【摘 要】
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目的 将多状态Markov模型引入到轻度认知损害(MCI)向阿尔茨海默病(AD)转归研究中,探讨影响MCI转归的因素并进行转归预测,为老年人AD的预防和早期干预提供理论依据.方法 利用M
【机 构】
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山西医科大学公共卫生学院,北京市宣武区广外社区卫生服务中心
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目的 将多状态Markov模型引入到轻度认知损害(MCI)向阿尔茨海默病(AD)转归研究中,探讨影响MCI转归的因素并进行转归预测,为老年人AD的预防和早期干预提供理论依据.方法 利用MCI患者6次随访资料,以MCI为状态1,中重度认知损害为状态2,AD为状态3,拟合一个时间离散、状态离散的三状态齐性Markov模型,分析MCI向AD转归不同发展阶段的影响因素.模型拟合优度评价后预测不同状态间的转移概率和生存曲线.结果 经多因素筛选,在α =0.05的检验水准下,性别(HR=1.23,95％CI:1.12～1.38)、年龄(HR=1.37,95％CI:1.07～1.72)、高血压(HR=1.54,95％CI:1.31～2.19)对状态1→状态2转移有统计学意义；年龄(HR=0.78,95％CI:0.69～0.98)、文化程度(HR=1.35,95％CI:1.09～1.86)和常读书看报(HR=1.20,95％CI:1.01～1.41)对状态2→状态1转移有统计学意义；性别(HR=1.59,95％CI:1.33～1.89)、年龄(HR=1.33,95％CI:1.02～1.64)、高血压(HR=1.22,95％CI:1.11～1.43)、糖尿病(HR=1.52,95％CI:1.12～2.00)、ApoEε4等位基因(HR=1.44,95％CI:1.09～1.68)对状态2→状态3转移有统计学意义.基于多状态Markov模型估计了协变量取值为平均水平下,从基线起到3年后的转移概率.结论 为延缓MCI疾病进程,应该根据各阶段转移的主要影响因素,开展分阶段重点疾病防治；多状态Markov 能够模拟疾病的自然史,在动态地评价多因素、多阶段的慢性疾病进展方面具有很大的优势.
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