2023年1月，寧夏醫(yī)科大學(xué)在《Asian journal of psychiatry》發(fā)表了題為：A predictive model for the risk of cognitive impairment in community middle-aged and older adults（Q1,，IF=13.890）的研究論文。
該研究旨在開發(fā)和驗(yàn)證社區(qū)中老年人認(rèn)知障礙的預(yù)測模型。開發(fā)了一個使用年齡、性別、教育、居住、運(yùn)動、午睡和抑郁的預(yù)測模型來幫助衡量中老年人的認(rèn)知障礙風(fēng)險(xiǎn)。

摘要與主要結(jié)果

一、摘要背景識別認(rèn)知障礙高風(fēng)險(xiǎn)個體對于治療和預(yù)防策略至關(guān)重要。我們旨在開發(fā)和驗(yàn)證用于評估認(rèn)知障礙風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測模型。方法使用來自中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）和中國健康養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測模型的開發(fā)、內(nèi)部驗(yàn)證和外部驗(yàn)證。結(jié)果共有14，265名受試者被選中進(jìn)行模型開發(fā)。訓(xùn)練集、內(nèi)部驗(yàn)證集和外部驗(yàn)證集的曲線下面積 （AUC） 分別為 0.775、0.920 和 0.727。結(jié)論該模型可用于識別45歲及以上認(rèn)知障礙高風(fēng)險(xiǎn)的中老年人。
二、研究結(jié)果1. 人群分布：訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的總體特征如下表所示

2. LASSO 預(yù)測因子的選擇過程：最終模型中包括七個預(yù)測變量：年齡、性別、居住地、教育、運(yùn)動、午睡和抑郁

?3.曲線下面積（AUC）:開發(fā)、內(nèi)部驗(yàn)證和外部驗(yàn)證數(shù)據(jù)的AUC分別為0.775、0.920和0.727

4.列線圖：列線圖表明，年齡對認(rèn)知障礙的預(yù)測貢獻(xiàn)最大，其次是教育和抑郁癥。

設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

一、研究設(shè)計(jì)

這是一項(xiàng)進(jìn)行了開發(fā)、內(nèi)部驗(yàn)證和外部驗(yàn)證的預(yù)測模型
開發(fā)：2016年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫中≥45歲的人
內(nèi)部驗(yàn)證:2014年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫中≥45歲的人
外部驗(yàn)證:?2018年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）數(shù)據(jù)庫中≥45歲的人
二、統(tǒng)計(jì)方法

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