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目的:构建中老年人群认知功能障碍风险的心血管指标联合预测模型,并判断预测模型的诊断价值,以更好地辨识认知功能障碍的心血管指标风险,为预防认知功能障碍提供心血管指标干预新靶点.方法:选择中国健康与退休前瞻性队列研究(CHARLS)数据中2015年的调研数据9391名中老年人作为研究对象.将病人分为有认知功能障碍组和无认知功能障碍组,对两组病人资料采用单因素分析及Logistic回归分析评估认知功能障碍的心血管风险因素并构建模型;模型对预后的判断价值采用GraphPad Prism 9.3.0绘制受试者工作特征(ROC)曲线,通过曲线下面积(AUC)比较不同心血管风险指标预测模型对认知功能障碍的诊断点及预测模型的诊断价值.结果:共有19个变量进入预测模型,将其中年龄、性别、是否吸烟、是否饮酒、睡眠、15岁之前的身体状况、有无高血压病史、有无血脂异常病史、平均SBP、平均舒张压(SDP)、体质指数(BMI)、腰围、血红蛋白(Hb)、血尿素氮(BUN)、血肌酐(Cr)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL?C)、尿酸(UA)、总胆固醇(TC)和胱抑素C(Cys?C)17个变量构建整合式预测模型(模型1);将平均SBP与模型1联合使用(模型2)并与模型1比较,显示AUC分别为0.678,0.671,P<0.001;将Cys?C与模型1联合使用(模型3)并与模型1比较,显示AUC分别为0.680,0.671,P<

作者:娄方丽;田维毅;田辉;石国凤

来源:护理研究 2022 年 36卷 5期

知识库介绍

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作者:
娄方丽;田维毅;田辉;石国凤
来源:
护理研究 2022 年 36卷 5期
标签:
认知功能障碍;中老年人;心血管指标;收缩压;胱抑素C;预测模型
目的:构建中老年人群认知功能障碍风险的心血管指标联合预测模型,并判断预测模型的诊断价值,以更好地辨识认知功能障碍的心血管指标风险,为预防认知功能障碍提供心血管指标干预新靶点.方法:选择中国健康与退休前瞻性队列研究(CHARLS)数据中2015年的调研数据9391名中老年人作为研究对象.将病人分为有认知功能障碍组和无认知功能障碍组,对两组病人资料采用单因素分析及Logistic回归分析评估认知功能障碍的心血管风险因素并构建模型;模型对预后的判断价值采用GraphPad Prism 9.3.0绘制受试者工作特征(ROC)曲线,通过曲线下面积(AUC)比较不同心血管风险指标预测模型对认知功能障碍的诊断点及预测模型的诊断价值.结果:共有19个变量进入预测模型,将其中年龄、性别、是否吸烟、是否饮酒、睡眠、15岁之前的身体状况、有无高血压病史、有无血脂异常病史、平均SBP、平均舒张压(SDP)、体质指数(BMI)、腰围、血红蛋白(Hb)、血尿素氮(BUN)、血肌酐(Cr)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL?C)、尿酸(UA)、总胆固醇(TC)和胱抑素C(Cys?C)17个变量构建整合式预测模型(模型1);将平均SBP与模型1联合使用(模型2)并与模型1比较,显示AUC分别为0.678,0.671,P<0.001;将Cys?C与模型1联合使用(模型3)并与模型1比较,显示AUC分别为0.680,0.671,P<