预测马来西亚老年人轻度认知障碍的人体测量变量临界值：一项基于大样本人群的横断面研究 - 认知障碍

Huiloo Won¹，Zahara Abdul Manaf²，Arimi Fitri Mat Ludin³，Mohd Azahadi Omar⁴，Rosdinom Razali⁵，Suzana Shahar²

¹马来西亚国民大学健康科学学院营养学项目，²马来西亚国民大学健康科学学院营养学项目，³马来西亚国民大学健康科学学院诊断与应用健康科学学院生物医学科学项目，⁴马来西亚卫生部公共卫生研究所疾病负担研究中心，⁵马来西亚国民大学医院精神病学系，马来西亚吉隆坡

目的：老年人面临轻度认知障碍(MCI)的风险，而简单的人体测量指标可用于筛查这种状况。因此，本研究旨在探索体重指数(BMI)和腰围(WC)的临界值，用于预测马来西亚老年人MCI的风险。

方法：在一项基于人群的横断面研究中，通过多阶段随机抽样招募了2,240名年龄≥60岁的马来西亚老年人。使用受试者工作特征(ROC)曲线确定BMI和WC的最佳敏感性和特异性临界值，以检测MCI。本分析中将年龄、性别、教育年限、吸烟习惯、饮酒、抑郁和医疗状况作为混杂因素。

结果：BMI临界值为26 kg/m²(受试者工作特征曲线下面积[AUC] 0.725；敏感性90.5%；特异性38.8%)适用于识别男女MCI风险。MCI可能性的最佳腰围临界值为男性90 cm(AUC 0.745；敏感性78.0%；特异性59.8%)和女性82 cm(AUC 0.714；敏感性84.3%；特异性49.7%)。识别MCI的最佳小腿围(CC)临界值为男性29 cm(AUC 0.731；敏感性72.6%；特异性61.1%)和女性26 cm(AUC 0.598；敏感性79.1%；特异性45.3%)。

结论：这些临界值可以被推荐并用作马来西亚老年人MCI筛查的一部分。需要通过纵向研究设计进一步确定这些临界点对结果的预测价值。

关键词：体重指数，BMI，临界值，MCI，老年人，腰围，WC

引言

轻度认知障碍(MCI)通常介于与年龄相关的认知变化和痴呆(也称为主要神经认知障碍)之间，是老龄化研究领域中最相关的问题之一¹。MCI在临床上被诊断为存在记忆主诉，最好通过神经认知工具确认，日常生活活动保持完整，且无痴呆病史²。60岁及以上的MCI老年人有发展为痴呆的风险，因为超过50%的患者在被诊断为MCI后的5年内会发展为痴呆，而部分老年人会保持稳定或随时间恢复正常³。由于人口老龄化加剧，人们投入大量精力预防这种疾病的发展和进展⁴⁻⁶。

认知衰退的一个重要预测因素是体脂和肌肉质量的数量。一些研究表明，体脂和肌肉质量在认知障碍的发展中起着作用⁷⁻¹⁰。体脂与脑白质病变的存在或严重程度以及脑灰质体积的损失相关，这会影响认知功能¹¹,¹²。肌肉质量的损失随后会影响身体功能和认知障碍¹³。

体重指数(BMI)、腰围(WC)和小腿围(CC)是评估体脂数量和分布的简单、可靠且经济的工具。世界卫生组织(WHO)已建议将BMI的临界值定为30 kg/m²(西方国家)和25 kg/m²(亚洲)，用于识别肥胖¹⁴,¹⁵。国际糖尿病联合会也提出了男性90 cm、女性80 cm的腰围临界值，用于确定腹部肥胖¹⁶。人体测量临界值已被用于确定营养状况并预测与肥胖相关的健康结果，包括慢性疾病¹³,¹⁷。然而，它们对认知障碍的预测价值尚未确定。

身体成分已被用作肥胖和肌肉减少症的标志¹⁸,¹⁹。随着老年人口的增加，简单测量体脂和肌肉质量的工具的可用性，以及科学和医疗社区对确定身体成分对认知功能影响的兴趣日益浓厚，有必要进一步探索识别MCI风险的方法。因此，本研究旨在估计BMI、WC和CC的临界值，以识别通过大社区人群研究的多阶段随机抽样招募的马来西亚多民族老年人中的MCI。

方法

伦理声明

本研究是"长期研究资助计划迈向有用老龄化"(LRGS TUA-NN-060-2013)项目的一部分，并获得了马来西亚国民大学研究和伦理秘书处的批准。所有受访者在参与本研究前均提供了书面知情同意。

研究对象与设计

本研究在LRGS-TUA研究框架内进行，研究对象为≥60岁的马来西亚老年人²⁰。本研究的抽样工作在马来西亚统计局的协助下进行。马来半岛被划分为四个区域，抽样方法包括三个阶段。第一阶段抽样涉及从每个区域选择一个州。第二阶段抽样是从每个选定州随机选择35个普查圈，而在每个选定的普查圈内随机选择20个居住区(LQ)(第三阶段抽样)。选定LQ中的所有符合条件的个体均被纳入调查。本研究共选定2,322名老年人。排除标准包括：1)严重的视力、听力和言语问题；2)晚期疾病；3)先前诊断的精神疾病，包括抑郁症和痴呆症；4)严重残疾；5)药物或酒精依赖。受访者被邀请到社区中心进行数据收集。社会人口统计学、功能状态和神经心理状态通过面对面访谈进行评估，人体测量由训练有素的现场工作人员进行。

潜在混杂变量

通过自报告问卷获取可能影响MCI和人体测量的几个社会人口统计学因素，包括年龄、教育、吸烟、饮酒和病史(如高血压、糖尿病和高胆固醇血症)。另一个可能的混杂因素是使用15项老年抑郁量表(GDS-15)检测到的共存未诊断抑郁症²¹。

MCI评估

一般认知功能使用马来语版简易精神状态检查(M-MMSE)进行测量。与原始英语版本相比，该版本对研究人群更具文化可接受性²²。客观认知障碍使用雷伊听觉言语学习测试(RAVLT)进行测量²³。功能状态基于13个问题进行评估，测量日常生活活动(ADL)和工具性日常生活活动(IADL)中的残疾²⁴,²⁵。自报告记忆主诉通过以下问题进行评估："您是否感觉自己的记忆问题比大多数人更多？"在本研究中，当满足以下所有标准时，老年人被定义为患有MCI：MMSE ≥19；RAVLT T5 ≥34；ADL =6；IADL ≥9；以及存在自报告记忆主诉¹。

人体测量评估

人体测量按照标准方案进行²⁶。使用Leicester身高测量仪测量身高，精确到0.1 cm。使用校准的Tanita HD 319体重秤(美国伊利诺伊州阿灵顿Tanita Corporation of America)测量体重，精确到0.1 kg。进一步计算BMI，即体重(千克)除以身高(米)的平方。腰围在肋骨下缘和髂嵴之间的中间水平，使用Lufkin卷尺围绕身体水平测量，精确到0.1 cm。小腿围在坐姿下，使用Lufkin卷尺测量右小腿最突出部分，精确到0.1 cm。

统计分析

所有统计分析均使用SPSS软件(版本22.0；IBM Corp.，纽约阿蒙克)进行。在0.05(双侧)水平评估统计显著性，P<0.05。使用Pearson X²和Student's t检验确定MCI组和非MCI组之间是否存在显著差异。进行受试者工作特征(ROC)分析，以确定BMI、WC和CC的最佳临界值，具有最佳的敏感性和特异性，用于识别MCI。敏感性被定义为在给定BMI临界值、WC临界值或CC临界值的情况下，正确识别MCI患者的概率。特异性被定义为在给定BMI临界值、WC临界值或CC临界值的情况下，正确识别非MCI患者的概率。最佳临界值被定义为Youden指数(敏感性+特异性-1)最高的点。生成ROC曲线下面积(AUC)及95%置信区间，以指示BMI、WC和CC检测MCI患者的诊断性能。如果AUC为1.0，则测试被认为是完美的；如果AUC为0.5，则测试被认为不比偶然性好。

结果

在受邀参与的2,322名马来西亚老年人中，2,240名老年人完成了所有测试(应答率96.5%)。受访者中48.0%为男性，49.4%为城市居民。大多数为马来人(63.4%)，其次是华人(32.1%)、印度人和其他人(4.5%)。受试者的平均年龄为69.1±6.2岁，如表1所示。共有331名(14.7%)受访者被归类为MCI，尤其是在男性和报告教育程度较低的受访者中(P<0.05)。MCI受访者在BMI、WC和GDS-15量表上的平均值显著高于非MCI受访者，而CC平均值则显著低于非MCI受访者(P<0.05)。

BMI和WC对MCI的预测值及其相应的AUC如表2和表3所示。BMI在26 kg/m²的临界值下产生了最高的Youden指数，相应地识别MCI风险个体的敏感性为90.5%，特异性为38.8%。在WHO建议的BMI ≥25 kg/m²超重临界值¹⁵下，Youden指数下降了0.5。BMI的AUC为0.725，是MCI的良好指标。识别MCI的最佳WC临界值(Youden指数最高)为男性90 cm和女性82 cm。男性WC的AUC(0.745)高于女性(0.714)(P<0.05)。MCI的预测值及其相应的CC AUC如表4所示。识别MCI的最佳CC临界值(Youden指数最高)为男性29 cm和女性26 cm。

使用BMI临界值26 kg/m²识别MCI风险老年人的患病率如图1所示。使用本研究中的最佳BMI临界值，38%的研究人群被识别为MCI。与WHO建议的超重临界值相比，MCI老年人减少了8%。图2显示了使用按性别划分的腰围临界值识别MCI风险老年人的患病率。研究发现，使用最佳WC临界值，该人群中55%的男性和33%的女性被识别为MCI。

讨论

这是第一项探索简单人体测量指标与MCI相关预测价值的MCI研究。本研究的受访者通过多阶段随机抽样招募，其特征与马来西亚国家人口普查数据中的马来西亚老年人相似²⁷，因此被认为代表了马来西亚多民族老年人口。受访者低教育水平与早期研究"马来西亚老年人心理健康和生活质量"中报告的一致，该研究指出90.2%的人只有小学教育水平。低教育水平是社会经济劣势的指标，可能始于早期生活，与认知功能受损相关²⁸。此外，本研究中的大多数受访者如先前研究中所述，未工作或已退休²⁰。

如其他研究中所报告的²⁹⁻³²，本研究中的MCI受试者慢性疾病(包括糖尿病、高脂血症和高血压)的患病率较高，且有肥胖和抑郁的风险。因此，在ROC曲线分析中将所有这些因素视为协变量。老年人倾向于在躯干和腹部区域逐渐增加脂肪沉积³³。已知腹部脂肪积累增加与慢性疾病相关的胰岛素抵抗有关，这可能会损害大脑功能和认知过程³⁴,³⁵。腰围也被发现与通过计算机断层扫描测量的总体脂肪密切相关³⁶。吸烟在MCI组中的患病率显著高于非MCI组。吸烟与MCI之间的关联与其他研究结果一致³⁷,³⁸。研究发现吸烟与血管疾病和增加的氧化应激相关，这与认知障碍有关³⁹,⁴⁰。

本研究表明，BMI为26 kg/m²，男性WC为90 cm，女性WC为82 cm，是在控制年龄、教育、病史、吸烟习惯、饮酒和抑郁后识别MCI患者的最佳临界值。通过计算识别MCI的敏感性和特异性来评估BMI和WC临界值的诊断性能。本研究表明，最佳BMI临界值正确确定了>90%的MCI患者，并正确识别了>35%的非MCI患者。而对于WC，最佳临界值正确识别了>70%的MCI患者和>50%的非MCI患者。在临床和公共卫生实践中，高敏感性至关重要。高敏感性确保筛查工具不会遗漏认知障碍老年人，随后可以为真正有风险的人提供适当的治疗。拥有最佳临界值可以帮助提高超重类别人群中MCI潜在风险的认识。

本研究开发的BMI临界值26 kg/m²，与WHO建议的成人超重评估值>24.9 kg/m²几乎相当¹⁵。应该记住，关于老年人最佳BMI的共识仍然缺乏。然而，有建议认为老年人BMI水平可以允许更高，达到27 kg/m²，因为较低的值与较高的发病率和死亡率风险相关，这已从一些纵向研究中得到证实⁴¹⁻⁴³。然而，建议有慢性疾病高风险的老年人定期监测体重。因此，本研究建议的26 kg/m² BMI临界值似乎适用于慢性疾病高风险的多民族人群，特别是在马来西亚。2015年国家健康与发病率调查(NHMS)的最新数据显示，≥18岁马来西亚人中糖尿病(17.5%)、高血压(30.3%)和高胆固醇血症(47.7%)的患病率与NHMS 2011相比呈上升趋势⁴⁴,⁴⁵。

同样，本研究中男性和女性WC临界值分别为90 cm和82 cm，与国际糖尿病联合会(IDF)为成人建议的临界值相差不大⁴⁶。本研究建议的临界值表明腹部肥胖者的MCI风险。腰围是评估肥胖的简单测量，测量时可将柔性卷尺环绕在最低肋骨和髋骨顶部之间。然而，对于老年人，特别是体重问题和肥胖者，准确测量腰围很困难。因此，在本研究中，肥胖老年人的腰围在脐上1英寸的垂直水平进行测量⁴⁷。

欧洲老年人肌肉减少症工作组(EWGSOP)建议使用小腿围(CC)在常规临床实践中评估肌肉质量，因为CC与肌肉质量呈正相关⁴⁸。本研究的CC临界值26-29 cm低于用于识别老年人残疾的<31 cm值⁴⁹。然而，Tsai等人⁵⁰建议CC临界值为28 cm，而Harith等人⁵¹建议CC临界值为27-30 cm用于识别营养不良状态，这与我们的发现相似。随着CC增加，身体功能和肌肉力量显著改善。研究表明，更好的身体功能和肌肉力量与更好的认知功能相关¹³。

尽管是第一项报告从简单人体测量指标识别MCI临界值的基于人群的队列研究，但本研究也有其局限性。本研究未提供年轻和年长参与者之间的比较数据，以评估根据身体组成变化的不同BMI和WC标准。此外，由于预算和后勤原因，本研究的受访者未包括东马老年人。本研究也有其优势，即使用人体测量变量的实际测量值，而不仅仅是自我报告的数据。在数据分析中检查了几个MCI风险因素。

结论

研究结果表明，MCI参与者的BMI和WC较高，但CC较低。结果还表明，BMI ≥26 kg/m²、WC >90 cm(男性)和>82 cm(女性)、CC <29 cm(男性)和<26 cm(女性)的马来西亚老年人MCI可能性增加。这些临界值应被倡导并由卫生专业人员用于社区老年人MCI筛查。

致谢

作者感谢本研究中所有受访者、现场工作人员和共同研究者的参与。本研究由教育部长期研究资助计划(LRGS/BU/2012/UKM-UKM/K/01)资助。

披露

作者报告本工作中不存在利益冲突。

参考文献

Petersen R, Caracciolo B, Brayne C, Gauthier S, Jelic V, Fratiglioni L. 轻度认知障碍：一个不断发展的概念。J Intern Med. 2014;275(3):214–228.
Razali R, Jean-Li L, Jaffar A, et al. 马来语版蒙特利尔认知评估(MoCA-BM)是否比马来语版简易精神状态检查(M-MMSE)更能有效筛查老年人轻度认知障碍(MCI)？Compre Psychiatry. 2014;55:S70–S75.
Petersen R, Stevens J, Ganguli M, Tangalos E, Cummings J, DeKosky S. 临床指南：痴呆的早期检测：轻度认知障碍(基于证据的回顾)美国神经病学学会质量标准小组委员会报告。Neurology. 2001;56(9):1133–1142.
Paúl C, Ribeiro O, Santos P. 社区居住老年人的认知障碍。Arch Gerontol Geriatr. 2010;51(2):121–124.
Marioni RE, Valenzuela MJ, Van den Hout A, Brayne C, Matthews FE. 积极认知生活方式与65岁后认知健康转变和发病率压缩相关。PLoS One. 2012;7(12):e50940.
Gorospe EC, Dave JK. 体重指数增加与痴呆风险的关系。Age Ageing. 2007;36(1):23–29.
Benito-Leon J, Mitchell A, Hernandez-Gallego J, Bermejo-Pareja F. 老年人肥胖与认知功能障碍：一项基于人群的横断面研究(NEDICES)。Eur J Neurol. 2013;20(6):899–906.
Yoon DH, Choi SH, Yu JH, et al. 内脏脂肪与老年人认知表现的关系。Age Ageing. 2012;41(4):456–461.
Auyeung TW, Lee J, Kwok T, Woo J. 身体虚弱预测未来认知衰退——一项针对2737名认知正常老年人的四年前瞻性研究。J Nutr Health Aging. 2011;15(8):690–694.
Nourhashémi F, Andrieu S, Gillette-Guyonnet S, et al. 无脂肪软组织质量与低认知功能之间是否存在关系？一项针对7,105名女性的研究结果。J Am Geriatric Soc. 2002;50(11):1796–1801.
Taki Y, Kinomura S, Sato K, et al. 1,428名健康个体的体重指数与灰质体积之间的关系。Obesity. 2008;16(1):119–124.
Gustafson D, Steen B, Skoog I. 老年女性体重指数与脑白质病变。一项18年纵向研究。Int Psychogeriatr. 2004;16(03):327–336.
Subramoney S, Björkelund C, Guo X, Skoog I, Bosaeus I, Lissner L. 表面健康女性推荐人体测量临界点有效性在年龄相关差异。Scand J Public Health. 2014;42(8):827–833.
世界卫生组织。《身体状况：人体测量的使用和解释，WHO专家委员会报告》。1995年，日内瓦，世界卫生组织。
世界卫生组织。国际肥胖研究协会/国际肥胖工作组(2000)。《亚太视角：重新定义肥胖及其治疗》。悉尼健康传播。
Zimmet PZ, Alberti KG. 引言：全球化与非传染性疾病流行。Obesity (Silver Spring). 2006;14(1):1–3.
Cheong KC, Yusoff AF, Ghazali SM, et al. 预测多民族人群中糖尿病、高血压和高胆固醇血症的最佳BMI临界值。Public Health Nutrition. 2013;16(03):453–459.
Batsis JA, Mackenzie TA, Bartels SJ, Sahakyan KR, Somers VK, Lopez-Jimenez F. 体重指数识别老年人肥胖的诊断准确性：NHANES 1999–2004。Int J Obes (Lond). 2016;40(5):761–767.
Walston JD. 老年人的肌肉减少症。Curr Opin Rheumatol. 2012;24(6):623–627.
Shahar S, Omar A, Vanoh D, et al. 马来西亚老年人健康长寿神经保护模型人口纵向研究的方法学方法。Aging Clin Exp Res. 2015;28(6):1–16.
Greenberg SA. 老年抑郁量表(GDS)。Best Practices in Nursing Care to Older Adults. 2012;4:1–2.
Ibrahim NM, Shohaimi S, Chong H-T, et al. 马来西亚马来语老年人群简易精神状态检查的验证研究。Dement Geriatr Cogn Disord. 2009;(27):247–253.
Lezak MD. 《神经心理学评估》：牛津大学出版社；2004。
Katz S, Akpom CA. 主要社会生物学功能的测量。Int J Health Serv. 1976;6(3):493–508。
Lawton M, Brody E. 老年人评估：自我维持和工具性日常生活活动。Nursing Research. 1970;19(3):278。
Fidanza F. 《营养状况评估》。《人群研究手册》：Chapman and Hall Ltd.；1991。
马来西亚统计局。2010年人口分布和基本人口特征。2011年。
Hamid TA, Momtaz YA, Ibrahim R. 马来西亚老年人成功老龄化的预测因素和患病率。Gerontology. 2012;58(4):366–370。
Cheng G, Huang C, Deng H, Wang H. 糖尿病作为痴呆和轻度认知障碍的风险因素：纵向研究的荟萃分析。Int Med J. 2012;42(5):484–491。
Roberts RO, Geda YE, Knopman DS, et al. 代谢综合征、炎症和非遗忘性轻度认知障碍在老年人中的关系：一项基于人群的研究。Alzheimer Dis Assoc Discord. 2010;24(1):11–18。
Modrego PJ, Ferrández J. 轻度认知障碍患者的抑郁症增加发展为阿尔茨海默病型痴呆的风险：一项前瞻性队列研究。Arch Neurol. 2004;61(8):1290–1293。
Cronk BB, Johnson DK, Burns JM, Initiative AsDN. 体重指数和轻度认知障碍中的认知衰退。Alzheimer Dis Asoc Discord. 2010;24(2):126–130。
Kang SM, Yoon JW, Ahn HY, et al. 老年人中腹部脂肪沉积与代谢综合征的关系比腹部内脏脂肪更密切。PLoS One. 2011;6(11):e27694。
Masternak MM, Bartke A, Wang F, et al. GHRKO小鼠中腹腔内脂肪的代谢效应。Aging Cell. 2012;11(1):73–81。
Smith E, Hay P, Campbell L, Trollor J. 关于肥胖与认知功能在整个生命周期中关联的综述：对预防和治疗新方法的启示。Obesity Reviews. 2011;12(9):740–755。
Harris TB, Visser M, Everhart J, et al. 腰围和矢状直径比内脏脂肪更能反映老年人总体脂肪：健康、老龄化和身体组成研究。Ann N Y Acad Sci. 2000;904(1):462–473。
Reitz C, den Heijer T, van Duijn C, Hofman A, Breteler M. 吸烟与痴呆和阿尔茨海默病风险的关系：鹿特丹研究。Neurology. 2007;69(10):998–1005。
Razani J, Boone K, Lesser I, Weiss D. 吸烟史对健康老年人认知功能的影响。Am J Geriatr Psychiatry. 2004;12(4):404–411。
Gellert C, Schöttker B, Müller H, Holleczek B, Brenner H. 吸烟和戒烟对老年人心血管结局和风险提前期的影响。Eur J Epidemiol. 2013;28(8):649–658。
Durazzo TC, Korecka M, Trojanowski JQ, et al. 认知正常老年人和可能阿尔茨海默病患者中主动吸烟与脑脊液氧化应激生物标志物升高相关。J Alzheimers Dis. 2016;54(1):99–107。
Dey D, Rothenberg E, Sundh V, Bosaeus I, Steen B. 原始通讯-体重指数、体重变化和老年人死亡率。一项70岁人群的15年纵向研究。European Journal of Clinical Nutrition. 2001;55(6):482–492。
Janssen I, Katzmarzyk PT, Ross R. 体重指数与老年人死亡率呈反比关系，在调整腰围后。J Am Geriatr Soc. 2005;53(12):2112–2118。
Tsai AC, Chang T-L. BMI、小腿围和上臂围在预测台湾老年人后续死亡风险中的有效性。Br J Nutr. 2011;105(02):275–281。
公共卫生研究所。《2015年国家健康与发病率调查》。马来西亚：卫生部2015。
公共卫生研究所。《2011年国家健康与发病率调查》。马来西亚：卫生部；2011。
Alberti KGM, Zimmet P, Shaw J; Group IETFC. 代谢综合征——新的全球定义。The Lancet. 2005;366(9491):1059–1062。
Ross R, Berentzen T, Bradshaw AJ, et al. 腰围测量方案是否影响腰围与发病率和死亡率之间的关系？Obes Rev. 2008;9(4):312–325。
Cruz-Jentoft AJ, Baeyens JP, Bauer JM, et al. 肌肉减少症：欧洲关于定义和诊断的共识。欧洲老年人肌肉减少症工作组报告。Age Ageing. 2010;39(4):412–423。
Rolland Y, Lauwers-Cances V, Cournot M, et al. 肌肉减少症、小腿围和老年妇女身体功能：一项横断面研究。J Am Geriatr Soc. 2003;51(8):1120–1124。
Tsai AC, Chang T-L, Yang T-W, Chang-Lee S-N, Tsay S-F. 无BMI的改良微型营养评估可预测台湾社区居住老年人的营养状况。J Nutr Health Aging. 2010;14(3):183–189。
Harith S, Shahar S, Yusoff M, Kamaruzzaman B, Hua P. 马来亚大学医学中心住院老年患者的营养不良程度。Health Environ J. 2010;1:64–72。

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