事件相关电位P300在精神分裂症中的诊断价值 ——基于Meta分析和ROC曲线的研究

论文摘要

研究背景:事件相关电位P300是大脑在外界刺激后300 ms左右出现的正相波,可以反映大脑的注意及记忆等认知功能。在精神科疾病中,对痴呆、抑郁症、精神分裂症患者P300异常的研究较多。以往研究发现,P300潜伏期可作为痴呆患者的诊断指标,具有较好的敏感性和特异性。精神分裂症常伴有多种认知功能障碍,患者可出现P300潜伏期和波幅的改变,然而,关于P300在精神分裂症中的诊断效能受到两大因素的影响:（1）单用P300潜伏期或波幅作为指标,判别的阳性率不高,可能原因是P300的影响因素（用药、病程、性别、年龄）较多;（2）联合其他指标进行判断,虽可提高诊断的阳性率,但复杂性大大增加。以首次发作精神分裂症患者为研究对象,通过性别、年龄对研究对象进行分层,可以减少上述混杂因素的影响,提高P300诊断的效率。然而,以往未见该类研究。目的:系统评价首次发作精神分裂症（first episode schizophrenia, FES）患者P300波幅和潜伏期改变的文献,了解FES患者与正常人之间P300差异及其影响因素。在此基础上,确定诊断精神分裂症时P300波幅或潜伏期界值,并探讨根据不同影响因素（性别、年龄）进行分层后,受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线上不同诊断点预测精神分裂症的效能。方法:采用计算机检索和手工查询相结合的方法,寻找1990年至2010年期间Pubmed、Medline、Cochrane Library以及中国生物医学文献数据库、中文科技期刊全文数据库等数据库中关于FES患者P300研究的文献,由两位评价员分别对筛选的文献进行质量评价,提取所需数据,对FES患者与正常人之间的P300波幅和潜伏期差异进行Meta分析,并通过Meta回归及亚组分析的方法,对影响P300波幅及潜伏期合并效应量的因素进行研究。在此基础上,使用ROC曲线对FES患者与正常人P300波幅和潜伏期数据进行分析,分别计算按性别及年龄分层后,P300波幅或潜伏期预测精神分裂症时约登指数及ROC曲线中的距离变化情况,确立不同性别、不同年龄段P300波幅与潜伏期的诊断界值。结果:共有17篇文献纳入Meta分析,其中中文文献4篇,英文文献13篇。通过Meta分析发现:（1）P300波幅:FES患者小于正常对照组,标准化均数差值（standardized mean difference, SMD）=-0.83[95% CI -1.02--0.65],研究间存在明显的异质性（p=0.003, I2=55%）。Meta回归结果显示,对刺激的反应（β=0.410）、靶与非靶区别（β=-0.671）及研究地点（β=0.460）是异质性的来源。亚组分析发现:小样本（n<80）、患者未用药、计数组、非亚洲地区、靶与非靶区别相似、靶刺激比率<0.2研究的异质性较低或无,大样本（n≥80）、患者用药、按键反应、亚洲人、靶刺激比率≥0.2研究的异质性则较大;各亚组的合并效应与总效应均一致。（2）P300潜伏期:FES患者P300潜伏期较正常对照组延长,SMD=0.48[95% CI 0.14-0.81],研究间存在明显的异质性（p<0.001, I2=86%）。Meta回归结果显示,靶与非靶区别是异质性的来源。亚组分析发现:大样本（n≥80）、未用药、计数组、非亚洲地区、靶与非靶区别较大的研究结果中,FES患者P300潜伏期长于正常人群,但研究间异质性仍较大;小样本（n<80）、患者用药、按键反应、亚洲人、靶与非靶区别较小的研究结果的合并效应未显示统计学差异。ROC分析中,用P300波幅预测精神分裂症时ROC曲线下面积为0.746（p<0.001）,P300潜伏期对于精神分裂症的预测则较差（p=0.373）。以P300波幅=5.097μV为诊断点,对精神分裂症预测的敏感度和特异度分别为80.14%和63.74%;按性别及年龄分层后,各类人群的诊断点有不同程度的变化,且P300波幅在所有5类人群中诊断结果的约登指数均有所提高（1.8%14.88%）;分层后的诊断点能明显提高男性（25.01%）、25岁以下（22.22%）、40岁以上人群（28.80%）诊断指标的敏感度。结论:与正常对照组相比,首次发作精神分裂症患者的P300波幅下降、潜伏期延长;根据靶与非靶刺激的差异分组合并P300波幅能消除研究间异质性,使合并效应更加稳定,而国内相关研究的质量则有待提高;P300波幅在精神分裂症诊断中具有一定的意义,根据性别和年龄等影响因素进行分层,可以提高ROC曲线在高发人群中的诊断效能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 缩略词表
• 第一部分：精神疾病患者事件相关电位P300 的改变
• 一、P300 简介
• （一） P300 刺激范式
• （二） P300 的意义
• （三） P300 的起源
• 二、P300 在精神科疾病中的表现
• （一） 痴呆
• （二） 心境障碍
• （三） 焦虑障碍
• （四） 精神分裂症
• 第二部分：首次发作精神分裂症患者P300 异常的Meta分析
• 一、前言
• （一） 精神分裂症流行病学情况
• （二） 精神分裂症患者认知功能损害与P300 异常
• （三） 首次发作精神分裂症患者P300 异常
• 二、材料和方法
• （一） 技术路线
• （二） 纳入标准和排除标准
• （三） 文献来源与检索方法
• （四） 文献筛选
• （五） 资料提取
• （六） 数据分析
• （七） 统计软件
• 三、结果
• （一） 文献筛选
• （二） 纳入研究的基本特征
• （三） 数据提取
• （四） 数据分析
• 四、讨论
• （一） 纳入研究的质量
• （二） 偏倚评估及异质性分析
• （三） 首次发作精神分裂症患者P300 波幅及潜伏期变化的意义
• （四） Meta回归与亚组分析
• 第三部分：基于ROC曲线的精神分裂症诊断性P300 界值的确定
• 一、前言
• （一） 内表型研究与精神分裂症诊断
• （二） 事件相关电位P300 与精神分裂症内表型
• 二、材料和方法
• （一） 研究对象
• （二） 研究方法
• （三） 统计学处理
• 三、结果
• （一） 研究对象一般情况比较
• （二） P300 波幅和潜伏期对精神分裂症的预测
• （三） P300 波幅诊断点在不同人群中的评估结果
• （四） 分层ROC：不同人群P300 波幅诊断点的判断
• （五） 分层前后不同人群诊断效果的比较
• 四、讨论
• （一） 精神分裂症临床诊断遇到的问题
• （二） 个体特征对P300 波幅预测精神分裂症的影响
• （三） 将样本分层绘制ROC曲线在诊断性试验中的可行性
• （四） 本研究的局限性
• 小结
• 附录
• 附录1：检索策略示例
• 附录2：原始资料提取表
• 附录3：中介变量定义
• 参考文献
• 综述
• 参考文献
• 在读期间发表论文和参加科研情况
• 致谢