【摘 要】
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目的 探讨层次贝叶斯模型中在慢性病患病率估计研究中的应用，以校正低估的计数数据从而获得潜在的真实患病率。方法 基于真实的患者人数服从Poisson分布，建档登记的患者人数服从二项分布的假设，考虑与疾病患病水平及建档过程相关的影响因素，建立层次贝叶斯模型对某地17个县（市）2018—2020年建档登记的高血压患者人数进行校正，并对影响患病及建档过程的相关因素的效应进行了估计。结果 校正之后该地总的高
【机 构】
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四川大学华西公共卫生学院/华西第四医院
【基金项目】
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重庆市科技局项目（cstc2020jscx-cylhX0003）； 成都市科技局项目（2021-YF05-01585-SN）； 四川省科技厅项目（2020YFS0091）； 四川省卫健委项目（20PJ092）； 四川大学大学生创新创业项目（2022
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目的 探讨层次贝叶斯模型中在慢性病患病率估计研究中的应用，以校正低估的计数数据从而获得潜在的真实患病率。方法 基于真实的患者人数服从Poisson分布，建档登记的患者人数服从二项分布的假设，考虑与疾病患病水平及建档过程相关的影响因素，建立层次贝叶斯模型对某地17个县（市）2018—2020年建档登记的高血压患者人数进行校正，并对影响患病及建档过程的相关因素的效应进行了估计。结果 校正之后该地总的高血压患病率为25.62%（95%CI:22.66%～28.58%）,而建档登记的患病率为10.85%。在该地的17个县（市）中，建档率最高为17.70%（95%CI:14.65%～20.74%）,最低为12.96%（95%CI:8.09%～17.82%）。老龄化率与高血压患病率呈现正相关关系。城镇化率、当地老龄人口的规范化管理率、已建档高血压患者的规范化管理率与高血压患者建档率呈正相关关系。结论 层次贝叶斯模型在校正低估数据，估计真实的患病率中效果优良，在校正低估从而获得真实的患病人数方面具有潜在的应用价值。
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