验证和完善得分以预测中风风险:前性队列研究
Hua Meng1,2, Zhuo Liu3, Dongfeng Pan4
1Hubei Provincial Clinical Research Center for Alzheimer's Disease, Tianyou Hospital, School of Medicine, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China.
在预测中风事件时",8+2"风险得分是无效的. 罗斯曼-凯勒模型有望改善对高风险个体的识别以预防中风.
科学领域:
- 流行病学
- 心血管健康
- 生物统计学
背景情况:
- 在
- 8个+2个
- 在中国,中风风险评分被广泛用于识别高风险个体, 但其预测准确性缺乏可靠的证据.
研究的目的:
- 为了验证10年中风风险预测的准确性,
- 8个+2个
- 在社区群体中得分.
- 通过完善评分方法来优化中风风险预测.
主要方法:
- 一项基于人口的队列研究,涉及中国宁夏22259名社区居民,在2013年招募.
- 通过自我报告和电子住院记录确定了中风事件 (ICD-10: I60-63).
- 使用后勤回归和罗斯曼 - 凯勒模型来改进10年预测中风风险的8个因素.
主要成果:
- 在
- 8个+2个
- 在风险组中,中风发生率各不相同: 4. 5% (低), 14. 7% (中等) 和 12. 3% (高).
- 这两种逻辑回归和罗斯曼-凯勒模型的预测性能都比
- 8个+2个
- 通过接收器运行特征曲线下的面积 (AUROC) 值来证明得分.
- 罗斯曼- 凯勒模型比基线风险得分有显著的净重新分类改善 (0. 051,P=. 01).
结论:
- 在
- 8个+2个
- 在预测中风事件方面,中风风险评分的有效性有限.
- 罗斯曼-凯勒模型为识别高风险的个体提供了增强的能力.
- 未来的研究应该整合生物标志物和多模式成像,以便更精确地预测中风风险.
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