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摘要目的：<br>　　1、分析深圳市40岁及以上居民脑卒中的患病情况及影响因素，为脑卒中的病因学研究及脑卒中发病风险评估模型的建立提供线索。<br>　　2、构建适合我国中老年人群的脑卒中发病风险评估模型，为我国脑卒中的防控工作提供评价工具。<br>　　3、探索系统动力学（System Dynamics，SD）方法在脑卒中发病风险评估模型构建中的应用，为脑卒中发病风险的定量预测研究提供依据，也为慢性病的风险评估提供新的思路。<br>　　方法：<br>　　以2012~2014年国家卫生与计划生育委员会“十二五”医改专项“脑卒中高危人群筛查和干预项目”为依托。根据国家筛查项目点选择要求，采用整群抽样的方法，在深圳市抽取3个社区筛查点，以选定社区40岁及以上常住居民为筛查对象，筛查内容包括人口学特征、社会经济状况、行为生活方式、主要慢性病史、慢性病家族史、生理生化指标等，共筛查12908人。采用频数、构成比对居民脑卒中分布特征及危险因素暴露水平进行描述性分析，运用χ2检验和Fisher’s确切概率法比较脑卒中患病情况在不同组间的分布差异；采用Logistic回归、反向传播（Back Propagation，BP）神经网络模型和决策树（Decision Tree，DT）模型分别探讨脑卒中患病的主要影响因素；基于循证医学证据、专家咨询和相关研究资料，利用哈佛癌症风险指数法构建脑卒中风险评估模型；基于文献研究、专家咨询和系统分析，运用流率基本入树建模法探索构建脑卒中发病风险评估SD流图结构模型。<br>　　本研究主要采用SAS9.2和STATA12.0统计软件进行数据分析，具体包括描述性分析、单因素分析和多因素分析。使用Venple5.1软件进行系统动态反馈复杂分析，运用SPSS20.0绘制受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线。<br>　　结果：<br>　　1、研究人群的基本情况。共筛查12908名40岁及以上居民，平均年龄为57.11±10.71岁，其中男性为57.28±11.27岁，汉族为主（99.91％），职业类型主要是从事体力劳动（占42.40%），学历以高中及以下为主（占78.28%），大部分人群享有至少一种医疗保险（占80.91%）。<br>　　2、深圳市社区居民脑卒中患病情况分析。深圳市40岁及以上居民脑卒中患病存在明显的性别差异。社区居民脑卒中粗患病率为4.06%，其中男性为5.46%，女性为2.89%。脑卒中的标化患病率为3.70%，其中男性脑卒中的标化患病率显著高于女性（4.79%vs.2.76%，P<0.0001）。此次调查结果显示，脑卒中患者中40~64岁的中年人超过一半（50.57%）。<br>　　3、深圳市社区居民脑卒中影响因素研究。多因素Logistic回归结果显示，年龄、性别、口味偏咸、医疗保险状况、饮酒频率、吸烟、水果摄入不足、婚姻状况、奶类及奶制品摄入不足、脑卒中家族史、缺乏体力活动、高血压及高同型半氨酸（High Homocysteine，HCY）血症与中老年人脑卒中患病密切相关。BP神经网络模型分析结果显示，脑卒中患病的影响因素按照影响重要性由大到小依次为年龄、吸烟情况、文化程度、缺乏体力活动、婚姻状况、口味偏咸、高HCY血症、房颤、奶制品摄入不足、高血压。DT模型结果显示，年龄与脑卒中患病风险关联性最强，其次为口味偏咸与脑卒中家族史，最后为高血压、房颤、高HCY血症、吸烟情况、医疗保险状况、婚姻状况和体力活动缺乏。此外，BP神经网络模型分析发现文化程度这一重要的社会经济状况指标是中老年人群脑卒中患病的主要因素之一，但其他两种模型未能将其筛选出来。<br>　　4、基于哈佛癌症指数的社区居民脑卒中发病风险评估研究。利用哈佛癌症指数法初步构建的脑卒中发病风险评估模型纳入的因素包括年龄、吸烟、性别、文化程度、脑卒中家族史、超重或肥胖、高血压、糖尿病和血脂异常。结果显示，各因素的危险因素得分除高血压为25分外，其余均为10分，人群脑卒中发病风险的平均得分为34分。以深圳市筛查样本人群为评估对象，采用本研究设计的脑卒中风险评估模型进行脑卒中风险等级评估显示，1713人被评估为脑卒中“较低”风险、3870人被评估为脑卒中“低”风险、443人被评估为脑卒中“一般”风险、5787人为脑卒中“高”风险、636人具有“较高”脑卒中风险；不同风险等级中的脑卒中发病人数构成不同（χ2=85.4190，P<0.0001）。模型的预测效能评价结果显示，ROC曲线下面积及95%置信区间（Confidence Interval，CI）为0.660（0.636~0.684）。比值X（X=个体脑卒中风险分数/人群平均风险分数）为1.40可定为模型预测个体未来脑卒中发病与否的最佳阳性临界点，该截点Youden指数最大，此时灵敏度为53.00%，特异度为70.00%。<br>　　5、基于SD的社区居民脑卒中风险评估方法探讨研究。利用SD中的规范建模方法——流率入树基本建模法，探索建立了以脑卒中发病率为主导的十对流位流率系，系统分析各流位之间的相互依赖关系，画出十对流位流率系的相互作用关系图，在相互作用关系图的基础上构建十棵SD流率入树模型，结合嵌运算生成脑卒中发病风险评估SD结构流图模型。<br>　　结论：<br>　　1、深圳市中老年人群脑卒中的患病率高于全国平均水平，且存在明显的人口学特征差异，与我国脑卒中流行病学的基本特征吻合。<br>　　2、年龄、性别、饮酒频率、口味偏咸、吸烟情况、水果摄入不足、婚姻状况、奶类及奶制品摄入不足、脑卒中家族史、缺乏体力活动、医疗保险状况、高血压及高HCY血症是影响中老年人脑卒中患病的重要因素。<br>　　3、采用哈佛癌症指数建立的脑卒中风险评估模型能有效实现疾病的风险分层与量化。该模型预测效能尚可，精确度有待提高，可作为脑卒中高危人群筛查的评价工具。不过，模型的外推和应用有待进一步验证和完善。<br>　　4、用于脑卒中发病风险评估的SD流图结构模型可以深刻揭示各影响因素间的运行机理和作用机制，能够清晰刻画模型的复杂性、反馈性和动态性。