中国康复医学杂志

作者：焦爱菊,赵玮婧,文淑梅,张 敏,尤 红,

单位：甘肃省人民医院中法神经康复科，兰州市，733000

关键词：脑小血管病步态障碍MRI总负荷跌倒风险

基金：甘肃省自然科学基金项目（21JR1RA020，21JR7RA597）；甘肃省人民医院院内基金项目（20GSSY4-52）

目的：采用Logistic回归分析和ROC曲线评估步态运动学特征联合MRI总负荷对脑小血管病（cerebral small vessel disease， CSVD）步态障碍患者跌倒风险的预测价值。方法：选取2019年3月1日—2020年3月30日就诊于甘肃省人民医院中法神经康复科诊断为CSVD且以步态障碍为主要症状的43例患者为研究对象，统计临床数据，根据TUG测试时间将所有患者分为高跌倒风险（high risk of falling， HRF； TUG时间≥15s）组和低跌倒风险（low risk of falling， LRF； TUG时间<15s）组，采用Logistic回归分析和ROC曲线评估步态运动学特征联合MRI总负荷对CSVD步态障碍患者跌倒风险的预测价值。结果：研究共纳入43例患者，平均年龄（71.07±8.17）岁。其中女性26例（60.4%），高血压患者30例（69.8%），Logistic回归分析显示，在校正年龄和TUG后，步长（OR 0.821，95%CI 0.702—0.959，P=0.013）为CSVD步态障碍患者跌倒风险的独立保护因素，MRI总负荷（OR 4.217，95%CI 1.444—12.317，P=0.009）为CSVD步态障碍患者跌倒风险的独立危险因素。ROC曲线分析显示步长和MRI总负荷联合对CSVD步态障碍患者的跌倒风险具有较高的预测价值（AUC=0.904），敏感性为82.6%，特异性为90%。结论：步长联合MRI总负荷对CSVD步态障碍患者的跌倒风险有较高的预测价值。

来源：2024年第1期

《中国康复医学》期刊编辑部

查看中国康复医学杂志2024年第1期