不同MMSE评分下阿尔兹海默病发病风险因素的贝叶斯分位数回归联合模型分析
R749.16; 目的:探讨校正简易精神状态检查(MMSE)评分轨迹后的阿尔兹海默病(AD)发病风险影响因素,阐明不同MMSE评分人群AD发病的风险因素.方法:基于AD神经成像计划数据库收集2005—2016年的随访数据,经筛选后最终纳入425名随访者的随访数据,采用LASSO方法对变量进行筛选;采用贝叶斯分位数回归模型分析MMSE评分在不同分位数上的影响因素,采用Cox模型和贝叶斯分位数回归联合模型方法分析影响AD发病的主要风险因素.结果:经筛选后,纳入的变量包括白蛋白、总胆固醇和血糖浓度等10个变量.贝叶斯分位数回归联合模型的纵向子模型分析,在MMSE评分的不同分位数处,影响MMSE评分轨...
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Published in | 吉林大学学报(医学版) Vol. 49; no. 2; pp. 395 - 401 |
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Main Authors | , , , , , , , , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室,山东 潍坊 261053%潍坊医学院图书馆,山东 潍坊 261053
28.03.2023
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Subjects | |
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ISSN | 1671-587X |
DOI | 10.13481/j.1671-587X.20230216 |
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Summary: | R749.16; 目的:探讨校正简易精神状态检查(MMSE)评分轨迹后的阿尔兹海默病(AD)发病风险影响因素,阐明不同MMSE评分人群AD发病的风险因素.方法:基于AD神经成像计划数据库收集2005—2016年的随访数据,经筛选后最终纳入425名随访者的随访数据,采用LASSO方法对变量进行筛选;采用贝叶斯分位数回归模型分析MMSE评分在不同分位数上的影响因素,采用Cox模型和贝叶斯分位数回归联合模型方法分析影响AD发病的主要风险因素.结果:经筛选后,纳入的变量包括白蛋白、总胆固醇和血糖浓度等10个变量.贝叶斯分位数回归联合模型的纵向子模型分析,在MMSE评分的不同分位数处,影响MMSE评分轨迹变化的因素相同,均为白蛋白、血糖浓度、年龄、性别、载脂蛋白E4(APOE4)基因、种族和教育评分.联合模型的Cox回归子模型分析,种族和APOE4基因在所有分位数上均对AD发病有影响,其中APOE4基因在4个分位数上的风险比分别为2.188(95%CI:1.775,2.620)、1.751(95%CI:1.422,2.042)、1.706(95%CI:1.391,2.102)和2.056(95%CI:1.439,3.206).总胆固醇水平和家族史仅在部分分位数上对AD发病有影响.结论:不同MMSE评分分布的人群,AD发病的风险因素不同,影响程度也有差异.有APOE4基因和白种人在不同分位数上均是AD发病的风险因素,总胆固醇水平和家族史仅在部分分位数上是AD发病的风险因素. |
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ISSN: | 1671-587X |
DOI: | 10.13481/j.1671-587X.20230216 |