發(fā)布時間：2018-03-01 10:42

  本文關(guān)鍵詞： 多狀態(tài) Markov 模型 競爭風險 2 型糖尿病 痛風 發(fā)病風險　出處：《暨南大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：目的應(yīng)用多狀態(tài)競爭風險模型深入探討2型糖尿病與痛風在獨立發(fā)病與合并發(fā)病的狀態(tài)下發(fā)病風險隨時間變化規(guī)律,闡明兩病種隨時間的交互作用關(guān)系;通過比較多狀態(tài)競爭風險模型、logistic回歸模型、Kaplan-Meier法生存分析,探討何種模型更適宜處理多結(jié)局的縱向研究資料,為其他類似問題的解決提供方法學借鑒。方法1.采用分層整群抽樣獲得原始隊列樣本人群,結(jié)合廣州市社區(qū)戶籍居民的回顧性調(diào)查,利用健康檔案補充完善發(fā)病時間等信息,建立2型糖尿病與痛風發(fā)病的歷史性隊列;2.采用經(jīng)典多因素logistic回歸分析,分析T2DM與痛風在逐漸調(diào)整協(xié)變量的個數(shù)下兩者一方對另一方發(fā)病的影響;3.采用Kaplan-Meier法估計累積發(fā)生函數(shù),比較健康狀態(tài)→T2DM和健康狀態(tài)→痛風、T2DM→T2DM+痛風和痛風→T2DM+痛風的累積發(fā)病曲線差別;4.引入多狀態(tài)競爭風險模型,估算健康狀態(tài)、T2DM、痛風、T2DM+痛風四種狀態(tài)之間的累積轉(zhuǎn)移風險和轉(zhuǎn)移概率,利用參數(shù)回歸模型對累積轉(zhuǎn)移風險進行擬合,確定參數(shù)分布后,進一步求得各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移風險函數(shù)并進行比較。結(jié)果多狀態(tài)競爭風險模型結(jié)合logistic累積分布模型擬合得到的轉(zhuǎn)移風險函數(shù)結(jié)果較好。通四個過程的轉(zhuǎn)移風險函數(shù)曲線及峰值比較,可以看出2型糖尿病與痛風間的關(guān)系為前期相互促進,后期則相互競爭。四過程的轉(zhuǎn)移風險函數(shù)顯示:60歲前,痛風促進T2DM的發(fā)病風險,由于痛風的存在,使T2DM發(fā)病峰值提前10年出現(xiàn),60歲后發(fā)病風險快速下降;68歲前,T2DM促進痛風的發(fā)病風險,由于T2DM的后期競爭作用使痛風發(fā)病高峰提前11年出現(xiàn),68歲后進入快速下降期。多狀態(tài)競爭風險模型分別與logistic回歸模型、KaplanMeier生存分析比較后發(fā)現(xiàn)logistic回歸模型僅能發(fā)現(xiàn)兩病的患病關(guān)聯(lián),Kaplan-Meier法無法準確估計存在競爭風險和多狀態(tài)的生存分析。結(jié)論多狀態(tài)競爭風險模型分析顯示,2型糖尿病與痛風隨時間的交互作用關(guān)系為前期呈現(xiàn)暨南大學碩士學位論文多狀態(tài)競爭風險模型在2型糖尿病與痛風發(fā)病關(guān)系研究中的應(yīng)用相互促進的協(xié)同作用、后期則轉(zhuǎn)為相互競爭的抑制作用。糖尿病或痛風的存在,會使另一病種的發(fā)病高峰提前10-11年出現(xiàn)。對于多結(jié)局的縱向資料,多狀態(tài)競爭風險模型能夠分析不同結(jié)局間隨時間的轉(zhuǎn)化概率,在探索不同結(jié)局間交互作用關(guān)系及變化方面更具優(yōu)勢。
[Abstract]:Objective to explore the relationship between type 2 diabetes mellitus and gout with time by using multi-state competitive risk model. By comparing the survival analysis of Kaplan-Meier method with the logistic regression model of multi-state competitive risk model, this paper discusses which model is more suitable for dealing with the longitudinal research data of multiple outcomes. Methods 1. Using stratified cluster sampling to obtain the original cohort sample population, combining with the retrospective investigation of community residents in Guangzhou, using health files to supplement and perfect the information of onset time, etc. The history cohort of type 2 diabetes mellitus and gout was established. The classical multivariate logistic regression analysis was used to analyze the influence of one side of T2DM and gout on the incidence of type 2 diabetes mellitus and gout. 3. The cumulative occurrence function was estimated by Kaplan-Meier method. Relatively healthy state. 鈫扵2DM and health status. 鈫扜out T2DM. 鈫扵2DM gout and gout. 鈫扵he difference of cumulative incidence curve of T2DM. 4. Introducing multi-state competitive risk model to estimate the cumulative transfer risk and transfer probability between the four states of T2DMand T2DM. The cumulative transfer risk was fitted by the parametric regression model. After determining the distribution of parameters, Results the transfer risk function fitted by the multi-state competition risk model combined with the logistic cumulative distribution model is better. The transfer risk function of the four processes is better. Number curve and peak value comparison, It can be seen that the relationship between type 2 diabetes and gout promotes each other in the early stage and competes with each other in the later stage. The transfer risk function of the four processes shows that before the age of 60, gout promotes the risk of T2DM, due to the existence of gout. The risk of onset of T2DM was decreased rapidly after 60 years of age, and the risk of gout was promoted by T2DM before 68 years of age. Due to the late competitive effect of T2DM, the onset peak of gout appeared 11 years earlier and entered a rapid decline period after 68 years old. Compared with Kaplan Meier survival analysis of logistic regression model, multi-state competition risk model found that logistic regression model can only be found. Kaplan-Meier method can not accurately estimate the existence of competitive risk and multi-state survival analysis. Conclusion Multi-state competitive risk model analysis shows that the interaction between type 2 diabetes mellitus and gout with time is preexisting. Application of Multi-state competitive risk Model in the study of the relationship between Type 2 Diabetes Mellitus and Gout. Later on, it turns to competitive inhibition. The presence of diabetes or gout can lead to a peak of another disease occurring 10-11 years earlier. Multi-state competitive risk model can analyze the probability of transition between different endings over time, and it has more advantages in exploring the interaction and change among different endings.
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R587.1;R589.7

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 郝模;鐘言明;趙明明;;實行鄉(xiāng)管衛(wèi)生院政策的動力條件及行為模型分析(下)[J];中國初級衛(wèi)生保健;1993年07期

2 駱福添;胡孟璇;;COX模型分析Ⅱ—參數(shù)估計及檢驗[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;1987年03期

3 吳曉云,曾慶,周燕榮;多水平模型的最新進展[J];數(shù)理醫(yī)藥學雜志;2003年02期

4 李東瑞;張培莉;;以服務(wù)質(zhì)量差距模型分析縣級醫(yī)院護理服務(wù)質(zhì)量現(xiàn)狀[J];護理學雜志;2011年09期

5 張學杰;經(jīng)濟收入與健康存量相關(guān)關(guān)系的數(shù)量模型分析[J];醫(yī)學與社會;2001年01期

6 張旭;;用加熱模型分析法矯正肌電圖測量中的偏差[J];國外醫(yī)學.生物醫(yī)學工程分冊;1991年04期

7 周虹;余松林;向蕙云;;兩部模型的基本原理與SAS GLIMMIX過程的配合[J];中國衛(wèi)生經(jīng)濟;2008年10期

8 陶然;余正;;Markov模型在衛(wèi)生經(jīng)濟學評價中的應(yīng)用基礎(chǔ)[J];現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè);2013年11期

9 繆鴻;潘迎春;;用logistic模型分析兒童刷牙與齲率的關(guān)系[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;1993年05期

10 駱福添;胡孟璇;;COX講座模型分析Ⅰ—結(jié)構(gòu)與原理[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;1987年02期

相關(guān)會議論文 前10條

1 錢林曉;王一濤;;對應(yīng)試教育條件下學生學習行為的模型分析[A];2005年中國教育經(jīng)濟學年會會議論文集[C];2005年

2 高林;劉喜梅;;多模型中權(quán)值確定的新方法及其應(yīng)用[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第二分冊）[C];2009年

3 朱萍;劉偉澤;萬立濱;;基于實證研究的知識管理路線、方法和模型分析[A];航空工業(yè)檔案學會七屆四次理事會暨2013年度優(yōu)秀論文交流會論文集[C];2013年

4 潘潔;周宗放;;全流通下KMV模型中的違約點修正及實證研究[A];中國企業(yè)運籌學[C];2009年

5 肖田元;;仿真是基于模型的活動[A];新觀點新學說學術(shù)沙龍文集37：仿真是基于模型的實驗嗎[C];2009年

6 毛曹玨;曹銳;;兩種缺陷接地結(jié)構(gòu)的模型分析[A];2007年全國微波毫米波會議論文集（下冊）[C];2007年

7 吳義忠;陳立平;張昌杰;;基于多領(lǐng)域模型分析的參數(shù)優(yōu)化研究[A];慶祝中國力學學會成立50周年暨中國力學學會學術(shù)大會’2007論文摘要集（下）[C];2007年

8 董維中;;氣體模型對鈍體高超聲速流動數(shù)值計算影響的分析[A];第十屆全國計算流體力學會議論文集[C];2000年

9 侯建榮;黃培清;;基于Ito隨機微分方程的客戶群變動模型分析[A];2004年中國管理科學學術(shù)會議論文集[C];2004年

10 肖婷婷;;經(jīng)典的逃稅模型及其兩周期擴展[A];第四屆中國不確定系統(tǒng)年會論文集[C];2006年

相關(guān)重要報紙文章 前3條

1 范超;淺談如何備戰(zhàn)統(tǒng)計建模大賽[N];中國信息報;2011年

2 媛萍;用模型分析企業(yè)戰(zhàn)略要素[N];中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報;2002年

3 牛津大學博士 阿姆斯（RMS）風險管理公司亞太地區(qū)代表 高航;由近期亞太地區(qū)地震看巨災(zāi)風險[N];中國保險報;2012年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 李瑜;多選題認知診斷測驗編制及多策略的多選題認知診斷模型的開發(fā)[D];江西師范大學;2014年

2 康慧燕;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上帶有潛伏期的傳染病動力學模型研究[D];上海大學;2015年

3 郭瑋;基于多因素集成的疏散場模型研究[D];北京化工大學;2015年

4 張小平;主題模型及其在中醫(yī)臨床診療中的應(yīng)用研究[D];北京交通大學;2011年

5 肖智博;排序主題模型及其應(yīng)用研究[D];大連海事大學;2014年

6 郝春艷;網(wǎng)絡(luò)容量擴張中的成本效益模型研究[D];華中科技大學;2006年

7 劉雪燕;門限模型及其在我國宏觀經(jīng)濟研究中的應(yīng)用[D];南開大學;2009年

8 榮騰中;基于高階周期Markov鏈模型的預(yù)測方法研究[D];重慶大學;2012年

9 郭國強;空間計量模型的理論和應(yīng)用研究[D];華中科技大學;2013年

10 徐卓順;可計算一般均衡（CGE）模型：建模原理、參數(shù)估計方法與應(yīng)用研究[D];吉林大學;2009年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 朱嘉蕊;基于科技接受模型的云出版服務(wù)模式研究[D];武漢理工大學;2014年

2 李昂;BIM技術(shù)在工程建設(shè)項目中模型創(chuàng)建和碰撞檢測的應(yīng)用研究[D];東北林業(yè)大學;2015年

3 顧慧燕;預(yù)測有機碳-水分配系數(shù)pp-LFERs模型的改進研究[D];中國地質(zhì)大學(北京);2015年

4 馬豪;衛(wèi)生管理決策支持系統(tǒng)的模型構(gòu)建研究[D];北京協(xié)和醫(yī)學院;2015年

5 王海波;基于GARCH模型的滬深300指數(shù)收益率的波動性研究[D];西安建筑科技大學;2015年

6 郭濱;基于Kriging與改進灰色組合模型的邊坡變形分析研究[D];江西理工大學;2015年

7 邢立雯;CEV模型最優(yōu)參數(shù)的實證研究[D];山東大學;2015年

8 王澤森;基于Ⅳ級動態(tài)逸度模型京津冀地區(qū)硫的多介質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化[D];華北電力大學;2015年

9 李歡;大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)零模型的高效量化評估策略研究[D];北京化工大學;2015年

10 薛文旅;小學數(shù)學《方程》單元教學中滲透模型思想的研究[D];南京師范大學;2015年

，

本文編號：1551579