2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩63頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、研究背景:
  慢性腎臟病(chronic kidney disease,CKD)是指任何原因引起的腎臟結(jié)構(gòu)和功能障礙超過3個月,包括腎小球濾過率(glomerular filtration rate,GFR)正常和不正常的病理損傷、血液或尿液成分異常及影像學(xué)檢查異常,或不明原因GFR<[mL/(min×1.73m2)]超過3個月。近年來,慢性腎臟病患病率持續(xù)上升,全球CKD平均患病率約為13.4%,已成為全球重要的公共衛(wèi)生問題。

2、我國成人CKD患病率約為10.8%,現(xiàn)患病例近1.2億人,且隨著我國人口快速老齡化的趨勢,高血壓、糖尿病等患病率的增高,未來CKD患病人數(shù)勢必會繼續(xù)上升。然而,由于CKD在早期常無臨床癥狀,CKD患者早期知曉率低,而發(fā)展到后期則預(yù)后差,通常會并發(fā)多種嚴(yán)重疾病,例如高血壓、糖尿病、心血管疾病等,部分CKD患者可最終進(jìn)展為終末期腎病(end-stage renal disease,ESRD),需要進(jìn)行復(fù)雜且昂貴的腎臟替代治療,帶來嚴(yán)重的疾病

3、負(fù)擔(dān)。
  因此,明確CKD的危險因素及其效應(yīng),通過建立數(shù)學(xué)模型將各種危險因素組合起來,綜合評估個體CKD的發(fā)病風(fēng)險和預(yù)測發(fā)生概率,可以及早識別高風(fēng)險個體并采取相應(yīng)的健康管理措施,對早期預(yù)防、延緩甚至避免疾病發(fā)生具有重要意義。
  研究目的:
  1、以“山東多中心健康管理縱向觀察隊列”為依托,采用多因素Cox比例風(fēng)險回歸模型,分性別構(gòu)建CKD風(fēng)險評估模型,并對模型進(jìn)行合理的驗證;
  2、將復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為

4、CKD評分系統(tǒng),為健康管理提供可直接應(yīng)用于實踐的工具。
  資料與方法:
  利用“山東多中心健康管理縱向觀察隊列”,建立CKD隨訪隊列,采用多因素Cox比例風(fēng)險回歸建立CKD預(yù)測模型并采用ROC曲線、AUC、靈敏度、特異度等指標(biāo)對其預(yù)測效果進(jìn)行合理的評價,采用十折交叉驗證法驗證其預(yù)測效果,最終,使用弗羅明翰評分法構(gòu)建風(fēng)險評分矩陣。
  研究結(jié)果:
  1、隨訪過程中發(fā)現(xiàn),男性CKD的發(fā)病密度為30.96/100

5、0人年,高于女性的13.92/1000人年,差異有統(tǒng)計學(xué)意義。
  2、在CKD發(fā)病組和CKD未發(fā)病組兩組之間,多數(shù)體檢指標(biāo)存在統(tǒng)計學(xué)差異。使用單因素Cox回歸分析初步篩選,并結(jié)合臨床專業(yè)知識,確定男性預(yù)測模型的預(yù)測因子包括:年齡、體質(zhì)量指數(shù)、對數(shù)轉(zhuǎn)換的γ-谷胺酰轉(zhuǎn)肽酶、血肌酐、甘油三酯、總膽固醇、血紅蛋白、白細(xì)胞計數(shù)、血清白蛋白、血清球蛋白、糖尿病、高血壓、腎囊腫、CVD;女性包括:年齡、體質(zhì)量指數(shù)、對數(shù)轉(zhuǎn)換的γ-谷胺酰轉(zhuǎn)肽酶、

6、血肌酐、甘油三酯、總膽固醇、白細(xì)胞計數(shù)、血清白蛋白、血清球蛋白、血紅蛋白、糖尿病、高血壓、腎囊腫、CVD、睡眠狀況。
  3、將以上變量進(jìn)行多因素Cox回歸分析,最終構(gòu)建的預(yù)測模型包括的預(yù)測因子如下:男性:年齡、體質(zhì)量指數(shù)、對數(shù)轉(zhuǎn)換的γ-谷胺酰轉(zhuǎn)肽酶、血肌酐、甘油三酯、白細(xì)胞計數(shù)、血清白蛋白、糖尿病、高血壓、CVD;女性:年齡、血肌酐、白細(xì)胞計數(shù)、甘油三酯、血清白蛋白、高血壓。
  4、使用受試者工作曲線(receiver

7、operating characteristic curve,ROC)下面積AUC(area under curve)、靈敏度、特異度等指標(biāo)評價上述模型的預(yù)測效果,男性CKD預(yù)測模型1-4年預(yù)測效果的AUC分別為0.669(95%可信區(qū)間(confidenceinterval, CI)為0.661-0.676)、0.698(95%CI:0.690-0.707),0.687(95% CI:0.676-0.698),0.630(95%CI:

8、0.615-0.644),靈敏度分別為60.1%、55.9%、59.1%、58.6%,特異度分別為64.6%、77.0%、69.4%、63.6%;女性CKD預(yù)測模型的1-4年預(yù)測效果的AUC分別為0.742(95% CI:0.732-0.752),0.793(95% CI:0.782-0.803),0.702(95% CI:0.687-0.717),0.621(95% CI:0.601-0.640),靈敏度分別為61.1%、63.6%、

9、57.7%、56.5%,特異度分別為88.2%、89.6%、78.0%、62.9%。
  5、使用十折交叉驗證對模型預(yù)測效果及穩(wěn)定性進(jìn)行驗證,結(jié)果顯示,經(jīng)十折交叉驗證,男性CKD預(yù)測模型1-4年預(yù)測效果的AUC分別為0.659(95%CI:0.651-0.666),0.692(95%CI:0.684-0.701),0.683(95%CI:0.672-0.694),0.620(95%CI:0.605-0.634);女性CKD預(yù)測模型

10、1-4年預(yù)測效果的AUC分別為0.730(95%CI:0.719-0.740),0.789(95%CI:0.778-0.800),0.697(95%CI:0.682-0.712),0.613(95%CI:0.593-0.632)。
  6、將預(yù)測模型轉(zhuǎn)換為弗羅明翰評分模型后,男性總分范圍為-2分至29分,-2分所對應(yīng)的1-4年發(fā)病風(fēng)險分別為0.08%,0.20%,0.33%,0.48%,29分所對應(yīng)的1-4年發(fā)病風(fēng)險分別為4.56

11、%,10.78%,17.12%,23.74%;女性得分范圍為-3至20分,-3分所對應(yīng)的1-4年發(fā)病風(fēng)險分別為0.03%,0.08%,0.12%,0.22%,20分所對應(yīng)的1-4年發(fā)病風(fēng)險分別為3.13%,7.24%,11.43%,20.00%。
  研究結(jié)論:
  1、CKD發(fā)病密度存在性別差異,男性高于女性;
  2、本研究基于健康體檢人群分性別構(gòu)建了慢性腎臟病預(yù)測模型,男性模型預(yù)測因子為:年齡、體質(zhì)量指數(shù)、對數(shù)轉(zhuǎn)

12、換的γ-谷胺酰轉(zhuǎn)肽酶、血肌酐、甘油三酯、白細(xì)胞計數(shù)、血清白蛋白、糖尿病、高血壓、CVD,女性模型預(yù)測因子為:年齡、血肌酐、白細(xì)胞計數(shù)、甘油三酯、血清白蛋白、高血壓;
  3、模型用于預(yù)測1、2、3年的發(fā)病風(fēng)險效果較好,且具有穩(wěn)健性;
  4、本研究將預(yù)測模型轉(zhuǎn)換為弗羅明翰風(fēng)險評分,用于人群健康管理實踐。
  本研究探索了針對健康管理人群進(jìn)行疾病風(fēng)險評估和建立預(yù)測模型的方法,建立了CKD預(yù)測模型,并應(yīng)用弗羅明翰風(fēng)險評分法

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論