老人痴呆症会因为年岁的增长而增加感染机率,目前已成为影响

1、“老人癡呆症”會因為年歲的增長而增加感染機率，目前已成為影響大眾健康的十大原因之一。也因為老人癡呆症會造成生活上諸多不便，如何延緩或避免症狀的的發生primary prevention將成為現今醫學的重要課題，而卻只有非常少的報告去研究primary prevention對於改善老人癡呆症之間的關係。某一方面，因為這些研究內容包含“長期使用無毒製劑的群眾”，造成一些樣本處理上的困難，所以使得研究方向轉而針對高風險族群使用便利且有效的製劑。本次隨機給予GBE或安慰劑的實驗是要證明1. primary prevention對於高風險族群中的老人是可行的年紀大於等於852. GBE對於老人是安全的3

2、. 利用GBE來延緩老人癡呆症是未來的趨勢因為本次實驗預算有限，只設想可行的研究與樣本族群的大小，挑選的以開發國家80歲以上老人癡呆症的患者佔實驗人數50%，而每年罹患老人癡呆症的患者佔這個年齡層人數的8%15%，因此具有高度代表性。GBE被選為本次實驗藥物的原因1. 已經廣被使用2. 臨床前實驗已顯示出其對於抗氧化與抗腦部老化具效力3. 初期的老人癡呆症臨床試驗是針對AD阿茲海默症4. 安全曲線可被預測5. 安全、有效、便宜Statistical method變異試驗安慰劑的多種類試驗和GBE group包含下列多變的基線:基本的人口統計學包括年齡,性別,教育年齡,居住形式(獨居VS群居)和

3、MMSE,CES-D-10的壓抑症狀, apolipoprotein e4(最少一個e4對偶基因VS沒有e4),經修飾的Cumulative Illness Rating Scale (mCIRS)為疾病的指示劑,醫療處方的數量(Rx Meds),藥物治療堅持水平.每次參訪,面試者利用一個計數板算出精確的藥丸剩餘量,然後利用Excel-based程式計算出藥丸剩餘的百分率,獲取的大概數目,規定的數量,最後一次計算藥丸至今的天數.由於藥物治療的堅持品質減少了功能的認知,在前六個月我們用了相關水平(例如.藥物治療水平的底線).藥物治療堅持水平被細查為一系列連續多變和偽造成多變性-利用藥物治療的定義

4、(超過80,少過110規定的藥丸數量).通過年齡,性別,教育年齡和MMSE希望得出GBE和安慰劑之間的相同分佈數據.在第二次的分析中,我們首先利用前六個月對藥物治療水平控制真確的GBE消耗數量和可能存在因子.接下來,我們也控制統計學模型裡的其他變異性.相反的情況被定為那些需要住院治療或後續的消息(每六個月)而參訪急診部門都被估定為每年的曲線圖註apokioprotein1. 因為APOE 4 會增加有更多的-類澱粉蛋白存留，容易使-類澱粉蛋白聚合成長纖維狀而不利於微小膠質細胞的清除。2. 有ApoE4基因的人比沒有ApoE4基因的人罹患阿滋海默病之勝算比為6.03. ApoE4基因在晚發型阿滋

5、海默病、男性及低教育程度者的罹病機會，比早發型阿滋海默病、女性及高教育程度者更高。將ApoE4基因之有無作為阿滋海默病診斷依據Cumulative Illness Rating Scale (mCIRS)1. 累積性疾病評量表-老人版（Cumulative Illness Rating Scale-Geriatrics）2. 記錄病患同時罹患的疾病(cumulative illness rating scale for geriatrics)統計方法 GBE VS安慰劑的多樣性組合底線和藥物治療水平用2測試多樣性,t實驗, Mann-Whitney Nonparametric實驗,現今的非正常

6、連續分佈多樣性主要實驗-檢查Kaplan-Meier生存者曲線(CDR=0.5)和在GBE VS Cox Proportional Hazard模型裡獲得.記憶功能的下降對GBE的影響利用random-effects模型的下列拱型測的:預防組合(GBE VS安慰劑),時間(底線),時間和預防組合的互動. random-effectsFisher準確實驗比較GBE和安慰劑 第二次分析-前六個月,我們利用Cox Proportional Hazard模型和random-effects模型控制住藥物治療水平.接下來,也控制其他變異性如:年齡,性別,教育年齡,居住形式(獨居VS群居),MMSE,CES

7、-D-10 ,apolipoprotein e4(最少一個e4對偶基因VS沒有e4),經修飾的Cumulative Illness Rating Scale (mCIRS)為疾病的指示劑,醫療處方的數量(Rx Meds).假定比例性的檢查是憑著看的見的生存者曲線的檢閱(-ln-ln S(t)註1. Mann-Whitney Nonparametric (無母數統計方法)無母數統計方法無須特別考量樣本所來自母群的參數之統計檢定法，因此適用於不受母群分配限制，換句話說，不需假設母群是常態分配適用名義變數和次序變數資料的統計方法小樣本的狀況下。因為樣本太小，無法判斷資料特性是否 有違背假設的情形2.

8、CDR臨床失智評估量表（CDR）3. Cox Proportional Hazard模型中途離開或是觀察期間沒有生病的個案，在存活分析中被稱為設限資料(censored data)，處理方式是當成沒有病去跑。4. random-effects模型隨機效應混合模型是時常被用來建構長時期追蹤資料的一類普遍模型。在實驗對象之中，這些模型的隨機效應共變異矩陣典型地被假設為常數ResultPrimary studies:Figure.1詳述研究參加者的流程。在我們邀請參加研究的636個人之中：412個 (64.8%)在電話過濾期間被排除，90 (14.2%)個在最初的家庭過濾被排除。有190個人(29.

9、8%)在採訪者和他們聯絡以後就退出，剩下134個人參加，隨機安排在安慰劑或GBE組；有9個人健康出問題，在持續觀察和研究之前被排除了；有 3個人拒絕進一步參與，沒有任何具體原因；另外還有4個人，從分析被排除了，因為他們缺至少一個研究需要的特質。剩下118個參加者，其數據用於這項研究。這16個被排除的人(134 - 118)和其他人，並沒有其他的不同 (年齡、性和教育)。在這118個一開始CDR= 0的研究者之中，60個人(50.8%)在GBE組和58個人(49.2%)在安慰劑組。有21個人(17.8%)在42個月的觀察後，CDR變成0.5，其中包括14個人在安慰劑組之中和7個人在GBE組之中。

10、這21個人中有18人至少有兩次被測得CDR=0.5。有2個人在第一次觀察到CDR= 0.5以後就死了，有一個人在這整個實驗中有二次不連續觀察到CDR = 0.5。在這21個人中，有4個人在觀察中CDR 1.0，這4個人中，有3人在安慰劑組和1個人在GBE組中。 42個月研究期間，兩組退出的人差不多，我們觀察到這42個月來，在GBE組有16個人死亡(26.6%)和在安慰劑組中有13死亡(21.6%)( p = 0.57)。因為非死亡原因而退出研究的人，兩組都5個人。平均持續觀察期間是3.15 (0.88)年，安慰劑組3.00 (0.98)年和GBE組3.29 (0.77)年。使用安慰劑，每年有1

11、000人，從CDR= 0到CDR=0.5約80.4人。使用GBE，每年有1000人，從CDR= 0到CDR=0.5約35.4人。圖2顯示出Kaplan-Meier生存曲線的測量結果(測量給藥病人的存活率)，而測量事件為CDR從正常到0.5之過程。生存曲線顯示出GBE組比較不容易使CDR從正常到0.5；log-rank test(測試存活分配)顯示2值為3.37 (p = 0.06)。表2顯示GBE和安慰劑組的相關特徵。在這兩個組中的人，沒有任何在研究特徵上有差異。有68.6%參加者達到我們定義的用藥配合度，其中65.0%在GBE小組和72.4%在安慰劑組。有五個人服用過多的藥：在GBE (10

12、2%和140%)之中有2個人和3個人(104%，117%和118%)在安慰劑組中。Cox proportion hazard regression model(研究有威脅到存活風險的因子)和random-effects model以預防組為協變數的結果顯示：在表3和4. Model 1中，CDR變到0.5的情形，在GBE組(以安慰劑為對照組)的危險比(HR)是0.43 (95% CI ： 0.17到1.08，p = 0.066)。而這個結果並沒有達到預定的統計重要性。random-effects model的時間和預防小組之交互期係數是0.111 (p = 0.055)；GBE組，有觀察出失智

13、反應減少的趨勢，但是其失智效果還是比預定具有統計意義的0.05高。 表5顯示出在GBE組和安慰劑組的人身上，發生有害事件，並沒有明顯差別(在比例上的不同，p= 0.44)。然而，GBE小組有更多中風(TIA)的發生(7個報告，11.7%)比安慰劑組(0個報告)多(p = 0.01，未更正為多比較)。所有中風除了一個以外均為非出血性栓塞；而那個有出血性栓塞的人，在中風後繼續参加研究。沒有人死於中風。在這七個中風的人中，只有四個人繼續參加研究。在安慰劑組和GBE中，(例如：食道潰瘍、流鼻血或瘀癍)沒有差異，死亡率兩組均為5人Secondary analysisCox proportion haza

14、rd regression model和random-effects model以斜變數的結果顯示在表3. Model 2和3中。當我們有去維持最低的用藥配合度，GBE組顯示了一個防止從CDR= 0變成CDR= 0.5的保護效果(HR = 0.33，95% CI 0.12到0.89)。 當我們去改變協變數時，結果沒有改變多少 (HR = 0.32，95% CI 0.11到0.93)。在變數之中，只有從憂鬱症狀，可以預測出CDR是否變高；憂鬱症狀每增加一個單位時，CDR從0增加到0.5的風險，就會增加79% (HR = 1.79，95% CI 1.12到2.89)。Random-effects model配上斜變數的結果顯示在表4. Model 2和3。當控制服藥配合度基準(model 2)，GBE顯示了一個防止認知退化的保護效果，時間和預防小組的交互作用係數是0.11 (p = 0.04)，顯示出GBE組認知退化的人比安慰劑組的人少。然