本文選題：高血壓 + 患病率��； 參考：《中國衛(wèi)生統(tǒng)計》2014年03期

【摘要】：目的比較既往數(shù)據(jù)較少時不同方法在疾病預測中的應用。方法利用我國建國以來四次大規(guī)模高血壓抽樣調查的數(shù)據(jù),分別采用幾何級數(shù)法、logistic函數(shù)模型和GM(1,1)灰色模型對患病率進行估計,并通過對比各方法的擬合效果、理論依據(jù)和臨床意義等,評價其可靠性和準確性。結果所有方法用于高血壓患病率的短期預測(2~3年),結果都比較相似,2005年患病率的估計值均處在(19.3±1.0)%之間。但隨著預測時間的延長,不同方法給出的疾病趨勢則有了較大幅度的差異,截至2050年,GM(1,1)灰色模型(R2=0.9863)的預測結果已達到86.44%,幾何級數(shù)法給出的估計值也超過75%,而logistic函數(shù)模型(R2=0.6933)認為患病率仍只有33.53%。其中l(wèi)ogistic模型估計較保守,并假設患病率始終不會超過上限40%;而幾何級數(shù)法和GM(1,1)模型給出的預測值將快速增長,于2060年之前突破100%。結論幾何級數(shù)法結合了數(shù)據(jù)的數(shù)學意義和臨床意義,適用于中短期的患病率估計,而logistic回歸模型給出的患病率趨勢在理論上符合人們對未來疾病發(fā)展的預估,更適合遠期推斷。GM(1,1)灰色模型與原始數(shù)據(jù)的擬合程度較高,且不要求提供大量相關信息,因此也較為適合數(shù)據(jù)點較少的短期預測。
[Abstract]:Objective to compare the application of different methods in disease prediction with less previous data. Methods based on the data of four large-scale sampling surveys of hypertension since the founding of the people's Republic of China, the geometric series logistic function model and the GM-1 1) grey model were used to estimate the prevalence rate, and the fitting results of the methods were compared. The theoretical basis and clinical significance were used to evaluate its reliability and accuracy. Results all the methods were used to predict the prevalence of hypertension for 2 ~ 3 years, and the results were similar. The estimated prevalence rate in 2005 was between 19.3 鹵1.0%. However, with the prolongation of the prediction time, the disease trends given by different methods vary considerably. By 2050, the predicted results of the grey model R2 + 0.9863) had reached 86.44 and the estimated value given by the geometric series method was more than 750.6933, while the logistic function model R20.6933) considered that the prevalence rate was still only 33.53. The logistic model is conservative and assumes that the prevalence rate will never exceed the upper limit of 40. Conclusion the geometric series method combines the mathematical and clinical significance of the data, and is suitable for estimating the prevalence rate in the short and medium term. However, the prevalence trend given by the logistic regression model is theoretically in line with the prediction of the future disease development. The grey model is more suitable for the short-term prediction with fewer data points because of its high fitting degree with the original data, and does not require a large amount of relevant information.
【作者單位】： 北京協(xié)和醫(yī)學院 中國醫(yī)學科學院 國家心血管病中心 阜外心血管病醫(yī)院 心血管疾病國家重點實驗室;
【分類號】：R311

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1789822