0.05),吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史"/>

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        基于meta分析的腦卒中多因素發(fā)病風(fēng)險預(yù)測

        2019-03-14 12:42:40金志寧張肇宇馬俊奇庫恩都斯·庫瓦提江吳月康森干
        電腦知識與技術(shù) 2019年1期
        關(guān)鍵詞:評估模型Meta分析腦卒中

        金志寧 張肇宇 馬俊奇 庫恩都斯·庫瓦提江 吳月康 森干

        摘要:目的,建立個體腦卒中發(fā)病風(fēng)險評估模型。 方法? 對有關(guān)腦卒中發(fā)病危險因素的文獻(xiàn)進(jìn)行meta分析,計算個體腦卒中發(fā)病風(fēng)險值,隨機(jī)生成10000例模擬數(shù)據(jù),確定風(fēng)險等級的分界值。結(jié)果,共納入28篇文獻(xiàn),Hcy、肥胖不具有統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史等具有統(tǒng)計學(xué)意義。討論,已有的數(shù)據(jù)表明,致使腦卒中的多因素包括:吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史、高血壓、高尿酸、SBP等。

        關(guān)鍵詞:腦卒中;危險因素;meta分析;評估模型

        中圖分類號:TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? ? ? 文章編號:1009-3044(2019)01-0240-03

        腦卒中是一組以出現(xiàn)意識障礙和局灶性神經(jīng)功能缺失為共同特征的發(fā)病急促的腦血管慢性病[1]。 由于影響人群腦卒中發(fā)病的因素較多,針對不同的人群,同一種發(fā)病因素的強(qiáng)度也存在差異,因此長期的健康管理,可以讓健康人群了解可能引起腦卒中發(fā)生的因素,并通過對高危人群的健康風(fēng)險評估進(jìn)行發(fā)病預(yù)測,從而提供有效的預(yù)防控制措施。本研究運(yùn)用meta分析的方法對腦卒中發(fā)病風(fēng)險的影響因素進(jìn)行評價,并采用Logistic建立模型為腦卒中的預(yù)防提供依據(jù)[2]。

        1? 資料與方法

        1.1 收集系統(tǒng)評價的資料

        1.1.1 文獻(xiàn)檢索

        手工檢索萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺、維普期刊資源整合服務(wù)平臺、中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)、百度學(xué)術(shù)、PubMed相關(guān)會議論文,納入國內(nèi)外發(fā)表的關(guān)于腦卒中患者發(fā)病風(fēng)險的研究。英文檢索詞有:“risk factor”“ischemic”“stroke”“hemorrhagic”;中文檢索詞有:腦卒中、高血壓、危險因素、發(fā)病因素等。

        1.1.2? 納入排除標(biāo)準(zhǔn)

        納入標(biāo)準(zhǔn):

        (1) 研究對象:來源于社區(qū)、醫(yī)療單位或其他機(jī)構(gòu);

        (2) 性別、年齡以及腦卒中類型不限;

        (3) 以隊列研究或病例對照研究為研究類型;

        (4) 腦卒中的診斷依據(jù)采用國際上通用的診斷標(biāo)準(zhǔn);

        (5) 以發(fā)生腦卒中為觀測終點(diǎn)。

        排除標(biāo)準(zhǔn):

        (1) 排除重復(fù)發(fā)表、存在嚴(yán)重缺失數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)報道不全的研究;

        (2) 排除腦卒中復(fù)發(fā)的研究。

        1.1.3 質(zhì)量評價和資料提取

        對納入的文獻(xiàn)進(jìn)行資料提取,閱讀最終納入文獻(xiàn),提取文獻(xiàn)基本信息,包括:第一作者、發(fā)表年份、研究地點(diǎn)、研究時間、病例來源等。同時提取引起腦卒中發(fā)病的相關(guān)因素如吸煙、體育鍛煉、高血壓、糖尿病、腦卒中家族史等[3]。

        1.2? 統(tǒng)計學(xué)方法

        1.2.1? meta分析

        運(yùn)用Review Manager 5.3統(tǒng)計軟件對納入的28篇文獻(xiàn)提取出的與腦卒中發(fā)病有關(guān)的危險因素的RR值(某一危險因素的相對危險度)、95%CI(95%可信區(qū)間)等數(shù)據(jù)進(jìn)行meta分析。當(dāng)異質(zhì)性檢驗結(jié)果P≤0.05時,采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析;反之當(dāng)異質(zhì)性檢驗結(jié)果P>0.05時,采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析,最終得到合并后的RR值和95%CI。比較兩種模型的結(jié)果,進(jìn)行敏感性分析,評價其穩(wěn)定性。最后采用Beeg檢驗,Egger檢驗判斷是否存在發(fā)表偏倚。

        1.2.2? Logistic回歸模型

        用Logistic回歸模型對疾病的發(fā)病情況進(jìn)行預(yù)測,選用優(yōu)化后的 Logistic回歸模型作為本次研究的基本模型,結(jié)合meta分析的結(jié)果,建立個體腦卒中發(fā)病風(fēng)險評估模型[5]。

        公式(1)

        其中P是個體發(fā)病風(fēng)險,[x1、x2、x3…xi…xn] 分別為第1、2、3…i…n個發(fā)病因素,[βi]是以[LnRRi]估計,常數(shù)項[α]是通過腦卒中發(fā)病率來估計的,根據(jù)Logistic回歸公式,

        其中P為腦卒中發(fā)病率,[x1、x2、x3...xi、xn],分別為第1、2、3…i…n個發(fā)病因素在人群中的平均暴露水平,但在實際情況下,一般很難得到,所以忽略,優(yōu)化后得到:

        所以得到:

        [Logit(P)=α+β1x1+β2x2+β3x3+...+βixi+βnxn]? 公式(3)? ?2? 結(jié)果

        2.1 文獻(xiàn)納入結(jié)果

        初檢出文獻(xiàn)232篇,對獲取的232篇文獻(xiàn)進(jìn)行查重,獲得195篇文獻(xiàn)。根據(jù)納入排除標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行初篩,排除65個研究。閱讀全文進(jìn)行復(fù)篩,排除102篇研究對象。最終納入28篇文獻(xiàn)[6-33]進(jìn)行meta分析,研究時間從2006-2016年。

        2.2? meta分析結(jié)果

        共納入9項因素,有7項因素的meta分析合并結(jié)果具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),包括吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史、收縮壓(SBP)、高尿酸、規(guī)律服藥。合并RR值為1.957、0.387、1.878、2.575、1.797、2.328、2.702。此外,同型半胱氨酸(Hcy)和肥胖不具有統(tǒng)計學(xué)意義。因此未納入模型研究(見表1)。

        2.3? Rothman-Keller模型參數(shù)

        Rothman-Keller模型參數(shù)[4]計算方法如下:

        (1)基準(zhǔn)發(fā)病比例:

        Pi(某一危險因素在全人群中的暴露率),RRi(某一危險因素的相對危險度)。

        (2)危險分?jǐn)?shù)

        [S=ρ×RRi]

        (3)組合危險分?jǐn)?shù)

        [?=(P1-1)+...+(Pn-1)+q1×q2×...qn]

        P為危險分?jǐn)?shù)≥1的項之值,q為危險分?jǐn)?shù)<1的項之值。

        (4)個體發(fā)病風(fēng)險

        個體發(fā)病風(fēng)險=人群腦卒中發(fā)病率 [×?]

        通過研究獲取某一危險因素在全人群中的暴露率Pi;通過meta分析合并危險因素的風(fēng)險值,得到某一危險因素的相對危險度RRi。腦卒中預(yù)測模型的參數(shù)值見表2。

        2.4? 確定等級劃分界值

        本研究根據(jù)7個危險因素的二項分布函數(shù),確定低發(fā)病風(fēng)險、中發(fā)病風(fēng)險、高發(fā)病風(fēng)險的分界值,一共生成10000例患者7個危險因素分布情況。將隨機(jī)生成的這10000例數(shù)據(jù),代入Rothman-Keller模型,分別計算相應(yīng)的個體發(fā)病風(fēng)險。將發(fā)病風(fēng)險從小到大排序,以個體ID為橫坐標(biāo),腦卒中風(fēng)險為縱坐標(biāo)繪制聯(lián)合分布圖。

        根據(jù)風(fēng)險的變化趨勢,選取0.048為低發(fā)病風(fēng)險和中發(fā)病風(fēng)險的分界值,0.079為中發(fā)病風(fēng)險和高發(fā)病風(fēng)險的分界值。即腦卒中發(fā)病風(fēng)險<0.048,屬于低危人群;腦卒中發(fā)病風(fēng)險在0.048—0.079,屬于中危人群;腦卒中發(fā)病風(fēng)險>0.079,屬于高危人群。(見圖1)

        2.5? 建立Logistic模型

        有研究指出腦卒中的發(fā)病率為2.57%[3],查找表2,可知各項危險因素的<E:\知網(wǎng)文件\電腦\電腦01-02\電腦01\7xs201901\Image\image17.png>值,計算 <E:\知網(wǎng)文件\電腦\電腦01-02\電腦01\7xs201901\Image\image18.png>值,代入公式(3),得最終的Logistic回歸模型:

        3? 討論

        本次研究對腦卒中的發(fā)病因素進(jìn)行了發(fā)病風(fēng)險值的合并,建立了我們自己的腦卒中個體發(fā)病風(fēng)險健康評估模型,并運(yùn)用二項分布函數(shù)進(jìn)行了10000例數(shù)據(jù)的隨機(jī)模擬,對腦卒中個體發(fā)病風(fēng)險進(jìn)行了等級劃分。

        本研究發(fā)現(xiàn)致使腦卒中發(fā)病的主要影響因素有:吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史、收縮壓、高尿酸、規(guī)律服藥。可以通過加強(qiáng)體育鍛煉、戒煙戒酒、規(guī)律服藥等健康的生活方式或飲食習(xí)慣降低腦卒中的發(fā)病風(fēng)險。根據(jù)趨勢圖最終確定0.048為低發(fā)病風(fēng)險和中發(fā)病風(fēng)險的分界值,0.079為中發(fā)病風(fēng)險和高發(fā)病風(fēng)險的分界值。將腦卒中劃分為低危、中危、高危三個風(fēng)險等級,針對不同的人群,要進(jìn)行不同的健康教育。本研究結(jié)果可以作為腦卒中發(fā)病風(fēng)險預(yù)測的參考依據(jù)。

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