广州市社区中老年人群缺血性脑卒中影响因素分析及 发病风险预测
摘 要: 【目的】 探讨影响广州市中老年人群缺血性脑卒中发病的交互因素,综合应用分类树法和logistic回归分析构建脑卒中风险预测模型? 【方法】 采用前瞻性队列研究设计,分析2013年广州社区1130例中老年体检人群的队列资料;随访1年,主要结局事件为发生缺血性脑卒中;应用分类树模型构建交互项,最终和筛选主效应一起纳入多因素非条件logistic回归进行模型拟合? 【结果】 分类树模型筛选得出8个主效应和变量之间的10个交互项,多因素logistic回归得出影响脑卒中发病的主要因素,其OR值分别为:主效应有高血压4.003(95%CI:1.948 ~ 8.223),重体力活(h/week...
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University
2016-01-01
|
| Series: | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/43570800/ |
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|---|---|
| author | 林爱华 |
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| description | 摘 要: 【目的】 探讨影响广州市中老年人群缺血性脑卒中发病的交互因素,综合应用分类树法和logistic回归分析构建脑卒中风险预测模型? 【方法】 采用前瞻性队列研究设计,分析2013年广州社区1130例中老年体检人群的队列资料;随访1年,主要结局事件为发生缺血性脑卒中;应用分类树模型构建交互项,最终和筛选主效应一起纳入多因素非条件logistic回归进行模型拟合? 【结果】 分类树模型筛选得出8个主效应和变量之间的10个交互项,多因素logistic回归得出影响脑卒中发病的主要因素,其OR值分别为:主效应有高血压4.003(95%CI:1.948 ~ 8.223),重体力活(h/week)3.660(95%CI:2.203 ~ 6.079);交互项有吸烟和饮酒5.622(95%CI:2.316 ~ 13.646),吸烟和坐位时间(h/d)4.442(95%CI:2.720 ~ 7.253); ROC曲线下面积为0.892(95%CI:0.842 ~ 0.943),模型拟合比较稳定?仅按非条件logistic回归分析的方法,主要危险因素和修正回归系数相近,ROC曲线下面积为0.753(95%CI:0.676 ~ 0.830),与构建的交互项模型相比AUC偏小?其中Z = 3.867,P < 0.001,差异有统计学意义?【结论】 引入交互项后所建立的模型效果更好?广州中老年人群吸烟和饮酒?重体力活强度过高?高血压患者?坐位时间过长缺乏运动锻炼者会加大脑卒中发生概率,吸烟?饮酒和坐位时间(h/d)之间存在的交互作用会增加发病概率;通过模型可初步预测发病概率,进而指导采取针对性干预措施? |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1672-3554 |
| language | zho |
| publishDate | 2016-01-01 |
| publisher | Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University |
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| series | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| spelling | doaj-art-1c87ee1aaec44c90972b06dfdd3409d32025-01-15T02:39:31ZzhoEditorial Office of Journal of Sun Yat-sen UniversityZhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban1672-35542016-01-013743570800广州市社区中老年人群缺血性脑卒中影响因素分析及 发病风险预测林爱华摘 要: 【目的】 探讨影响广州市中老年人群缺血性脑卒中发病的交互因素,综合应用分类树法和logistic回归分析构建脑卒中风险预测模型? 【方法】 采用前瞻性队列研究设计,分析2013年广州社区1130例中老年体检人群的队列资料;随访1年,主要结局事件为发生缺血性脑卒中;应用分类树模型构建交互项,最终和筛选主效应一起纳入多因素非条件logistic回归进行模型拟合? 【结果】 分类树模型筛选得出8个主效应和变量之间的10个交互项,多因素logistic回归得出影响脑卒中发病的主要因素,其OR值分别为:主效应有高血压4.003(95%CI:1.948 ~ 8.223),重体力活(h/week)3.660(95%CI:2.203 ~ 6.079);交互项有吸烟和饮酒5.622(95%CI:2.316 ~ 13.646),吸烟和坐位时间(h/d)4.442(95%CI:2.720 ~ 7.253); ROC曲线下面积为0.892(95%CI:0.842 ~ 0.943),模型拟合比较稳定?仅按非条件logistic回归分析的方法,主要危险因素和修正回归系数相近,ROC曲线下面积为0.753(95%CI:0.676 ~ 0.830),与构建的交互项模型相比AUC偏小?其中Z = 3.867,P < 0.001,差异有统计学意义?【结论】 引入交互项后所建立的模型效果更好?广州中老年人群吸烟和饮酒?重体力活强度过高?高血压患者?坐位时间过长缺乏运动锻炼者会加大脑卒中发生概率,吸烟?饮酒和坐位时间(h/d)之间存在的交互作用会增加发病概率;通过模型可初步预测发病概率,进而指导采取针对性干预措施?http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/43570800/缺血性脑卒中危险因素分类树交互项构建多因素logistic回归 |
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