时间转换Markov模型在阿尔茨海默病进程研究中的应用

来源 :山西医科大学 | 被引量 : 4次 | 上传用户:kulahai
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目的:建立轻度认知损害(Mild Cognitive Impairment,MCI)向阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)状态转归的时间转换Markov模型,探讨MCI状态向AD状态转归的影响因素,即研究危险因素是否在认知损害的进程不同阶段对认知损害存在影响及影响程度,并依据时间转换Markov模型进行转归预测。方法:对太原市518名社区老年人截止到2012年共进行5次随访调查,将MCI到AD的过程分为3阶段,分别是MCI状态,中重度认知损害状态和AD状态。对随访数据拟合3状态的时间转换Markov模型,分析影响AD进程不同阶段的因素并进行结局预测。结果:通过假设检验,数据不满足时齐性(P<0.005),但是满足马氏性(P=0.468),可对数据采用时间转换Markov模型进行拟合。采用时间转换Markov模型,经多因素筛选,发现性别、年龄、教育水平、工作类型、吸烟和高血压对状态1(MCI)到状态2(中重度认知损害)的转移有统计学意义,年龄、教育水平、工作类型、糖尿病和高血压对状态1(MCI)到状态3(AD)的转移有统计学意义,年龄、教育水平、吸烟、糖尿病和高血压对状态2(中重度认知损害)到状态3(AD)的转移有统计学意义。因此,女性、高龄、吸烟、糖尿病、高血压与低教育水平是MCI向AD转归的危险因素,从事脑力劳动是MCI向AD转归的保护因素。依据拟合的时间转换Markov模型作出生存曲线,通过模型计算转移强度矩阵,并预测3年转移概率矩阵。结论:为延缓AD的发展进程,应该根据每一阶段的主要影响因素采取分阶段的预防措施。与齐次Markov模型相比,时间转换Markov模型能更全面的分析相关的影响因素与探讨疾病进程的变化规律。在对数据进行分析时,所选择的模型应基于研究数据的实际情况。
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