目的对现有老年人轻度认知障碍(MCI)风险预测模型进行系统评价和荟萃分析,并确定最常见的预测因素。方法系统检索中国知网、万方、维普、中国生物医学文献数据库、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science数据库中的老年人MC...目的对现有老年人轻度认知障碍(MCI)风险预测模型进行系统评价和荟萃分析,并确定最常见的预测因素。方法系统检索中国知网、万方、维普、中国生物医学文献数据库、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science数据库中的老年人MCI风险预测模型的研究,检索时限为建库至2024年3月1日。两名评审员独立识别合格文章并提取数据。使用预测建模研究系统评价的关键评价和数据提取(CHARMS)检查表进行偏倚风险评估。结果共纳入13篇研究,包含20个风险预测模型,开发的模型曲线下面积AUC为0.629~0.934,MCI患病率为18.2%~84.2%,其中年龄、受教育程度、性别、日常生活活动能力和吸烟是最常见和最强的预测因素。7个开发模型的合并AUC值为0.81(95%CI:0.73-0.89),表明具有良好的区分度。结论本研究中所纳入预测模型大多具有良好的预测性能和适用性,但缺乏外部验证,使得模型的外推性受限。在今后的研究中,建议相关研究人员按照PROBAST的相关标准,采用综合预测方法筛选MCI高危人群,并在本研究的基础上选择高质量模型进行校准和验证,同时考虑新变量、新方法和不同地区的风险特征差异。展开更多
文摘目的对现有老年人轻度认知障碍(MCI)风险预测模型进行系统评价和荟萃分析,并确定最常见的预测因素。方法系统检索中国知网、万方、维普、中国生物医学文献数据库、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science数据库中的老年人MCI风险预测模型的研究,检索时限为建库至2024年3月1日。两名评审员独立识别合格文章并提取数据。使用预测建模研究系统评价的关键评价和数据提取(CHARMS)检查表进行偏倚风险评估。结果共纳入13篇研究,包含20个风险预测模型,开发的模型曲线下面积AUC为0.629~0.934,MCI患病率为18.2%~84.2%,其中年龄、受教育程度、性别、日常生活活动能力和吸烟是最常见和最强的预测因素。7个开发模型的合并AUC值为0.81(95%CI:0.73-0.89),表明具有良好的区分度。结论本研究中所纳入预测模型大多具有良好的预测性能和适用性,但缺乏外部验证,使得模型的外推性受限。在今后的研究中,建议相关研究人员按照PROBAST的相关标准,采用综合预测方法筛选MCI高危人群,并在本研究的基础上选择高质量模型进行校准和验证,同时考虑新变量、新方法和不同地区的风险特征差异。
