多状态Markov模型在阿尔茨海默病自然史中的应用
Application of Multi-state Markov Model in the Natural History of Alzheimer's Disease
秦瑶 1韩红娟 2刘龙 1陈杜荣 1王浩基 1崔靖 1白文琳 3余红梅4
作者信息
- 1. 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室(030001)
- 2. 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室(030001);山西医科大学基础医学院数学教研室
- 3. 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室(030001);山西医科大学公共卫生学院儿少卫生学教研室
- 4. 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室(030001);重大疾病风险评估山西省重点实验室
- 折叠
摘要
目的 将多状态Markov模型应用于阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)自然史研究,为慢性病自然史研究提供方法学借鉴.方法 基于美国公共数据库ADNI,构建正常认知(normal cognition,NC)-轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)-AD多状态Markov模型,估计不同状态间的转移强度、转移概率、影响因素和各状态的逗留时间,绘制生存曲线,并进行模型拟合优度评价.结果 性别、年龄、FAQ、MMSE、CDRSB、ADAS13、TMT-B-Time是AD自然史中重要的影响因素;NC与MCI状态的平均逗留时间分别为 7.502 年,11.621 年.多状态Markov模型拟合结果较好.结论 多状态Markov模型在AD等多状态慢性病转归研究中具有很好的应用价值.
Abstract
Objective The aim of this study was to explore the natural history of Alzheimer's disease(AD)based on the multi-state Markov model and to provide methodological reference for the chronic diseases.Methods Based on the American public database ADNI,we constructed a three states Markov model to estimate the transition intensity,transition probability,influencing factors and sojourn time of different states.Survival curves and goodness of fit was obtained.Results Gender,age,FAQ,MMSE,CDRSB,ADAS13 and TMT-B-Time were important influencing factors in the natural history of AD.The mean sojourn time of NC and MCI was 7.502 and 11.621 years,respectively.Model fit can be accepted.Conclusion Multi-state Markov model has a good application value for the outcome prediction of multi-state chronic diseases such as AD.
关键词
多状态Markov模型/阿尔茨海默病/慢性病/自然史Key words
Multi-state Markov model/Alzheimer's disease/Chronic disease/Natural history引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金面上项目(81973154)
山西省应用基础研究计划青年项目(201801D221399)
出版年
2024
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