或不能归因于TBI的认知/神经系统疾病。参与者通过海报、邮件、线下外展活动和临床医生转介在波士顿VA医疗系统和Michael E. DeBakey VA医疗中心招募。分析样本包括数据提取时已完成基线BAT-L评估的所有TRACTS参与者，评估时间跨度为2009年至2024年。最终样本包括752名参与者：570名来自波士顿用于EFA，182名来自休斯顿用于CFA。人口统计学和军事特征见表1。表1 各中心人口统计学、临床及自报功能特征752波士顿休斯顿N（%）/均值（标准差）范围N（%）/均值（标准差）范围P值年龄752 34.0（9.5）18–67 37.2（7.3）25–59 <.0001男性752 505（88.6%）163（89.6%）.7193教育年限752 14.3（2.2）8–20 14.3（2.0）8–20 .8382种族/民族西班牙裔/拉丁裔742 88（15.4%）51（29.5%）<.0001白人752 445（78.1%）104（56.8%）<.0001黑人/非裔美国人752 56（9.8%）56（31.2%）<.0001亚裔752 15（2.6%）3（1.6%）.4499美洲印第安人/阿拉斯加人752 6（1.1%）9（4.9%）.0030夏威夷人/太平洋岛民752 4（0.7%）5（2.7%）.0420其他396 13（5.7%）7（4.2%）.5198目前接受服役关联残疾505 261（74.2%）148（96.7%）<.0001服役关联残疾百分比505 47.5（36.6）0–100 70.3（26.2）0–100 <.00019·11事件后部署总次数752 1.6（1.0）0–8 1.9（1.2）1–8 .0007距上次部署月数724 54.1（45.0）1–214 106.1（50.0）5–236 <.0001军种国民警卫队/预备役752 277（48.6%）43（23.6%）<.0001陆军752 381（66.8%）126（68.7%）.6452海军752 28（4.9%）15（8.2%）.0921空军752 52（9.1%）7（3.9%）.0212海军陆战队752 119（20.9%）45（24.7%）.2737海岸警卫队752 2（0.4%）0（0.0%）.9999军事爆炸暴露近距离爆炸（0–10米）752 247（43.3%）107（58.8%）.0003总次数752 30.4（107.8）0–1102 25.1（80.8）0–778 .4808 TBI终生（是/否）752 391（68.6%）147（80.8%）.0015总次数752 1.8（3.2）0–53 1.7（1.6）0–14 .8326军事爆炸性次数752 0.5（2.5）0–51 0.6（0.8）0–3 .3205军事钝性次数752 0.5（1.1）0–15 0.6（0.7）0–3 .2664民用次数752 0.8（1.4）0–13 0.5（1.2）0–13 .0244目前诊断PTSD 750 418（73.5%）146（80.7%）.0507PTSD严重程度746 47.9（29.6）0–125 45.9（24.9）0–108 .3777情绪751 154（27.1%）67（36.8%）.0120焦虑751 100（17.6%）26（14.3%）.3013物质使用障碍751 96（16.9%）35（19.2%）.4654自报功能NSI 722 21.5（16.5）0–78 31.9（16.7）0–69 <.0001NSI前庭722 1.6（2.1）0–12 2.7（2.4）0–11 <.0001NSI躯体722 4.8（4.7）0–27 7.7（5.2）0–22 <.0001NSI认知721 5.0（4.3）0–16 6.7（4.3）0–16 <.0001NSI情感721 8.4（6.3）0–24 12.0（5.8）0–24 <.0001DASS-21抑郁725 8.7（9.5）0–42 13.5（11.6）0–42 <.0001WHODAS-II 717 17.9（15.7）0–75 30.2（19.4）0–81 <.0001缩写：DASS-21，抑郁焦虑压力量表；NSI，神经行为症状清单；PTSD，创伤后应激障碍；SD，标准差；TBI，创伤性脑损伤；WHODAS-II，世界卫生组织残疾评估量表II。加粗值表示波士顿和休斯顿样本之间存在统计学显著差异（P < .05）。流程两个中心的参与者完成TRACTS相同的标准化基线评估方案，包括自评问卷和临床医生管理的访谈，评估终生TBI史、PTSD及其他精神疾病。临床访谈由经过培训的评估者进行，两个中心采用相同的评分方案。两个中心的所有病例均在每周由同一团队主持的共识会议中审查。每次会议至少3名博士级心理学家参与，并对报告的损伤或诊断中的差异进行协调。随后使用去标识化的基线数据推导BAT-L变量用于因子分析。样本量样本包括分析时已完成基线BAT-L评估的所有TRACTS参与者；未进行正式的先验功效分析。EFA和CFA样本分别为n=570和n=182，对应15个BAT-L变量的受试者-变量比为38:1和12:1。评估与测量波士顿创伤性脑损伤-终生史量表BAT-L13按情境（军事或民用）和机制（爆炸或钝力）对损伤进行分类。对于每种损伤，评估者记录意识改变（AMS）、PTA和意识丧失（LOC）的持续时间，然后分配0（无TBI）至5（重度TBI）的严重程度等级；各严重程度等级的诊断标准见补充数字内容1（地址：https://links.lww.com/JHTR/B113）。损伤被分为3个TBI类别：军事爆炸性、军事钝性和民用钝性。对于每个类别，计算AMS、PTA和LOC的持续时间变量；例如，军事爆炸性LOC反映所有军事爆炸性TBI的LOC总持续时间。这产生了9个持续时间变量（3个症状×3个类别）。负担变量通过汇总每个类别内所有损伤的严重程度等级得出，得到3个负担变量（爆炸性TBI负担、钝性TBI负担、民用TBI负担）。评估者还记录了3个距离范围的爆炸暴露次数（0–10米、11–25米和26–100米）。这些次数反映暴露频率和距离，本身并不指示可诊断的TBI。分析集包括15个BAT-L变量（9个持续时间、3个负担、3个爆炸暴露），纳入因子分析。临床结局测量神经行为症状脑震荡后症状使用神经行为症状清单（NSI）评估26，包括总分和4个聚类得分：前庭、躯体、认知和情感。得分越高表明症状严重程度越大。功能残疾世界卫生组织残疾评估量表II（WHODAS-II）总分用作整体功能的连续指标，得分越高表示残疾程度越大27。主要结局为NSI总分，4个NSI聚类得分和WHODAS-II为次要结局。协变量鉴于PTSD严重程度和抑郁症状严重程度在9·11事件后军事人群中与TBI明确共病且与脑震荡后症状表型重叠，将其作为协变量纳入。PTSD严重程度使用DSM-IV临床医生版PTSD量表（CAPS-IV）评估28，抑郁症状严重程度使用抑郁焦虑压力量表-21（DASS-21）的抑郁分量表测量29。未正式检验效应修饰因素。额外的测量和心理测量学细节见补充数字内容1（地址：https://links.lww.com/JHTR/B113），其中描述了BAT-L严重程度分级和爆炸暴露评估，并提供了NSI、WHODAS-II、CAPS-IV和DASS-21的扩展描述和心理测量学特性。偏倚偏倚通过相同的跨中心评估方案、集中式共识审查、对PTSD和抑郁症状严重程度的协变量调整，以及独立的EFA/CFA样本减少过拟合并评估可复制性加以控制。统计分析探索性因子分析用于检验15个BAT-L变量的潜在结构。由于许多变量高度偏态且零膨胀严重，每个变量在分析前被分为序数类别。AMS和PTA持续时间分为0、>0–15分钟和>15分钟；LOC持续时间分为0或>0分钟；爆炸暴露分为0、1、2–4、5–9和10+；TBI负担分为0、1、2、3和4+。分界点基于观察到的数据分布和临床可解释性；对于缺乏既定阈值的TBI负担和爆炸暴露变量，模型收敛性也影响了选择。在波士顿样本（n=570）中使用加权和方差校正估计量进行类别型EFA，并采用斜交geomin旋转。我们使用斜交geomin旋转而非正交旋转，允许潜在因子之间存在相关。因子保留由特征值检验、使用多分相关性的平行分析和碎石图检验指导。因子载荷≥0.30被视为有意义，接近阈值的载荷予以保留考虑。所得候选因子结构在独立的休斯顿样本（n=182）中通过类别型CFA进行检验，使用加权和方差校正估计量。模型拟合使用近似误差均方根（RMSEA）、比较拟合指数（CFI）、Tucker-Lewis指数（TLI）和标准化残差均方根（SRMR）进行评估。优秀拟合定义为RMSEA≤0.05、CFI≥0.95、TLI≥0.95和SRMR≤0.05；可接受拟合为RMSEA≤0.08、CFI≥0.90、TLI≥0.90和SRMR≤0.08。最终CFA在合并样本（N=752）中重新拟合，提取4个保留因子的因子得分：爆炸暴露（Blast-Exp）、军事爆炸性脑损伤（MBlast-TBI）、军事钝性脑损伤（MBlunt-TBI）和民用脑损伤（Civilian-TBI）。多变量线性回归模型检验4个因子得分（作为连续预测变量）与NSI总分、NSI聚类得分和WHODAS-II总分之间的关联。由于NSI和WHODAS-II结局变量正偏态，采用平方根转换。

每个转换后的结果均使用两个顺序调整的模型对4个因子得分进行回归分析：模型1校正了地区（以波士顿为参照；分类变量）、年龄（连续变量）和性别（分类变量）；模型2在此基础上进一步校正了当前PTSD严重程度（连续变量CAPS-IV总分）和抑郁症状严重程度（连续变量DASS-21抑郁子量表得分）。我们使用方差膨胀因子评估了模型变量之间的多重共线性，未发现共线性证据。缺失数据采用完整病例分析处理，各回归模型分别进行处理。未进行多重插补，因为分析变量的缺失数据较少，结果指标和协变量的缺失率均低于5%。因此，各结果特异性回归模型的样本量略有差异；各变量的样本量见表1。报告标准化回归系数（β）及95%置信区间，其中β反映在校正其他模型变量的情况下，暴露每增加1个标准差，结果预期变化的标准差数。此外，报告偏Cohen f2作为各暴露的效应量指标，并附各回归模型的R2。还进行了额外的敏感性分析，排除了筛选时NSI反应有效性降低的参与者。探索性因子分析和验证性因子分析在Mplus 8.10版本中进行；平行分析和回归分析在R 4.3.3版本中进行。

结果

因子结构及验证

特征值分析显示有4个大于1的特征值，第五个特征值显著较小，为0.4。平行分析进一步支持了4因子结构。当施加3因子结构时，所有军事冲击波变量均载荷于单一因子上；而4因子结构则将冲击波暴露频率与军事冲击波TBI严重程度分离开来。5因子结构产生了小幅载荷，缺乏明确的临床可解释性。因此，保留了4因子结构。

旋转后因子载荷识别出4个因子：不同距离范围内的军事冲击波暴露次数（Blast-Exp）、军事冲击波TBI的临床严重程度（MBlast-TBI）、军事钝性TBI的临床严重程度（MBlunt-TBI）以及民用TBI的临床严重程度（Civilian-TBI）。每个因子均显示出明显的主载荷，均≥0.66。唯一值得注意的次载荷来自0–10米冲击波暴露变量，该变量主要载荷于Blast-Exp，并在MBlast-TBI上显示出接近阈值的载荷（表2）。

表2 波士顿样本分类探索性因子分析的因子载荷

| | Blast-Exp | MBlast-TBI | MBlunt-TBI | Civilian-TBI |
|---|---|---|---|---|
| **冲击波暴露次数** | | | | |
| 0–10米范围内 | **0.66** | 0.28 | 0.02 | 0.01 |
| 11–25米范围内 | **0.93** | ?0.02 | ?0.01 | 0.00 |
| 26–100米范围内 | **0.69** | 0.04 | ?0.03 | ?0.02 |
| **军事冲击波持续时间—AMS** | 0.11 | **0.93** | 0.03 | 0.02 |
| 军事冲击波持续时间—PTA | ?0.05 | **1.00** | ?0.08 | 0.00 |
| 军事冲击波持续时间—LOC | ?0.03 | **0.96** | ?0.02 | ?0.03 |
| 冲击波TBI负担 | 0.17 | **0.85** | 0.07 | 0.01 |
| **军事钝伤持续时间—AMS** | 0.05 | ?0.04 | **0.98** | 0.01 |
| 军事钝伤持续时间—PTA | ?0.04 | 0.04 | **0.96** | 0.00 |
| 军事钝伤持续时间—LOC | ?0.07 | 0.05 | **0.98** | ?0.04 |
| 钝伤TBI负担 | 0.06 | ?0.04 | **0.97** | 0.04 |
| **民用TBI持续时间—AMS** | 0.02 | ?0.03 | 0.03 | **0.99** |
| 民用TBI持续时间—PTA | ?0.02 | 0.01 | 0.00 | **0.96** |
| 民用TBI持续时间—LOC | ?0.02 | 0.06 | ?0.04 | **0.93** |
| 民用TBI负担 | 0.01 | ?0.02 | 0.02 | **0.97** |

缩写：AMS，意识改变；LOC，意识丧失；PTA，外伤后遗忘；TBI，创伤性脑损伤；TBI Burden，各TBI类别内的累计损伤严重程度。

粗体值表示各变量的主要因子载荷（均≥0.66）。载荷≥0.30被视为有意义；0–10米冲击波暴露变量在MBlast-TBI上也显示出接近阈值的次载荷（0.28），该变量在验证性因子分析中被保留考虑。

随后在独立的休斯顿验证样本（n=182）中通过验证性因子分析检验了两个候选4因子结构。两结构的区别在于是否允许0–10米冲击波暴露变量同时交叉载荷于Blast-Exp和MBlast-TBI。结构2允许该交叉载荷，整体拟合优于结构1，基于模型拟合和临床可解释性被选为最终模型（表3）。然后在合并样本（N=752）中对优选结构进行拟合，显示出优良的模型拟合（表3）。

表3 验证性因子分析拟合指标

| 样本 | 因子结构 | N | χ2 | χ2/DF | CFI | TLI | RMSEA | SRMR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 休斯顿 | 4因子结构1 | 182 | 182.35 | 28 | 0.996 | 0.995 | 0.080 | 0.072 |
| 休斯顿 | 4因子结构2 | 182 | 90.30 | 8 | 1.000 | 1.000 | 0.022 | 0.051 |
| 全样本 | 4因子结构2 | 752 | 126.41 | 58 | 0.999 | 0.999 | 0.026 | 0.025 |

缩写：CFI，比较拟合指数；DF，自由度；RMSEA，近似误差均方根；SRMR，标准化均方根残差；TLI，Tucker-Lewis指数。

CFI和TLI值达到或接近1.00反映了假设模型相比零（独立性）模型拟合的大幅改善，而非估计异常。

与神经行为症状的关系

回归模型检验了因子得分与NSI总分及各聚类得分之间的关联（表4）。在模型1中，MBlast-TBI和MBlunt-TBI与更高的NSI总分相关，而Blast-Exp和Civilian-TBI无显著关联。在模型2中，MBlast-TBI的关联减弱但仍具统计学意义，而MBlunt-TBI的关联减弱且不再显著。β系数（表4）和偏f2（表5）均表明，在校正其他变量后，MBlast-TBI的关联幅度相对较小但确实存在。Blast-Exp和Civilian-TBI仍无显著关联。

表4 NSI和WHODAS-II对TBI因子得分的多变量线性回归

| 结果 | 暴露 | 模型1 | | | | 模型2 | | | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| | | 估计值 | 下限 | 上限 | P | 估计值 | 下限 | 上限 | P |
| **NSI** | Blast-Exp | 0.06 | ?0.02 | 0.14 | .157 | 0.01 | ?0.04 | 0.07 | .653 |
| | MBlast-TBI | 0.27 | 0.19 | 0.35 | <.001 | 0.13 | 0.08 | 0.19 | <.001 |
| | MBlunt-TBI | 0.16 | 0.09 | 0.23 | <.001 | 0.04 | ?0.01 | 0.09 | .087 |
| | Civilian-TBI | 0.05 | ?0.02 | 0.11 | .169 | 0.02 | ?0.02 | 0.07 | .363 |
| **NSI，前庭** | Blast-Exp | 0.04 | ?0.05 | 0.12 | .427 | 0.01 | ?0.07 | 0.09 | .866 |
| | MBlast-TBI | 0.24 | 0.15 | 0.32 | <.001 | 0.16 | 0.08 | 0.24 | <.001 |
| | MBlunt-TBI | 0.13 | 0.06 | 0.21 | <.001 | 0.06 | 0.00 | 0.13 | .064 |
| | Civilian-TBI | 0.02 | ?0.05 | 0.09 | .500 | 0.02 | ?0.05 | 0.08 | .644 |
| **NSI，躯体** | Blast-Exp | 0.08 | ?0.01 | 0.16 | .067 | 0.05 | ?0.02 | 0.12 | .196 |
| | MBlast-TBI | 0.27 | 0.19 | 0.35 | <.001 | 0.17 | 0.10 | 0.24 | <.001 |
| | MBlunt-TBI | 0.15 | 0.08 | 0.22 | <.001 | 0.07 | 0.01 | 0.13 | .027 |
| | Civilian-TBI | 0.00 | ?0.06 | 0.07 | .928 | ?0.02 | ?0.08 | 0.04 | .53 |
| **NSI，认知** | Blast-Exp | 0.02 | ?0.07 | 0.11 | .653 | ?0.02 | ?0.09 | 0.04 | .491 |
| | MBlast-TBI | 0.24 | 0.15 | 0.32 | <.001 | 0.12 | 0.05 | 0.19 | .001 |
| | MBlunt-TBI | 0.16 | 0.09 | 0.24 | <.001 | 0.06 | 0.00 | 0.11 | .055 |
| | Civilian-TBI | 0.04 | ?0.03 | 0.11 | .230 | 0.03 | ?0.03 | 0.08 | .350 |
| **NSI，情感** | Blast-Exp | 0.05 | ?0.03 | 0.14 | .226 | 0.00 | ?0.06 | 0.05 | .981 |
| | MBlast-TBI | 0.21 | 0.12 | 0.29 | <.001 | 0.06 | 0.00 | 0.11 | .050 |
| | MBlunt-TBI | 0.13 | 0.06 | 0.20 | <.001 | 0.00 | ?0.05 | 0.05 | .969 |
| | Civilian-TBI | 0.08 | 0.01 | 0.15 | .021 | 0.05 | 0.01 | 0.10 | .017 |
| **WHODAS-II** | Blast-Exp | 0.04 | ?0.04 | 0.12 | .346 | 0.00 | ?0.06 | 0.05 | .905 |
| | MBlast-TBI | 0.24 | 0.16 | 0.32 | <.001 | 0.11 | 0.05 | 0.17 | <.001 |
| | MBlunt-TBI | 0.17 | 0.10 | 0.24 | <.001 | 0.06 | 0.01 | 0.11 | .017 |
| | Civilian-TBI | 0.04 | ?0.03 | 0.11 | .239 | 0.02 | ?0.03 | 0.06 | .432 |

缩写：NSI，神经行为症状量表；WHODAS-II，世界卫生组织残疾评估量表II。

不同结果在独立的回归模型中检验。估计值为标准化beta系数，反映预测变量每增加1个标准差时结果（以标准差为单位）的变化。下限和上限为95%置信区间。

模型1校正了地区、年龄和性别。模型2在此基础上进一步校正了PTSD严重程度和抑郁症状严重程度。

表5 拟合多变量线性回归模型的R2和偏Cohen f2

**模型1**

| 结果 | R2 | Blast-Exp | MBlast-TBI | MBlunt-TBI | Civilian-TBI |
|---|---|---|---|---|---|
| NSI | 0.216 | 0.003 | 0.058 | 0.029 | 0.003 |
| NSI，前庭 | 0.156 | 0.001 | 0.042 | 0.019 | 0.001 |
| NSI，躯体 | 0.217 | 0.005 | 0.059 | 0.025 | 0.000 |
| NSI，认知 | 0.143 | 0.000 | 0.041 | 0.027 | 0.002 |
| NSI，情感 | 0.165 | 0.002 | 0.033 | 0.018 | 0.007 |
| WHODAS-II | 0.203 | 0.001 | 0.046 | 0.032 | 0.002 |

**模型2**

| 结果 | R2 | Blast-Exp | MBlast-TBI | MBlunt-TBI | Civilian-TBI |
|---|---|---|---|---|---|
| NSI | 0.655 | 0.000 | 0.031 | 0.004 | 0.001 |
| NSI，前庭 | 0.296 | 0.000 | 0.023 | 0.005 | 0.000 |
| NSI，躯体 | 0.433 | 0.002 | 0.032 | 0.007 | 0.001 |
| NSI，认知 | 0.478 | 0.001 | 0.017 | 0.005 | 0.001 |
| NSI，情感 | 0.660 | 0.000 | 0.006 | 0.000 | 0.008 |
| WHODAS-II | 0.646 | 0.000 | 0.021 | 0.008 | 0.001 |

缩写：NSI，神经行为症状量表；WHODAS-II，世界卫生组织残疾评估量表II。

不同结果在独立的回归模型中检验，每行代表一个不同的多变量回归模型。

模型1校正了地区、年龄和性别。模型2在此基础上进一步校正了PTSD严重程度和抑郁症状严重程度。

Cohen f2的阈值0.02、0.15和0.35分别对应小、中和大效应量。

聚类水平分析显示，在模型2中，MBlast-TBI仍与前庭、躯体和认知症状相关，与情感症状的关联较小，处于传统显著性阈值边缘。MBlunt-TBI在模型1中与所有NSI聚类相关。在模型2中，仅躯体症状关联保持显著，尽管前庭和认知症状关联减弱且接近阈值（P = .064和P = .055）。Civilian-TBI在两个模型中均仅与情感症状相关，Blast-Exp在校正后与任何NSI聚类均无关联。

与功能性残疾的关系

回归模型检验了因子得分与WHODAS-II总分之间的关联（表4）。在模型1中，MBlast-TBI和MBlunt-TBI与更高的功能性残疾相关，而Blast-Exp和Civilian-TBI无显著关联。在模型2中，MBlast-TBI和MBlunt-TBI的关联减弱但仍具统计学意义；Blast-Exp和Civilian-TBI仍无显著关联。

敏感性分析

使用已建立的NSI有效性标准筛选神经行为症状量表反应中是否存在症状过度报告，在敏感性分析中排除了22名超过有效性阈值的参与者。结果总体一致，β系数相似。在模型2中接近显著性阈值的MBlunt-TBI P值在敏感性分析中达到了阈值（例如，NSI总分P = .04），但估计的β系数仍保持减弱状态。

讨论

我们使用752名TRACTS参与者的数据考察了BAT-L的维度结构。波士顿样本的探索性因子分析揭示了4个具有临床可解释性的因子：不同距离范围内的冲击波暴露次数（Blast-Exp）、军事服役期间所遭受的冲击波相关TBI的临床严重程度（MBlast-TBI）、军事服役期间所遭受的钝性TBI的临床严重程度（MBlunt-TBI）以及民用生活中所遭受的钝性损伤的临床严重程度（Civilian-TBI）。在独立的休斯顿样本中进行的验证性因子分析显示模型拟合优良，为BAT-L因子结构的可重复性提供了支持。

将Blast-Exp与MBlast-TBI分离是本研究的核心贡献之一。在3因子结构中，军事冲击波变量共同载荷于同一因子上；而4因子结构则将冲击波暴露频率与冲击波相关TBI的临床严重程度分离开来。验证性因子分析进一步支持了如下结构：0–10米冲击波暴露变量主要载荷于Blast-Exp因子，但也显示出与MBlast-TBI因子的次级关联。较近的冲击波距离是一个在临床上可解释的风险标记，因为它可能增加损伤的可能性；然而，仅凭冲击波暴露并不能确立发生了TBI；需要存在结构性脑损伤或急性脑功能障碍的证据。当前因子结构为将冲击波暴露频率和冲击波相关TBI严重程度作为相关但可分离的构念提供了实证支持。

结果分析进一步强调了将冲击波暴露与冲击波相关TBI分离的重要性。尽管校正PTSD和抑郁症状严重程度后MBlast-TBI的关联有所减弱，但MBlast-TBI仍与广泛的神经行为症状和功能性残疾显著相关。这一发现在临床上具有信息价值，因为持续性脑震荡后症状在9/11后的退伍军人中往往难以与PTSD和抑郁症区分。这种部分减弱的模式与TBI和创伤相关精神疾病之间的生物学重叠一致，两者共享神经炎症信号、兴奋性毒性和氧化应激等病理生理过程。炎症可能尤为相关，因为TBI相关的炎症过程已被认为与后续抑郁和PTSD症状有关。在此框架内，减弱反映了与精神症状的共同方差，而残余关联则提示冲击波相关TBI严重程度所捕获的临床相关信息可能在仅将持续症状归因于精神痛苦时被遗漏。

这一模式与此前关于9/11后退伍军人多重共病的发现一致。Lippa等人识别出一个部署创伤因子（军事mTBI、PTSD和抑郁症），该因子与残疾升高相关。后续研究发现该表型与较差的认知控制和信息加工速度相关，但仅军事mTBI与认知缺陷无关。我们的发现扩展了这一文献，将军事TBI分离为冲击波和钝性维度，并显示MBlast-TBI与当前神经行为症状和残疾具有更广泛的校正后关联。

MBlast-TBI的结果提示临床负担并非仅仅是军事TBI的一般效应；否则MBlunt-TBI应显示出相似的校正后模式。相反，MBlunt-TBI显示出更为有限的校正后模式，仅与躯体症状和功能性残疾存在显著校正后关联，而MBlast-TBI与多个神经行为症状领域相关。两个因子在校正后均与功能性残疾独立相关；尽管MBlast-TBI的点估计值更大，但置信区间存在重叠，未进行正式的因子间比较。然而，症状领域间的不对称性仍提示冲击波相关TBI可能具有比军事钝性TBI更广泛的临床特征。

冲击波相关损伤在机制上可能与钝性损伤不同，因为它们可能涉及原发超压效应，包括快速正压至负压变化、空化相关组织应力和血管载荷，以及次级和三级钝性力机制，如碎片撞击或被抛向周围物体。原发性冲击波脑损伤可能涉及全身性、局部和脑部的交互反应，包括自主神经激活和炎症过程，尽管这些机制在多大程度上是冲击波特异性还是与其他TBI类型共享尚需进一步研究。尽管本研究中未直接测量这些机制，但它们为理解在MBlast-TBI中观察到的更广泛临床特征提供了合理的框架。

Civilian-TBI显示出狭窄的临床关联：校正后，它仅与NSI情感聚类相关，与整体神经行为症状负担或功能性残疾无关。这一模式在临床上具有合理性，因为情绪障碍是TBI常见的神经精神后果，可能反映了损伤前易感性、损伤特征和恢复情境之间的交互作用。前瞻性民用mTBI研究表明，损伤后PTSD和抑郁症的风险升高，既往心理健康史增加两种结果的风险，而暴力袭击或其他暴力损伤则特别增加PTSD的风险。Civilian-TBI与情感特异性关联的机制尚不清楚，有待进一步研究，特别是在民用损伤发生的各种情境下。

军事和民用TBI因子观察到的不同特征提示损伤和恢复情境可能影响长期临床表现。先前研究也表明环境很重要：仅部署期获得的mTBI（非部署期mTBI不如此）在控制PTSD后与选择性认知指标的较差表现和更广泛的心理健康症状负担相关。由于TBI与压力之间存在双向关系，损伤后的压力源可能在恢复过程中进一步增加变异性负担。综合而言，精神共病、部署相关损伤情况以及恢复期压力可能有助于解释为何军事冲击波和钝性TBI与神经行为症状和残疾的关联比民用TBI更为广泛。

本研究未检验与军事TBI相关更广泛临床负担的神经生物学基础，但汇聚的神经影像学证据提供了一个合理的框架。

部署相关的轻度创伤性脑损伤（mTBI）已被独立关联于海马体积和内侧眶额皮层体积的降低，这种关联在伤后数年对战斗老兵进行评估时超出了PTSD的影响范围。更广泛地说，TBI会破坏大规模脑网络的组织，对支持认知功能的后扣带回等枢纽区域具有不成比例的影响。部署相关的mTBI还与男性服役人员和老兵大脑年龄加速的神经影像标志物有关联，但这种关联在女性中并未观察到。尽管这些发现来源于与本研究中建模的BAT-L维度不同的样本和损伤定义，但它们指向与NSI所捕捉的认知和情绪症状相关的分布式额叶-边缘系统和皮层系统，而军事爆炸伤和钝器伤TBI特有的神经解剖学相关物仍有待界定。结合神经影像和生物标志物的前瞻性研究将是必要的，以检验此处识别的维度是否对应于不同的损伤特征。

临床和研究意义

对于研究者而言，四因素结构提供了一个框架，用于推导连续维度评分，以捕捉神经创伤历史的各个方面。这些评分可用于未来研究中检验其与功能、神经影像或生物标志物结局之间的关系，并且可能比将严重度等级合并并将不同病因的损伤归为一类的TBI分类方法更具优势。

对于临床医师而言，这些发现强调了全面TBI评估的价值，该评估应捕捉损伤机制、情境和严重度，贯穿整个生命周期，而非将TBI历史视为单一的分类暴露因素。军事爆炸伤、军事钝器伤和民用TBI维度之间观察到的差异性关联提示，这些损伤类型在长期症状负担和残疾方面可能存在有意义的不同临床特征。这些发现可能为定制化的治疗或康复方案提供参考，但需要针对不同损伤类型的治疗反应研究来支持具体建议。

局限性

本研究存在若干局限性。首先，BAT-L依赖于回顾性自我报告，因此易受回忆偏差影响，尤其是对远程或早年损伤的回忆。损伤事件的错误分类或暴露严重度的不准确估计可能减弱观察到的关联并引入因素结构的噪声。其次，横断面设计无法对TBI因素与临床结局之间的关系进行因果推断。症状发展相对于损伤和精神共病的时序无法明确确立，尤其是在军事队列中TBI、PTSD和抑郁高度共病且表型相似的情况下。第三，因素结构的有效性取决于BAT-L访谈数据的质量和完整性。尽管BAT-L遵循标准化程序，但信息获取或记录方式的差异，尤其在标准化程度较低的环境下，可能影响因素载荷和由此产生的解释。第四，尽管模型校正了PTSD和抑郁症状严重度，但未纳入其他常见共病，包括慢性疼痛、睡眠障碍和物质使用，这些因素可能部分解释了观察到的关联。第五，CFA样本量为182相对较小，参与者与变量比率为12:1。然而，理想情况下样本量应超过200或比率应为15:1或以上以保证参数稳定性。因此，解读CFA估计时应考虑这一局限性，并期待使用更大的独立样本重复验证研究结果。此外，次级结局分析未进行多重比较校正，相关结果应作为探索性结果解读。另外，由于BAT-L依赖自我报告的损伤历史，而NSI和WHODAS-II依赖自我报告的症状和功能，共同报告倾向所导致的方法变异可能贡献了观察到的关联。最后，尽管TRACTS是一个特征明确的9/11后队列，但其以男性和军事人员为主的构成限制了向女性退伍军人、民用人群和国际队列的推广。部署在9/11后行动中的女性服役人员经历了大量的战斗和爆炸暴露，但损伤对神经内分泌、炎症和脑血管反应的性别差异可能既塑造了神经创伤维度的结构，也影响了其临床相关物。此处报告的因素结构和校正后关联能否在具有不同损伤和恢复情境的女性退伍军人及民用人群中得以复现，仍有待进一步调查。

结论与未来方向

尽管存在这些局限性，本研究确定了BAT-L潜在的4因素结构：爆炸暴露、军事爆炸伤TBI、军事钝器伤TBI和民用TBI。这些维度与当前的神经行为症状和功能残疾表现出不同的关联。该框架可能改善对终身神经创伤的描述，超越分类变量TBI，并阐明不同损伤谱系的生物学和临床相关物。纵向研究是必要的，以检验这些维度如何与认知轨迹、神经退行性变和长期功能恢复相关。神经影像和生物标志物研究，包括轴突损伤和神经炎症标志物，是必要的，以确定这些因素是否对应于不同的损伤模式和病理生理过程。这种维度方法为研究不同神经创伤暴露和损伤谱系的机制及长期后果提供了基础。