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目的 基于健康管理队列,构建高血压风险预测模型.方法 依托山东多中心健康管理纵向观察队列,排除基线高血压、心脑血管疾病、血肌酐> 177 μmol/L、年龄<20岁者,构建高血压研究队列(共22 177人,其中男12044人,女10 133人),分性别采用Cox回归建立高血压预测模型,并评价模型预测效果.结果 观察期间新发高血压4 571例,发病密度为62.84/1000人年.最终男性模型中的变量包括年龄、体质量指数、收缩压、舒张压、空腹血糖和红细胞压积,ROC曲线下面积(AUC)为0.821 (95% CI:0.812~0.830);女性模型中的变量包括年龄、体质量指数、收缩压、红细胞计数和高密度脂蛋白,AUC为0.818(95% CI:0.806 ~0.828).十折交叉验证结果显示,男女AUC分别为0.819(95% CI:0.810~0.828)、0.814(95% CI:0.803 ~0.825).结论 该模型具有较好的预测能力,可用来识别高血压高危个体.

作者:于涛;刘焕乐;冯新;徐付印;陈亚飞;薛付忠;张成琪

来源:山东大学学报(医学版) 2017 年 55卷 6期

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作者:
于涛;刘焕乐;冯新;徐付印;陈亚飞;薛付忠;张成琪
来源:
山东大学学报(医学版) 2017 年 55卷 6期
标签:
高血压 健康管理队列 预测模型 Hypertension Health management cohort Prediction model
目的 基于健康管理队列,构建高血压风险预测模型.方法 依托山东多中心健康管理纵向观察队列,排除基线高血压、心脑血管疾病、血肌酐> 177 μmol/L、年龄<20岁者,构建高血压研究队列(共22 177人,其中男12044人,女10 133人),分性别采用Cox回归建立高血压预测模型,并评价模型预测效果.结果 观察期间新发高血压4 571例,发病密度为62.84/1000人年.最终男性模型中的变量包括年龄、体质量指数、收缩压、舒张压、空腹血糖和红细胞压积,ROC曲线下面积(AUC)为0.821 (95% CI:0.812~0.830);女性模型中的变量包括年龄、体质量指数、收缩压、红细胞计数和高密度脂蛋白,AUC为0.818(95% CI:0.806 ~0.828).十折交叉验证结果显示,男女AUC分别为0.819(95% CI:0.810~0.828)、0.814(95% CI:0.803 ~0.825).结论 该模型具有较好的预测能力,可用来识别高血压高危个体.