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性别-年龄-肺功能分期与复合生理指数对特发性肺纤维化患者死亡风险的预测价值比较研究 被引量:7
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作者 蔡博 陈娴秋 +4 位作者 杨文兰 杨光红 黄劲 全华 冯永红 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2021年第35期4485-4491,共7页
背景性别-年龄-肺功能(GAP)分期和复合生理指数(CPI)均作为预测特发性肺纤维化(IPF)患者死亡风险的工具,常被国内外学者使用,而哪一种模型更具有优势或临床应用价值,目前鲜见报道。目的探讨GAP分期与CPI对IPF患者死亡风险的预测价值。... 背景性别-年龄-肺功能(GAP)分期和复合生理指数(CPI)均作为预测特发性肺纤维化(IPF)患者死亡风险的工具,常被国内外学者使用,而哪一种模型更具有优势或临床应用价值,目前鲜见报道。目的探讨GAP分期与CPI对IPF患者死亡风险的预测价值。方法选取2012—2019年在同济大学附属上海市肺科医院确诊的有完整临床数据及回访记录的200例IPF患者为研究对象,其中男181例(90.5%),女19例(9.5%);年龄41~85岁,平均年龄(66.0±7.6)岁。分别使用GAP分期与CPI评分对患者进行分组,GAPⅠ期109例(54.5%),GAPⅡ期75例(37.5%),GAPⅢ期16例(8.0%);CPI评分≤41分99例(49.5%),CPI评分>41分101例(50.5%)。对不同GAP分期及CPI分组下IPF患者的临床、影像学、肺功能等特征进行比较,发现其符合GAP分期与CPI的模型分布特征。使用Cox比例风险回归模型对IPF患者的预后因素进行分析,并绘制两模型预测IPF患者死亡率的受试者工作特征曲线(ROC曲线)计算两模型ROC曲线下面积(AUC),利用Medcalc软件分析两模型在总体以及不同时间点上对IPF死亡风险的预测能力。结果Cox比例风险回归模型结果显示,GAP评分高〔HR=1.038,95%CI(1.023,1.054)〕、CPI评分高〔HR=1.509,95%CI(1.286,1.771)〕、GAPⅡ期〔HR=2.622,95%CI(1.536,4.475)〕、GAPⅢ期〔HR=4.002,95%CI(1.947,8.226)〕是IPF患者预后的独立危险因素(P<0.05)。GAP分期预测IPF患者1年内死亡率、2年内死亡率、3年内死亡率、总体死亡率的AUC分别为0.685〔95%CI(0.616,0.749)〕、0.675〔95%CI(0.606,0.740)〕、0.642〔95%CI(0.571,0.708)〕、0.668〔95%CI(0.598,0.733)〕,CPI预测IPF患者1年内死亡率、2年内死亡率、3年内死亡率、总体死亡率的AUC分别为0.750〔95%CI(0.684,0.809)〕、0.745〔95%CI(0.679,0.804)〕、0.735〔95%CI(0.669,0.795)〕、0.745〔95%CI(0.679,0.804)〕。GAP分期与CPI预测IPF患者2年内死亡率、3年内死亡率、总体死亡率的AUC比较,差异均有统计学意义(Z=2.193,P=0.0283;Z=2.918,P=0.0035;Z=2.529,P=0.0114);GAP分期与CPI预测IPF患者1年内死亡率的AUC比较,差异无统计学意义(Z=1.799,P=0.0721)。结论CPI与GAP分期对于IPF预后均是非常有效的预测指标,且CPI在总体死亡率以及2年、3年内死亡率的预测上明显优于GAP分期,但AUC仅为0.64~0.75,其准确预测能力有限,仍需探索建立更为实用有效的风险预测模型。 展开更多
关键词 特发性纤维化 性别-年龄-肺功能模型 复合生理指数 预后 预测
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徐州市肾功能下降患病率的年龄-时期-队列模型分析 被引量:1
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作者 王国威 刘丁阳 +5 位作者 马艺菲 贡佳慧 卓琳 徐玲 汪秀英 卓朗 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期241-244,共4页
目的:应用年龄-时期-队列(APC)模型分析肾功能下降患病率,为慢性肾脏病(CKD)病因探索、诊疗和预防策略提供科学依据。方法:利用2005~2012年徐州市中心医院体检数据,采用APC模型和混合效应法估计肾功能下降患病率的年龄、时期和出生队... 目的:应用年龄-时期-队列(APC)模型分析肾功能下降患病率,为慢性肾脏病(CKD)病因探索、诊疗和预防策略提供科学依据。方法:利用2005~2012年徐州市中心医院体检数据,采用APC模型和混合效应法估计肾功能下降患病率的年龄、时期和出生队列效应。结果:APC模型结果显示,肾功能下降患病风险随年龄增长而增加;时期效应呈下降趋势,但效应值波动范围较小;出生队列效应在1922~1925年至1926~1929年出生队列、1946~1949年至1950~1953年出生队列、1958~1961年至1966~1969年出生队列和1974~1977年至1978~1981年出生队列呈上升趋势。结论:肾功能下降患病风险的变化可能与重大历史事件密切相关; APC混合效应模型能够较好地描述患病率的效应趋势。 展开更多
关键词 年龄-时期-队列模型 功能下降 混合效应
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简明抑郁-幸福感量表中文版测评成年人的效度和信度 被引量:15
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作者 王鑫强 廖静怡 +2 位作者 王静 张大均 刘明矾 《中国心理卫生杂志》 CSCD 北大核心 2021年第1期60-66,共7页
目的:检验简明抑郁-幸福感量表中文版(SDHS-C)在我国成年人中的效度和信度。方法:样本1共3060人,进行条目分析和探索性因子分析(EFA);样本2共1432人,进行验证性因子分析(CFA)和效标效度分析。用生命意义感问卷的拥有意义分量表(MLQ-p)... 目的:检验简明抑郁-幸福感量表中文版(SDHS-C)在我国成年人中的效度和信度。方法:样本1共3060人,进行条目分析和探索性因子分析(EFA);样本2共1432人,进行验证性因子分析(CFA)和效标效度分析。用生命意义感问卷的拥有意义分量表(MLQ-p)、简明焦虑量表(SSAI)、阿森斯失眠量表(AIS)作为检验效标效度的工具。结果:EFA得到抑郁感和幸福感2个因子,累计方差解释率70.8%;CFA结果表明两因子模型的拟合指数(χ2/df=7.18,CFI=0.98,TLI=0.96,RMSEA=0.07)优于单因子模型(χ2/df=40.54,CFI=0.85,TLI=0.75,RMSEA=0.17);SDHS-C总分与MLQ-p得分负相关(r=-0.42),与SSAI、AIS得分正相关(r=0.69、0.44),均P<0.001。总量表的Cronbachα系数为0.82。SDHS-C总分的性别和年龄段差异均有统计学意义(均P<0.001)。结论:简明抑郁-幸福感量表中文版在我国成年人群体中具有较好的效度和信度。 展开更多
关键词 简明抑郁-幸福感量表 心理健康双因素模型 效度 信度 性别差异 年龄差异
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1990~2019年中国慢性阻塞性肺疾病死亡负担及变化情况分析 被引量:12
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作者 李香荷 罗青 +1 位作者 唐娜 刘跃琼 《中国循环杂志》 CSCD 北大核心 2023年第6期681-686,共6页
目的:分析1990~2019年中国0~94岁人群慢性阻塞性肺疾病(COPD)死亡负担及变化情况。方法:采用美国华盛顿大学健康测量与研究中心(IHME)发布的2019年全球疾病负担研究(GBD2019)中1990~2019年中国人群COPD的死亡负担数据,运用Joinpoint模... 目的:分析1990~2019年中国0~94岁人群慢性阻塞性肺疾病(COPD)死亡负担及变化情况。方法:采用美国华盛顿大学健康测量与研究中心(IHME)发布的2019年全球疾病负担研究(GBD2019)中1990~2019年中国人群COPD的死亡负担数据,运用Joinpoint模型分析标化死亡率的变化趋势,并使用年龄-时期-出生队列模型分析COPD死亡率的年龄、时期、出生队列效应。结果:Joinpoint回归分析显示,1990~2019年中国人群COPD的标化死亡率呈下降趋势,总人口平均年度变化百分比(AAPC)为-4.12%、男性为-3.60%、女性为-4.67%。年龄-时期-出生队列模型结果显示,0~14岁人群COPD死亡率随年龄增长呈下降趋势,而15~94岁人群中随年龄增长呈升高趋势,且在50岁后呈指数增长趋势;1990~2019年时期RR均呈单调下降趋势,以2000~2004年时期组作为对照组,总人口死亡RR从1.80(95%CI:1.76~1.96)降至0.34(95%CI:0.32~0.37)、男性从1.77(95%CI:1.68~1.88)降至0.38(95%CI:0.36~0.42)、女性从2.02(95%CI:1.88~2.18)降至0.29(95%CI:0.26~0.33),P均<0.001,女性下降幅度大于男性;1900~2019年出生队列RR呈单调下降趋势,以1955年作为对照组,总人口死亡RR从16.020(95%CI:14.690~17.480)降至0.003(95%CI:0.001~0.086)、男性从10.560(95%CI:9.370~11.910)降至0.005(95%CI:0.001~0.107)、女性从23.120(95%CI:20.990~225.460)降至0.002(95%CI:0.000~0.200),P均<0.001,女性下降幅度大于男性。结论:1990~2019年中国人群COPD死亡负担减轻,但由于人口老龄化,COPD死亡负担仍然沉重。我国应继续采取更有针对性的措施,并加强对男性和50岁以上重点人群的干预。 展开更多
关键词 慢性阻塞性疾病 死亡率 负担 年龄-时期-出生队列模型
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