痴呆是老年人群高发的神经退行性疾病之一，及早明确高危痴呆患者对于提高诊断率及早期治疗十分重要，因此开发简单准确的痴呆风险预测模型十分关键。既往常规风险预测模型主要是基于社会人口学数据、生活方式或各种伴发疾病等，并没有纳入对痴呆患者诊断较为特异的头颅 MRI 检测指标。
为此，来自法国的学者 Kurth 教授等进行了一项研究，旨在明确将头颅 MRI 的数据加入到常规的危险因素评估模型中是否能够改善痴呆的预测能力，该研究发表于近期的 BMJ 杂志。
该研究是一项基于人群的队列研究，在法国三个城市进行，纳入 1721 例年龄 ≥ 65 岁的、基线检查无痴呆的老年人。对这些受试者进行为期 10 年的随访。主要终点是评估受试者散发性痴呆的发生情况，包括所有类型的痴呆和阿尔茨海默病（AD）。
在 10 年的随访过程中，有 119 例受试者确诊为痴呆，其中 84 例患者为阿尔茨海默病。常规的风险模型包括年龄、性别、教育程度、认知功能、身体功能、生活方式（包括吸烟饮酒）、健康情况（心血管疾病、糖尿病、收缩压）以及脂蛋白基因型等。新纳入的 MRI 的指标包括脑白质病灶体积、脑容量以及海马体积。
与常规的风险模型相比，纳入 MRI 指标的模型其预测能力没有显著差异。然而，纳入海马体积或这三项指标均纳入之后的模型在重新分类的能力方面显著改善，通过决策曲线分析显示净获益增加。而针对 AD 患者的分析也得到类似的结果。
该研究结论认为，纳入 MRI 检查指标的风险评估模型并没有显著改善预测所有痴呆类型的能力。然而，在重新分类和对患者预后的判断方面具有某些临床获益。这些研究结果表明无需采用常规的 MRI 检查指标来预测痴呆风险，尤其是在初次筛查时，比如评估是否具有痴呆高危风险。
