换一批异常驾驶行为成为新的阿尔茨海默病预警信号:多源数据融合与分析
Abnormal driving behavior becomes a new warning signal for Alzheimer's disease:Multi-source data synthesis and analysis
摘要目的:综合评估驾驶能力用于阿尔茨海默病(AD)预警的效果,探讨相关数据收集与分析方法,确定有效预警指标.方法:应用计算机检索中国知网、中国生物医学文献数据库、万方数据库、维普数据库、PubMed和Web of science数据库,查找使用驾驶能力预警AD的研究.筛选符合纳入标准的文献和数据进行质量评价,提取相应资料,整合异质性数据.采用主成分分析方法,分析驾驶预警指标体系中各指标的重要性;采用Meta分析方法,分析AD对驾驶能力的影响效应;采用亚组分析方法,降低了组间异质性,以年龄、性别和简易精神状态检测(MMSE)量表得分为分组依据,分析了前述影响效应在不同组中的组间区别;提出多因素交互亚组分析,进一步降低了组间异质性,分析年龄、性别和MMSE量表三个变量共同对统计结果的影响.结果:经过筛选,共纳入研究 12 项.主成分分析法结果显示,最重要的3 项指标为空间控制(9.13%)、情绪适应(8.78%)、导航执行(8.36%);Meta分析及亚组分析中,高年龄女性患者×MMSE低分组,AD患者显示出最严重的驾驶认知损伤(SMD=-0.75,P<0.001);此外,在男性AD患者中,高分量表组的绝对值更大(ΔSMD=-0.22,P<0.001).多因素交互亚组分析法解释了 78%的异质性(Q=12.37,P=0.006).结论:异常驾驶行为可作为新型AD预警标志物,揭示驾驶空间定位、情绪稳定性及导航能力是核心识别指标.但预警方案需结合人群差异(高龄女性敏感性更高)及个体基线变化(自身纵向对照).
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关键词
数据融合异常驾驶行为阿尔茨海默病认知障碍预警信号Data fusionAbnormal driving behaviorAlzheimer's diseaseCognitive impairmentEarly warning signals
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.2096-5516.2025.05.002
发布时间
2025-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
北京交通大学大学生创新项目（2024100041012）
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