The Journal of Practical Medicine >
Multivariate analysis and prediction model of mild cognitive impairment in patients with atrial fibrillation and diabetes mellitus
Received date: 2024-02-27
Online published: 2024-08-26
Objective To explore the influencing factors of mild cognitive impairment （MCI） in patients with atrial fibrillation and diabetes mellitus， and to establish the prediction model， so as to provide guidance for the treatment of MCI in patients with atrial fibrillation and diabetes mellitus. Methods 199 patients with atrial fibrillation and diabetes diagnosed in the second ward of Cardiovascular Department of the Fifth Affiliated Hospital of Zhengzhou University from January 2023 to January 2024 were analyzed. The related factors of MCI in patients with atrial fibrillation and diabetes mellitus were analyzed by univariate analysis and multivariate logistic regression. According to the results of multivariate logistic regression analysis， the prediction model of MCI in patients with atrial fibrillation and diabetes mellitus was established. Results Univariate analysis showed that age （P =0.002 3）， homocysteine （P < 0.000 1）， fasting blood glucose （P = 0.022 5）， glycated hemoglobin （P = 0.006 6）， and blood uric acid （P = 0.032 2） were the influencing factors of MCI. Multivariate logistic regression analysis： age （OR = 1.08， P = 0.000 4）， homocysteine （OR = 1.37， P < 0.000 1）， fasting blood glucose （OR = 1.22， P =0.023 5）， glycated hemoglobin （OR = 1.61， P = 0.004 2）， and blood uric acid （OR = 1.29， P = 0.009 1） were the independent influencing factors of MCI. The optimal threshold is when the Youden index （YI = sensitivity + specificity） is maximum. At the optimal threshold， the sensitivity was 0.74， the specificity was 0.80， and the area under the curve （AUC） was 0.809， indicating that the model can effectively predict the occurrence of MCI. Conclusion Age， fasting blood glucose， blood homocysteine， blood uric acid and glycosylated hemoglobin are independent risk factors for MCI in patients with atrial fibrillation and diabetes. The clinical prediction model based on multivariate logistic regression has a certain predictive value for the occurrence of MCI in patients with atrial fibrillation and diabetes mellitus.
Xin HUANG , Pu ZHANG , Yu GAO , Kai CHEN , Xiaofeng LI , Huiyang GU , Xue. LIANG . Multivariate analysis and prediction model of mild cognitive impairment in patients with atrial fibrillation and diabetes mellitus[J]. The Journal of Practical Medicine, 2024 , 40(16) : 2236 -2243 . DOI: 10.3969/j.issn.1006-5725.2024.16.007
| 1 | 中国痴呆与认知障碍指南写作组， 中国医师协会神经内科医师分会认知障碍疾病专业委员会. 2018中国痴呆与认知障碍诊治指南（一）：痴呆及其分类诊断标准 ［J］. 中华医学杂志， 2018， 98（13）： 965-970. doi:10.3760/cma.j.issn.0376-2491.2018.13.003 |
| 2 | RIVARD L， FRIBERG L， CONEN D， et al. Atrial Fibrillation and Dementia： A Report From the AF-SCREEN International Collaboration ［J］. Circulation， 2022， 145（5）： 392-409. doi:10.1161/cir.0000000000001067 |
| 3 | ASSOCIATION A D. 12. Older Adults： Standards of Medical Care in Diabetes-2021 ［J］. Diabetes Care， 2021， 44： S168-S179. doi:10.2337/dc21-s012 |
| 4 | FOLSTEIN M， FOLSTEIN S， MCHUGH P. "Mini-mental state". A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician ［J］. J Psychiat Res， 1975， 12（3）： 189-198. |
| 5 | PETERSEN R. Mild cognitive impairment as a diagnostic entity ［J］. J Inter Med， 2004， 256（3）： 183-194. doi:10.1111/j.1365-2796.2004.01388.x |
| 6 | 郭琪，韩佩佩，王丽岩. 老年人认知障碍的预防与康复［M］. 上海：上海交通大学出版社，2021. |
| 7 | 中国老年医学学会， 中国老年医学学会高血压分会， 中国老年医学学会认知障碍分会， 等. 老年高血压合并认知障碍诊疗中国专家共识（2021版） ［J］. 中国心血管杂志， 2021， 26（2）： 101-111. |
| 8 | JIA L， DU Y， CHU L， et al. Prevalence， risk factors， and management of dementia and mild cognitive impairment in adults aged 60 years or older in China： a cross-sectional study ［J］. Lancet Public Health， 2020， 5（12）： e661-e671. doi:10.1016/s2468-2667(20)30185-7 |
| 9 | LIU X， YIN X， TAN A， et al. Correlates of Mild Cognitive Impairment of Community-Dwelling Older Adults in Wuhan， China ［J］. Int J Environ Res Public Health， 2018， 15（12）： 2705. doi:10.3390/ijerph15122705 |
| 10 | REN L， ZHENG Y， WU L， et al. Investigation of the prevalence of Cognitive Impairment and its risk factors within the elderly population in Shanghai， China ［J］. Sci Rep， 2018， 8（1）： 3575. doi:10.1038/s41598-018-21983-w |
| 11 | 贾小芳， 王志宏， 黄绯绯， 等. 中国4省份55岁及以上中老年人空腹血糖与轻度认知功能障碍的关联研究 ［J］. 中华流行病学杂志， 2022， 43（10）： 1590-1595. |
| 12 | PATNODE C D， PERDUE L A， ROSSOM R C， et al. Screening for Cognitive Impairment in Older Adults： An Evidence Update for the U.S. Preventive Services Task Force ［EB/OL］. 2020 Feb. Report No： 19-05257-EF-1. PMID： . |
| 13 | XU Z， ZHANG D， SIT R W S， et al. Incidence of and Risk factors for Mild Cognitive Impairment in Chinese Older Adults with Multimorbidity in Hong Kong ［J］. Sci Rep， 2020， 10（1）： 4137. doi:10.1038/s41598-020-60901-x |
| 14 | RIBEIRO F S， DE OLIVEIRA DUARTE Y A， SANTOS J L F， et al. Changes in prevalence of cognitive impairment and associated risk factors 2000-2015 in S?o Paulo， Brazil ［J］. BMC Geriatr， 2021， 21（1）： 609. doi:10.1186/s12877-021-02542-x |
| 15 | 魏长慧. 中国老年人认知功能状况及影响因素分析 ［D］. 郑州：郑州大学， 2021. |
| 16 | 史路平， 姚水洪， 王薇. 中国老年人群轻度认知障碍患病率及发展趋势的Meta分析 ［J］. 中国全科医学， 2022， 25（1）： 109-114. doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.00.315 |
| 17 | ESHKOOR S A， HAMID T A， MUN C Y， et al. Mild cognitive impairment and its management in older people ［J］. Clin Interv Aging， 2015， 10： 687-693. doi:10.2147/cia.s73922 |
| 18 | GALLAWAY P J， MIYAKE H， BUCHOWSKI M S， et al. Physical Activity： A Viable Way to Reduce the Risks of Mild Cognitive Impairment， Alzheimer's Disease， and Vascular Dementia in Older Adults ［J］. Brain Sci， 2017， 7（2）：22. doi:10.3390/brainsci7020022 |
| 19 | XUE M， XU W， OU Y N， et al. Diabetes mellitus and risks of cognitive impairment and dementia： A systematic review and meta-analysis of 144 prospective studies ［J］. Ageing Res Rev， 2019， 55： 100944. doi:10.1016/j.arr.2019.100944 |
| 20 | NEERGAARD J S， DRAGSB?K K， CHRISTIANSEN C， et al. Metabolic Syndrome， Insulin Resistance， and Cognitive Dysfunction： Does Your Metabolic Profile Affect Your Brain？ ［J］. Diabetes， 2017， 66（7）： 1957-1963. doi:10.2337/db16-1444 |
| 21 | SKINNER J S， MORGAN A， HERNANDEZ-SAUCEDO H， et al. Associations between Markers of Glucose and Insulin Function and Cognitive Function in Healthy African American Elders ［J］. J Gerontol Geriatr Res， 2015， 4（4）： 232. |
| 22 | GEIJSELAERS S L C， SEP S J S， STEHOUWER C D A， et al. Glucose regulation， cognition， and brain MRI in type 2 diabetes： a systematic review ［J］. Lancet Diabetes Endo， 2015， 3（1）： 75-89. doi:10.1016/s2213-8587(14)70148-2 |
| 23 | 叶健华， 赵玉钏. 2型糖尿病缓解标准与治疗策略 ［J］. 实用医学杂志， 2023， 39（14）： 1729-1732. doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2023.14.001 |
| 24 | NIWA A， OSUKA K， NAKURA T， et al. Interleukin-6， MCP-1， IP-10， and MIG are sequentially expressed in cerebrospinal fluid after subarachnoid hemorrhage ［J］. J Neuroinflammation， 2016， 13（1）： 217. doi:10.1186/s12974-016-0675-7 |
| 25 | OLSEN C， PEDERSEN I， BERGLAND A， et al. Differences in quality of life in home-dwelling persons and nursing home residents with dementia - a cross-sectional study ［J］. BMC Geriatr， 2016， 16：137. doi:10.1186/s12877-016-0312-4 |
| 26 | 陈晨， 吕跃斌， 李成橙，等. 中国9个长寿地区80岁及以上人群血尿酸与认知功能受损的关联研究 ［J］. 中华预防医学杂志， 2021， 55（1）： 39-44. |
| 27 | MCFARLAND N R， BURDETT T， DESJARDINS C A， et al. Postmortem brain levels of urate and precursors in Parkinson's disease and related disorders ［J］. Neurodegener Dis， 2013， 12（4）： 189-198. doi:10.1159/000346370 |
| 28 | 冯莓婷， 刘佳昊， 王晓丽. 血清25-羟维生素D、同型半胱氨酸、尿酸水平与老年高血压患者发生轻度认知功能障碍的相关性 ［J］. 江苏大学学报（医学版）， 2023， 33（3）： 252-257+264. |
| 29 | ELGAZZAR Y， ABDEL-RAHMAN T， SWEED H， et al. Relationship between homocysteine and cognitive impairment in elderly patients with chronic kidney disease ［J］. Electron J Gen Med， 2023， 20（3）： em476. doi:10.29333/ejgm/13024 |
| 30 | 孔娟. 高同型半胱氨酸血症诊疗专家共识 ［J］. 肿瘤代谢与营养电子杂志， 2020， 7（3）： 283-288. |
| 31 | FUTSCHEK I E， SCHERNHAMMER E， HASLACHER H， et al. Homocysteine-A predictor for five year-mortality in patients with subjective cognitive decline， mild cognitive impairment and Alzheimer's dementia ［J］. Exp Gerontol， 2023， 172： 112045. doi:10.1016/j.exger.2022.112045 |
| 32 | 贾娇坤， 刘艳芳， 张佳， 等. 血清同型半胱氨酸与认知障碍的相关性研究 ［J］. 中国医学前沿杂志（电子版）， 2022， 14（7）： 15-20. |
| 33 | SEEMA B， PRAHLAD K S， ANURADHA B， et al. Homocysteine and nutritional biomarkers in cognitive impairment ［J］. Mol Cell Biochem， 2023， 478（11）： 2497-504. doi:10.1007/s11010-023-04679-2 |
| 34 | 张彩宾， 王俊峰， 雷俊杰， 等. 血清总同型半胱氨酸水平与缺血性卒中患者颈内动脉颅内段钙化的关系 ［J］. 实用医学杂志， 2019， 35（14）： 2252-2256. |
/
| 〈 |
|
〉 |