【摘 要】
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目的:基于中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS）的纵向数据,描述代谢综合征的动态进展变化,分析其双向演变的相关影响因素,探究影响因素与代谢综合征发展或逆转之间的因果效应,为控制、延缓甚至逆转疾病的进展,制定预防性干预策略提供证据支持,为分析慢性病动态进展中各因素的作用效应,Markov模型结合因果推断的方
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目的:基于中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS）的纵向数据,描述代谢综合征的动态进展变化,分析其双向演变的相关影响因素,探究影响因素与代谢综合征发展或逆转之间的因果效应,为控制、延缓甚至逆转疾病的进展,制定预防性干预策略提供证据支持,为分析慢性病动态进展中各因素的作用效应,Markov模型结合因果推断的方法学可行性提供参考依据。方法:整理并清洗CHARLS的基线及随访数据,将代谢综合征划分为无、轻、重度代谢紊乱及代谢综合征,采用多状态Markov模型拟合代谢综合征疾病动态进展轨迹,纳入人口学特征、行为特征、健康状况等变量探讨其对代谢综合征各状态双向进展的影响;采用贝叶斯网络推断影响因素与疾病正向发展或反向逆转之间的因果效应。结果:4年随访期内,51.28%的研究对象发生了疾病状态的转移,其中反向改善者1319例（占46.09%）,正向发展者1543例（占53.91%）,代谢综合征恢复至重度代谢紊乱与重度代谢紊乱恢复至轻度代谢紊乱的转移强度相同,均略大于轻度代谢紊乱发展为代谢综合征的转移强度（0.06 vs 0.05）,代谢综合征状态平均逗留时间最长达12.50年。1年内,各状态正向发展为代谢综合征的转移概率均小于10%,随着时间延长,正向发展转移概率的增长趋势较明显。多因素多状态Markov模型显示:性别、运动状况、BMI水平、高尿酸血症、吸烟、饮酒等对代谢综合征各状态发生正向发展具有影响（P＜0.05）;性别、年龄、高HbA1c、BMI水平、运动状况等对代谢综合征各状态发生反向逆转具有统计学意义（P＜0.05）。贝叶斯网络分析显示:高尿酸血症和BMI水平直接影响代谢综合征正向发展,性别,运动状况和年龄通过高尿酸血症和BMI水平间接产生影响;高HbA1c和BMI水平直接影响代谢综合征反向逆转,性别和运动状况通过BMI水平间接产生影响。结论:多状态Markov模型结合贝叶斯网络应用于慢性病动态进展研究,可发现与识别疾病状态转移的关键因素,具有一定的方法学应用价值,研究可为精准预防与控制疾病提供参考依据。
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