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糖尿病足是糖尿病患者致残、致死的严重并发症,具有患病率高、危害性大、可防难治的特点。全世界目前有1.5亿糖尿病患者,约15﹪的糖尿病患者并发糖尿病足,发展中国家由糖尿病引起的足部问题更常见,在我国糖尿病足年发病率0.9﹪~14.5﹪。
目前关于糖尿病足的自然史研究,国内外均未见报道,我国目前有关糖尿病足的研究均为小样本的、分散的治疗报告,无前瞻性研究,所用的统计方法多为经典的统计学方法(如Logistic、Cox等方法),此二者可以研究疾病发生的影响因素,但对于疾病自然史即疾病各发展阶段的影响因素研究存在一定局限性。Markov模型可以模拟疾病自然史,分析疾病各发展阶段的影响因素,计算疾病各状态间的转移概率和转移强度。
本课题根据Markov模型分析原理,在对糖尿病足病人疾病发生发展情况开展调查的基础上,模拟糖尿病足的自然史,分析糖尿病足各发展阶段的影响因素,计算糖尿病足各状态间的转移概率和转移强度,为开展糖尿病足分阶段防治及预测病情发展提供依据。
研究目的:
1.研究糖尿病足的自然史,包括建立带协变量的糖尿病足多状态Markov模型、确定糖尿病足各状态间转移的影响因素。为糖尿病足的防治工作提供理论依据。
2.通过多状态Markov模型与Logistic回归模型的比较,探讨Markov模型在纵向研究资料研究中的优势。
3.分别拟合Markov指数模型和Markov线性模型,探讨适合糖尿病足自然史的模型形式。
结论:
1.糖尿病足自然史资料满足马氏性,符合建立多状态Markov模型的前提条件。
2.Markov模型多因素拟合结果发现,足背动脉搏动、年龄、HDLC、本次足溃疡病程对状态2-3转移的影响有统计学意义,对状态1-2的转移无统计学意义,足背动脉搏动越弱、年龄越大、HDLC越低、本次足溃疡病程越长的人发生状态2-3转移的风险越大。各协变量的对糖尿病转移的影响与前人作的糖尿病足研究的结果有一致性,具有生物合理性,而Logistic回归结果仅发现足溃疡病程是影响因素,这一结果与Markov模型拟合结果相比,得出的结果过于简单,对疾病自然史描述不够完整,究其原因就是Markov模型能对数据进行动态模拟,它能分析糖尿病足各状态转移受什么因素的影响,对疾病自然史研究具有指导意义,而Logistic回归只是把两种转移看作独立的结果变量,研究一种转移与另一种转移相比,什么影响因素具有统计学意义。另外,Markov模型尤其适用于多次重复测定的纵向资料分析,而且它分析影响因素不需要设置对照组,只需观测疾病各状态间的转移情况及转移时协变量的取值情况。以上优势都是传统的Logistic回归所不能比拟的。
3.多状态Markov模型应用注意事项:
3.1 该模型尤其适用于流行病学上的纵向资料处理,它可以模拟疾病自然史,它不需要有精确的连续时间的随访资料,只需定期观测在各时间点上观测对象的所处的状态及协变量取值,运用该模型过程简明,易操作,短期预测精度高。
3.2 Markov模型的形式多样,研究者可根据实际情况进行灵活的选取,以达到对生命现象的合理解释。
3.3 建立Markov模型应注意对马氏性条件的检验,合理选择观测时间间隔,转移模式选择应有专业依据等问题。