基于多变量纵向数据联合模型的血脂异常对脑卒中发病的影响研究

作者：毛倩; 管佩霞; 刘玉洁; 王喆; 肖宇飞; 杨毅; 丛慧文; 王廉源; 石福艳^*; 王素珍^*

来源：中国卫生统计, 2022, 39(02): 172-175.

• 血脂
• 脑卒中
• 联合模型
• 纵向数据

目的 基于多变量纵向数据联合模型，探讨人群血脂异常对脑卒中发病风险的影响，为脑卒中的有效预防提供科学依据。方法 以陕西省西安市某医院2008-2015年234例健康体检数据为例，通过R 3.6.2软件，利用Cox比例风险模型，分析基线水平下TC、TG、HDL-C、LDL-C与脑卒中发病的关联，利用多变量联合模型，分析纵向数据下四项指标的动态变化对脑卒中发病的影响。结果 本研究纳入的234例受试者中，其中有70例(29.9%)发生结局事件(脑卒中)。Cox比例风险模型结果显示：基线年龄每降低一个单位，发病风险将增加0.9437倍(95%CI=0.9140～0.9733),sqrt(TG)每增加1mmol/L,发病风险随之增加2.3020倍(95%CI=1.6217～2.9824),sqrt(HDL-C)每降低1mmol/L,发生脑卒中的危险性增加0.2115倍(95%CI=0.0071～0.8257)。多变量纵向数据联合模型结果显示：受试者年龄每纵向增加一个单位，发病风险将升高2.8548倍(95%CI=2.7670～2.9426),sqrt(TG)每纵向增加1mmol/L,发病风险将升高9.7865倍(95%CI=3.7934～15.7796)。结论 个体年龄、TG水平随着时间的纵向增长，会增加脑卒中的发病风险。

• 单位
  潍坊医学院; 公共卫生学院