随着全球老龄化进程的加速，认知衰退和相关疾病如痴呆症越发受到关注。痴呆症是一种慢性疾病，影响个体的记忆、思考和社交能力，严重干扰日常生活和社会功能。其中，阿尔茨海默症（AD）和血管性痴呆（VaD）是最常见的类型。全球约有4750万人患有痴呆症，预计到2050年，这一数字将增加三倍。在缺乏有效治疗手段的情况下，研究和发现可改变的风险因素显得尤为重要。
Kevin Kuo及其团队在 Alzheimer's & Dementia 期刊上发表了一篇题为"Associations of grip strength, walking pace, and the risk of incident dementia: A prospective cohort study of 340212 participants"的前瞻性队列研究，探讨了握力和步行速度与痴呆症发生风险之间的关系。
研究背景
本研究利用了英国生物银行（UK Biobank）的庞大数据集，分析了34万余名无痴呆和心血管疾病史的成年人，以了解肌肉健康如何预示痴呆症的风险。研究通过8.51年的随访，共记录了2424例新发痴呆症病例。
研究发现
研究结果显示，每增加5公斤的握力与所有类型的痴呆、阿尔茨海默症和血管性痴呆的风险显著降低。步行速度慢的人群中，所有类型痴呆的风险均增加。
临床意义
这项研究增加了关于肌肉健康与认知下降风险关联的现有证据，支持了增强肌肉健康可能有助于预防痴呆症的观点。
实验策略
研究设计了一系列细致的流行病学和生物统计学分析方法，剔除了混杂因素的影响。使用的分析方法包括Cox比例风险模型和多重插补法。
数据解读
图1 (FIGURE 1) 显示了在多变量Cox比例风险模型中调整了社会人口统计因素（如年龄、性别、种族、教育、身体质量指数、Townsend Deprivation Index）、生活方式因素（如吸烟、饮酒、MET分钟/周、休息时间/天）、疾病相关风险因素（如高血压、糖尿病、血脂异常）及用药信息（如降胆固醇药物、降血压药物、胰岛素）后，握力和步行速度与发病痴呆风险之间的关联。实色方块代表统计学显著的关系（P＜0.05），较浅色方块表示没有显著的关联（P＞0.05）。HR 表示风险比，95% CI 表示95%置信区间。
图2 (FIGURE 2) 展示了经过类似于图1中调整的握力与痴呆事件风险之间关联的限制性三次样条（restricted cubic spline）模型。样条曲线显示了调整后的风险比（HR），实线基于Cox比例风险模型拟合而成，阴影区域表示95%置信区间（CIs）。(A)用28.5公斤作为参考，展示绝对握力与痴呆发病风险的关系；(B)用0.39公斤/公斤作为参考，展示相对握力与痴呆风险的关系。
图3 (FIGURE 3) 表现了按照绝对握力状态和步行速度进行的Kaplan-Meier生存分析曲线，用以评估不同握力和步行速度水平人群的痴呆发病情况。
图4 (FIGURE 4) 提供了以年龄、性别、身体质量指数（BMI）为特定因素进行亚组分析的概览，展示了握力的连续变量测量、慢步行速度与特定类型痴呆风险之间的联系。y轴显示百分比形式的风险关联，x轴反映相应的痴呆类型。使用较浅色的方框突出那些无显著性的关联。ACD代表所有原因引起的痴呆，AD代表阿尔茨海默病，VaD代表血管性痴呆。HR表示风险比，95% CI表示95%置信区间。
主要结论
研究表明，肌肉健康，特别是握力和步行速度，可能是预测痴呆症风险的重要指标。研究呼吁未来的预防策略应当考虑这些简便的体能指标。
讨论总结
研究指出，握力和步行速度是反映肌肉健康的重要客观和主观指标，与痴呆风险估算密切相关。尽管在特定亚组中的握力分位数对痴呆风险的显著估计存在不一致，但总的结论是一致的。本研究的证据有望改进早期识别和预防痴呆症的策略，并为未来研究提供方向，例如与痴呆相关生物标记物的潜在交互作用和运动改善认知能力的探索。研究还强调需要系统评估不同认知衰退连续体，验证握力和步行速度测量的敏感性和特异性，并为此类测量的临床转化标准化和质量控制提出要求。
