《Scientific Reports》：Multidimensional predictors of fatigue in amyotrophic lateral sclerosis: a cross-sectional study in China
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本研究针对肌萎缩侧索硬化（ALS）患者疲劳这一高发但机制复杂的非运动症状，通过整合生理功能（ALSFRS-R）、心理状态（PHQ-9）、睡眠质量（PSQI）及社会因素（居住地）等多维指标，系统分析了239例中国患者的临床数据。研究首次明确农村居住环境为疲劳独立风险因素，并验证中医（TCM）辅助治疗与疲劳减轻相关。结果提示ALS疲劳管理需超越传统神经功能视角，构建涵盖社会支持与心理干预的个性化方案，为优化临床实践提供实证依据。
肌萎缩侧索硬化（Amyotrophic Lateral Sclerosis, ALS）是一种致命的神经退行性疾病，患者不仅面临进行性肌肉萎缩和运动功能丧失，还常被严重疲劳所困扰。据统计，44%-86%的ALS患者受疲劳影响，这一症状直接关联生活质量下降、疾病进展加速及治疗依从性降低。尽管既往研究关注了疲劳与运动功能衰退或心理困扰的关联，但社会环境因素（如居住条件、照护资源）的作用长期被忽视，且缺乏整合多维度的综合评估模型。
为破解这一难题，中国研究团队在《Scientific Reports》发表了一项针对中国ALS人群的横断面研究。该研究于2023年6月至2024年6月纳入湖北省中医院整合中西医中心的239例ALS患者，通过疲劳严重程度量表（FSS）、ALS功能评定量表修订版（ALSFRS-R）、患者健康问卷（PHQ-9）、匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）等工具，系统采集了生理、心理及社会维度数据，并采用逐步多元回归分析筛选疲劳的独立预测因素。
关键方法概述
研究采用横断面设计，以便利抽样法招募经临床与电生理确诊的ALS患者。核心数据包括：①人口学与社会经济学特征（如居住地、照护者状态）；②疾病指标（病程、肌肉力量评分MSS）；③标准化量表评分（FSS、ALSFRS-R、PHQ-9等）。统计方法涵盖相关性分析与逐步回归，确保模型避免多重共线性（VIF<5），并通过事后检验验证统计效能（效能值1.000）。
研究结果
1. 社会人口学与临床因素分析
单因素分析显示，疲劳严重程度与性别、年龄、收入等无显著关联，但与照护者支持（p=0.05）、农村居住（p=0.05）、中医使用史（p=0.05）及肌肉力量评分（p=0.05）密切相关。
2. 疲劳与各变量的相关性
ALSFRS-R（r=-0.325）、PHQ-9（r=0.279）、PSQI（r=0.254）均与疲劳评分呈显著相关（p<0.01），提示运动功能受限、抑郁倾向与睡眠障碍共同加剧疲劳体验。
3. 回归模型确立关键预测因子
逐步回归最终纳入ALSFRS-R（β=-0.325）、PHQ-9（β=0.231）、PSQI（β=0.206）及农村居住（β=0.127）四个变量，共同解释疲劳28.6%的变异度（R2=0.286）。值得注意的是，尽管单因素分析中中医使用与较低疲劳水平相关，但其未成为回归模型中的独立预测因子。
结论与意义
本研究首次在中国ALS人群中构建了疲劳的多维预测模型，揭示其不仅源于神经功能衰退（ALSFRS-R），还深受抑郁（PHQ-9）、睡眠紊乱（PSQI）及农村居住环境三重因素影响。尤其农村居民可能因医疗资源可及性低、经济压力与社会隔离而面临更高疲劳风险。此外，肌肉力量与疲劳负相关，而中医辅助治疗显示潜在缓解作用，可能与抗氧化、抗炎机制相关。
这些发现强调ALS疲劳管理需采取整合策略：在常规神经康复基础上，嵌入心理支持、睡眠干预及社会资源调配。未来需通过纵向研究验证因果关联，并探索中医具体作用机制。该研究为ALS及其他神经退行性疾病的症状管理提供了跨学科框架，推动临床实践向“生理-心理-社会”模式转型。
