中年患病率集群对缺血性中风发生率和严重性的作用:ARIC研究
Marco Egle1, Renee C Groechel1, Michelle C Johansen2
1Stroke Branch, National Institute of Neurological Disorders and Stroke, Intramural Research Program, National Institutes of Health, Bethesda, MD (M.E., R.C.G., R.F.G.).
中年健康群体显著影响中风风险和严重程度. 功能障碍群体的整体中风和中度至重度中风风险最高.
科学领域:
- 心血管流行病学
- 在健康领域的机器学习
- 预防中风
背景情况:
- 中年人的血管风险因素与未来的中风风险密切相关.
- 根据同时出现的风险因素确定不同的患者概况可以完善中风风险预测.
- 机器学习提供了通过复杂的健康特征来分层人群的新方法.
研究的目的:
- 应用机器学习集群分析来识别不同的中年临床特征.
- 评估这些已识别的群体与发生中风的风险之间的关联.
- 评估中年人群与中风严重程度之间的关系.
主要方法:
- 基于中年血管风险因素的ARIC研究中的15,404名参与者的无监督聚合层次聚类.
- 基于定义特征 (例如高血压,糖尿病,功能障碍) 的9个不同的集群的特征.
- 考克斯比例危险模型和多项逻辑回归分析中风发生率和严重性 (NIHSS分级).
主要成果:
- 确定了九个不同的中年健康群体,从相对健康到特定疾病 (如吸烟,心血管疾病或功能障碍) 所定义的群体.
- 除了相对健康的群体外,所有确定的群体都与中风风险增加有关;功能障碍 (群体9) 显示最高风险 (HR 3. 00) 和中度至严重的中风风险 (HR 4. 78).
- 大多数群体与70岁之前的中风风险较高有关,而群体5 (肥胖,糖尿病,高血压,高血糖) 也与任何年龄的中风风险有关.
结论:
- 中年人群的健康状况,特别是多种并发症的群体, 是未来中风发病率和严重程度的关键决定因素.
- 特定的群体,如功能障碍患者,代表高风险群体,需要有针对性的预防策略.
- 了解这些中年患病率模式可以为个人预防和治疗中风提供信息.
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