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为探究多发性硬化（MS）患者认知功能（CI）与上下肢运动功能的关系，研究人员开展了针对 125 名 MS 患者的横断面研究。结果显示，25 英尺定时步行测试（T25FW）是认知功能的最强预测指标。这为临床评估认知功能提供了新的实用工具。
在医学领域，多发性硬化（MS）是一种令人困扰的中枢神经系统炎症性脱髓鞘疾病，全球约有 280 万人受其影响。认知障碍（CI）作为 MS 的常见症状，在患者中十分普遍，大约 65% 的 MS 患者在患病过程中会出现认知障碍。这不仅严重影响患者的生活质量，使他们在日常生活、工作中困难重重，还与较高的失业率相关，并且是重要的预后指标，诊断时存在认知障碍往往预示着更差的疾病结局、残疾进展等。
目前，虽然在健康老龄化和其他神经系统疾病中，认知功能与运动功能的关系已有所研究，但在 MS 患者中，认知功能与上下肢运动功能的关联却尚未被充分探索。有限的研究存在分析不全面、认知评估方法单一等问题，无法准确揭示二者之间的关系。为了解决这些问题，来自伊朗伊斯法罕医科大学伊斯法罕神经科学研究中心、设拉子医科大学学生研究委员会等机构的研究人员开展了一项横断面研究。
研究人员从 2023 年 9 月至 2024 年 9 月在伊朗卡沙尼医院进行研究，招募了 125 名符合条件的 MS 患者。研究过程中，记录患者的人口统计学变量、疾病特征，使用 Brief International Cognitive Assessment in Multiple Sclerosis（BICAMS）评估认知功能，包括 Symbol Digit Modalities Test（SDMT）、California Verbal Learning Test-second edition（CVLT-II）和 Brief Visuospatial Memory Test-Revised（BVMT-R），同时通过 9 孔插板测试（9-HPT）和 25 英尺定时步行测试（T25FW）评估运动功能。利用 Pearson 或 Spearman 相关系数分析各变量间的相关性，并采用分层回归模型确定认知功能的显著预测因素。
研究结果
- 人口统计学特征：参与研究的 MS 患者平均年龄 37.58（8.10）岁，以女性（86.4%）居多，平均受教育年限为 16 年，疾病中位持续时间 8（4 - 11）年，中位残疾状态量表（EDSS）评分为 1.5（1 - 2.5），大多数为复发缓解型 MS（RRMS，89.6%）。
- 认知功能的相关因素：年龄与 SDMT、CVLT-II 和 BVMT-R 评分均无显著关联；疾病持续时间仅与 CVLT-II 存在显著相关性（ρ=?0.18，p=0.042）。T25FW 与认知领域的相关性最强，与 SDMT（ρ=?0.45，p<0.0001）、BVMT-R（ρ=?0.29，p=0.001）和 CVLT-II（ρ=?0.28，p=0.002）均有显著相关性；9-HPT 也与各认知领域显著相关；EDSS 与所有认知领域相关；受教育年限与认知功能呈正相关，在 BVMT-R 中表现最为明显（ρ=0.24，p=0.006） 。
- 认知功能的预测因素：在预测 SDMT 的模型中，EDSS 和疾病持续时间在第一步回归中是显著预测因素，第二步中 T25FW 成为最强预测因素（β=?3.10，p<0.001），9-HPT 未显示出独立相关性。对于 CVLT-II，教育、EDSS 和疾病持续时间在第一步是显著预测因素，第二步中 T25FW 是最强预测因素（β=?2.91，p<0.001），EDSS 失去显著性，9-HPT 无独立相关性。在 BVMT-R 的预测模型中，教育和疾病持续时间在两步中均显著，T25FW 同样是最强预测因素（β=?1.98，p<0.001），9-HPT 未达显著水平。
研究结论与讨论
该研究表明，在 MS 患者中，T25FW 与认知功能的相关性比 EDSS 更可靠。虽然 EDSS 反映了整体残疾程度，但 T25FW 能更直接地捕捉与认知过程相关的运动功能动态特征，且操作更简便，可作为临床评估认知功能的有效替代或补充工具。9-HPT 与认知功能虽有相关性，但在预测认知结局方面不如 T25FW。此外，教育对认知功能有保护作用，疾病持续时间虽单独与认知功能关联不显著，但在多变量模型中是各认知领域的适度预测因素。
这项研究成果发表在《European Journal of Medical Research》上，为 MS 患者认知功能的临床评估和管理提供了重要依据，有助于医生更准确地评估患者认知状况，制定个性化的治疗方案，改善患者的生活质量。不过，研究存在一定局限性，如样本量有限、未考虑一些潜在混杂因素等，未来还需要更多研究加以验证和完善。
研究人员开展此项研究主要用到的关键技术方法包括：依据修订的 McDonald 标准筛选符合条件的 MS 患者样本队列；运用 BICAMS 中的 SDMT、CVLT-II 和 BVMT-R 评估认知功能；采用 9-HPT 和 T25FW 评估运动功能；使用 Pearson 或 Spearman 相关系数分析变量间相关性；利用分层回归模型确定认知功能的预测因素。
