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目的:分析金昌队列人群非酒精性脂肪肝(Non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)发病与转归正常状况,探索影响NAFLD发病和转归正常的因素,建立NAFLD发病与转归正常风险预测模型,识别高危人群,进而为有效监测与及时干预提供科学依据。方法:本研究基于金昌队列基线和一期、二期随访数据,采用发病密度和转归正常率描述各组人群NAFLD发病与转归正常状况。使用多因素Cox比例风险模型研究NAFLD发病与转归正常的独立影响因素。采用最小绝对值收缩和选择算子算法(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选变量,采用Cox回归在训练集构建NAFLD发病及转归正常风险预测模型,通过验证集验证模型的预测价值。使用列线图实现预测模型的可视化,采用ROC曲线下面积和校准曲线评价模型的区分度和校准度,决策曲线(Decision curve analysis,DCA)评价模型临床效益,并根据列线图的预测得分建立风险分层系统。结果:1.基线纳入未患NAFLD研究人员22,702名,共随访58,477.49人年,期间NAFLD新发2,172例,发病密度为37.14/1000人年。男性人群NAFLD发病密度(43.38/1000人年)高于女性人群(29.97/1000人年)(P<0.05)。2.NAFLD发病多因素Cox回归分析结果显示:45~59岁人群NAFLD的发病风险比18~44岁人群增加了37%(HR=1.37,95%CI:1.24-1.51)。家庭月收入2000元及以上者NAFLD发病风险比2000元以下者增加了28%(HR=1.28,95%CI:1.17-1.39)。超重和肥胖人群NAFLD发病风险比BMI正常人群分别增加了2.46倍(HR=2.46,95%CI:2.23-2.71)和4.39倍(HR=4.39,95%CI:3.79-5.08)。患高血压、糖尿病和高尿酸人群NAFLD发病风险比正常人群分别增加了22%(HR=1.22,95%CI:1.10-1.35)、44%(HR=1.44,95%CI:1.23-1.69)和21%(HR=1.21,95%CI:1.08-1.36)。ALT和GGT升高人群的NAFLD发病风险比正常人群增加了28%(HR=1.28,95%CI:1.15-1.43)和24%(HR=1.24,95%CI:1.09-1.40)。DBIL升高人群NAFLD发病风险比正常人群降低了30%(HR=0.70,95%CI:0.60-0.82)。TG升高人群NAFLD发病风险比正常人群增加了86%(HR=1.86,95%CI:1.69-2.05)。3.基于BMI、高血压、糖尿病、高尿酸、ALT和TG构建NAFLD发病风险预测模型。训练集预测模型2年、3年、4年ROC曲线下面积分别为0.724、0.729和0.734。验证集预测模型2年、3年、4年ROC曲线下面积分别0.722、0.743和0.763。校准曲线在训练集和验证集中均表现出较好的一致性。DCA显示了列线图在预测NAFLD发病风险方面的临床实用性。高风险组(519/2209,23.5%;得分≥95.57)NAFLD发病风险明显高于低风险组(406/9182,4.4%;得分≤31.33)(P<0.05)。4.基线患NAFLD研究人员6,227名,共随访15,012.70人年,期间NAFLD转归正常共2,076例,转归正常率为138.28/1000人年。男性人群NAFLD转归正常率(145.24/1000人年)高于女性人群(121.71/1000人年)(P<0.05)。5.NAFLD转归正常多因素Cox回归分析结果显示:年龄18~44岁人群NAFLD转归正常可能性比60岁及以上人群增加了30%(HR=1.30,95%CI:1.14-1.49)。男性NAFLD转归正常可能性比女性增加了65%(HR=1.65,95%CI:1.44-1.88)。文化程度初中及以下人群NAFLD转归正常可能性比高中及以上人群降低了13%(HR=0.87,95%CI:0.79-0.96)。不饮茶者NAFLD转归正常可能性比饮茶者增加了22%(HR=1.22,95%CI:1.11-1.34)。BMI正常人群NAFLD转归正常可能性比肥胖人群增加了96%(HR=1.96,95%CI:1.71-2.25),超重人群转归正常可能性比肥胖人群增加了21%(HR=1.21,95%CI:1.07-1.37)。无高尿酸人群NAFLD转归正常可能性比患高尿酸人群增加了49%(HR=1.49,95%CI:1.33-1.66)。ALT正常人群NAFLD转归正常可能性比异常人群增加了68%(HR=1.68,95%CI:1.51-1.87)。TC、TG和HDL-C正常人群NAFLD转归正常可能性比异常人群分别增加了34%(HR=1.34,95%CI:1.11-1.63)、35%(HR=1.35,95%CI:1.23-1.49)和26%(HR=1.26,95%CI:1.13-1.40)。6.基于性别、BMI、高尿酸、ALT和TG构建NAFLD转归正常风险预测模型。训练集中预测模型2年、3年、4年的ROC曲线下面积分别为0.710、0.658和0.636。验证集中预测模型2年、3年、4年ROC曲线下面积分别为0.742、0.680和0.680。校准曲线在训练集和验证集中均表现出较好的一致性。DCA显示了列线图在预测NAFLD转归正常可能性方面的临床实用性。NAFLD转归正常的可能性高分组(304/492,61.79%;得分≥264.95)明显高于低分组(545/2340,23.29%;得分≤186.75)(P<0.05)。结论:1.金昌队列人群NAFLD发病密度处于中等水平,且男性人群发病密度高于女性人群。2.年龄45~59岁、家庭月收入2000元及以上、超重及肥胖、高血压、糖尿病、高尿酸、ALT、GGT和TG升高是NAFLD发病危险因素。DBIL升高是NAFLD发病保护性因素。3.金昌队列人群NAFLD转归正常率处于较高水平,且男性人群NAFLD转归正常率高于女性人群。4.年龄18~44岁、男性、不饮茶、BMI正常、无高尿酸、ALT、TC、TG和HDL-C正常是NAFLD转归正常的有利因素。文化程度初中及以下是NAFLD转归正常的不利因素。5.本研究分别构建的NAFLD发病与转归正常预测模型具有良好的预测能力与临床实用性,风险分层系统能有效区分低、中、高风险人群,对于早期识别高风险人群和适当调整疾病预防和控制措施具有重要意义。