糖尿病对农村老年人轻度认知障碍的影响

2022-10-21邬锡波韩红霞沙开辉于春玲周红叶焦勇勇王佳宇薛将陈树林

中国农村卫生事业管理 2022年6期

邬锡波，韩红霞，沙开辉，于春玲，周红叶，焦勇勇，王佳宇，薛将，陈树林

1. 宁波市海曙区第三医院，浙江宁波 315191；2. 浙江大学心理与行为科学系，浙江杭州 310028

最近的研究数据显示，我国痴呆人口比例已经上升至老年人口的6.4%，估计人数在900万左右，不仅患病率远高于此前的评估，患病人数也成为全球之最[1]；另外近20年来我国的老年痴呆人数呈加速增长的趋势，预计到2040年我国痴呆患者数量(约 2 400 万)将达到发达国家的所有痴呆患者数量的总和[2-3]。

轻度认知障碍(mild cognitive impairment, MCI)是介于正常老化和痴呆之间的过渡阶段，其认知受损的程度较正常老化严重，但不足以诊断为痴呆[4-5]。一项系统综述研究[6]结果显示，MCI在我国老年人群中的患病率在2.4%～74.2%，综合患病率为14.7%，其中70岁及以上老年人罹患MCI的比例在20%以上。轻度认知损害对于痴呆的预防具有重要意义。相比较正常人群3%～5%的痴呆患病率，患有MCI的老年人中约有30%会最终发展成为痴呆[7-9],更有研究提示，MCI人群中的60.5%～100%会在未来5～10年内转归为痴呆[10]。因此，MCI被认为是痴呆最有预测价值的风险因素。

糖尿病是老年人中常见的一种慢性疾病，在我国老年人群中的患病率在20%左右[11]。有研究指出，糖尿病等慢性疾病可能与MCI的发病及发展成为痴呆的过程存在关联，被认为是MCI等认知障碍的可修正风险因素[12]。在我们国家，特别是农村地区，有关糖尿病与MCI的研究仍不多见。本研究以宁波市海曙区19个农村社区中的60岁及以上老年人为研究对象，分析MCI及糖尿病在这个人群中的患病率，并探索两种疾病之间存在的关联，以期为将来在社区环境下开展认知障碍的预防和干预提供科学的依据。

1 对象和方法

1.1 研究对象

本研究于2019年在宁波市的19个农村社区开展，共计调查了1 897名老年人，其中有效问卷数1 857(97.9%)份。调查的入组标准为：①当地社区居民；②年龄在60岁及以上；③视听觉功能基本完好，有独立交流的能力；④愿意参与研究并提供知情同意书。

1.2 研究流程

研究团队首先与各个社区的社区医生取得联系，在他们的帮助下，将所在社区的60岁及以上老年人召集到老年活动中心。研究人员随后向老年人介绍本次调查的目的和内容，邀请他们参与研究。对于愿意参与研究的老年人，要求他们签署知情同意书，随后进行问卷调查。调查内容包括：基本人口学信息，蒙特利尔认知评估问卷，糖尿病及其他慢性疾病的患病信息等。

1.3 数据采集

1.3.1 基本人口学信息研究中采用自编问卷对被试的基本人口学信息进行采集，采集的主要变量包括性别、年龄、教育程度(1=文盲；2=小学文化；3=初中及以上文化)、婚姻状况(1=已婚，2=离异，3=未婚，4=丧偶)、居住方式(1=独居，2=与他人同住)、工作情况(1=仍在工作，2=在家休息)以及糖尿病和其他常见慢性疾病(如高血压、冠心病、高血脂、脑卒中等)信息(有/无)。

1.3.2 蒙特利尔认知评估量表对MCI的评估采用蒙特利尔认知评估量表。蒙特利尔认知评估量表(MoCA)是由加拿大Nasreddine等根据临床经验并参考MMSE(简明精神状态检查)的认知项目和评分而制定，2004年11月确定最终版本，是一个用来对认知功能异常进行快速筛查的评定工具[13]。包括了注意与集中、执行功能、记忆、语言、视觉技能、抽象思维、计算和定向力等8个认知领域的11个检查项目。其敏感性高，覆盖重要的认知领域，测试时间短，适合临床运用。但其也受被试文化水平的影响；文化背景的差异、施测者使用 MoCA的技巧和经验，检查的环境及被试者的情绪及精神状态等均会对分值产生影响；对于MCI的筛查更具敏感性。由于本研究调查的老年人受教育程度普遍较低，因而研究中采用的临界分为21/22分[14]。

1.4 统计分析

研究中采用描述性统计方法对调查对象的基本人口学信息进行呈现，同时计算MCI在整个样本及各类不同特征样本中的患病率，并通过卡方检验来分析不同人群患病率的差异。随后，研究者采用逐步logistic回归法来构建MCI对于糖尿病的回归，回归方程中纳入的协变量包括基本人口学信息及其他有关的慢性疾病信息。本研究中所有的数据分析过程均采用IBM SPSS 22.0 统计数据分析软件进行。

2 结果

2.1 基本人口学信息

本研究分析样本的基本人口学信息如表1所示。被试的平均年龄为70.89±6.47岁，其中有88.85%的个体年龄在80岁及以下。被试群体中女性比例较高，占61.07%；绝大多数被试的受教育程度在小学及以下，占整个样本群体的73.29%。此外，已婚者、与他人同住者以及在家休息的人数比例均在80%以上。总的来说，本研究所调查的样本群体基本反映了我国农村老年人的一般人口学特征，比较具有代表性。

表1 基本人口学信息

2.2 轻度认知障碍患病率

在分析的1 857名社区老年人中，被筛查为MCI的共计350例，患病率为18.85%，其中MCI在不同人口学特征人群中的患病率情况如表2所示。女性(χ2=11.01，P=0.001)、高龄(χ2=153.30，P<0.001)、受教育程度低(χ2=319.13，P<0.001)、未婚(χ2=44.24，P<0.001)、独居(χ2=32.97，P<0.001)及在家休息(χ2=8.01，P=0.005)的人群均具有更高的MCI患病率。糖尿病人群的MCI患病率也高于未患病的人群(χ2=4.95，P=0.026)。

表2 轻度认知障碍患病率

2.3 糖尿病对轻度认知障碍的影响

针对MCI的逐步logistic回归分析结果如表3所示。在众多纳入分析的变量中，仅有年龄(χ2=97.98，P<0.001)和教育程度(χ2=136.92，P<0.001)是MCI显著的风险因素，糖尿病对轻度认知障碍的影响并不显著(χ2=3.62，P=0.057)。

表3 轻度认知障碍的逐步logistic回归分析结果

3 讨论

近年来，我国农村人口的健康状况和人均寿命不断得到改善和提高，但伴随而来的精神障碍的患病率和疾病负担也不断增加。认知障碍是老年人中常见的一种精神疾病，是造成老年人失能乃至死亡的重要危险因素。但是，国内有关农村地区老年人口MCI的研究还不多，关注糖尿病等慢性疾病与MCI的研究更是寥寥无几。本研究的目的即在于了解MCI在农村社区老年人群中的现状，并分析糖尿病对其患病率的影响。

研究结果发现，有18.85%的老年人被筛查为MCI，显著高于前人研究中报告的城市地区老年人13%～14%的MCI患病率[6,15]。根据本研究的logistic回归分析结果，年龄和教育程度是轻度认知障碍的主要风险因素，而在研究所调查的样本群体中，73.29%的老年人其教育程度在小学及以下，因此，教育程度偏低可能是解释上述差异的一个可能原因。当然，上述差异还可能会受到调查工具、时间和评估标准等不同的影响，但仍然反映出农村地区面临老年人认知障碍的严峻形式。曾有研究[16]报告称，我国农村地区老年人口的失能比例为10.9%，显著高于城市人口4.7%的失能比，而认知障碍是老年人失能的重要风险因素，并会显著影响日常生活能力和生活质量，也会给其家庭和社会带来沉重的负担。因此，我们应当更加积极主动地关注农村老年群体的认知障碍情况，并及时有效地进行预防和干预。

本研究同时还发现，女性、高龄、受教育程度低、未婚、独居及在家休息的人群均具有更高的MCI患病率，表明具有这些人口学特征的老年人是MCI的高危人群。这一发现有助于我们在开展社区MCI的管理实践时更为准确地定位重点人群，同时也有利于提高公共卫生政策制定的针对性和精准化。

此外，在患有糖尿病的老年人中，MCI的患病率要高于未患有糖尿病的个体(22.73%vs17.80%)。但在控制了年龄、教育程度、脑卒中等影响因素之后，是否患有糖尿病对MCI的影响并不显著，回归分析的结果显示仅有年龄和教育程度是MCI显著的风险因素。在先前的研究中，慢性疾病如糖尿病和高血压等，一直以来都被认为是MCI重要的风险因素[17,18]，而本研究的结果则与之相悖。其中一个可能的原因是，随着近年来我国的慢病管理体系不断地发展和完善，常见的慢性疾病诸如糖尿病和高血压，已经可以在基层社区卫生机构得到良好的管理，包括在江浙一带的农村地区，患有常见慢性疾病的老年人大多已经在规律的服用药物，而药物的使用则可能会显著地改善慢性疾病对于个体各项身心机能，包括认知功能的影响。遗憾地是，本研究并没有获取老年人的药物服用信息，无法对研究结果进行更深入地分析，将来的研究值得在这一方面进行更多的挖掘和探讨。

本研究存在一定的局限性。首先，研究所分析的样本仅仅来源于宁波市的农村社区，因而研究结论可能无法准确地适用于城市及其他农村地区。此外，研究数据是横断面数据，因此无法很好地反映变量之间的因果关系，未来应当有考虑开展纵向研究，进一步分析两种疾病的关系。同时，如上所述，在调查过程中，难以获取调查对象近期的药物使用情况，可能会对研究结果产生一定的影响。最后，研究中对MCI的评估是采用MoCA量表筛查的方式，虽然MoCA是目前国际上使用非常广泛的MCI筛查工具，并在国内经过很好地本土化应用和大量的信效度检验，但临床诊断对于疾病的界定仍然更有敏感性和特异性，今后的研究应当纳入更严格的临床诊断标准，从而使研究结果更加准确。