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详细教程:构建基于逻辑回归模型的疾病风险评分工具

在我们之前介绍弗雷明汉心脏研究的文章中,“70 年后,我们发表了 3000 多篇文章,向如此伟大的研究致敬!”,提到弗雷明汉心脏研究在探索疾病危险因素和建立风险预测模型。

其中疾病预测模型,1998年的弗雷明汉心脏研究发表了经典的冠心病10年风险预测工具,该风险函数成为国家胆固醇教育计划(NCEP)成人治疗小组计算冠心病风险的基础(ATP)。

疾病预测模型_病因链和疾病病因模型_目诊——通过看眼睛来预测疾病

该模型不再采用原来的连续变量形式,而是对危险因素进行分层,对每一层进行定量评分,最后计算总分来评估患者的疾病风险。该评分工具不仅有助于临床实践,还可以更好地推广和应用。

目诊——通过看眼睛来预测疾病_病因链和疾病病因模型_疾病预测模型

疾病预测模型_目诊——通过看眼睛来预测疾病_病因链和疾病病因模型

如果只是单纯的建立一个疾病风险预测模型,相信大家应该都很熟悉了。至少大家都用过Logistic回归、Cox回归等常用的回归模型。但如何将自己搭建的预测模型变成风险评分工具,似乎是个难题。

今天小卡就以多因素Logistic回归模型为例,为大家逐步解读,教大家也可以做出这么高水平的疾病评分工具。

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研究实例

我们仍以弗雷明汉心脏研究为例进行说明。该研究包括 9443 名 30-79 岁的健康人。随访5年,观察冠心病硬终点的发生情况,包括心肌梗死和死亡。

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假设我们要考虑的主要风险因素包括:年龄、性别、收缩压和吸烟,则研究人群中各风险因素的分布如下表所示,我们根据以下指标制作疾病风险评分工具这项研究。

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1. 建立多元逻辑回归模型

通过构建多元Logistic回归模型,将我们主要考虑的危险因素纳入回归模型疾病预测模型,估计各危险因素的回归系数β、OR值和95%CI。回归结果如下表所示。