本文關(guān)鍵詞：常見慢性病危險(xiǎn)因素測(cè)量及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：慢性病具有發(fā)病隱匿、潛伏期長、發(fā)病后不能自愈或很難治愈等特點(diǎn),是目前影響人類健康的主要公共衛(wèi)生問題。然而,慢性病又是一種可以有效預(yù)防和控制的疾病。相關(guān)研究表明,在冠心病、糖尿病等疾病死亡率大幅度下降的原因中,約一半以上的原因歸因于危險(xiǎn)因素的下降,特別是吸煙率和膽固醇水平下降起了重要作用。據(jù)此,開展常見慢性病危險(xiǎn)因素測(cè)量及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)方法研究,進(jìn)而有針對(duì)性制定危險(xiǎn)因素干預(yù)措施,對(duì)于慢性病的有效防治具有重要意義。健康體檢是目前公認(rèn)的慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究的工作基礎(chǔ)和重要內(nèi)容。健康體檢數(shù)據(jù)積累了大量的人群健康信息,是開展人群健康評(píng)價(jià)及常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主要信息來源,為臨床流行病學(xué)及慢性病預(yù)防控制研究提供了重要平臺(tái)。但由于目前健康體檢結(jié)構(gòu)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn),各體檢機(jī)構(gòu)的體檢數(shù)據(jù)儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)項(xiàng)及值域各不相同,不同體檢機(jī)構(gòu)的體檢結(jié)果無法進(jìn)行跨機(jī)構(gòu)匯總及統(tǒng)計(jì),導(dǎo)致群體健康體檢信息浪費(fèi),也給慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究工作的順利開展帶來一定困難。另外,目前國內(nèi)還沒有規(guī)范統(tǒng)一的基于健康體檢數(shù)據(jù)的慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)集及相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),健康體檢機(jī)構(gòu)在體檢之后無法繼續(xù)進(jìn)行個(gè)體健康信息與健康結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)性分析及健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,因而無法實(shí)現(xiàn)個(gè)體化健康指導(dǎo)及干預(yù)。為盡快利用健康體檢平臺(tái),統(tǒng)一體檢數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn),提取重要的健康相關(guān)數(shù)據(jù),挖掘有意義的臨床信息,有必要開展健康體檢數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)及基于健康體檢數(shù)據(jù)的常見慢性病危險(xiǎn)因素監(jiān)測(cè)及其量化研究。研究目的1.基于循證醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索結(jié)果,參照臨床專家意見,結(jié)合我國國情實(shí)際,了解及確定高血壓、冠心病、腦卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7種常見慢性病的主要危險(xiǎn)因素,為有效開展常見慢性病危險(xiǎn)因素測(cè)量及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估研究提供理論基礎(chǔ)及科學(xué)依據(jù)。2.本研究設(shè)計(jì)的常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷及7種疾病的專項(xiàng)專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷,為有效開展其他慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究提供了標(biāo)準(zhǔn)及依據(jù)。3.基于哈佛癌癥指數(shù)法、合成分析法和Joint模型等統(tǒng)計(jì)建模方法,研發(fā)基于統(tǒng)計(jì)模型的疾病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)工具。研究方法1.參照相關(guān)臨床指南,結(jié)合專家意見,采用循證醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索方法,了解及確定高血壓、冠心病、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7種常見慢性病的主要危險(xiǎn)因素。2.基于健康管理理念,參考國內(nèi)外相關(guān)研究成果,依據(jù)國內(nèi)外信息標(biāo)準(zhǔn)及行業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)范,以國內(nèi)大型健康體檢機(jī)構(gòu)紙質(zhì)問診問卷及電子健康檔案為基礎(chǔ),設(shè)定問卷?xiàng)l目選擇標(biāo)準(zhǔn),研究設(shè)計(jì)常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基礎(chǔ)問卷和7種常見慢性病的專項(xiàng)專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷。并依據(jù)各疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷,構(gòu)建常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基本數(shù)據(jù)集和7種疾病的專項(xiàng)專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基本數(shù)據(jù)集。3.參閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn),采用主流評(píng)分方法,構(gòu)建高血壓、冠心病、腦卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7種疾病的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并對(duì)各疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行信度及效度檢驗(yàn)。4.基于文獻(xiàn)研究資料,參照哈佛癌癥指數(shù)方法,構(gòu)建高血壓發(fā)病等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。通過對(duì)高血壓風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與高血壓實(shí)際發(fā)病之間的相關(guān)性研究,評(píng)價(jià)高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)指數(shù)的預(yù)測(cè)性能等特征。5.基于橫斷面健康體檢數(shù)據(jù),采用合成分析法構(gòu)建高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;以ROC曲線下面積、靈敏度和特異度等為主要評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)比分析合成分析模型與傳統(tǒng)Logistic回歸模型的預(yù)測(cè)性能。6.基于縱向隊(duì)列研究數(shù)據(jù),以高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建為例,探討研究傳統(tǒng)Logistic回歸分析、Cox回歸分析及Joint模型三種多因素統(tǒng)計(jì)建模方法在常見慢性病危險(xiǎn)因素測(cè)量研究中的應(yīng)用;通過比較ROC曲線下面積大小等指標(biāo),對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能及精確性等進(jìn)行評(píng)價(jià)研究。主要研究結(jié)果1.參照相關(guān)臨床指南,結(jié)合專家意見,根據(jù)循證醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索結(jié)果可知,影響高血壓、冠心病、腦卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺等7種常見慢性病的共同危險(xiǎn)因素有:家族史、血脂異常、肥胖、吸煙、被動(dòng)吸煙、大量飲酒、蔬菜攝入不足、水果攝入不足、缺乏體育鍛煉、睡眠問題、長期精神壓力、情緒及負(fù)性事件等。此外,各常見慢性病有其特異性危險(xiǎn)因素,如心腦血管疾病的早發(fā)家族史;糖尿病的妊娠糖尿病史;胃癌的幽門螺桿菌感染、A型血;肺癌的特殊職業(yè)暴露史;乳腺癌的初潮年齡、絕經(jīng)期年齡及人工流產(chǎn)次數(shù)等。2.本研究設(shè)計(jì)的慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷的標(biāo)準(zhǔn)化電子文檔架構(gòu)主要包括文檔頭和文檔體兩部分。其中文檔頭包含體檢表標(biāo)識(shí)、體檢機(jī)構(gòu)、受檢者標(biāo)志和人口學(xué)特征四個(gè)部分,文檔體部分主要包括問診問卷(主要包括現(xiàn)病史、既往史、精神心理因素和專項(xiàng)專病評(píng)估項(xiàng)目)和體格檢查兩大部分。問診問卷中的既往史主要涉及用藥史、家族史、暴露史(環(huán)境暴露和職業(yè)暴露)、生活方式(飲食、吸煙、飲酒、體育運(yùn)動(dòng)、體力活動(dòng)和睡眠狀況)等內(nèi)容,另外該問診問卷還包含了婦女月經(jīng)史及婚育史等相關(guān)內(nèi)容;專項(xiàng)專病項(xiàng)目主要是針對(duì)心血管疾病(高血壓、冠心病和腦卒中)、代謝性疾病(糖尿病)及惡性腫瘤(胃癌、肺癌和乳腺癌)三大類共7種疾病的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究而設(shè)計(jì)的特定條目;精神心理因素主要涉及脾氣性格、工作及生活壓力、負(fù)性事件及情緒等因素。3.參閱相關(guān)文獻(xiàn),根據(jù)預(yù)實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果及專家指導(dǎo)意見,研究設(shè)計(jì)了常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷(本研究中將其稱為常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷)。該基礎(chǔ)問卷除個(gè)體基本信息和常規(guī)體格檢查外,主要包含113個(gè)問卷?xiàng)l目,所有指標(biāo)(條目)均來自國人健康標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)庫。慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷共包含210個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元,其中文檔頭數(shù)據(jù)元25個(gè),文檔體數(shù)據(jù)元185個(gè)。在185個(gè)文檔體數(shù)據(jù)元中,167個(gè)數(shù)據(jù)元為通用數(shù)據(jù)元,其他18個(gè)為女性專用數(shù)據(jù)元。4.基于標(biāo)準(zhǔn)化慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷,參考相關(guān)文獻(xiàn),研究設(shè)計(jì)了高血壓、冠心病、腦卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7種疾病的專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷,并對(duì)各問卷中的指標(biāo)及數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。各專項(xiàng)專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷所包含的條目及數(shù)據(jù)元不同。其中高血壓專項(xiàng)評(píng)估問卷由10個(gè)指標(biāo)組成,共包含31個(gè)數(shù)據(jù)元,其中17個(gè)數(shù)據(jù)元為核心數(shù)據(jù)元;冠心病專項(xiàng)評(píng)估問卷共含15個(gè)指標(biāo),包括48個(gè)數(shù)據(jù)元,其中30個(gè)為核心數(shù)據(jù)元;腦卒中專項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷包含15個(gè)指標(biāo),共含48個(gè)數(shù)據(jù)元,其中26個(gè)為核心數(shù)據(jù)元;糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷含13個(gè)指標(biāo),20個(gè)數(shù)據(jù)元,其中16個(gè)為核心數(shù)據(jù)元;胃癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷含12個(gè)指標(biāo),27個(gè)數(shù)據(jù)元,其中13個(gè)為核心數(shù)據(jù)元;肺癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷含8個(gè)指標(biāo),19個(gè)數(shù)據(jù)元,其中10個(gè)為核心數(shù)據(jù)元;乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷含14個(gè)指標(biāo),31個(gè)數(shù)據(jù)元,其中13個(gè)為核心數(shù)據(jù)元。以上各專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)元中,除了乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷中的5個(gè)數(shù)據(jù)元屬于額外添加之外,其余各數(shù)據(jù)元均來自慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷。5.依據(jù)專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷,采用主流評(píng)分法構(gòu)建了7種疾病的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并對(duì)各模型進(jìn)行了信度及效度檢驗(yàn)。專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的信度檢驗(yàn)結(jié)果顯示:高血壓、冠心病、腦卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7種疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的克朗巴赫a系數(shù)分別為0.632、0.667、0.688、0.689、0.657、0.635和0.618,各內(nèi)部一致性系數(shù)均高于0.60,各疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的一致性較好;分半信度檢驗(yàn)結(jié)果顯示,高血壓、冠心病、腦卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7種疾病模型的Spearman-Brown系數(shù)分別為0.677、0.672、0.566、0.629、0.634、0.643和0.534,除腦卒中和乳腺癌的分半信度低于0.60之外,其他疾病模型的分半信度均較高,各模型中的條目之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性;重測(cè)信度結(jié)果顯示,慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷的兩次測(cè)量結(jié)果的相關(guān)系數(shù)為0.650(P㩳0.05),表明基礎(chǔ)問卷的重測(cè)信度較高。專項(xiàng)專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷的結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)結(jié)果顯示:7種疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的取樣適當(dāng)性數(shù)值(KMO)均在0.60左右,各問卷的公因子能夠解釋總體方差的貢獻(xiàn)率均高于50%。各專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷中,除了個(gè)別條目所屬維度與研究預(yù)期測(cè)量維度不符外(如胃癌問卷中的血型、乳腺癌問卷中的大量飲酒等),絕大多數(shù)條目均反映了問卷的預(yù)期設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu),各疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷的結(jié)構(gòu)效度均較好。以上檢驗(yàn)結(jié)果表明,各專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷具有較好的信度和效度。6.參照哈佛癌癥指數(shù)法,基于文獻(xiàn)資料研究結(jié)果,選擇年齡、性別和高血壓家族史等7個(gè)變量構(gòu)建高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。研究結(jié)果顯示:年齡、性別、高血壓家族史、超重或肥胖、TG異常、吸煙和飲酒7個(gè)危險(xiǎn)因素的危險(xiǎn)得分值分別為5分、10分、10分、10分、10分、10分和10分,人群高血壓風(fēng)險(xiǎn)平均得分為18分�；�17834名人群的7年隨訪資料,采用本研究設(shè)計(jì)的高血壓風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)評(píng)估對(duì)象進(jìn)行高血壓風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估。評(píng)估結(jié)果顯示:3770人被評(píng)估為高血壓“較低”風(fēng)險(xiǎn)、3860人被評(píng)估為高血壓“低”風(fēng)險(xiǎn)、5363人為高血壓“高”風(fēng)險(xiǎn)、4841人具有“較高”高血壓風(fēng)險(xiǎn)。為評(píng)價(jià)高血壓等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的預(yù)測(cè)性能,本研究對(duì)于不同高血壓風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中的高血壓發(fā)病人數(shù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。分析結(jié)果顯示:7年隨訪期間,高血壓總發(fā)病人數(shù)為802人,其中經(jīng)高血壓風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)判為“較低”風(fēng)險(xiǎn)、“低”風(fēng)險(xiǎn)、“高”風(fēng)險(xiǎn)和“較高”風(fēng)險(xiǎn)的人數(shù)分別為29人(3.62%)、74人(9.23%)、204人(25.44%)和495人(61.72%)。不同高血壓風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中的高血壓發(fā)病情況不同(2c=557.650,P001.0),隨著高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的增加,高血壓發(fā)病人數(shù)逐步增加(P001.0)。7.基于橫斷面體檢數(shù)據(jù)集,采用合成分析方法,以年齡、高血壓家族史、性別、超重或肥胖、甘油三脂異常、吸煙和大量飲酒為研究變量構(gòu)建高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。根據(jù)高血壓家族史單變量回歸系數(shù)u(高血壓家族史)b的取值不同,本研究構(gòu)建了兩個(gè)不同的合成分析模型。一個(gè)是當(dāng)u(高血壓家族史)b=2.280時(shí)的合成模型(合成分析模型1):logit P=-7.664+1.320×年齡(≥45歲)+2.823×性別+2.159×高血壓家族史+2.190×超重或肥胖+1.734×甘油三脂異常+1.211×吸煙+1.973×大量飲酒;另一個(gè)是當(dāng)u(高血壓家族史)b=4.790時(shí)的合成分析模型(合成分析模型2):logit P=-8.303+1.320×年齡(≥45歲)+2.823×性別+4.669×高血壓家族史+2.237×超重或肥胖+1.734×甘油三脂異常+1.211×吸煙+1.973×大量飲酒�；谙嗤瑪�(shù)據(jù)集,比較分析兩種合成分析模型與傳統(tǒng)Logistic回歸分析模型的預(yù)測(cè)性能。比較結(jié)果顯示:在包含相同變量的情況下,合成分析模型1與Logistic回歸模型的ROC曲線下面積相差范圍在0.009-0.043之間;合成分析模型2與Logistic回歸模型的ROC曲線下面積相差范圍在0.008-0.020之間。兩種合成分析模型的ROC曲線下面積大小與傳統(tǒng)Logistic回歸模型的ROC曲線下面積均非常接近,其中模型2與傳統(tǒng)Logistic模型的結(jié)果更為接近。合成分析模型1、合成分析模型2和Logistic回歸模型(均包含7個(gè)變量時(shí))的ROC曲線下面積分別為0.772、0.793和0.815,三個(gè)模型的ROC曲線下面積大小之間無差別(P0.05)。8.以高血壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建為例,基于相同縱向隊(duì)列研究數(shù)據(jù)集,分別進(jìn)行Logistic、Cox回歸分析和Joint聯(lián)合模型分析。研究結(jié)果顯示:單因素Logistic回歸分析和單因素Cox回歸分析的結(jié)果一致,兩種分析方法均表明年齡、性別、高血壓家族史和甘油三脂異常等14個(gè)因素是影響高血壓發(fā)病的主要因素。以單因素回歸分析中有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的14個(gè)變量為自變量,進(jìn)一步進(jìn)行多因素回歸分析。多因素Logistic分析結(jié)果表明影響高血壓發(fā)病的主要因素有年齡(于45歲)、性別(男性)、高血壓家族史、超重或肥胖、甘油三酯異常、吸煙和大量飲酒,最后構(gòu)建的多因素Logistic回歸模型為:logit P=-4.743+1.229×年齡(≥45歲)+0.444×性別+1.759×高血壓家族史+0.692×超重或肥胖+0.218×吸煙+0.459×大量飲酒+0.389×甘油三脂異常。多因素Cox回歸模型分析結(jié)果顯示:年齡、性別(男性)、高血壓家族史、超重或肥胖、甘油三脂異常、吸煙和大量飲酒是影響高血壓發(fā)病的主要危險(xiǎn)因素。根據(jù)多因素Cox回歸分析結(jié)果計(jì)算高血壓發(fā)病預(yù)后指數(shù)(PI):PI=1.145×年齡(≥45歲)+0.439×性別+1.641×高血壓家族史+0.633×超重或肥胖+0.198×吸煙+0.350×大量飲酒+0.362×甘油三脂異常。根據(jù)Logistic回歸方程的logit P值及多因素Cox回歸方程的PI指數(shù)計(jì)算兩個(gè)模型的ROC曲線下面積。結(jié)果顯示,Logistic回歸模型和Cox回歸模型的ROC曲線下面積分別為0.715和0.814,Cox回歸模型的預(yù)測(cè)性能較高(P0.05)。本研究采用Joint模型研究不同時(shí)間點(diǎn)甘油三脂測(cè)量值對(duì)高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的影響作用。在Joint模型構(gòu)建中,以高血壓發(fā)病為結(jié)局變量,以年齡、性別、高血壓家族史、超重或肥胖、吸煙和飲酒為協(xié)變量,以甘油三脂為縱向監(jiān)測(cè)變量。研究結(jié)果顯示:縱向測(cè)量的甘油三脂對(duì)高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)危險(xiǎn)度值為2.436,表明甘油三脂不同時(shí)間點(diǎn)的測(cè)量值對(duì)高血壓發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)有影響。另外,除吸煙之外,其他協(xié)變量對(duì)高血壓發(fā)病均有影響(P0.05)。研究結(jié)論:1.不同慢性病的危險(xiǎn)因素譜不同;吸煙、飲酒、血脂異常、肥胖、蔬果攝入不足、睡眠問題、缺乏體育鍛煉等因素是常見慢性病的共同危險(xiǎn)因素;相同危險(xiǎn)因素對(duì)不同慢性病的作用大小及其危害程度不同。2.本研究構(gòu)建的慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估概念框架可作為其他慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷設(shè)計(jì)的參考依據(jù)。慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷及7種專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷規(guī)定了常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基礎(chǔ)指標(biāo)集合,制定了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),設(shè)定了數(shù)據(jù)元含義及可接受的數(shù)據(jù)表達(dá)形式,可為體檢機(jī)構(gòu)構(gòu)建規(guī)范的健康體檢數(shù)據(jù)庫提供參考標(biāo)準(zhǔn)和依據(jù)。3.應(yīng)用本研究設(shè)計(jì)的慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基本數(shù)據(jù)集及其數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),可保證常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的內(nèi)容統(tǒng)一及項(xiàng)目定義的一致性,可實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享與交換。4.采用哈佛癌癥指數(shù)法構(gòu)建的慢性病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)指數(shù)可有效實(shí)現(xiàn)疾病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定,為橫斷面數(shù)據(jù)的有效利用提供了幫助。5.基于橫斷面數(shù)據(jù)構(gòu)建的合成分析模型可有效預(yù)測(cè)疾病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)。6.基于Joint模型構(gòu)建的疾病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,可有效識(shí)別時(shí)協(xié)變量對(duì)結(jié)局變量的影響,減小測(cè)量偏倚。7.不同統(tǒng)計(jì)學(xué)建模方法各有其優(yōu)點(diǎn)及不足,在慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的實(shí)際構(gòu)建中,應(yīng)根據(jù)研究資料的實(shí)際情況,綜合考慮各方法的特點(diǎn),借長補(bǔ)短,將多種建模方法結(jié)合使用,發(fā)揮各方法的優(yōu)勢(shì),以構(gòu)建有效的疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,進(jìn)而提高慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估質(zhì)量。
【關(guān)鍵詞】：慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 疾病模型 危險(xiǎn)因素測(cè)量 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) 數(shù)據(jù)元 標(biāo)準(zhǔn)化 哈佛癌癥指數(shù) 合成分析 Joint模型
【學(xué)位授予單位】：第四軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R181.32
【目錄】：

• 縮略語表5-6
• 中文摘要6-13
• 英文摘要13-23
• 前言23-27
• 文獻(xiàn)回顧27-40
• 1 慢性病現(xiàn)狀及疾病負(fù)擔(dān)27-28
• 2 疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在慢性病防治中的作用28-29
• 3 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀29-33
• 4 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建方法33-38
• 5 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究工作展望38-40
• 第一部分 常見慢性病主要危險(xiǎn)因素循證醫(yī)學(xué)研究40-44
• 1 數(shù)據(jù)來源40
• 2 研究方法40-41
• 3 結(jié)果41-43
• 3.1 主要研究病種41
• 3.2 各研究病種主要危險(xiǎn)因素篩選41-43
• 4 結(jié)論43-44
• 第二部分 常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷設(shè)計(jì)及標(biāo)準(zhǔn)化處理44-58
• 1 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷設(shè)計(jì)概念框架44-47
• 2 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷指標(biāo)篩選標(biāo)準(zhǔn)及原則47-48
• 3 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基礎(chǔ)問卷設(shè)計(jì)及其標(biāo)準(zhǔn)化處理48-49
• 4 專項(xiàng)專病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷及其數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)49-56
• 5 結(jié)論56-58
• 第三部分 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問卷的信度及效度檢驗(yàn)58-75
• 1 數(shù)據(jù)來源58
• 2 研究方法58-60
• 3 結(jié)果60-73
• 3.1 研究對(duì)象一般情況60-61
• 3.2 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型變量構(gòu)成及賦值61-67
• 3.3 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型效度評(píng)價(jià)結(jié)果67-72
• 3.4 慢性病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型信度評(píng)價(jià)結(jié)果72-73
• 4 討論73-75
• 第四部分 常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)量化及評(píng)估方法研究75-84
• 1 數(shù)據(jù)來源75-76
• 2 研究方法76-78
• 3 結(jié)果78-81
• 3.1 研究對(duì)象一般情況78
• 3.2 高血壓等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)研究結(jié)果78-81
• 4 討論81-84
• 第五部分 基于橫斷面數(shù)據(jù)的慢性病多因素風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究84-96
• 1 數(shù)據(jù)來源84-86
• 2 研究方法86-88
• 3 結(jié)果88-94
• 3.1 研究對(duì)象一般情況88
• 3.2 合成分析模型分析結(jié)果88-94
• 4 討論94-96
• 第六部分 基于縱向隊(duì)列數(shù)據(jù)的慢性病多因素風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究96-120
• 1 數(shù)據(jù)來源96-97
• 2 研究方法97-105
• 3 結(jié)果105-117
• 3.1 研究對(duì)象一般情況105
• 3.2 Logistic回歸分析結(jié)果105-108
• 3.3 Cox回歸分析結(jié)果108-113
• 3.4 Joint模型分析結(jié)果113-116
• 3.5 三種模型對(duì)比分析結(jié)果116-117
• 4 討論117-120
• 小結(jié)120-124
• 參考文獻(xiàn)124-135
• 附錄135-182
• 個(gè)人簡歷和研究成果182-183
• 致謝183

  本文關(guān)鍵詞：常見慢性病危險(xiǎn)因素測(cè)量及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：256542