結(jié)合踝臂指數(shù)預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)及預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、踝臂指數(shù)(anklebrachialindex,ABI)≤0.9已被確定為外周動(dòng)脈性疾病(peripheralarterialdisease,PAD)的診斷標(biāo)準(zhǔn)。由于PAD與多種疾病的發(fā)生、發(fā)展有關(guān),ABI常被用來(lái)作為疾病發(fā)生或死亡的預(yù)測(cè)指標(biāo)。但有關(guān)ABI的預(yù)測(cè)價(jià)值尚存在爭(zhēng)議。本文用自由Cox模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,進(jìn)一步研究我國(guó)人群中ABI對(duì)死亡風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)價(jià)值,在建模過(guò)程中同時(shí)對(duì)預(yù)測(cè)模型中相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析問(wèn)題進(jìn)行探討。并結(jié)合國(guó)

2、內(nèi)外文獻(xiàn),進(jìn)行ABI預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)的Meta分析,對(duì)ABI預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)價(jià)。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)果包括:
　　1.針對(duì)具有2個(gè)及2個(gè)以上心血管病危險(xiǎn)因素的人群進(jìn)行隊(duì)列研究,平均隨訪2.8±0.8年,該人群基線低ABI發(fā)生率達(dá)25.8％。以全因死亡和冠心病死亡為健康結(jié)局事件,分別以自由Cox回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立全因死亡和冠心病死亡風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)模型,研究ABI的預(yù)測(cè)價(jià)值,進(jìn)行相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)。研究結(jié)果顯示,對(duì)于PAD高危

3、人群,ABI降低會(huì)增加全因死亡和冠心病死亡的風(fēng)險(xiǎn),是重要的死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)因子。繪制絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)列線圖來(lái)表達(dá)對(duì)應(yīng)各因素取值的患者1年和3年生存率,形象、直觀,應(yīng)用方便。
　　2.對(duì)以往的8篇國(guó)內(nèi)外隊(duì)列研究文獻(xiàn)進(jìn)行Meta分析,結(jié)果顯示低ABI人群全因死亡風(fēng)險(xiǎn)約是正常ABI人群的1.7倍;添加本研究估計(jì)的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)比數(shù)據(jù)再次Meta分析,結(jié)果低ABI人群全因死亡風(fēng)險(xiǎn)是正常ABI人群的1.6倍。經(jīng)敏感性分析,研究結(jié)果較穩(wěn)定。
　　3.探討

4、應(yīng)用Schoenfeld殘差圖和假設(shè)檢驗(yàn)方法進(jìn)行Cox模型PH假定的檢查,結(jié)合限制性立方樣條函數(shù)檢查對(duì)數(shù)線性假定,并在Cox模型框架下,用限制性立方樣條函數(shù)估計(jì)連續(xù)型預(yù)測(cè)變量對(duì)結(jié)局變量的非線性效應(yīng)及時(shí)間依賴效應(yīng)。本文實(shí)踐證明該方法靈活、有效,但變量很多時(shí)需要較大的工作量來(lái)完成。
　　4.本文選用最小絕對(duì)值壓縮和選擇算法(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator,LASSO)對(duì)變量集進(jìn)行選

5、擇,限制模型預(yù)測(cè)中過(guò)度擬合現(xiàn)象。本研究結(jié)果表明,LASSO方法估計(jì)結(jié)果具有較好的可解釋性,并且可在簡(jiǎn)化模型的情況下,不降低甚至提高模型的預(yù)測(cè)性能。
　　5.嘗試用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立生存分析資料的預(yù)測(cè)模型,該法沒(méi)有應(yīng)用條件限制,應(yīng)用靈活,實(shí)現(xiàn)方便,大樣本時(shí)可以達(dá)到較好的預(yù)測(cè)效果,但結(jié)果可解釋性較差。在小樣本時(shí)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需謹(jǐn)慎。
　　6.關(guān)注模型參數(shù)估計(jì)的同時(shí),用ROC曲線分析等對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。當(dāng)陽(yáng)性結(jié)局

6、事件發(fā)生比例較小或小樣本情況下對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能評(píng)價(jià),需結(jié)合靈敏度和特異度等其他指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
　　綜上,具有心血管疾病危險(xiǎn)因素人群有較高的ABI異常率。隨訪研究結(jié)果和Meta分析結(jié)果顯示ABI降低會(huì)增加全因死亡和冠心病死亡風(fēng)險(xiǎn),是重要的預(yù)測(cè)因子,建議將ABI作為具有PAD和其他心血管疾病危險(xiǎn)因素人群的常規(guī)體檢項(xiàng)目,及早發(fā)現(xiàn)、干預(yù)和治療PAD,以降低PAD的致殘率和死亡率,提高患者健康質(zhì)量。傳統(tǒng)Cox模型的兩個(gè)基本假定不容忽