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目的 构建健康管理人群慢性肾脏病(CKD)发病风险预测模型.方法 从山东多中心健康管理纵向观察队列中选取年龄20岁以上、至少有两次纵向观察结果、初次观察结果未患CKD的健康管理对象,共17 654人,随访观察结局为CKD.应用Cox比例风险回归模型建立风险预测模型,以受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的拟合效果,应用十折交叉验证法验证模型的稳定性.结果 观察期间共有770例新发CKD病例,发病密度为17.69/1000人年.最终纳入模型的预测因子有年龄、性别、高血压、糖尿病、血肌酐、血尿素氮、血尿酸、嗜碱性粒细胞百分比.模型AUC为0.685(95% CI:0.678 ~0.692),且稳定性较好.结论 建立的CKD风险预测模型在健康管理人群中有较好的预测能力.

作者:周苗;夏同耀;孙爱玲;李明;申振伟;卞伟玮;蒋正;康凤玲;柳晓涓;薛付忠;刘静

来源:山东大学学报(医学版) 2017 年 55卷 6期

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作者:
周苗;夏同耀;孙爱玲;李明;申振伟;卞伟玮;蒋正;康凤玲;柳晓涓;薛付忠;刘静
来源:
山东大学学报(医学版) 2017 年 55卷 6期
标签:
慢性肾脏病 风险预测模型 健康管理 队列 Chronic kidney disease Risk prediction model Health management Cohort
目的 构建健康管理人群慢性肾脏病(CKD)发病风险预测模型.方法 从山东多中心健康管理纵向观察队列中选取年龄20岁以上、至少有两次纵向观察结果、初次观察结果未患CKD的健康管理对象,共17 654人,随访观察结局为CKD.应用Cox比例风险回归模型建立风险预测模型,以受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的拟合效果,应用十折交叉验证法验证模型的稳定性.结果 观察期间共有770例新发CKD病例,发病密度为17.69/1000人年.最终纳入模型的预测因子有年龄、性别、高血压、糖尿病、血肌酐、血尿素氮、血尿酸、嗜碱性粒细胞百分比.模型AUC为0.685(95% CI:0.678 ~0.692),且稳定性较好.结论 建立的CKD风险预测模型在健康管理人群中有较好的预测能力.