既往常規(guī)風(fēng)險預(yù)測模型主要是基于社會人口學(xué)數(shù)據(jù)、生活方式或各種伴發(fā)疾病等,，并沒有納入對癡呆患者診斷較為特異的頭顱 MRI 檢測指標(biāo),。

  為此,，來自法國的學(xué)者 Kurth 教授等進(jìn)行了一項(xiàng)研究，旨在明確將頭顱 MRI 的數(shù)據(jù)加入到常規(guī)的危險因素評估模型中是否能夠改善癡呆的預(yù)測能力,，該研究發(fā)表于近期的 BMJ 雜志,。

   該研究是一項(xiàng)基于人群的隊(duì)列研究，在法國三個城市進(jìn)行,，納入 1721 例年齡 ≥ 65 歲的,、基線檢查無癡呆的老年人。對這些受試者進(jìn)行為期 10 年的隨訪,。主要終點(diǎn)是評估受試者散發(fā)性癡呆的發(fā)生情況,，包括所有類型的癡呆和阿爾茨海默病（AD）,。

   在 10 年的隨訪過程中,，有 119 例受試者確診為癡呆，其中 84 例患者為阿爾茨海默病,。常規(guī)的風(fēng)險模型包括年齡,、性別、教育程度,、認(rèn)知功能,、身體功能、生活方式（包括吸煙飲酒）,、健康情況（心血管疾病,、糖尿病、收縮壓）以及脂蛋白基因型等,。新納入的 MRI 的指標(biāo)包括腦白質(zhì)病灶體積,、腦容量以及海馬體積。

   與常規(guī)的風(fēng)險模型相比,，納入 MRI 指標(biāo)的模型其預(yù)測能力沒有顯著差異,。然而，納入海馬體積或這三項(xiàng)指標(biāo)均納入之后的模型在重新分類的能力方面顯著改善,，通過決策曲線分析顯示凈獲益增加,。而針對 AD 患者的分析也得到類似的結(jié)果。

   該研究結(jié)論認(rèn)為,，納入 MRI 檢查指標(biāo)的風(fēng)險評估模型并沒有顯著改善預(yù)測所有癡呆類型的能力,。然而，在重新分類和對患者預(yù)后的判斷方面具有某些臨床獲益,。這些研究結(jié)果表明無需采用常規(guī)的 MRI 檢查指標(biāo)來預(yù)測癡呆風(fēng)險,，尤其是在初次篩查時，比如評估是否具有癡呆高危風(fēng)險。