【摘 要】
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研究目的本研究旨在探索高龄老人5年内全因死亡风险预测性生物标志物,并探索其关键死因路径。研究方法本研究基于CLHLS项目评估了多种指标对5年内全因死亡风险的预测价值。为了确定高龄老人全因死亡风险的预测性生物标志物,本研究采用LASSO回归及随机生存森林两种算法进行联合投票。首先,利用两种算法确定所有生物标志物的重要性分数并进行降序排序。之后,我们依次使用排名中的前N个生物标志物分别训练多个Cox模
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研究目的本研究旨在探索高龄老人5年内全因死亡风险预测性生物标志物,并探索其关键死因路径。研究方法本研究基于CLHLS项目评估了多种指标对5年内全因死亡风险的预测价值。为了确定高龄老人全因死亡风险的预测性生物标志物,本研究采用LASSO回归及随机生存森林两种算法进行联合投票。首先,利用两种算法确定所有生物标志物的重要性分数并进行降序排序。之后,我们依次使用排名中的前N个生物标志物分别训练多个Cox模型,绘制其预测5年内全因死亡风险的受试者工作特征曲线,比较模型的区分度。具有少数生物标志物且高区分度的模型被称为简化模型,其包含的生物标志物即为预测性生物标志物。根据筛选出的预测性生物标志物,结合本研究中高龄老人日常生活习惯,利用结构方程模型探索高龄老人关键死因路径。研究结果1.基本情况:本研究共纳入高龄老人1900人,随访过程中死亡1123人,失访77人,存活700人。2.高龄老人5年内全因死亡风险预测性生物标志物筛选:在进行LASSO回归特征选择时,对结局影响程度排名靠前的变量分别是性别、民族、年龄、甘油三酯等。随机生存森林特征选择结果显示排名靠前的变量分别是年龄、维生素D、小腿围、血浆白蛋白等。对特征选择的结果分别构建Cox模型,并绘制受试者工作特征曲线,发现随机生存森林模型筛选出的变量更优,且模型在纳入前4种变量（年龄、维生素D、小腿围、血浆白蛋白）时AUC值达到最大。3.高龄老人5年内全因死亡风险死因路径探索:路径分析结果显示,高龄老人维生素D水平与饮食多样性评分呈负相关,与体育锻炼频率、社交和休闲活动指数呈正相关（P＜0.001）。血浆白蛋白水平与饮食多样性评分呈正相关,与民族、年龄呈负相关（P＜0.05）。小腿围与饮酒频率、体育锻炼频率、碳水摄入量呈正相关（P＜0.05）,与睡眠质量呈负相关（P＜0.05）。高龄老人维生素D、血浆白蛋白、小腿围水平与全因死亡风险均呈负相关（P＜0.001）。本研究结构方程模型比较拟合指数达到0.983,Tucker-Lewis指数为0.956,近似误差均方根为0.054,模型拟合程度较好。研究结论1.中国高龄老人5年内全因死亡风险预测性生物标志物是维生素D、小腿围、血浆白蛋白;2.中国高龄老人5年内全因死亡风险的关键死因路径是（1）体育锻炼频率、社交和休闲活动指数影响体内维生素D水平,进而影响高龄老人全因死亡风险;（2）饮食多样性评分影响体内血浆白蛋白含量,进而影响高龄老人全因死亡风险;（3）睡眠质量、体育锻炼频率、碳水化合物日均摄入量影响个体小腿围,进而影响高龄老人全因死亡风险。
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