《Scientific Reports》：Development and validation of the LateDem-Risk score to predict dementia incidence in the InveCe.Ab and Trelong Italian cohorts
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本研究旨在解决如何精准识别老年人痴呆症高风险的公共卫生难题。研究团队基于InveCe.Ab队列数据，开发并验证了一套专注于晚年可调节风险因素的痴呆风险预测评分LateDem-Risk。结果表明，糖尿病、饮酒、高胆固醇血症、社会参与和认知活动是关键的预测因子，该评分在外部验证队列中同样显示出显著的预测价值。此项工作为70岁以上老年人的痴呆风险分层提供了实用工具，对预防策略的制定具有重要指导意义。
随着全球人口老龄化进程加速，痴呆症已成为一个日益严峻的公共卫生挑战。这种疾病不仅严重损害患者的认知功能和生活质量，也给家庭与社会带来了沉重的照护负担与经济压力。因此，如何在疾病发生前，精准识别出高风险人群，从而进行早期干预和预防，成为了医学界和公共卫生领域亟待解决的核心问题。现有的许多痴呆风险预测模型，往往侧重于中年时期的危险因素，或者包含了一些在老年阶段难以改变或已无关紧要的指标。那么，针对那些已经步入晚年（例如70岁以上）的老年人，是否存在一套专门基于他们当下可改变的生活方式和健康状况的、简单有效的风险评估工具呢？为了解决这一实际问题，一项名为“Development and validation of the LateDem-Risk score to predict dementia incidence in the InveCe.Ab and Trelong Italian cohorts”的研究在《Scientific Reports》上发表，为我们带来了新的思路和工具。
为了回答上述问题，研究人员开展了一项基于大型前瞻性队列的开发和验证研究。他们主要运用了以下关键技术方法：首先，研究基于意大利的InveCe.Ab队列（一个包含1100名基线时无痴呆、年龄在70至74岁之间的老年人，并进行了长达12年随访的队列）作为开发集。候选的风险和保护因素是通过系统性文献回顾和专家共识筛选出来的。然后，研究人员采用逐步Cox比例风险模型来构建一个加权风险评分，这个评分分别在有和没有调整不可改变因素（如年龄、性别、教育程度等）的情况下进行了构建。最后，该评分在另一个独立的意大利队列——TRELONG队列中进行了外部验证，以评估其普适性和稳健性。
研究结果
1. 风险评分模型的构建与内部验证
研究团队从InveCe.Ab队列中筛选出了五个关键的、可改变的晚年风险因素，用于构建LateDem-Risk评分。这些因素包括：糖尿病、酒精消费、高胆固醇血症、社会参与度低以及认知活动不足。基于这些因素构建的加权评分显示出对痴呆症发病率的强大预测准确性，其风险比（HR）为1.23（95%置信区间CI 1.14–1.33；p值<0.026）。即使在调整了年龄、性别等不可改变的因素后，该评分仍然保持显著的预测能力。
2. 风险评分模型的外部验证
为了检验LateDem-Risk评分的普适性，研究团队在独立的TRELONG队列中对其进行了外部验证。结果显示，该评分在未调整不可改变因素时，依然能够显著预测痴呆风险（HR=1.19；95% CI 1.05–1.10；p=0.008）。这表明该评分在不同的人群中具有一定的适用性。不过，研究也注意到，当在外部验证队列中调整了不可改变因素后，评分的预测价值有所下降，提示模型在不同人群中的表现可能受到基线特征差异的影响。
研究结论与讨论
本研究成功开发并验证了LateDem-Risk评分，这是一个专门针对70岁及以上老年人的、侧重于可改变风险因素的痴呆症风险预测工具。该工具的核心价值在于其“可操作性”——它所包含的糖尿病管理、控制饮酒、调节血脂、鼓励社会交往和加强认知锻炼等因素，都是可以通过临床干预或生活方式调整来改变的。这为在老年群体中实施有针对性的预防策略提供了明确的靶点。研究结论强调，LateDem-Risk评分为老年人群的痴呆风险分层提供了一个实用的工具，有助于识别出需要优先进行强化干预的高风险个体。然而，作者也指出，未来需要在更多不同的环境和人群中进行研究，以进一步评估和优化该评分的预测性能。这项工作将痴呆预防的焦点从难以回溯改变的中年期，延伸到了更具现实干预意义的晚年阶段，对于推动积极老龄化、降低痴呆疾病负担具有重要意义。
