本文關(guān)鍵詞：廣州市社區(qū)中老年人群缺血性腦卒中影響因素分析及發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

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【摘要】：【目的】探討影響廣州市中老年人群缺血性腦卒中發(fā)病的交互因素,綜合應(yīng)用分類樹法和logistic回歸分析構(gòu)建腦卒中風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型�！痉椒ā坎捎们罢靶躁�(duì)列研究設(shè)計(jì),分析2013年廣州社區(qū)1130例中老年體檢人群的隊(duì)列資料;隨訪1年,主要結(jié)局事件為發(fā)生缺血性腦卒中;應(yīng)用分類樹模型構(gòu)建交互項(xiàng),最終和篩選主效應(yīng)一起納入多因素非條件logistic回歸進(jìn)行模型擬合�！窘Y(jié)果】分類樹模型篩選得出8個(gè)主效應(yīng)和變量之間的10個(gè)交互項(xiàng),多因素logistic回歸得出影響腦卒中發(fā)病的主要因素,其OR值分別為:主效應(yīng)有高血壓4.003(95%CI:1.948~8.223),重體力活(h/week)3.660(95%CI:2.203~6.079);交互項(xiàng)有吸煙和飲酒5.622(95%CI:2.316~13.646),吸煙和坐位時(shí)間(h/d)4.442(95%CI:2.720~7.253);ROC曲線下面積為0.892(95%CI:0.842~0.943),模型擬合比較穩(wěn)定。僅按非條件logistic回歸分析的方法,主要危險(xiǎn)因素和修正回歸系數(shù)相近,ROC曲線下面積為0.753(95%CI:0.676~0.830),與構(gòu)建的交互項(xiàng)模型相比AUC偏小。其中Z=3.867,P0.001,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義�！窘Y(jié)論】引入交互項(xiàng)后所建立的模型效果更好。廣州中老年人群吸煙和飲酒、重體力活強(qiáng)度過高、高血壓患者、坐位時(shí)間過長(zhǎng)缺乏運(yùn)動(dòng)鍛煉者會(huì)加大腦卒中發(fā)生概率,吸煙、飲酒和坐位時(shí)間(h/d)之間存在的交互作用會(huì)增加發(fā)病概率;通過模型可初步預(yù)測(cè)發(fā)病概率,進(jìn)而指導(dǎo)采取針對(duì)性干預(yù)措施。
【作者單位】： 中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系;中山大學(xué)腫瘤防治中心腫瘤預(yù)防研究室;
【關(guān)鍵詞】： 缺血性腦卒中 危險(xiǎn)因素 分類樹 交互項(xiàng)構(gòu)建 多因素logistic回歸
【基金】：廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2013B021800035)
【分類號(hào)】：R743.3
【正文快照】： 腦卒中(stroke)是因腦血管阻塞或破裂、血管痙攣、盜血、低灌注、頸內(nèi)動(dòng)脈和椎動(dòng)脈閉塞和狹窄等原因引起的腦血流循環(huán)障礙和腦組織功能或結(jié)構(gòu)損害為表現(xiàn)的急性腦血管疾病[1]。腦卒中發(fā)病率高,發(fā)病后果極其嚴(yán)重。據(jù)估計(jì),在我國(guó)發(fā)病率約為250/10萬,3年生存率僅有65.46%[2]。而年

【相似文獻(xiàn)】

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