为关节炎开发和验证名录:基于NHANES的横截面研究
Yue Lin1, Yaxin Feng1, Shanke Wu1
1Guangdong Pharmaceutical University, Hai Zhu District, Guangzhou, Guang Dong, China.
Scientific reports
|February 28, 2025
概括
这项研究开发了一个新的关节炎风险预测模型,使用易于获得的健康指标. 经过验证的nomogram有效地识别了在美国人口中患关节炎的风险较高的个人.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 之前关于身体相关指标和关节炎风险的研究得出了不确定的结果.
- 准确预测关节炎风险对于早期干预和管理至关重要.
- 需要一个可靠的工具,利用现有的数据来评估关节炎风险.
研究的目的:
- 开发和验证一个用于预测关节炎风险的诺莫格拉姆模型.
- 识别易于获得的指标,预测关节炎风险.
- 为了评估开发的名ogram的预测性能.
主要方法:
- 利用了3660名参加国家健康和营养检查调查 (2021-2023) 的横截面数据.
- 用于变量选择和模型开发的雇佣最小绝对缩小和选择操作员 (LASSO) 回归和多变量后勤回归.
- 验证了名ogram模型的性能和预测准确性.
主要成果:
- 开发了一个包含九个独立预测因子的名ogram模型.
- 发现的关键预测因素包括年龄,性别,家庭贫困收入比,种族,糖尿病状况,维生素D水平,全身免疫炎症指数和腰与身高比.
- 经过验证的诺姆图表显示了关节炎风险的良好预测性能.
结论:
- 开发的诺米图是预测美国普通人口关节炎风险的有效工具.
- 纳米图中包含的所有变量都很容易获得,从而增强了它的实际实用性.
- 该模型可以帮助识别有风险的个人,以制定有针对性的预防策略.
