海南省心血管疾病高危人群预测模型的构建

摘要

目的：通过对海南省常住居民开展心血管疾病（cardiovascular disease,CVD）高危筛查，建立CVD高危人群预测模型，为CVD的防治提供参考依据。方法：2016～2023年采用多阶段分层整群抽样法的方法，抽取海南省71 819名常住人口进行问卷调查、体格检查、实验室检查，按照8∶2的比例随机将收集到的数据分为训练集57 455例和验证集14 364例。采用LASSO回归筛选变量和多因素logistic回归模型分析训练集CVD高危人群的影响因素。基于有统计学意义的影响因素绘制CVD高危人群风险预测模型的列线图。将训练集和验证集数据带入模型，采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线衡量模型的性能和实用性。结果：筛选出12 937名CVD高危人群，检出率为18.01%（男性19.00%、女性17.38%）,60～70岁年龄组在高危人群中的占比最大。通过LASSO回归和logistic回归分析CVD高危人群的影响因素，将民族、吸烟情况、血脂异常、收缩压、舒张压、TyG、TC/HDL有统计学意义的危险因素纳入模型，绘制列线图。训练集和验证集中的AUC及95%CI分别为0.797(0.792～0.802)、0.788(0.778～0.799)。结论：海南省常住居民CVD高危人群的检出率较低，本研究建立的模型在预测准确性和稳定性方面表现良好，有助于开展个体化的CVD风险评估。

关键词

心血管疾病高危人群 / 预测模型 / 列线图