典型文献
基于Landmark模型动态预测老年人轻度认知障碍向阿尔茨海默病的转化
文献摘要：
目的 利用Landmark模型对轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)的老年人转为阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的概率进行动态估计,为早期发现高危AD患者提供帮助.方法 利用312名MCI个体的纵向和生存数据构建三个landmark模型(模型1、模型2和模型3).利用Brier得分和C指数评估模型的预测性能并选出最优模型进行动态预测.结果 模型3的预测性能较好,且FAQ、RAVLT-immediate和海马体体积是MCI转为AD重要的预测变量.在不同随访年,利用模型3和这三个预测变量预测两名MCI个体两年后转为AD的概率.MCI个体1转为AD的概率逐年下降,属于AD低危个体;而MCI个体2转为AD的概率逐年上升,属于AD高危个体.结论 本研究对MCI个体向AD转化的概率进行动态估计,可识别AD高危群体.
文献关键词：
阿尔茨海默病;轻度认知障碍;Landmark模型;动态预测
中图分类号：
作者姓名：
张嘉嘉;秦瑶;韩红娟;葛晓燕;崔靖;白文琳;余红梅
作者机构：
山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 030000;重大疾病风险评估山西省重点实验室
文献出处：
引用格式：
[1]张嘉嘉;秦瑶;韩红娟;葛晓燕;崔靖;白文琳;余红梅-.基于Landmark模型动态预测老年人轻度认知障碍向阿尔茨海默病的转化)[J].中国卫生统计,2022(04):534-537
A类：
B类：
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AB值：
0.343854
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