【摘 要】
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目的 构建老年高血压患者并发冠心病的预测模型,探讨相关影响因素,为预防和控制老年高血压患者并发冠心病提供参考依据.方法 本研究以2013年3-12月在南京市秦淮区某二级医院
【机 构】
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东南大学公共卫生学院医疗保险系,江苏省南京210009
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目的 构建老年高血压患者并发冠心病的预测模型,探讨相关影响因素,为预防和控制老年高血压患者并发冠心病提供参考依据.方法 本研究以2013年3-12月在南京市秦淮区某二级医院进行健康体检的所有社区(共约75个社区)老年人为总体,采用整群随机抽样方法,以社区为单位随机抽取10个社区中所有≥ 60岁长期居住于南京市的老年高血压患者1568例作为研究对象.进行问卷调查、体格检查和实验室检测,收集一般情况、慢性病患病情况、行为生活方式以及相关检查指标基线资料.分别于2015年、2017年和2019年进行3次随访,随访内容主要为心血管疾病发病情况及其他慢性病患病情况.采用SPSS 20.0软件进行x2检验,采用多因素非条件logistic回归进行模型变量的初步筛选.使用R3.5.2软件的“bnleam”包构建贝叶斯网络模型,并使用Netica软件进行贝叶斯网络推理.通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算灵敏度、特异度和曲线下面积(AUC)评价模型的预测效果.结果 最终共随访到有效样本1539例,随访期间冠心病的发生率为6.8％.多因素非条件logistic回归分析初步筛选出影响高血压患者是否并发冠心病的因素包括年龄(OR=1.996)、收缩压(OR=1.877)、总胆固醇(OR =2.346)、高尿酸血症(OR=1.887)、超重及肥胖(OR=1.759)、糖尿病(OR=2.370)和吸烟(OR=1.926),均有统计学意义(P＜0.05,P＜0.01).结合多因素logistic回归的结果和先验理论,贝叶斯网络模型最终共纳入9个节点,分别为年龄、性别、收缩压、总胆固醇、高尿酸血症、超重及肥胖、糖尿病、吸烟和冠心病,其中包括4个直接相关节点(年龄、收缩压、糖尿病和吸烟)和2个间接相关节点(性别、超重及肥胖).模型的AUC值为0.681 (95％CI:0.628～0.735),若取阈值为5.2％,则灵敏度为90.4％,特异度为31.3％.结论 采用贝叶斯网络构建的老年高血压患者并发冠心病的预测模型具有较好的预测能力,并且能够更加直观地描述疾病与因素间复杂的网络风险机制.
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