目的探索一套适用于我国帕金森病(Parkinson disease,PD)患者嗅觉检测的嗅棒组合方案。方法采用回顾性分析,使用含16种气味嗅棒的不同组合(分别是SIT-16、SIT-12、Ch-SIT-12)对133例PD患者及103例健康对照进行嗅觉测试,分析两组人群气...目的探索一套适用于我国帕金森病(Parkinson disease,PD)患者嗅觉检测的嗅棒组合方案。方法采用回顾性分析,使用含16种气味嗅棒的不同组合(分别是SIT-16、SIT-12、Ch-SIT-12)对133例PD患者及103例健康对照进行嗅觉测试,分析两组人群气味识别正确率的差异。计算不同气味组合筛查PD的受试者操作特征(ROC)曲线。以随机森林模型算法,建立一套最优版嗅棒组合方案。结果16种气味除丁香外,PD组识别率均低于健康对照组。ROC曲线显示:SIT-16、SIT-12、Ch-SIT-12的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.82(95%CI:0.76~0.87)、0.80(95%CI:0.75~0.86)、0.80(95%CI:0.74~0.85)。随机森林模型结果示橘子、薄荷、香蕉、甘草、咖啡、菠萝、玫瑰、鱼、香油、酱油10种气味组合(即Ch-SIT-10)的AUC值为0.81(95%CI:0.75~0.86),诊断界值为7.5时筛查PD的敏感性为76%,特异性为81%。Ch-SIT-10筛查PD敏感性、特异性与其他组合相近。结论改良后的Ch-SIT-10测试为筛查中国PD人群的嗅觉障碍提供了一种简便的方案。展开更多
文摘目的探索一套适用于我国帕金森病(Parkinson disease,PD)患者嗅觉检测的嗅棒组合方案。方法采用回顾性分析,使用含16种气味嗅棒的不同组合(分别是SIT-16、SIT-12、Ch-SIT-12)对133例PD患者及103例健康对照进行嗅觉测试,分析两组人群气味识别正确率的差异。计算不同气味组合筛查PD的受试者操作特征(ROC)曲线。以随机森林模型算法,建立一套最优版嗅棒组合方案。结果16种气味除丁香外,PD组识别率均低于健康对照组。ROC曲线显示:SIT-16、SIT-12、Ch-SIT-12的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.82(95%CI:0.76~0.87)、0.80(95%CI:0.75~0.86)、0.80(95%CI:0.74~0.85)。随机森林模型结果示橘子、薄荷、香蕉、甘草、咖啡、菠萝、玫瑰、鱼、香油、酱油10种气味组合(即Ch-SIT-10)的AUC值为0.81(95%CI:0.75~0.86),诊断界值为7.5时筛查PD的敏感性为76%,特异性为81%。Ch-SIT-10筛查PD敏感性、特异性与其他组合相近。结论改良后的Ch-SIT-10测试为筛查中国PD人群的嗅觉障碍提供了一种简便的方案。
