导读:本文包含了慢性病风险评估论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:慢性病,心脑血管疾病,眼底,风险评估
慢性病风险评估论文文献综述
张加生,张丽丽,周卫国,袁建妹,汪海洲[1]（2019）在《慢性病患者10年心脑血管疾病发病平均风险评估及其与眼底病变的关系研究》一文中研究指出背景心脑血管疾病是严重威胁人群健康的疾病之一,既往已有少部分关于缺血性心血管病的研究,但动脉粥样硬化性心血管病(ASCVD)与眼底损害相关报道较少。目的探讨某社区慢性病患者10年心脑血管疾病发病风险及其与眼底病变的关系。方法于2017年2—8月采用分层随机抽样法选取苏州市某社区卫生服务中心在管的慢性病(高血压、糖尿病)患者2 080例为研究对象,依据《中国心血管病预防指南(2017)》中心脑血管病风险预测模型进行风险评估,并根据评估情况将患者分为3组,分别为低危组227例、中危组919例、高危组934例,分析风险分层与眼底病变的关系。结果 2 080例慢性病患者中吸烟、超重或肥胖、高血脂、高血压、糖尿病者占比分别为22.74%(473/2 080)、67.74%(1 463/2 080)、35.58%(740/2 080)、94.28%(1 961/2 080)、24.76%(515/2 080);男性吸烟、超重或肥胖者占比高于女性,差异有统计学意义(P<0.05);不同年龄段慢性病患者吸烟、超重或肥胖、高血压和糖尿病者占比比较,差异有统计学意义(P<0.05)。慢性病患者10年心脑血管疾病发病风险低危组、中危组、高危组占比分别为10.91%(227/2 080)、44.18%(919/2 080)、44.90%(934/2 080)。不同性别、年龄、吸烟、BMI、血脂异常、高血压、糖尿病史情况慢性病患者心脑血管疾病风险分组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。2 080例慢性病患者Keith-Wagener眼底分级正常93例(4.47%),Ι级899例(43.22%),Ⅱ级950例(45.67%),Ⅲ级127例(6.11%),Ⅳ级11例(0.53%)。眼底异常检出率为52.31%(1 987/2 080),低危组、中危组、高危组眼底异常检出率分别为45.37%(103/227)、51.25%(471/919)、55.03%(514/934),3组眼底异常检出率比较,差异有统计学意义(χ2=7.564,P=0.023)。高危组慢性病患者眼底异常检出率高于低危组[OR=1.473,95%CI(1.101,1.972),P=0.009]。结论慢性病患者10年心脑血管疾病发病风险较大,高危组人群眼底视网膜病变明显高于低危组。(本文来源于《中国全科医学》期刊2019年19期）
曹茜[2]（2018）在《常见慢性病危险因素分析及风险评估模型的建立》一文中研究指出目的:调查山西省35岁及以上居民的行为生活方式、健康状况和慢性病患病状况,分析高血压和糖尿病流行病学特征和疾病的危险因素;研究居民患病状况和行为生活方式之间的关系,研发高血压和糖尿病的风险评估工具,确定危险分数,为慢性病的预防和干预提供合理的建议。方法:采用多阶段抽样方法选取山西省晋北、晋中、晋南叁个地区3586名35岁及以上的居民作为调查对象,对居民的慢性病患病状况及相关行为生活方式进行问卷调查。经单因素和多因素分析后,分别确定高血压和糖尿病的危险因素,建立回归模型,并将各回归系数经数学转换,得到各影响因素所对应的危险分数,建立高血压和糖尿病的危险评分体系,同时针对各危险分数所对应的预测概率绘制曲线图,并将疾病实际发生率的危险等级进行分层。最后运用受试者工作特征曲线(ROC)和Hosmer-Lemshow拟合优度检验对模型的预测效能和拟合校正能力进行评价。结果:1.居民的一般情况本研究共纳入3586名居民,其中男性1721(47.99%),女性1865(52.01%),性别比为1.08;所调查居民的平均年龄为49.5±12.1岁,其中,最大年龄92岁,最小年龄35岁。调查人群高血压的患病率为20.38%,糖尿病的患病率为8.48%。2.高血压和糖尿病的单因素分析高血压的单因素分析结果:糖尿病、高血压家族史、男性、年龄、文化程度、离异或丧偶、月收入、吸烟、饮酒、不参加体育锻炼、睡眠时间不足、高盐饮食、蔬菜水果摄入少、饮食偏荤的居民高血压患病率高。糖尿病的单因素分析结果:高血压、糖尿病家族史、女性、年龄、文化程度、离异或丧偶、月收入、超重、腰臀比、A型性格、吸烟、被动吸烟、饮酒、饮食偏荤、蔬菜水果摄入少、喜食奶类、喜食甜食的居民糖尿病患病率高。3.高血压和糖尿病的多因素Logistic回归分析分别对高血压和糖尿病进行多因素Logistic回归分析,经逐步回归分析得出:高血压的危险因素为:糖尿病(OR=2.013),高血压家族史(OR=2.929)、男性(OR=3.592)、年龄(OR=1.385)、A型性格(OR=1.920),超重(OR=1.311),吸烟(OR=1.623),饮酒(OR=1.759),蔬菜水果(OR=1.469),饮食偏荤(OR=1.416)。糖尿病的危险因素为:高血压(OR=1.710),糖尿病家族史(OR=1.991),年龄(OR=1.220),超重(OR=1.225),吸烟(OR=1.725),饮食偏荤(OR=2.468),喜食甜食(OR=1.725)。4.高血压和糖尿病的危险评分体系高血压的危险评分体系总分22分,各危险因素中最低分为1分,最高分为5分。其中,糖尿病(3分),高血压家族史(5分),男性(4分),年龄(1分),A型性格(2分),超重或肥胖(1分),吸烟(2分),饮酒(2分),很少或不吃蔬菜(1分),饮食偏荤(1分)。糖尿病危险评分体系总分21分,各危险因素中最低分为1分,最高分为5分。其中高血压(3分),糖尿病家族史(4分),年龄(1分),超重(1分),吸烟(3分),饮食偏荤(4分),喜食甜食(5分)。5.风险评估模型的建立高血压的风险评估模型为:P_(高血压)=1/1+exp[-(-5.768+S_c×0.271)]，总分范围为0~22,最小预测概率值为2.26%,最高预测概率值为89.97%;糖尿病的风险评估模型为：P_(糖尿病)=1/1+exp[-(-2.567=S_c×0.199)],总分范围为0~21,最小预测概率值为7.1%,最高预测概率值为83.4%。根据危险评分—概率曲线图可以看出,随着危险评分的増加,高血压和糖尿病相应的预测概率也呈上升趋势。6.高血压和糖尿病的危险分层在高血压预测模型中,低危组的危险评分为0-2分,其实际患病率为7.03%;中危组的危险评分为3-7分,其实际患病率为15.74%;高危组的危险评分为8-22分,其实际患病率为29.98%。趋势卡方检验的结果表明,随着危险等级的增加,实际高血压的患病率逐渐增大。在糖尿病预测模型中,低危组的危险评分为0-1分,实际患病率为7.7%;中危组的危险评分为2-10分,实际患病率为13.77%;高危组的危险评分为11-21分,实际患病率为30.88%。趋势卡方检验的结果表明,随着危险等级的增加,糖尿病的实际患病率逐渐增大。7.高血压和糖尿病的模型预测效能及拟合校正能力评价分别计算ROC曲线下面积和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验来评价高血压与糖尿病的模型辨别危险因素的能力和拟合效果。高血压预测模型的ROC曲线下面积为0.714,拟合优度检验结果:(χ~2=4.105,P=0.735>0.05);糖尿病预测模型的ROC曲线下面积为0.843,拟合优度检验结果:(χ~2=1.696,P=0.213>0.05),评价结果表明,高血压和糖尿病的预测模型的辨别能力和拟合效果较好。结论:1.高血压的危险因素:糖尿病史,有高血压家族史,男性,年龄,A型性格,超重,吸烟,饮酒,很少或不吃蔬菜,饮食偏荤。糖尿病的危险因素:高血压史,糖尿病家族史,年龄,超重,吸烟,饮食偏荤,喜食甜食。2.高血压的风险评估模型为:P_(高血压)=1/1+exp[-(-5.768+S_c×0.271)];糖尿病的风险评估模型为:P_(糖尿病)=1/1+exp[-(-2.567=S_c×0.199)]评价结果表明,风险评估模型能够较准确的预测疾病的发病状况,且计算过程简单方便,为准确全面对高血压和糖尿病、采取适合的治疗提供基础。(本文来源于《山西医科大学》期刊2018-05-28）
石福艳[3]（2015）在《常见慢性病危险因素测量及风险等级评估方法研究》一文中研究指出慢性病具有发病隐匿、潜伏期长、发病后不能自愈或很难治愈等特点,是目前影响人类健康的主要公共卫生问题。然而,慢性病又是一种可以有效预防和控制的疾病。相关研究表明,在冠心病、糖尿病等疾病死亡率大幅度下降的原因中,约一半以上的原因归因于危险因素的下降,特别是吸烟率和胆固醇水平下降起了重要作用。据此,开展常见慢性病危险因素测量及风险等级方法研究,进而有针对性制定危险因素干预措施,对于慢性病的有效防治具有重要意义。健康体检是目前公认的慢性病风险评估研究的工作基础和重要内容。健康体检数据积累了大量的人群健康信息,是开展人群健康评价及常见慢性病风险评估的主要信息来源,为临床流行病学及慢性病预防控制研究提供了重要平台。但由于目前健康体检结构缺乏统一的数据采集标准,各体检机构的体检数据储存结构、数据项及值域各不相同,不同体检机构的体检结果无法进行跨机构汇总及统计,导致群体健康体检信息浪费,也给慢性病风险评估研究工作的顺利开展带来一定困难。另外,目前国内还没有规范统一的基于健康体检数据的慢性病风险评估数据集及相关数据标准,健康体检机构在体检之后无法继续进行个体健康信息与健康结果之间的关联性分析及健康风险评估,因而无法实现个体化健康指导及干预。为尽快利用健康体检平台,统一体检数据库标准,提取重要的健康相关数据,挖掘有意义的临床信息,有必要开展健康体检数据采集标准及基于健康体检数据的常见慢性病危险因素监测及其量化研究。研究目的1.基于循证医学文献检索结果,参照临床专家意见,结合我国国情实际,了解及确定高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种常见慢性病的主要危险因素,为有效开展常见慢性病危险因素测量及风险等级评估研究提供理论基础及科学依据。2.本研究设计的常见慢性病风险评估基础问卷及7种疾病的专项专病风险评估问卷,为有效开展其他慢性病风险评估研究提供了标准及依据。3.基于哈佛癌症指数法、合成分析法和Joint模型等统计建模方法,研发基于统计模型的疾病风险等级评价工具。研究方法1.参照相关临床指南,结合专家意见,采用循证医学文献检索方法,了解及确定高血压、冠心病、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种常见慢性病的主要危险因素。2.基于健康管理理念,参考国内外相关研究成果,依据国内外信息标准及行业业务规范,以国内大型健康体检机构纸质问诊问卷及电子健康档案为基础,设定问卷条目选择标准,研究设计常见慢性病风险评估的基础问卷和7种常见慢性病的专项专病风险评估问卷。并依据各疾病风险评估问卷,构建常见慢性病风险评估基本数据集和7种疾病的专项专病风险评估基本数据集。3.参阅国内外相关文献,采用主流评分方法,构建高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种疾病的风险评估模型,并对各疾病风险评估模型进行信度及效度检验。4.基于文献研究资料,参照哈佛癌症指数方法,构建高血压发病等级风险指数。通过对高血压风险等级与高血压实际发病之间的相关性研究,评价高血压发病风险等级指数的预测性能等特征。5.基于横断面健康体检数据,采用合成分析法构建高血压发病风险评估模型;以ROC曲线下面积、灵敏度和特异度等为主要评价指标,对比分析合成分析模型与传统Logistic回归模型的预测性能。6.基于纵向队列研究数据,以高血压发病风险预测模型构建为例,探讨研究传统Logistic回归分析、Cox回归分析及Joint模型叁种多因素统计建模方法在常见慢性病危险因素测量研究中的应用;通过比较ROC曲线下面积大小等指标,对模型的预测性能及精确性等进行评价研究。主要研究结果1.参照相关临床指南,结合专家意见,根据循证医学文献检索结果可知,影响高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺等7种常见慢性病的共同危险因素有:家族史、血脂异常、肥胖、吸烟、被动吸烟、大量饮酒、蔬菜摄入不足、水果摄入不足、缺乏体育锻炼、睡眠问题、长期精神压力、情绪及负性事件等。此外,各常见慢性病有其特异性危险因素,如心脑血管疾病的早发家族史;糖尿病的妊娠糖尿病史;胃癌的幽门螺杆菌感染、A型血;肺癌的特殊职业暴露史;乳腺癌的初潮年龄、绝经期年龄及人工流产次数等。2.本研究设计的慢性病风险评估基础问卷的标准化电子文档架构主要包括文档头和文档体两部分。其中文档头包含体检表标识、体检机构、受检者标志和人口学特征四个部分,文档体部分主要包括问诊问卷(主要包括现病史、既往史、精神心理因素和专项专病评估项目)和体格检查两大部分。问诊问卷中的既往史主要涉及用药史、家族史、暴露史(环境暴露和职业暴露)、生活方式(饮食、吸烟、饮酒、体育运动、体力活动和睡眠状况)等内容,另外该问诊问卷还包含了妇女月经史及婚育史等相关内容;专项专病项目主要是针对心血管疾病(高血压、冠心病和脑卒中)、代谢性疾病(糖尿病)及恶性肿瘤(胃癌、肺癌和乳腺癌)叁大类共7种疾病的风险评估研究而设计的特定条目;精神心理因素主要涉及脾气性格、工作及生活压力、负性事件及情绪等因素。3.参阅相关文献,根据预实验分析结果及专家指导意见,研究设计了常见慢性病风险评估问卷(本研究中将其称为常见慢性病风险评估基础问卷)。该基础问卷除个体基本信息和常规体格检查外,主要包含113个问卷条目,所有指标(条目)均来自国人健康标准化指标库。慢性病风险评估基础问卷共包含210个标准数据元,其中文档头数据元25个,文档体数据元185个。在185个文档体数据元中,167个数据元为通用数据元,其他18个为女性专用数据元。4.基于标准化慢性病风险评估基础问卷,参考相关文献,研究设计了高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种疾病的专病风险评估问卷,并对各问卷中的指标及数据进行了标准化处理。各专项专病风险评估问卷所包含的条目及数据元不同。其中高血压专项评估问卷由10个指标组成,共包含31个数据元,其中17个数据元为核心数据元;冠心病专项评估问卷共含15个指标,包括48个数据元,其中30个为核心数据元;脑卒中专项风险评估问卷包含15个指标,共含48个数据元,其中26个为核心数据元;糖尿病风险评估问卷含13个指标,20个数据元,其中16个为核心数据元;胃癌风险评估问卷含12个指标,27个数据元,其中13个为核心数据元;肺癌风险评估问卷含8个指标,19个数据元,其中10个为核心数据元;乳腺癌风险评估问卷含14个指标,31个数据元,其中13个为核心数据元。以上各专病风险评估数据元中,除了乳腺癌风险评估问卷中的5个数据元属于额外添加之外,其余各数据元均来自慢性病风险评估基础问卷。5.依据专病风险评估问卷,采用主流评分法构建了7种疾病的风险评估模型,并对各模型进行了信度及效度检验。专病风险评估模型的信度检验结果显示:高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种疾病风险评估模型的克朗巴赫a系数分别为0.632、0.667、0.688、0.689、0.657、0.635和0.618,各内部一致性系数均高于0.60,各疾病风险评估模型的一致性较好;分半信度检验结果显示,高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种疾病模型的Spearman-Brown系数分别为0.677、0.672、0.566、0.629、0.634、0.643和0.534,除脑卒中和乳腺癌的分半信度低于0.60之外,其他疾病模型的分半信度均较高,各模型中的条目之间具有较强的相关性;重测信度结果显示,慢性病风险评估基础问卷的两次测量结果的相关系数为0.650(P﹤0.05),表明基础问卷的重测信度较高。专项专病风险评估问卷的结构效度检验结果显示:7种疾病风险评估模型的取样适当性数值(KMO)均在0.60左右,各问卷的公因子能够解释总体方差的贡献率均高于50%。各专病风险评估问卷中,除了个别条目所属维度与研究预期测量维度不符外(如胃癌问卷中的血型、乳腺癌问卷中的大量饮酒等),绝大多数条目均反映了问卷的预期设计结构,各疾病风险评估问卷的结构效度均较好。以上检验结果表明,各专病风险评估问卷具有较好的信度和效度。6.参照哈佛癌症指数法,基于文献资料研究结果,选择年龄、性别和高血压家族史等7个变量构建高血压发病风险指数。研究结果显示:年龄、性别、高血压家族史、超重或肥胖、TG异常、吸烟和饮酒7个危险因素的危险得分值分别为5分、10分、10分、10分、10分、10分和10分,人群高血压风险平均得分为18分。基于17834名人群的7年随访资料,采用本研究设计的高血压风险指数对评估对象进行高血压风险等级评估。评估结果显示:3770人被评估为高血压“较低”风险、3860人被评估为高血压“低”风险、5363人为高血压“高”风险、4841人具有“较高”高血压风险。为评价高血压等级风险指数的预测性能,本研究对于不同高血压风险等级中的高血压发病人数进行了统计分析。分析结果显示:7年随访期间,高血压总发病人数为802人,其中经高血压风险指数判为“较低”风险、“低”风险、“高”风险和“较高”风险的人数分别为29人(3.62%)、74人(9.23%)、204人(25.44%)和495人(61.72%)。不同高血压风险等级中的高血压发病情况不同(2c=557.650,P<001.0),随着高血压发病风险等级的增加,高血压发病人数逐步增加(P<001.0)。7.基于横断面体检数据集,采用合成分析方法,以年龄、高血压家族史、性别、超重或肥胖、甘油叁脂异常、吸烟和大量饮酒为研究变量构建高血压发病风险预测模型。根据高血压家族史单变量回归系数u(高血压家族史)b的取值不同,本研究构建了两个不同的合成分析模型。一个是当u(高血压家族史)b=2.280时的合成模型(合成分析模型1):logit P=-7.664+1.320×年龄(≥45岁)+2.823×性别+2.159×高血压家族史+2.190×超重或肥胖+1.734×甘油叁脂异常+1.211×吸烟+1.973×大量饮酒;另一个是当u(高血压家族史)b=4.790时的合成分析模型(合成分析模型2):logit P=-8.303+1.320×年龄(≥45岁)+2.823×性别+4.669×高血压家族史+2.237×超重或肥胖+1.734×甘油叁脂异常+1.211×吸烟+1.973×大量饮酒。基于相同数据集,比较分析两种合成分析模型与传统Logistic回归分析模型的预测性能。比较结果显示:在包含相同变量的情况下,合成分析模型1与Logistic回归模型的ROC曲线下面积相差范围在0.009-0.043之间;合成分析模型2与Logistic回归模型的ROC曲线下面积相差范围在0.008-0.020之间。两种合成分析模型的ROC曲线下面积大小与传统Logistic回归模型的ROC曲线下面积均非常接近,其中模型2与传统Logistic模型的结果更为接近。合成分析模型1、合成分析模型2和Logistic回归模型(均包含7个变量时)的ROC曲线下面积分别为0.772、0.793和0.815,叁个模型的ROC曲线下面积大小之间无差别(P>0.05)。8.以高血压风险评估模型构建为例,基于相同纵向队列研究数据集,分别进行Logistic、Cox回归分析和Joint联合模型分析。研究结果显示:单因素Logistic回归分析和单因素Cox回归分析的结果一致,两种分析方法均表明年龄、性别、高血压家族史和甘油叁脂异常等14个因素是影响高血压发病的主要因素。以单因素回归分析中有统计学意义的14个变量为自变量,进一步进行多因素回归分析。多因素Logistic分析结果表明影响高血压发病的主要因素有年龄(于45岁)、性别(男性)、高血压家族史、超重或肥胖、甘油叁酯异常、吸烟和大量饮酒,最后构建的多因素Logistic回归模型为:logit P=-4.743+1.229×年龄(≥45岁)+0.444×性别+1.759×高血压家族史+0.692×超重或肥胖+0.218×吸烟+0.459×大量饮酒+0.389×甘油叁脂异常。多因素Cox回归模型分析结果显示:年龄、性别(男性)、高血压家族史、超重或肥胖、甘油叁脂异常、吸烟和大量饮酒是影响高血压发病的主要危险因素。根据多因素Cox回归分析结果计算高血压发病预后指数(PI):PI=1.145×年龄(≥45岁)+0.439×性别+1.641×高血压家族史+0.633×超重或肥胖+0.198×吸烟+0.350×大量饮酒+0.362×甘油叁脂异常。根据Logistic回归方程的logit P值及多因素Cox回归方程的PI指数计算两个模型的ROC曲线下面积。结果显示,Logistic回归模型和Cox回归模型的ROC曲线下面积分别为0.715和0.814,Cox回归模型的预测性能较高(P<0.05)。本研究采用Joint模型研究不同时间点甘油叁脂测量值对高血压发病风险的影响作用。在Joint模型构建中,以高血压发病为结局变量,以年龄、性别、高血压家族史、超重或肥胖、吸烟和饮酒为协变量,以甘油叁脂为纵向监测变量。研究结果显示:纵向测量的甘油叁脂对高血压发病风险的相对危险度值为2.436,表明甘油叁脂不同时间点的测量值对高血压发病风险有影响。另外,除吸烟之外,其他协变量对高血压发病均有影响(P<0.05)。研究结论:1.不同慢性病的危险因素谱不同;吸烟、饮酒、血脂异常、肥胖、蔬果摄入不足、睡眠问题、缺乏体育锻炼等因素是常见慢性病的共同危险因素;相同危险因素对不同慢性病的作用大小及其危害程度不同。2.本研究构建的慢性病风险评估概念框架可作为其他慢性病风险评估问卷设计的参考依据。慢性病风险评估基础问卷及7种专病风险评估问卷规定了常见慢性病风险评估的基础指标集合,制定了数据标准,设定了数据元含义及可接受的数据表达形式,可为体检机构构建规范的健康体检数据库提供参考标准和依据。3.应用本研究设计的慢性病风险评估基本数据集及其数据标准,可保证常见慢性病风险评估的内容统一及项目定义的一致性,可实现跨机构数据共享与交换。4.采用哈佛癌症指数法构建的慢性病风险等级指数可有效实现疾病风险等级判定,为横断面数据的有效利用提供了帮助。5.基于横断面数据构建的合成分析模型可有效预测疾病的发病风险。6.基于Joint模型构建的疾病发病风险预测模型,可有效识别时协变量对结局变量的影响,减小测量偏倚。7.不同统计学建模方法各有其优点及不足,在慢性病风险评估模型的实际构建中,应根据研究资料的实际情况,综合考虑各方法的特点,借长补短,将多种建模方法结合使用,发挥各方法的优势,以构建有效的疾病风险评估模型,进而提高慢性病风险评估质量。(本文来源于《第四军医大学》期刊2015-05-01）
孙贵范,杨博逸[4]（2014）在《“慢病风险10指标”及“主动健康100分健康风险评估干预系统”在慢性病防控信息采集和健康评价中的作用》一文中研究指出慢性非传染性疾病对我国居民健康已造成巨大威胁,采取有效措施遏制其流行颇为关键。借鉴发达国家成功经验,WHO重要报告以及最新科研进展并结合中国国情,我们遴选并推荐中国慢性病防控应重点关注吸烟、饮酒、体力运动不足、不健康饮食、肥胖、高血压、高血糖、高胆固醇血症、高甘油叁酯血症和高同型半胱氨酸血症十大风险因素,即"慢病风险10指标"。对应的,我们创建了"主动健康100分健康风险评估干预系统"。个人可以借助这些评价和判断自身的慢性病风险状况以及暴露风险因素的程度,进而采取措施减轻或者避免暴露。慢性病管理机构可借助其进行群体健康信息采集、健康评价以及咨询指导和医疗服务。国家卫生管理机构和财政部门可以依据所反馈的信息进行医疗资源配置和经济投入。"慢病风险10指标"和"主动健康100分"在慢性病管理过程中将发挥重要作用。(本文来源于《中国医疗器械信息》期刊2014年05期）
陈晓鹭,戴龙,王清和,赵太凤,罗晓燕[5]（2013）在《腰围身高比在慢性病风险预测中的应用评估》一文中研究指出目的探讨腰围身高比在慢性病风险预测中的应用。方法利用在思明区开元街道开展的中央补助地方慢病综合防治项目暨卫生部"维持健康体重和血压管理关键技术"应用项目腰围与身高的体检结果与血压、血糖、血脂的相关性分析,探讨腰围身高比在高血压、高空腹血糖、高血脂风险预测中的意义。结果以腰围身高比0.5为切点,中心肥胖组与非中心肥胖组在血压、血糖、血总胆固醇的平均水平差异有统计学意义(P<0.05);中心肥胖组中收缩压、舒张压、血总胆固醇、甘油叁酯异常率分别比非中心肥胖组高出16.31%、10.22%、9.22%、12.68%、6.29%,且差异均有统计学意义(P<0.05)。结论腰围身高比是预测高血压、高总胆固醇、高甘油叁酯的有效指标。(本文来源于《实用预防医学》期刊2013年04期）
隗瑛琦,陈京,胡永华,陈大方[6]（2010）在《慢性病健康管理风险评估建模方法的应用进展》一文中研究指出风险评估建模方法作为慢性病健康管理风险评估的技术手段应受到重视,该文从原理、应用实例、预测能力评价、优缺点等方面对目前常用的5种风险评估建模方法进行概括介绍和综述,旨在为慢性病健康管理风险评估的探讨提供方法学依据。(本文来源于《中国慢性病预防与控制》期刊2010年06期）
马敬东,张翔,张亮[7]（2009）在《贫困农村地区慢性病患者家庭的健康风险评估》一文中研究指出目的:了解贫困农村地区慢性病患者家庭健康风险状况,为政府采取相应的干预策略提供依据。方法:应用慢性病患病率、罹患慢性病家庭构成比和灾害性卫生支出作为分析指标,统计方法包括描述性统计、t检验和卡方检验。结果:(1)调查样本38.8%的家庭有成员患有慢性病,贫困家庭中这一比例(43.1%)显着性地高于非贫困家庭;(2)有慢性病患者的家庭人均年度卫生支出与那些没有慢性病患者的家庭之间的差别没有统计学意义;(3)有慢性病患者的家庭1年内发生灾害性卫生支出的比例高达24.4%,显着高于那些没有慢性病患者的家庭;但将贫困作为一个分层因素后进行统计学检验,发现这一现象仅仅存在于贫困家庭。结论:慢性病已经成为农村贫困地区最为主要的健康风险,它对贫困家庭的影响更大。(本文来源于《中国卫生经济》期刊2009年02期）
李菁[8]（2007）在《利用评估工具对老年慢性病患者的风险指数进行评估》一文中研究指出随着社会的发展,当今老年人患慢性疾病的比率越来越高,从而导致占据很大比重的慢性疾病成为大多数老年患者的(本文来源于《基层医学论坛》期刊2007年20期）
慢性病风险评估论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:调查山西省35岁及以上居民的行为生活方式、健康状况和慢性病患病状况,分析高血压和糖尿病流行病学特征和疾病的危险因素;研究居民患病状况和行为生活方式之间的关系,研发高血压和糖尿病的风险评估工具,确定危险分数,为慢性病的预防和干预提供合理的建议。方法:采用多阶段抽样方法选取山西省晋北、晋中、晋南叁个地区3586名35岁及以上的居民作为调查对象,对居民的慢性病患病状况及相关行为生活方式进行问卷调查。经单因素和多因素分析后,分别确定高血压和糖尿病的危险因素,建立回归模型,并将各回归系数经数学转换,得到各影响因素所对应的危险分数,建立高血压和糖尿病的危险评分体系,同时针对各危险分数所对应的预测概率绘制曲线图,并将疾病实际发生率的危险等级进行分层。最后运用受试者工作特征曲线(ROC)和Hosmer-Lemshow拟合优度检验对模型的预测效能和拟合校正能力进行评价。结果:1.居民的一般情况本研究共纳入3586名居民,其中男性1721(47.99%),女性1865(52.01%),性别比为1.08;所调查居民的平均年龄为49.5±12.1岁,其中,最大年龄92岁,最小年龄35岁。调查人群高血压的患病率为20.38%,糖尿病的患病率为8.48%。2.高血压和糖尿病的单因素分析高血压的单因素分析结果:糖尿病、高血压家族史、男性、年龄、文化程度、离异或丧偶、月收入、吸烟、饮酒、不参加体育锻炼、睡眠时间不足、高盐饮食、蔬菜水果摄入少、饮食偏荤的居民高血压患病率高。糖尿病的单因素分析结果:高血压、糖尿病家族史、女性、年龄、文化程度、离异或丧偶、月收入、超重、腰臀比、A型性格、吸烟、被动吸烟、饮酒、饮食偏荤、蔬菜水果摄入少、喜食奶类、喜食甜食的居民糖尿病患病率高。3.高血压和糖尿病的多因素Logistic回归分析分别对高血压和糖尿病进行多因素Logistic回归分析,经逐步回归分析得出:高血压的危险因素为:糖尿病(OR=2.013),高血压家族史(OR=2.929)、男性(OR=3.592)、年龄(OR=1.385)、A型性格(OR=1.920),超重(OR=1.311),吸烟(OR=1.623),饮酒(OR=1.759),蔬菜水果(OR=1.469),饮食偏荤(OR=1.416)。糖尿病的危险因素为:高血压(OR=1.710),糖尿病家族史(OR=1.991),年龄(OR=1.220),超重(OR=1.225),吸烟(OR=1.725),饮食偏荤(OR=2.468),喜食甜食(OR=1.725)。4.高血压和糖尿病的危险评分体系高血压的危险评分体系总分22分,各危险因素中最低分为1分,最高分为5分。其中,糖尿病(3分),高血压家族史(5分),男性(4分),年龄(1分),A型性格(2分),超重或肥胖(1分),吸烟(2分),饮酒(2分),很少或不吃蔬菜(1分),饮食偏荤(1分)。糖尿病危险评分体系总分21分,各危险因素中最低分为1分,最高分为5分。其中高血压(3分),糖尿病家族史(4分),年龄(1分),超重(1分),吸烟(3分),饮食偏荤(4分),喜食甜食(5分)。5.风险评估模型的建立高血压的风险评估模型为:P_(高血压)=1/1+exp[-(-5.768+S_c×0.271)]，总分范围为0~22,最小预测概率值为2.26%,最高预测概率值为89.97%;糖尿病的风险评估模型为：P_(糖尿病)=1/1+exp[-(-2.567=S_c×0.199)],总分范围为0~21,最小预测概率值为7.1%,最高预测概率值为83.4%。根据危险评分—概率曲线图可以看出,随着危险评分的増加,高血压和糖尿病相应的预测概率也呈上升趋势。6.高血压和糖尿病的危险分层在高血压预测模型中,低危组的危险评分为0-2分,其实际患病率为7.03%;中危组的危险评分为3-7分,其实际患病率为15.74%;高危组的危险评分为8-22分,其实际患病率为29.98%。趋势卡方检验的结果表明,随着危险等级的增加,实际高血压的患病率逐渐增大。在糖尿病预测模型中,低危组的危险评分为0-1分,实际患病率为7.7%;中危组的危险评分为2-10分,实际患病率为13.77%;高危组的危险评分为11-21分,实际患病率为30.88%。趋势卡方检验的结果表明,随着危险等级的增加,糖尿病的实际患病率逐渐增大。7.高血压和糖尿病的模型预测效能及拟合校正能力评价分别计算ROC曲线下面积和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验来评价高血压与糖尿病的模型辨别危险因素的能力和拟合效果。高血压预测模型的ROC曲线下面积为0.714,拟合优度检验结果:(χ~2=4.105,P=0.735>0.05);糖尿病预测模型的ROC曲线下面积为0.843,拟合优度检验结果:(χ~2=1.696,P=0.213>0.05),评价结果表明,高血压和糖尿病的预测模型的辨别能力和拟合效果较好。结论:1.高血压的危险因素:糖尿病史,有高血压家族史,男性,年龄,A型性格,超重,吸烟,饮酒,很少或不吃蔬菜,饮食偏荤。糖尿病的危险因素:高血压史,糖尿病家族史,年龄,超重,吸烟,饮食偏荤,喜食甜食。2.高血压的风险评估模型为:P_(高血压)=1/1+exp[-(-5.768+S_c×0.271)];糖尿病的风险评估模型为:P_(糖尿病)=1/1+exp[-(-2.567=S_c×0.199)]评价结果表明,风险评估模型能够较准确的预测疾病的发病状况,且计算过程简单方便,为准确全面对高血压和糖尿病、采取适合的治疗提供基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
慢性病风险评估论文参考文献
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