2.3 Logistic回归分析 以MoCA量表总分正常或异常为因变量，将年龄、性别、受教育年限、高血压病史、糖尿病史、冠心病史、脑白质疏松程度及有无CMBs引入Logistic回归模型，显示有无CMBs与MoCA评分异常相关(P<0.05)，见表2。

    2.4 CMBs与无CMBs相关评分比较 CMBs SAO患者的MoCA总分以及波幅低于无CMBs者，差异有统计学意义(P<0.05);P300潜伏期长于无CMBs者，差异有统计学意义(P<0.05)，见表3。

    2.5 CMBs严重程度与P300电位的相关性分析 将CMBs的严重程度与P300电位进一步作Spearson等级相关分析，显示CMBs的严重程度与P300潜伏期相关Pz(r=0.252，P<0.05);Cz(r=0.296，P<0.05)。

    3讨论

    本研究发现在SAO患者中，认知功能损害与CMBs密切相关，SAO合并CMBs相比无CMBs者MoCA总分以及波幅明显偏低，且CMBs的严重程度与P300潜伏期呈正相相关。小动脉闭塞是缺血性脑血管病的常见原因 ......