换一批中国中老年人群代谢综合征识别模型:一项基于CHARLS数据库的研究
China's elderly population identification model of metabolic syndrome-a study based on CHARLS database
摘要目的:代谢综合征(metabolic syndrome,MetS)发病率逐年升高,正威胁着全球人类健康,本研究旨在构建简易高效的代谢综合征识别模型.方法:本研究采用中国健康与养老追踪调查数据库中45岁以上的中老年人群的人体测量学资料(2011年),最终纳入7552例受试者,按照7∶3的比例随机分割为模型训练集与模型验证集,采用多因素逐步Logistic回归分析构建MetS识别模型并构建列线图,通过ROC曲线下面积评估列线图的筛查性能,应用决策曲线分析计算模型的净效益.结果:我国45岁以上中老年人群MetS的患病率经年龄标化后为42.22%.模型显示,女性、高血脂、糖尿病、吸烟、高收缩压、快脉搏、宽腰围、高BMI为MetS的危险因素.本模型C指数为0.864.列线图最佳阈值概率为0.407.训练集ROC曲线的AUC为0.864(0.854～0.874),验证集ROC曲线的AUC为0.857(0.842～0.873).当将阈值概率设置为0.407时,该模型的灵敏度为80%(95%CI:78.35%～81.67%),特异度为78%(95%CI:76.57%～79.51%).决策曲线分析显示,采用本模型进行MetS筛查时可使33人/每百人免除不必要的MetS确诊试验.结论:目前我国中老年人群中代谢综合征患病率较高,本研究构建的识别模型有助于中国45岁以上人群MetS患者的早期筛查.
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关键词
代谢综合征危险因素识别模型列线图决策曲线the metabolic syndromerisk factorsmodel of identificationnomogramdecision curve
分类号
R734.2（呼吸系肿瘤）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-016X.2024.05.028
发布时间
2025-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
安徽省重点研究与开发计划项目（202004j07020026）
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