分段常數(shù)強(qiáng)度Markov模型在阿爾茨海默病進(jìn)程研究中的應(yīng)用.pdf

1、目的: 嘗試將分段常數(shù)強(qiáng)度Markov模型引入到輕度認(rèn)知損害(Mild CognitiveImpairment，MCI)向阿爾茨海默病(Alzheimer's disease，AD)轉(zhuǎn)歸過(guò)程中，深入研究影響轉(zhuǎn)歸過(guò)程的影響因素，為制定不同發(fā)展階段的預(yù)防措施提供理論依據(jù)。從應(yīng)用角度出發(fā)，對(duì)分段常數(shù)強(qiáng)度Markov模型在慢性病中的研究進(jìn)行方法學(xué)的探試，為其他多狀態(tài)慢性病不同發(fā)展階段影響因素的探討提供方法學(xué)借鑒。
　　 方法: 應(yīng)用太原

2、市600名社區(qū)老年人的4次隨訪資料，以MCI為狀態(tài)1，中重度認(rèn)知損害為狀態(tài)2，AD為狀態(tài)3，擬合分段常數(shù)強(qiáng)度Markov模型，分析MCI向AD轉(zhuǎn)歸不同發(fā)展階段的影響因素。
　　 結(jié)果: 經(jīng)假設(shè)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)滿足Markov性(P=0.89)，不滿足時(shí)齊性(P＜0.001)，可應(yīng)用分段常數(shù)強(qiáng)度Markov模型擬合。采用分段常數(shù)強(qiáng)度Markov模型，對(duì)于第一個(gè)時(shí)問(wèn)區(qū)間[0，12）月，經(jīng)多因素篩選，發(fā)現(xiàn)性別、年齡、文化程度、職業(yè)和高血壓對(duì)

3、狀態(tài)1到狀態(tài)2的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，年齡、文化程度、職業(yè)、高血壓和糖尿病對(duì)狀態(tài)1到狀態(tài)3的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，性別、年齡、文化程度、高血壓和糖尿病對(duì)狀態(tài)2到狀態(tài)3的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。對(duì)于第二個(gè)時(shí)間區(qū)間[12，18]月，經(jīng)多因素篩選，發(fā)現(xiàn)性別、年齡、文化程度、職業(yè)、吸煙和高血壓對(duì)狀態(tài)1到狀態(tài)2的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，文化程度、職業(yè)、吸煙、高血壓和糖尿病對(duì)狀態(tài)1到狀態(tài)3的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，年齡、文化程度、職業(yè)、吸煙、高血壓和糖尿病對(duì)狀態(tài)2到狀態(tài)3的

4、轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。兇此，女性、年齡、吸煙、高血壓和糖尿病是MCI向AD轉(zhuǎn)歸的危險(xiǎn)因素，高文化程度和從事腦力勞動(dòng)是MCI向AD轉(zhuǎn)歸的保護(hù)因素。根據(jù)模型作出生存曲線并計(jì)算轉(zhuǎn)移強(qiáng)度矩陣和3年轉(zhuǎn)移概率矩陣。
　　 結(jié)論: 為延緩阿爾茨海默病的疾病進(jìn)程，應(yīng)根據(jù)影響疾病不同階段轉(zhuǎn)移的影響因素，開(kāi)展疾病分階段重點(diǎn)防治。與齊次Markov模型相比，分段常數(shù)強(qiáng)度Markov模型對(duì)疾病轉(zhuǎn)歸過(guò)程的相關(guān)影響因素及其變化規(guī)律的分析更為全面。應(yīng)根據(jù)收集數(shù)據(jù)