基于竞争风险的北京市老年人二十年纵向队列人群心血管疾病死亡预警模型研究

Cardiovascular diseases, as representative of the Chronic Non-Communicable Diseases, are taking up more and more proportion and becoming the most important kind of disease that affect residents health. Until now, it is also one of the major public health problems. Since most of the early predictable models are based on traditional survival analysis methods, it has been proved to have multiple limitations on risk estimations and modeling approaches which is in need of more accurate and efficient predictable models and methods. Therefore, this project proposed a risk modeling strategy based on competing risk model and joint model. It plans to conduct innovation research on multidimensional longitudinal data collected from elderly people in Beijing and establish a predictable and warning model on mortality risk for these people. As for model construction, we account for both parameter estimations from bayesian estimation and likelihood function estimation. We plan to obtain suitable model under different scenarios by a large amount of data simulation and giving consideration to possible heterogeneity exists on different regional level; As for predictors, we consider joint model of longitudinal data and end event of death and select the risk warning factors. Our expectation is to establish a new predictable model on death and provide new strategies for other similar types of risk assessment.

以心血管疾病为代表的慢性非传染性疾病在死亡原因中的比重越来越大，己经成为当前影响居民身体健康最重要的一组疾病，也是主要的公共卫生问题之一。目前由于大多数预警预测模型都是基于传统的生存分析方法，该方法在风险计算和建模方法上已证实存在多种局限性，急需更有效和准确的预警预测模型和工具。因此，本项目提出了基于竞争风险模型和联合模型的风险建模策略，拟基于始于1992年的北京市老年人二十年多维纵向研究的现场和数据进行创新性研究，建立北京市老年人群心血管死亡风险的预警预测模型并研究其风险因素：在建模过程中，同时考虑贝叶斯估计和似然函数估计的不同参数估计方式，通过大量数据模拟得到不同情形下的优化模型，兼顾不同区域水平上可能存在的异质性；在风险因素的研究上，通过结合了纵向数据和死亡终点事件的联合模型遴选出风险预警因素。最终建立起心血管死亡风险预测的新模型，也为其他相似类型的预警模型及风险评估提供新策略。

心脑血管疾病已经成为全球的头号死因。据统计，截止到2013年底，我国患有心脑血管疾病的人数近2.5亿人，约占全国总人口数的20%。对北京市老年人群心脑血管疾病(Cardiovascular and Cerebrovascular Diseases，CCVD)进行短期（5年）及长期（10年、20年）的风险评估，可以有效识别北京市老年人群心脑血管疾病发病的高危人群，为北京市老年人群心脑血管疾病危险因素的控制提供科学依据。本研究采用竞争风险模型探索与北京市老年人群心脑血管疾病发病有关的影响因素，基于竞争风险模型和Cox比例风险回归模型分别构建心脑血管疾病发病的风险预测模型，预测未来一段时间内发生心脑血管疾病的绝对风险，并利用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）及受试者工作特征曲线下面积(Areas under the ROC Curve, AUC)来衡量模型的判别能力，采用校正图来衡量模型的校正度。此外，通过Bootstrap重抽样技术对风险预测模型进行内部验证以降低过度拟合偏倚.结果 研究发现，年龄、糖尿病、吸烟、婚姻状况、体质指数（Body Mass Index，BMI）、血压(Blood Pressure，BP)、总胆固醇 (Total Cholesterol，TC)、高密度脂蛋白胆固醇(High-density Lipoprotein Cholesterol，HDL-C) 是北京市老年人群心脑血管疾病的影响因素，其中，年龄是北京市老年人群心脑血管疾病发病的最大危险因素；在模型的判别能力和模型的校正能力两个方面，竞争风险模型明显优于Cox比例风险模型，Cox比例风险回归模型高估了疾病的发病风险。经Bootstrap重抽样技术的内部验证，构建的北京市老年人群心脑血管疾病发病的风险预测模型较为理想。结论 本研究针对北京市老年人群的特点，在考虑“竞争风险”的前提下，借助竞争风险模型，探索了北京市老年人群心脑血管疾病的影响因素，构建了北京市老年人群心脑血管疾病发病的短期（5年）及长期（10年、20年）的风险评估工具，为有效筛查心脑血管疾病的高危人群提供了科学依据和技术手段。