航天职业人群心脑血管疾病10年发病风险预测模型的构建与验证

摘要

目的 构建并验证航天职业人群心脑血管疾病(cardiovascular diseases, CVD)10年发病风险预测模型，为该职业人群的CVD早期防控提供量化工具。方法 纳入2014年航天无锡健康管理中心无CVD史的航天八院职工体检数据，年度体检随访至2025年4月5日，按7∶3随机分为训练集与验证集。通过LASSO-penalized Cox算法筛选236项体检指标，Cox回归构建模型并绘制列线图，Harrell C统计量与受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under the curve, AUC)评估区分度，校准曲线评估校准度，Delong检验比较与国内外经典模型的性能差异。结果 共纳入13 303例患者，基线中位年龄32(28,43)岁。模型纳入8个危险因素：糖尿病病史、高血压病史、高血压家族史、总胆固醇(total cholesterol, TC)/高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein-cholesterol, HDL-C)、年龄、收缩压、腰围及γ-谷氨酰转移酶。模型在训练集与验证集区分度[Harrell C:0.898 vs 0.874;AUC (95%CI):0.911 (0.889～0.931)vs 0.890 (0.854～0.923)]和校准度均良好，优于经典模型(P<0.05)。结论 基于易获取体检指标构建的模型可精准预测航天职业人群10年CVD发病风险，为该人群早期识别高危个体、制定职业特色以及预防策略提供科学依据，填补了航天职业特异性CVD风险评估工具的空白。

关键词

心脑血管疾病 / 队列研究 / 危险因素 / 预测模型 / 航天 / 职业人群

基金资助

上海航天技术研究院自主研发项目