双感官障碍人群心血管疾病风险的预测模型：基于CHARLS的分析

摘要

目的 基于中国健康与退休纵向研究(china health and retirement longitudinal study, CHARLS)数据库的资料，建立双感官障碍人群发生心血管疾病(cardiovascular disease, CVD)的预测模型。方法 纳入来自CHARLS的2011年队列中≥45岁，发生双感官障碍且无CVD为基线人群，2013年、2015年、2018年及2020年随访的CVD情况作为结局变量。应用LASSO回归和Logistic回归筛选模型中最佳预测因子，构建预测模型。随后，将研究人群以75%到25%的比例随机分为训练集和验证集。通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析评估预测性能。结果 共纳入5 866名双感官障碍参与者，CVD发生率为16%(938/5 866)。Lasso回归和多因素Logistic回归筛选年龄、性别、睡眠时长、血脂异常、肾病、腰围、体质量指数(body mass index, BMI)和糖尿病作为预测因素构建预测模型，公式为：0.027 40×年龄-0.052 52×性别-0.073 61×睡眠时长+0.153 26×BMI-0.372 05×血脂异常-0.057 37×糖尿病-0.252 30×肾病-0.014 67×腰围。该模型的AUC值在训练集中为0.729,验证集中为0.692。结论 本研究构建成功一个用于评估双感官障碍人群发生CVD的风险预测模型。

关键词

感官障碍 / 心血管疾病 / 影响因素 / 预测模型