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台湾地区30~59岁健康体检人群肥胖5年发病风险预测模型
引用本文:孙凤,陶庆梅,陶秋山,杨兴华,曹纯铿,詹思延.台湾地区30~59岁健康体检人群肥胖5年发病风险预测模型[J].中华流行病学杂志,2012,33(9):921-925.
作者姓名:孙凤  陶庆梅  陶秋山  杨兴华  曹纯铿  詹思延
作者单位:1. 100191,北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系;100191,北京大学公共卫生学院药学院药事管理与临床药学系;新疆石河子大学医学院预防医学系
2. 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,100191
3. 首都医科大学公共卫生与家庭医学学院
4. 台湾美兆健康管理机构
摘    要:目的 构建台湾地区30 ~ 59岁健康体检人群肥胖5年发病风险(个体化)预测模型.方法 选择1998 -2006年首次参加台湾美兆健康体检的30~59岁人群15 085人,剔除基线患肥胖者91 8人共计14 167人.将4个体检中心分为建模队列(台北中心,n=8104)和验证队列(另3个中心,n=6063).按建模队列5年后是否发生肥胖为因变量、基线指标为自变量进行单变量分析,并建立多元逐步logistic回归模型,以ROC曲线下面积(AUC)为判定预测模型拟合优度的主要指标,用验证队列对模型的外部效度进行评估.建模后再将人群预测风险概率正态化转为可实际应用操作的4个风险等级.结果 4个体检中心基线时正常体重、超重和肥胖人群的比例分别为50.00%~ 60.00%、26.47% ~ 31.11%和5.76%~7.24%.剔除基线患者后,全部受检者5年肥胖发病率为2.73%(386/14 167),4个中心肥胖发病率为2.66%~2.91%.多变量logistic回归构建的预测模型包括年龄、性别、糖尿病家族史、近3个月体重变化≥4kg和腰围5个指标.建模队列建立的预测模型AUC约为0.898(95%CI:0.884~ 0.912),验证队列外部效度验证结果为AUC=0.881(95%C1:0.862 ~ 0.900).将建模队列划分为4个风险等级后,显示中危(16 0%)和高危(2.9%)的个体5年内发生肥胖的危险分别比一般人群高7.8倍和16.6倍.结论 利用台湾美兆健康体检纵向数据资料建立的肥胖5年个体风险预测模型,其效度和信度均较高,且评价标准简单实用,无论对个体自身肥胖风险评价还是对社区人群肥胖监测均具有应用价值.

关 键 词:肥胖  风险预测模型  纵向数据
收稿时间:2012/4/19 0:00:00

Estimation ou the risk of 5-years obesity development among adults aged 30-59, based on the Taiwan MJ Health-checkup Database
Sun Feng,Tao Qing-mei,Tao Qiu-shan,Yang Xing-hu,Cao Chun-jian and Zhan Si-yan.Estimation ou the risk of 5-years obesity development among adults aged 30-59, based on the Taiwan MJ Health-checkup Database[J].Chinese Journal of Epidemiology,2012,33(9):921-925.
Authors:Sun Feng  Tao Qing-mei  Tao Qiu-shan  Yang Xing-hu  Cao Chun-jian and Zhan Si-yan
Institution:Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health;Department of Pharmacy Administration and Clinical Pharmacy, School for Pharmaceutical, Peking University, Beijing l00191, China;Department of Preventive Medicine, shihe University School of Medieine;Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health;Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health;School of Public Health and Famly Medieine, Capital Medical University;MJ Health Management Organization, Taiwan;Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health
Abstract:
Keywords:Obesity  Risk predictive model  Longitudinal data
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