研究背景近年來(lái),糖尿病患病率迅猛增加,帶來(lái)沉重的經(jīng)濟(jì)社會(huì)負(fù)擔(dān);加之起病隱匿,約50.0%的糖尿病患者未診斷,部分診斷時(shí)已罹患心、腦、腎等慢性并發(fā)癥,從而消耗更多的健康照護(hù)資源。早期識(shí)別、早期干預(yù)有望減輕糖尿病及其并發(fā)癥帶來(lái)的嚴(yán)重危害,因此全球迫切需要簡(jiǎn)單、靈敏、經(jīng)濟(jì)的篩查方法加強(qiáng)對(duì)無(wú)癥狀糖尿病患者的早期識(shí)別和防控。糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分被認(rèn)為是糖尿病預(yù)測(cè)和篩查建模的基礎(chǔ)之一,一方面可引起人們對(duì)早期診斷的重視;另一方面方法簡(jiǎn)單,具有良好的成本效益。國(guó)外研究設(shè)計(jì)出一些簡(jiǎn)便快捷、靈敏度較高的模型,我國(guó)也參照其他國(guó)家模型進(jìn)行了相關(guān)研究。但我國(guó)國(guó)情復(fù)雜,地域廣闊,民族眾多,導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)果及其應(yīng)用不盡如人意。因此,我國(guó)的糖尿病篩查工具開(kāi)發(fā)需基于多民族調(diào)查數(shù)據(jù)和國(guó)情民情特點(diǎn),運(yùn)用更為科學(xué)的建模方式和評(píng)價(jià)方法,進(jìn)一步提高模型的穩(wěn)定性、普適性、經(jīng)濟(jì)性。研究目的基于多民族調(diào)查數(shù)據(jù),構(gòu)建基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的適合我國(guó)多民族人群的無(wú)創(chuàng)、簡(jiǎn)便、經(jīng)濟(jì)的糖尿病篩查模型,包括Non-lab以及Semi-lab聯(lián)合模型,運(yùn)用受試者工作特征曲線、凈重新分類指數(shù)、綜合判別指數(shù)、凈獲益率以及決策曲線分析等對(duì)新建模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)價(jià)并與目前... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：106 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

Non-lab與Semi-lab模型的列線圖

Non-lab模型預(yù)測(cè)網(wǎng)址的使用

第二部分：糖尿病篩查模型的構(gòu)建313.6Non-lab模型和Semi-lab模型的內(nèi)部驗(yàn)證與外部驗(yàn)證圖通過(guò)對(duì)Non-lab模型和Semi-lab模型采用bootstrap方法繪制的校準(zhǔn)曲線顯示在患病風(fēng)險(xiǎn)介于0~0.25，Non-lab模型列線圖的校準(zhǔn)曲線與貝葉斯修正曲線以及理想曲線重合度很高，而當(dāng)概率值超過(guò)0.25的時(shí)候，Non-lab模型則會(huì)高估受試者的風(fēng)險(xiǎn)（圖2-3，a）。Semi-lab模型列線圖的校準(zhǔn)曲線與Non-lab模型的有相似的趨勢(shì)，但Semi-lab模型校準(zhǔn)曲線高估的起始概率值卻高于Non-lab模型（圖2-3，B）。同時(shí)Non-lab模型的平均絕對(duì)誤差為0.004而Semi-lab的則為0.003。兩個(gè)模型均顯示了很優(yōu)秀的擬合度。進(jìn)一步采用ROC曲線在Non-lab模型和Semi-lab模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證以及在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行外部驗(yàn)證。Non-lab模型列線圖在訓(xùn)練集的AUC為0.763（95%CI0.747-0.780），在最佳切點(diǎn)概率值（P=0.098）下的靈敏度為72.1%，特異度為67.3%；在驗(yàn)證集的AUC則為0.753（95%CI0.726-0.781），相應(yīng)切點(diǎn)下的靈敏度為84.3%，特異度為53.7%（圖2-3，c）。Semi-lab模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（0.868，95%CI0.854-0.882）的和驗(yàn)證集（0.872,95%CI0.848-0.897）的AUC則略大于Non-lab模型。Semi-lab模型的最佳診斷切點(diǎn)概率值為0.088，在該切點(diǎn)下，Semi-lab模型在訓(xùn)練集的靈敏度為76.3%，特異度為81.6%；在驗(yàn)證集則分別為70.7%和90.1%。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，Semi-lab模型能在不影響靈敏度的情況下提升14.3%的特異度。圖2-3Non-lab和Semi-lab模型內(nèi)部驗(yàn)證與外部驗(yàn)證圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3271506