在医学随访研究中,纵向观测数据(如重复测量的生物标志物或症状评分)与生存时间数据(如疾病进展或死亡事件)存在密切关联。传统的独立分析方法因忽视二者内在关联及测量误差,易导致统计推断偏差。联合模型通过共享随机效应关联纵向子模...在医学随访研究中,纵向观测数据(如重复测量的生物标志物或症状评分)与生存时间数据(如疾病进展或死亡事件)存在密切关联。传统的独立分析方法因忽视二者内在关联及测量误差,易导致统计推断偏差。联合模型通过共享随机效应关联纵向子模型与生存子模型,可纠正重复测量中的测量误差,提升参数估计效率和统计检验效能。传统频率学派的联合模型在简单场景下具有可行性,但在处理高维、非线性或复杂缺失机制处理时面临计算与推断挑战。贝叶斯联合模型基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法,通过引入先验分布和后验抽样技术,在参数估计稳健性、模型扩展性和动态预测性能方面更具优势。本文简介贝叶斯联合模型的方法学框架,包括:(1)纵向子模型(如线性混合效应模型)与生存子模型(如Cox比例风险模型)的构建;(2)三类常见关联结构(当前值、当前斜率及累积面积);(3)基于MCMC的贝叶斯参数估计;(4)个体化动态预测与模型性能评估。以原发性胆汁性肝硬化为例,演示贝叶斯联合模型的实际应用流程:从临床预测指标筛选、单/多指标联合模型拟合与比较,到时间依赖性ROC曲线验证预测效能。实例分析显示,贝叶斯联合模型可有效整合纵向轨迹信息,动态更新个体生存概率,为临床精准决策提供量化依据。展开更多
目的在中国中老年人群中,探讨衰弱状态对慢性病共病发生风险的影响。方法基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据库,以2011年数据为基线,并以身份证号码(identification number,ID)匹...目的在中国中老年人群中,探讨衰弱状态对慢性病共病发生风险的影响。方法基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据库,以2011年数据为基线,并以身份证号码(identification number,ID)匹配2013―2020年参与随访的研究对象,纳入≥45岁且基线无慢性病共病的中老年人,调查内容包括基本信息、衰弱状态和慢性病测量情况。采用Cox比例风险回归模型分析衰弱状态与慢性病共病风险的关联。结果共纳入4832名研究对象,研究对象基线时年龄为(61.09±9.52)岁,其中男性2422名(50.12%)。随访期间共2502人(51.78%)发生了慢性病共病,调整协变量后的Cox比例风险回归模型结果显示,与基线处于健壮者相比,处于衰弱前期(HR=1.127,95%CI:1.035~1.227)和衰弱期者(HR=1.363,95%CI:1.126~1.650)发生慢性病共病的风险均较高。结论中国中老年人衰弱与慢性病共病发生存在关联,衰弱前期和衰弱期均可增加慢性病共病发生风险。应将衰弱作为慢性病预防的重要前置环节,以降低慢性病共病风险。展开更多
目的基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据分析糖尿病肾病(Diabetic Kidney Disease,DKD)患者自我管理行为潜在类别与健康结局的关系。方法基于2015年CHARLS数据纳入DKD患者685例进...目的基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据分析糖尿病肾病(Diabetic Kidney Disease,DKD)患者自我管理行为潜在类别与健康结局的关系。方法基于2015年CHARLS数据纳入DKD患者685例进行研究,使用潜在类别分析(Latent Class Analysis,LCA)识别自我管理行为模式,评估不同管理行为模式与日常生活活动(Activities of Daily Living,ADL)功能障碍、抑郁风险及住院经历的关系。结果3类模型拟合度最佳,各类样本分布均衡,类别解释具备临床意义。LCA分析发现,全面管理型患者占比30.07%,在服药、饮食、运动、血糖监测、戒烟等方面均表现良好,具有较高健康意识。生活方式控制不足型患者占比41.46%,服药行为良好,但运动、饮食和体重管理等生活方式控制较差。低医疗依从性型患者占比28.47%,在服药、血糖监测方面依从性差,但部分有戒烟或饮食控制行为。DKD患者自我管理行为潜在类别与ADL功能障碍、抑郁风险及过去一年住院情况存在相关性(P<0.05),低依从性型患者住院与抑郁风险最高。结论DKD患者自我管理行为存在明显异质性,非理想行为显著影响其健康结局,未来需针对不同行为模式制定分层干预策略。展开更多
文摘在医学随访研究中,纵向观测数据(如重复测量的生物标志物或症状评分)与生存时间数据(如疾病进展或死亡事件)存在密切关联。传统的独立分析方法因忽视二者内在关联及测量误差,易导致统计推断偏差。联合模型通过共享随机效应关联纵向子模型与生存子模型,可纠正重复测量中的测量误差,提升参数估计效率和统计检验效能。传统频率学派的联合模型在简单场景下具有可行性,但在处理高维、非线性或复杂缺失机制处理时面临计算与推断挑战。贝叶斯联合模型基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法,通过引入先验分布和后验抽样技术,在参数估计稳健性、模型扩展性和动态预测性能方面更具优势。本文简介贝叶斯联合模型的方法学框架,包括:(1)纵向子模型(如线性混合效应模型)与生存子模型(如Cox比例风险模型)的构建;(2)三类常见关联结构(当前值、当前斜率及累积面积);(3)基于MCMC的贝叶斯参数估计;(4)个体化动态预测与模型性能评估。以原发性胆汁性肝硬化为例,演示贝叶斯联合模型的实际应用流程:从临床预测指标筛选、单/多指标联合模型拟合与比较,到时间依赖性ROC曲线验证预测效能。实例分析显示,贝叶斯联合模型可有效整合纵向轨迹信息,动态更新个体生存概率,为临床精准决策提供量化依据。
文摘目的在中国中老年人群中,探讨衰弱状态对慢性病共病发生风险的影响。方法基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据库,以2011年数据为基线,并以身份证号码(identification number,ID)匹配2013―2020年参与随访的研究对象,纳入≥45岁且基线无慢性病共病的中老年人,调查内容包括基本信息、衰弱状态和慢性病测量情况。采用Cox比例风险回归模型分析衰弱状态与慢性病共病风险的关联。结果共纳入4832名研究对象,研究对象基线时年龄为(61.09±9.52)岁,其中男性2422名(50.12%)。随访期间共2502人(51.78%)发生了慢性病共病,调整协变量后的Cox比例风险回归模型结果显示,与基线处于健壮者相比,处于衰弱前期(HR=1.127,95%CI:1.035~1.227)和衰弱期者(HR=1.363,95%CI:1.126~1.650)发生慢性病共病的风险均较高。结论中国中老年人衰弱与慢性病共病发生存在关联,衰弱前期和衰弱期均可增加慢性病共病发生风险。应将衰弱作为慢性病预防的重要前置环节,以降低慢性病共病风险。
文摘目的基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据分析糖尿病肾病(Diabetic Kidney Disease,DKD)患者自我管理行为潜在类别与健康结局的关系。方法基于2015年CHARLS数据纳入DKD患者685例进行研究,使用潜在类别分析(Latent Class Analysis,LCA)识别自我管理行为模式,评估不同管理行为模式与日常生活活动(Activities of Daily Living,ADL)功能障碍、抑郁风险及住院经历的关系。结果3类模型拟合度最佳,各类样本分布均衡,类别解释具备临床意义。LCA分析发现,全面管理型患者占比30.07%,在服药、饮食、运动、血糖监测、戒烟等方面均表现良好,具有较高健康意识。生活方式控制不足型患者占比41.46%,服药行为良好,但运动、饮食和体重管理等生活方式控制较差。低医疗依从性型患者占比28.47%,在服药、血糖监测方面依从性差,但部分有戒烟或饮食控制行为。DKD患者自我管理行为潜在类别与ADL功能障碍、抑郁风险及过去一年住院情况存在相关性(P<0.05),低依从性型患者住院与抑郁风险最高。结论DKD患者自我管理行为存在明显异质性,非理想行为显著影响其健康结局,未来需针对不同行为模式制定分层干预策略。
