基本公共卫生服务数据在我国中老年人群高血压发病预测模型中的应用研究

目的建立针对我国中老年人群的高血压发病预测模型,使用基本公共卫生服务项目(以下简称基本公卫)体检数据外部验证模型效能。方法检索研究高血压发病的文献,采用Meta分析合并各影响因素效应值,遴选有统计学意义且属于基本公卫体检的条目作为预测项。将其效应值对数转换后作为参数β值构建Logit函数和风险评分两模型。将2017年1月1日至2022年1月1日参加成都市红光街道社区卫生服务中心基本公卫老年人健康体检项目、建档时未患高血压的人群队列作为验证人群,对两模型进行外部评价。结果15个研究的Meta分析结果显示,有统计学意义的高血压发病影响因素共11项[年龄、女性、收缩压、舒张压、身体质量指数(body mass index,BMI)、中心性肥胖、甘油三酯、吸烟、饮酒、糖尿病史、高血压家族史]。将以上影响因素纳入Logit函数和风险评分模型作为预测项。5年动态队列中合格验证对象共4997人,5年随访期内共684人新发高血压。外部验证Logit函数模型的受试者工作曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.571,风险评分模型的AUC为0.657。结论本研究基于循证归纳的影响因素建立了两种高血压预测模型,使用基本公卫体检数据做外部验证。结果显示风险评分模型预测效能较好,利用该评分表可对中老年人群快速风险分层,优化血压分级管理工作。

基于国家基本公共卫生服务体检的中老年人2型糖尿病风险预测模型构建

目的 利用基本公共卫生服务体检数据,通过Meta分析构建普适于中老年人群的2型糖尿病(diabetes mellitus type 2, T2DM) logistic函数风险预测模型。方法 模型构建:计算机检索中英文数据库关于T2DM危险因素的队列研究,Meta合并危险因素效应值(odds ratio, OR),转换为logistic函数的偏回归系数β;常数项α通过合并各队列研究的发病率进行估计。模型验证:使用受试者操作特征(receiver operator characteristic, ROC)曲线,以成都市某社区卫生服务中心2017年–2022年7 602名初次体检未患T2DM者的基公卫体检随访数据验证模型预测效果。结果 危险因素Meta分析具有统计学意义的基公卫体检条目有10个,来自40项队列研究,分别为年龄、中心性肥胖、吸烟、缺乏运动、空腹血糖受损、低高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol, HDL-C)、高血压、体质量指数(body mass index, BMI)、甘油三酯-葡萄糖(triglyceride glucose, TYG)指数和糖尿病家族史,OR(95%置信区间)为1.04(1.03,1.05)、1.55(1.29,1.88)、1.36(1.11,1.66)、1.26(1.07,1.49)、3.93(2.94,5.24)、1.14(1.06,1.23)、1.47(1.34,1.61)、1.11(1.05,1.18)、2.15(1.75,2.62)、1.66(1.55,1.78);37项研究报告了发病率,合并发病率(95%置信区间)为0.08(0.07,0.09),常数α为-2.442。将构建的T2DM风险预测模型在7 602例基公卫体检数据中进行外部验证,曲线下面积(95%置信区间)为0.794(0.771,0.816)。结论 利用基公卫健康体检数据构建的T2DM风险预测模型具有较好的预测性能,可作为中老年人群T2DM风险预测的实用工具。