本文關鍵詞： 代謝綜合征 縱向隊列 風險預測模型 健康管理人群 Cox比例風險回歸　出處：《山東大學學報(醫(yī)學版)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的基于健康管理人群隊列,構建代謝綜合征的5年發(fā)病風險預測模型。方法依托山東多中心健康管理縱向觀察隊列,選取20~80歲且基線未患代謝綜合征者構建隊列,采用Cox比例風險回歸構建預測模型,并利用十折交叉驗證法檢驗模型的穩(wěn)定性,通過受試者工作特征曲線(ROC)下面積(AUC)和觀測/期望(OE比)評價模型的預測效果。結果隨訪期間共發(fā)生代謝綜合征1 591例(男1 273例,女318例),發(fā)病密度為38.57/1 000人年。男性代謝綜合征預測模型納入的變量包括年齡、BMI、空腹血糖、甘油三酯、高密度脂蛋白、血尿酸、總膽固醇和是否高血壓,女性模型納入變量包括年齡、BMI、空腹血糖、甘油三酯、血尿酸和是否高血壓;模型ROC曲線下面積分別為0.751(95%CI:0.742~0.759)和0.745(95%CI:0.734~0.756);OE比分別為1.03和1.00;十折交叉驗證ROC曲線下面積平均值分別為0.749和0.746。結論本研究利用健康管理縱向隊列數(shù)據(jù),建立了代謝綜合征5年發(fā)病風險預測模型,經(jīng)十折交叉驗證結果表明,其在健康管理人群中有較好的預測效果,有助于識別高發(fā)病風險人群,進而減少和預防代謝綜合征的發(fā)生。
[Abstract]:Objective to construct a 5-year risk prediction model of metabolic syndrome based on the health management population cohort. Methods based on the longitudinal observation cohort of multi-center health management in Shandong Province, the subjects aged 20 to 80 years without metabolic syndrome were selected to construct the cohort. The Cox proportional risk regression is used to construct the prediction model, and the 10% cross-validation method is used to verify the stability of the model. The predictive effect of the model was evaluated by using the area under the operating characteristic curve (ROC) and the observed / expected OE ratio. Results during the follow-up period, 1 591 patients (1 273 males) suffered from metabolic syndrome. There were 318 female patients with incidence density of 38.57 / 1 000 person-years. The male metabolic syndrome predictive model included BMIs, fasting blood glucose, triglyceride, high density lipoprotein, serum uric acid, total cholesterol and hypertension. The female model included age BMI, fasting blood glucose, triglyceride, serum uric acid and hypertension; The area under the model ROC curve is 0.751 / 95 CI: 0.7420.59) and the ratio of 0.74595 CI: 0.734 / 0.756 / OE is 1.03 and 1.00 respectively; the average area under ten fold cross-validation of ROC curve is 0.749 and 0.7466.Conclusion the longitudinal cohort data of health management are used in this study. A 5-year risk prediction model for metabolic syndrome was established. The results of 10% cross-validation showed that the model had a good predictive effect in the health management population and was helpful to identify the high risk population. And then reduce and prevent the occurrence of metabolic syndrome.
【作者單位】： 山東大學公共衛(wèi)生學院生物統(tǒng)計學系;山東大學齊魯生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究中心;威海市立醫(yī)院健康體檢科;
【基金】：國家自然科學基金(81273177)
【分類號】：R589

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