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目的 建立18岁及以上人群的高尿酸血症发病风险预测模型.方法 基于纵向健康体检数据,选取2008年3月至2016年7月间于北京市体检中心体检的年龄≥18岁、无重要信息缺失、首次体检时未患高尿酸血症和至少具有2条体检记录且始末体检时间间隔大于3个月的个体作为研究对象,采用Cox比例风险回归模型作为发病风险预测模型,受试者工作特征曲线(ROC)用于模型的预测效果评价,利用十折交叉验证法对模型进行内部验证.结果 本研究一共纳入98128名研究对象,随访时间为0.25~8.75年(中位随访时间2.11年),高尿酸血症的发病密度为40.83/1000人年.模型共纳入年龄、性别、基线尿酸、高密度脂蛋白、高甘油三酯血症、超重或肥胖、糖调节受损或糖尿病、高血压8个变量.模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.84(95% CI:0.83~0.85),十折交叉验证后AUC平均值为0.84.结论 所构建的模型在健康体检人群中具有较好的预测能力.

作者:于汉成;张霁娟;刘峰;丁荔洁;梁海伦

来源:现代预防医学 2021 年 48卷 23期

知识库介绍

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作者:
于汉成;张霁娟;刘峰;丁荔洁;梁海伦
来源:
现代预防医学 2021 年 48卷 23期
标签:
高尿酸血症;风险预测模型;健康体检;历史性队列
目的 建立18岁及以上人群的高尿酸血症发病风险预测模型.方法 基于纵向健康体检数据,选取2008年3月至2016年7月间于北京市体检中心体检的年龄≥18岁、无重要信息缺失、首次体检时未患高尿酸血症和至少具有2条体检记录且始末体检时间间隔大于3个月的个体作为研究对象,采用Cox比例风险回归模型作为发病风险预测模型,受试者工作特征曲线(ROC)用于模型的预测效果评价,利用十折交叉验证法对模型进行内部验证.结果 本研究一共纳入98128名研究对象,随访时间为0.25~8.75年(中位随访时间2.11年),高尿酸血症的发病密度为40.83/1000人年.模型共纳入年龄、性别、基线尿酸、高密度脂蛋白、高甘油三酯血症、超重或肥胖、糖调节受损或糖尿病、高血压8个变量.模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.84(95% CI:0.83~0.85),十折交叉验证后AUC平均值为0.84.结论 所构建的模型在健康体检人群中具有较好的预测能力.