[目的]探讨影响广州市中老年人群缺血性脑卒中发病的交互因素,综合应用分类树法和logistic回归分析构建脑卒中风险预测模型.[方法]采用前瞻性队列研究设计,分析2013年广州社区1130例中老年体检人群的队列资料;随访1年,主要结局事件为发生缺血性脑卒中;应用分类树模型构建交互项,最终和筛选主效应一起纳入多因素非条件logistic回归进行模型拟合.[结果]分类树模型筛选得出8个主效应和变量之间的10个交互项,多因素logistic回归得出影响脑卒中发病的主要因素,其OR值分别为:主效应有高血压4.003 (95％CI:1.948～8.223),重体力活(h/week) 3.660 (95％CI:2.203～6.079);交互项有吸烟和饮酒5.622(95％CI:2.316～13.646),吸烟和坐位时间(h/d)4.442(95％CI:2.720～7.253);ROC曲线下面积为0.892(95％CI:0.842 ～ 0.943),模型拟合比较稳定.仅按非条件logistic回归分析的方法,主要危险因素和修正回归系数相近,ROC曲线下面积为0.753(95％CI:0.676～ 0.830),与构建的交互项模型相比AUC偏小.其中Z=3.867,P＜0.001,差异有统计学意义.[结论]引入交互项后所建立的模型效果更好.广州中老年人群吸烟和饮酒、重体力活强度过高、高血压患者、坐位时间过长缺乏运动锻炼者会加大脑卒中发生概率,吸烟、饮酒和坐位时间(h/d)之间存在
作者：曾洁；柳青；林爱华
来源：中山大学学报（医学科学版） 2016 年 37卷 4期
