基于meta分析的腦卒中多因素發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

金志寧 張肇宇 馬俊奇 庫(kù)恩都斯·庫(kù)瓦提江 吳月康 森干

摘要：目的，建立個(gè)體腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。 方法? 對(duì)有關(guān)腦卒中發(fā)病危險(xiǎn)因素的文獻(xiàn)進(jìn)行meta分析，計(jì)算個(gè)體腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)值，隨機(jī)生成10000例模擬數(shù)據(jù)，確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的分界值。結(jié)果，共納入28篇文獻(xiàn)，Hcy、肥胖不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史等具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。討論，已有的數(shù)據(jù)表明，致使腦卒中的多因素包括：吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史、高血壓、高尿酸、SBP等。

關(guān)鍵詞：腦卒中;危險(xiǎn)因素;meta分析;評(píng)估模型

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：1009-3044（2019）01-0240-03

腦卒中是一組以出現(xiàn)意識(shí)障礙和局灶性神經(jīng)功能缺失為共同特征的發(fā)病急促的腦血管慢性病[1]。 由于影響人群腦卒中發(fā)病的因素較多，針對(duì)不同的人群，同一種發(fā)病因素的強(qiáng)度也存在差異，因此長(zhǎng)期的健康管理，可以讓健康人群了解可能引起腦卒中發(fā)生的因素，并通過(guò)對(duì)高危人群的健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行發(fā)病預(yù)測(cè)，從而提供有效的預(yù)防控制措施。本研究運(yùn)用meta分析的方法對(duì)腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，并采用Logistic建立模型為腦卒中的預(yù)防提供依據(jù)[2]。

1? 資料與方法

1.1 收集系統(tǒng)評(píng)價(jià)的資料

1.1.1 文獻(xiàn)檢索

手工檢索萬(wàn)方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)、維普期刊資源整合服務(wù)平臺(tái)、中國(guó)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)、百度學(xué)術(shù)、PubMed相關(guān)會(huì)議論文，納入國(guó)內(nèi)外發(fā)表的關(guān)于腦卒中患者發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的研究。英文檢索詞有：“risk factor”“ischemic”“stroke”“hemorrhagic”;中文檢索詞有：腦卒中、高血壓、危險(xiǎn)因素、發(fā)病因素等。

1.1.2? 納入排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：

（1） 研究對(duì)象：來(lái)源于社區(qū)、醫(yī)療單位或其他機(jī)構(gòu);

（2） 性別、年齡以及腦卒中類(lèi)型不限;

（3） 以隊(duì)列研究或病例對(duì)照研究為研究類(lèi)型;

（4） 腦卒中的診斷依據(jù)采用國(guó)際上通用的診斷標(biāo)準(zhǔn);

（5） 以發(fā)生腦卒中為觀測(cè)終點(diǎn)。

排除標(biāo)準(zhǔn)：

（1） 排除重復(fù)發(fā)表、存在嚴(yán)重缺失數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)報(bào)道不全的研究;

（2） 排除腦卒中復(fù)發(fā)的研究。

1.1.3 質(zhì)量評(píng)價(jià)和資料提取

對(duì)納入的文獻(xiàn)進(jìn)行資料提取，閱讀最終納入文獻(xiàn)，提取文獻(xiàn)基本信息，包括：第一作者、發(fā)表年份、研究地點(diǎn)、研究時(shí)間、病例來(lái)源等。同時(shí)提取引起腦卒中發(fā)病的相關(guān)因素如吸煙、體育鍛煉、高血壓、糖尿病、腦卒中家族史等[3]。

1.2? 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

1.2.1? meta分析

運(yùn)用Review Manager 5.3統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)納入的28篇文獻(xiàn)提取出的與腦卒中發(fā)病有關(guān)的危險(xiǎn)因素的RR值（某一危險(xiǎn)因素的相對(duì)危險(xiǎn)度）、95%CI（95%可信區(qū)間）等數(shù)據(jù)進(jìn)行meta分析。當(dāng)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果P≤0.05時(shí)，采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析;反之當(dāng)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果P>0.05時(shí)，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行meta分析，最終得到合并后的RR值和95%CI。比較兩種模型的結(jié)果，進(jìn)行敏感性分析，評(píng)價(jià)其穩(wěn)定性。最后采用Beeg檢驗(yàn)，Egger檢驗(yàn)判斷是否存在發(fā)表偏倚。

1.2.2? Logistic回歸模型

用Logistic回歸模型對(duì)疾病的發(fā)病情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，選用優(yōu)化后的 Logistic回歸模型作為本次研究的基本模型，結(jié)合meta分析的結(jié)果，建立個(gè)體腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[5]。

公式（1）

其中P是個(gè)體發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，[x1、x2、x3…xi…xn] 分別為第1、2、3…i…n個(gè)發(fā)病因素，[βi]是以[LnRRi]估計(jì)，常數(shù)項(xiàng)[α]是通過(guò)腦卒中發(fā)病率來(lái)估計(jì)的，根據(jù)Logistic回歸公式，

其中P為腦卒中發(fā)病率，[x1、x2、x3...xi、xn]，分別為第1、2、3…i…n個(gè)發(fā)病因素在人群中的平均暴露水平，但在實(shí)際情況下，一般很難得到，所以忽略，優(yōu)化后得到：

所以得到：

[Logit（P）=α+β1x1+β2x2+β3x3+...+βixi+βnxn]? 公式（3）? ?2? 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)納入結(jié)果

初檢出文獻(xiàn)232篇，對(duì)獲取的232篇文獻(xiàn)進(jìn)行查重，獲得195篇文獻(xiàn)。根據(jù)納入排除標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行初篩，排除65個(gè)研究。閱讀全文進(jìn)行復(fù)篩，排除102篇研究對(duì)象。最終納入28篇文獻(xiàn)[6-33]進(jìn)行meta分析，研究時(shí)間從2006-2016年。

2.2? meta分析結(jié)果

共納入9項(xiàng)因素，有7項(xiàng)因素的meta分析合并結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），包括吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史、收縮壓（SBP）、高尿酸、規(guī)律服藥。合并RR值為1.957、0.387、1.878、2.575、1.797、2.328、2.702。此外，同型半胱氨酸（Hcy）和肥胖不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此未納入模型研究（見(jiàn)表1）。

2.3? Rothman-Keller模型參數(shù)

Rothman-Keller模型參數(shù)[4]計(jì)算方法如下：

（1）基準(zhǔn)發(fā)病比例：

Pi（某一危險(xiǎn)因素在全人群中的暴露率），RRi（某一危險(xiǎn)因素的相對(duì)危險(xiǎn)度）。

（2）危險(xiǎn)分?jǐn)?shù)

[S=ρ×RRi]

（3）組合危險(xiǎn)分?jǐn)?shù)

[?=（P1-1）+...+（Pn-1）+q1×q2×...qn]

P為危險(xiǎn)分?jǐn)?shù)≥1的項(xiàng)之值，q為危險(xiǎn)分?jǐn)?shù)<1的項(xiàng)之值。

（4）個(gè)體發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)

個(gè)體發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)=人群腦卒中發(fā)病率 [×?]

通過(guò)研究獲取某一危險(xiǎn)因素在全人群中的暴露率Pi;通過(guò)meta分析合并危險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)值，得到某一危險(xiǎn)因素的相對(duì)危險(xiǎn)度RRi。腦卒中預(yù)測(cè)模型的參數(shù)值見(jiàn)表2。

2.4? 確定等級(jí)劃分界值

本研究根據(jù)7個(gè)危險(xiǎn)因素的二項(xiàng)分布函數(shù)，確定低發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)、中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)、高發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的分界值，一共生成10000例患者7個(gè)危險(xiǎn)因素分布情況。將隨機(jī)生成的這10000例數(shù)據(jù)，代入Rothman-Keller模型，分別計(jì)算相應(yīng)的個(gè)體發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)。將發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)從小到大排序，以個(gè)體ID為橫坐標(biāo)，腦卒中風(fēng)險(xiǎn)為縱坐標(biāo)繪制聯(lián)合分布圖。

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)，選取0.048為低發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)和中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的分界值，0.079為中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)和高發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的分界值。即腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)<0.048，屬于低危人群;腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)在0.048—0.079，屬于中危人群;腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)>0.079，屬于高危人群。（見(jiàn)圖1）

2.5? 建立Logistic模型

有研究指出腦卒中的發(fā)病率為2.57%[3]，查找表2，可知各項(xiàng)危險(xiǎn)因素的<E：＼知網(wǎng)文件＼電腦＼電腦01-02＼電腦01＼7xs201901＼Image＼image17.png>值，計(jì)算 <E：＼知網(wǎng)文件＼電腦＼電腦01-02＼電腦01＼7xs201901＼Image＼image18.png>值，代入公式（3），得最終的Logistic回歸模型：

3? 討論

本次研究對(duì)腦卒中的發(fā)病因素進(jìn)行了發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)值的合并，建立了我們自己的腦卒中個(gè)體發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)健康評(píng)估模型，并運(yùn)用二項(xiàng)分布函數(shù)進(jìn)行了10000例數(shù)據(jù)的隨機(jī)模擬，對(duì)腦卒中個(gè)體發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了等級(jí)劃分。

本研究發(fā)現(xiàn)致使腦卒中發(fā)病的主要影響因素有：吸煙、體育鍛煉、腦卒中家族史、收縮壓、高尿酸、規(guī)律服藥。可以通過(guò)加強(qiáng)體育鍛煉、戒煙戒酒、規(guī)律服藥等健康的生活方式或飲食習(xí)慣降低腦卒中的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)趨勢(shì)圖最終確定0.048為低發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)和中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的分界值，0.079為中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)和高發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的分界值。將腦卒中劃分為低危、中危、高危三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，針對(duì)不同的人群，要進(jìn)行不同的健康教育。本研究結(jié)果可以作為腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的參考依據(jù)。

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