典型文献
基于LASSO logistic回归模型的轻度认知障碍逆转预测模型
文献摘要：
目的 探讨轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者逆转为认知正常(normal cognition,NC)的相关因素并建立预测模型.方法 基于美国公共数据库NACC,数据包括社会人口学信息、体格检查、疾病史、认知功能、抑郁状况、精神症状和日常活动功能,构建LASSO logistic回归模型筛选自变量,通过十折交叉验证法选择模型中的最优调和系数λ;采用AIC和BIC与全变量logistic回归和逐步logistic回归进行比较,基于AUC、Brier评分和校准曲线分别评价预测模型的区分度和准确度,并绘制森林图和列线图.结果 共纳入397例MCI患者,其中124例MCI患者逆转为NC,逆转率为31.23％.LASSO logistic回归模型(λ=0.044),纳入的自变量为年龄、BMI、高脂血症、维生素B12缺乏症、他人报告认知障碍、FAQ、MMSE、CDR和动物命名正确数;AIC=188.364,BIC=232.187,均低于全变量logistic回归(207.940/299.570)和逐步logistic回归(196.489/260.232);AUC、Brier评分和校准曲线均显示LASSO logistic回归模型的区分度和准确度更好.结论 MCI患者逆转为NC受多个因素影响,应关注未患有高脂血症和维生素B12缺乏症、日常活动功能和认知功能较好的低龄MCI患者,对其进行健康管理干预和预防性护理,减少其未来疾病进展的风险.
文献关键词：
轻度认知障碍;逆转;认知正常;LASSO logistic回归模型
中图分类号：
作者姓名：
秦瑶;韩红娟;陈杜荣;王浩基;葛晓燕;白文琳;崔靖;余红梅
作者机构：
山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001;山西医科大学基础医学院数学教研室;锦州医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室;山西医科大学公共卫生学院儿少卫生学教研室;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]秦瑶;韩红娟;陈杜荣;王浩基;葛晓燕;白文琳;崔靖;余红梅-.基于LASSO logistic回归模型的轻度认知障碍逆转预测模型)[J].中国卫生统计,2022(05):653-658
A类：
NACC
B类：
LASSO,logistic,轻度认知障碍,mild,cognitive,impairment,MCI,认知正常,normal,cognition,NC,公共数据库,数据包,社会人口学,体格检查,疾病史,认知功能,抑郁状况,精神症状,日常活动功能,模型筛选,选自,十折交叉验证法,AIC,BIC,Brier,校准曲线,评价预测,区分度,森林图,列线图,高脂血症,B12,缺乏症,FAQ,MMSE,CDR,患有,低龄,行健,健康管理干预,预防性护理,疾病进展
AB值：
0.344552
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
