本文選題：痰濕體質(zhì) + 代謝綜合征　； 參考：《北京中醫(yī)藥大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：背景代謝綜合征(metabolic syndrome,MS)是一系列代謝紊亂性疾病組成的臨床癥候群,主要包括腹型肥胖、高血糖、高血壓、高甘油三酯血癥和高密度脂蛋白膽固醇偏低。代謝綜合征在全球呈流行趨勢,并有向年輕化發(fā)展的態(tài)勢。隨著我國經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展、城市化進(jìn)程加快、人口老齡化等問題加劇,人們的飲食結(jié)構(gòu)、生活方式等都發(fā)生了巨大改變,代謝綜合征的發(fā)病率也隨之逐年攀升。代謝綜合征對人類健康危害極大,除了多種疾病的同時聚集出現(xiàn),臨床表現(xiàn)復(fù)雜多樣,給治療帶來巨大挑戰(zhàn)外,還會顯著提高嚴(yán)重的心腦血管疾病的發(fā)病風(fēng)險。目前,代謝綜合征已經(jīng)成為國內(nèi)外廣為關(guān)注的重大公共衛(wèi)生問題。鑒于代謝綜合征對人類健康的巨大危害和根治難度,以及由其帶來沉重的個人、家庭和社會醫(yī)療負(fù)擔(dān),提早預(yù)防和診斷代謝綜合征已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。盡早找到代謝綜合征的重要危險因素,有針對性地開展健康管理,以預(yù)防其發(fā)生,同時在易發(fā)病的高危人群中提前診斷篩查,一旦發(fā)現(xiàn)及早治療,對解決代謝綜合征這一重大衛(wèi)生問題具有積極意義。此前的相關(guān)研究,多基于整體人群開展,缺乏針對性。本研究基于代謝綜合征的高危人群—痰濕體質(zhì)人群開展,考慮到各種統(tǒng)計(jì)模型的優(yōu)勢,聯(lián)合使用多種數(shù)學(xué)方法,篩選出痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的危險因素,建立多個針對痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的診斷模型,為實(shí)現(xiàn)代謝綜合征的三級預(yù)防,即早預(yù)防、早診斷、早治療,提供科學(xué)依據(jù)和實(shí)用工具,也為實(shí)現(xiàn)一定意義上的人群精準(zhǔn)醫(yī)療提供思路和方法。目的通過篩選痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的危險因素和構(gòu)建痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的診斷模型,為高危人群的健康管理方案制定和疾病篩查提供科學(xué)依據(jù)和診斷工具,以實(shí)現(xiàn)代謝綜合征的及早預(yù)防、診斷和治療。方法1.采用病例對照研究設(shè)計(jì),以758例痰濕體質(zhì)人群為研究對象,對病例組已患代謝綜合征的240例和對照組未患代謝綜合征的518例進(jìn)行問卷調(diào)查、量表測量、體格測量、實(shí)驗(yàn)室生化指標(biāo)檢測。采用EpiData3.1進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入,SAS9.3進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。應(yīng)用Logistic回歸分析對痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的影響因素進(jìn)行單因素和多因素分析,篩選出有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05)的變量,即作為痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的危險因素。2.基于上述數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,采用SAS9.3和Ri386 3.3.2進(jìn)行模型構(gòu)建。采用Logistic逐步回歸分析、Bayes判別分析、支持向量機(jī)三種數(shù)學(xué)建模方法,選擇不需要復(fù)雜的臨床檢查或?qū)嶒?yàn)室檢查的簡單變量,開發(fā)痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的診斷模型,并根據(jù)模型各自特征,使用不同方法對診斷模型的性能進(jìn)行評價。結(jié)果1.研究對象的基本情況本研究納入758例痰濕體質(zhì)研究對象,代謝綜合征患者240例(占31.66%),非代謝綜合征518例(占68.34%),其中男性312例(占41.16%),女性446例(占58.84%),平均年齡42.14±10.50歲。2.痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的危險因素篩選單因素Logistic回歸分析結(jié)果共篩選出33個變量與代謝綜合征的發(fā)生有關(guān),結(jié)果如下:地域、性別、年齡、體質(zhì)量、體重指數(shù)、高血壓、腰圍、臀圍、身體脂肪率、背部皮下脂肪厚度、腹部皮下脂肪厚、空腹血糖、空腹胰島素、胰島素抵抗指數(shù)、糖化血紅蛋白、總膽固醇、低密度脂蛋白膽固醇、甘油三酯、血尿酸、家族肥胖史、家族糖尿病史、家族高血壓史、睡前加餐、飲食偏嗜、吸煙、飲酒、睡眠習(xí)慣、痰濕體質(zhì)得分28個變量是痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的危險因素;高密度脂蛋白膽固醇、每日進(jìn)餐次數(shù)、飲食定時定量、運(yùn)動習(xí)慣、運(yùn)動強(qiáng)度5個變量是痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的保護(hù)因素,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05)。多因素Logistic回歸分析共篩選出9個變量與代謝綜合征的發(fā)生有關(guān),結(jié)果按影響因素大小排列:高血壓(OR=27.96,95%CI:14.22～54.97)、甘油三酯(OR=3.47,95%CI:2.56～4.69)、空腹血糖(OR=1.95,95%CI:1.57～2.43)、家族高血壓史(OR=1.88,95%CI:1.08～3.26)、腰圍(OR=1.07,95%CI:1.03～1.10)、身體脂肪率(OR=1.05,95%CI:1.02～1.09)、痰濕體質(zhì)得分(OR=1.04,95%CI:1.00～1.07)7個變量為痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的危險因素;每日進(jìn)餐次數(shù)(OR=0.30,95%CI:0.15～0.63)、高密度脂蛋白膽固醇(OR=0.01,95%CI:0.00～0.04)2個變量是痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的保護(hù)因素,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05)。3.痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的診斷模型構(gòu)建進(jìn)入模型的變量包括:高血壓(X9)、腰圍(X10)、家族高血壓史(X27)、每日進(jìn)餐次數(shù)(X34)、痰濕體質(zhì)得分(X47)。(1)Logistic回歸模型全部數(shù)據(jù)建模:模型評價:ROC曲線下面積0.8655。全部數(shù)據(jù)回代,準(zhǔn)確率81.53%,靈敏度64.17%,特異度 89.58%。80%數(shù)據(jù)建模:模型評價:ROC曲線下面積0.8528。20%數(shù)據(jù)代入,準(zhǔn)確率84.11%,靈敏度65.38%,特異度93.94%。(2)Bayes判別分析模型全部數(shù)據(jù)建模:模型評價:全部數(shù)據(jù)回代,準(zhǔn)確率80.87%,靈敏度65.42%,特異度88.03%。刀切法準(zhǔn)確率79.95%,靈敏度63.75%,特異度87.45%。80%數(shù)據(jù)建模:模型評價:80%數(shù)據(jù)自身回代,準(zhǔn)確率81.05%,靈敏度65.96%,特異度87.83%;刀切法準(zhǔn)確率79.41%,靈敏度63.30%,特異度86.63%。20%數(shù)據(jù)代入,準(zhǔn)確率82.12%,靈敏度65.38%,特異度90.91%。(3)支持向量機(jī)模型支持向量機(jī)模型不輸出函數(shù)式。模型評價:若基于全部數(shù)據(jù)建模并自身回代,準(zhǔn)確率87.47%,靈敏度79.17%,特異度91.31%;若基于前607例訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建模型,607例數(shù)據(jù)自身回代,準(zhǔn)確率87.97%,靈敏度79.79%,特異度91.65%,未參加計(jì)算的151例測試集樣本數(shù)據(jù)代入,準(zhǔn)確率80.13%,靈敏度63.46%,特異度88.89%。結(jié)論1.高血壓、甘油三酯偏高、空腹血糖偏高、家族高血壓史、腰圍偏大、身體脂肪率偏高、痰濕體質(zhì)得分偏高為痰濕體質(zhì)人群發(fā)生代謝綜合征的危險因素,每日進(jìn)餐次數(shù)增加、高密度脂蛋白膽固醇增高是保護(hù)因素。2.通過Logistic回歸、Bayes判別分析、支持向量機(jī)數(shù)學(xué)建模,可以實(shí)現(xiàn)對痰濕體質(zhì)人群易發(fā)代謝綜合征的診斷篩查,構(gòu)建的模型具有簡便價廉、可靠有效、非侵入性的特點(diǎn)。
[Abstract]:Metabolic syndrome ( MS ) is a kind of clinical syndrome of metabolic syndrome , including abdominal obesity , hyperglycemia , hypertension , high triglyceride and high density lipoprotein cholesterol . This study included 758 cases of phlegm - dampness constitution , 240 cases of metabolic syndrome ( 31.66 % ) , female 446 cases ( 58.84 % ) , average age 42.14 鹵 10.50 years old . The risk factors of irritable metabolic syndrome in phlegm - dampness constitution were analyzed by multivariate logistic regression analysis ( OR = 1 . 05 , 95 % CI : 1 . 02 - 1 . 09 ) , high density lipoprotein cholesterol ( OR = 1 . 05 , 95 % CI : 1 . 02 - 1 . 09 ) , high density lipoprotein cholesterol ( OR = 0 . 01 , 95 % CI : 1.00 - 1.07 ) , high density lipoprotein cholesterol ( OR = 1.04 , 95 % CI : 1.00 - 1.07 ) , high density lipoprotein cholesterol ( OR = 1.04 , 95 % CI : 1.00 - 1.07 ) , high - density lipoprotein cholesterol ( OR = 1.04 , 95 % CI : 1.00 - 1.07 ) , and high - density lipoprotein cholesterol ( OR = 1.04 , 95 % CI : 1.00 - 1.07 ) . ( 2 ) Bayes discriminant analysis model all data modeling : model evaluation : all data generations , accuracy rate 80.87 % , sensitivity 65.42 % , specificity 88.03 % . Knife - cutting method accuracy 79.95 % , sensitivity 63.75 % , specificity 87.45 % . 80 % data modeling : model evaluation : 80 % data self - return , accuracy rate 81.05 % , sensitivity 63.30 % , specificity 86.63 % . 20 % data substitution , accuracy 82.12 % , sensitivity 65.38 % , specificity 90.91 % . ( 3 ) The model of support vector machine model support vector machine model is not output function . The model evaluates : if the model is built based on all data , the accuracy is 87.47 % , the sensitivity is 79.17 % , the specificity is 91.31 % ; the accuracy rate is 80.13 % , the sensitivity is 63.46 % , the specificity is 88.89 % .

【學(xué)位授予單位】：北京中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R259

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1870379