分段常數(shù)強度markov模型在阿爾茨海默病進(jìn)程研究中的應(yīng)用

分段常數(shù)強度MARKOV模型在阿爾茨海默病進(jìn)程研究中的應(yīng)用分類號單位代碼密級學(xué)號分段常數(shù)強度模型在阿爾茨海默病進(jìn)程研究中的應(yīng)用生研究亟董斂指導(dǎo)教師金紅攙數(shù)援申請學(xué)位門類級別型堂堂僮專業(yè)名稱速短疸墨衛(wèi)生紅主堂研究方向生在盆蚯所在學(xué)院公基里生堂睦二。一三年五月二十日學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明,所呈交的學(xué)位論文系在導(dǎo)師指導(dǎo)下本文獨立完成的研究成果。文中任何引用他人的成果,均已做出明確標(biāo)注或得到許可。論文內(nèi)容未包含法律意義上已屬于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他學(xué)位申請的論文或成果。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示謝意。本文如違反上述聲明,愿意承擔(dān)以下責(zé)任和后果、交回學(xué)校授予的學(xué)位證書、學(xué)?？稍谙嚓P(guān)媒體上對作者本人的行為進(jìn)行通報、本文按照學(xué)校規(guī)定的方式,對因不當(dāng)取得學(xué)位給學(xué)校造成的名譽損害,進(jìn)行公開道歉。、本人負(fù)責(zé)因論文成果不實產(chǎn)生的法律糾紛。日期勱年月功日論文作者簽名冽瀵淑學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本人完全了解山西醫(yī)科大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,同意學(xué)校保留或向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版,允許論文被查閱和借閱本人授權(quán)山西醫(yī)科大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。本人離校后發(fā)表或使用學(xué)位論文或與該論文直接相關(guān)的學(xué)術(shù)論文或成果時,署名單位仍然為山西醫(yī)科大學(xué)。保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定曰期論文作者簽名豺瀵放侈年月日日期弘年月巧日指導(dǎo)刻磁轢信可積本聲明的版權(quán)歸山西醫(yī)科大學(xué)所有,未經(jīng)許可,任何單位及任何個人不得擅自使用山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文目錄摘要,第一章前言阿爾茨海默病簡介疾病進(jìn)程研究現(xiàn)狀模型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢研究目的第二章流行病學(xué)調(diào)查調(diào)查對象調(diào)查工具質(zhì)量控制第三章多狀態(tài)模型模型齊次模型非齊次模型模型評價軟件實現(xiàn)第四章結(jié)果基本情況狀態(tài)劃分及檢驗分段常數(shù)強度模型分析模型評價轉(zhuǎn)移強度和轉(zhuǎn)移概率生存曲線第五章討論影響阿爾茨海默病轉(zhuǎn)歸的因素多狀態(tài)模型研究第六章小結(jié)研究主要結(jié)果研究的不足之處參考文獻(xiàn)附錄攻讀學(xué)位期間發(fā)表文章情況致謝個人簡介山兩醫(yī)科人學(xué)碩學(xué)位論文分段常數(shù)強度模型在阿爾茨海默病進(jìn)程研究中的應(yīng)用摘要目的嘗試將分段常數(shù)強度模型引入到輕度認(rèn)知損害,轉(zhuǎn)歸過程中,深,向阿爾茨海默病入研究影響轉(zhuǎn)歸過程的影響因素,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),對分段常數(shù)強度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)用太原市名社區(qū)老年人的次隨訪資料,以為狀態(tài),中重度認(rèn)知損害為狀態(tài),為狀態(tài),擬合分段常數(shù)強度模型,分析向轉(zhuǎn)歸不同發(fā)展階段的影響因素。結(jié)果經(jīng)假設(shè)檢驗,數(shù)據(jù)滿足性,不滿足時齊性,可應(yīng)用分段常數(shù)強度模型擬合。采用分段常數(shù)強度模型,對于第一個時日區(qū)問【,月,經(jīng)多因素篩選,發(fā)現(xiàn)性別、年齡、文化程度、職業(yè)和高血雎對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,年齡、文化程度、職業(yè)、高血壓和糖尿病對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,性別、年齡、文化程度、高血壓和糖尿病對狀態(tài)到狀念的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義。對于第二個時間區(qū)間,】月,經(jīng)多因素篩選,發(fā)現(xiàn)性別、年齡、文化程度、職、址、吸煙和高血壓對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,文化程度、職業(yè)、吸煙、高血壓和糖尿病對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,年齡、文化程度、職業(yè)、吸煙、高血壓和糖尿病對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義。兇此,女性、年齡、吸煙、高血壓和糖尿病是向轉(zhuǎn)歸的危險因素,高文化程度和從事腦力勞動是向轉(zhuǎn)歸的保護(hù)因素。根據(jù)模型作出生存曲線并計算轉(zhuǎn)移強度矩陣和年轉(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)移的影響因山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文素,開展疾病分階段重點防治。與齊次模型相比,分段常數(shù)強度模型對疾病轉(zhuǎn)歸過程的相關(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)的實際情況,選擇合適的模型進(jìn)行分析。關(guān)鍵詞多狀態(tài)模型齊次模型非齊次模型分段常數(shù)強度模型輕度認(rèn)知損害阿爾茨海默病山兩醫(yī)科人學(xué)頒學(xué)位論義,山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文,山西醫(yī)科大學(xué)順學(xué)位論文第一章前言阿爾茨海默病簡介阿爾茨海默病,是以近期記憶障礙為主要臨床表現(xiàn)的神經(jīng)變性疾病,常具有慢性進(jìn)行性特征,是老年期癡呆的一個主要類型,約占總數(shù)的/。在世界范圍已成為繼腫瘤與心血管疾病之外的第三位致死性疾病。我國人口老齡化不斷加快,逐漸成為威脅老年人生命質(zhì)量的主要疾病,給家庭、社會造成了嚴(yán)重的負(fù)擔(dān)【】。本病早期癥狀為健忘,隨著病情的發(fā)展,病人的語言能力、空間辨別能力和認(rèn)知能力會逐步衰退,表現(xiàn)為逐漸嚴(yán)重的認(rèn)知障礙記憶障礙、認(rèn)知障害、學(xué)習(xí)障礙、注意障礙、空間認(rèn)知機能和問題解決能力的障礙,逐漸不能適應(yīng)社會。年,全世界患者有萬萬力,其中有在亞洲。預(yù)計到年,全世界的患者將增長倍,達(dá)到億萬億,即每個人中有一個患,其中亞洲的病例將增長到。照料患者的資源需求取決于疾病的階段。在早期階段成人問護(hù)理計劃可能就足夠了,然而在晚期階段,需要相當(dāng)于療養(yǎng)院的高水平的護(hù)理。有效的干預(yù)能有效的降低的患病率和發(fā)病率,提高患者和照料者的生命質(zhì)量,減少機構(gòu)和家庭醫(yī)療保健的資源需求。對疾病進(jìn)行干預(yù)的效果依賴于它是否推遲疾病的發(fā)生或延緩疾病的進(jìn)程,或兩者都有。在不同階段進(jìn)行干預(yù),對患病率的影響是不同的。即使干預(yù)只能適度地推遲疾病發(fā)生和延緩疾病進(jìn)程,也會有效降低全球的疾病負(fù)擔(dān)。平均推遲疾病發(fā)生年,全世界現(xiàn)患病例將會減少萬推遲年,將會減少萬。一個平均延緩疾病進(jìn)展年但對推遲疾病發(fā)生無效的治療干預(yù)可能會導(dǎo)致全球現(xiàn)患病例凈增長萬,這是由于早期病例數(shù)的增加。但同時這也會使晚期階段病例數(shù)降低將近萬。同時推遲疾病發(fā)生和疾病進(jìn)展的干預(yù)能有效的降低全球的疾病負(fù)擔(dān)。比如,如果疾病發(fā)生和疾病進(jìn)展同時推遲年,病例數(shù)將會減少將近萬例,而且將近所有這些都是由于晚期病例數(shù)的減少。山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文輕度認(rèn)知損害,是指個體存在輕微的認(rèn)知障礙,但未達(dá)到癡呆標(biāo)準(zhǔn)且卒會功能基本保持正常的認(rèn)知損害狀態(tài)【,是介二正常老化和癡呆之問的一種中問過渡狀態(tài),是的高危人群。等峙旨出,理論上町以改變核心定義的標(biāo)準(zhǔn)將患者分為不同的子集遺忘型,它的定義強調(diào)的是記憶力的減退,這些患者主要進(jìn)展為。多個認(rèn)知領(lǐng)域的輕度損害,以這種方式定義的患者記憶沒有損害,雖然這些患者有超出預(yù)計的多個領(lǐng)域的認(rèn)知功能受損,但其嚴(yán)重程度并不足以構(gòu)成癡呆癥,所以其可能發(fā)展為,也可能發(fā)展為其他疾病。除、庀憶損害以外的單認(rèn)知領(lǐng)域損害,這些患者可能發(fā)展為、額顳葉癡呆、路易體癡呆、原發(fā)性進(jìn)行性失語、血管性癡呆、帕金森氏病等等。指出遺忘型向的年轉(zhuǎn)化率為。年美國神經(jīng)病學(xué)年會提出對癡呆的指導(dǎo)方針為早期認(rèn)識、早期診斷和早期治療,發(fā)現(xiàn)患者即為早期識別的中心【】。的發(fā)生和發(fā)展呈現(xiàn)進(jìn)行性加重和不可逆性特點。大量的流行病學(xué)研究發(fā)現(xiàn),老年人認(rèn)知功能降與社會人口學(xué)指標(biāo)、生活方式、健康狀況和基因多態(tài)性等因素有關(guān)。近年來隨著社會老齡化進(jìn)程的不斷加快,對發(fā)病機制的研究越來越深入,治療方法也多樣化,但臨床治療效果并不顯著,因此能找到影響發(fā)病因素,從而預(yù)防的發(fā)生是非常有必要的。疾病進(jìn)程研究現(xiàn)狀疾病進(jìn)程指疾病的臨床發(fā)展過程,可以看作個體的不同生理狀態(tài)的轉(zhuǎn)移過程,在觀察的一段時期,個體的生理狀態(tài)可以從健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移到疾病潛伏狀態(tài),再轉(zhuǎn)移到疾病臨床狀態(tài)。因此描述疾病狀態(tài)的轉(zhuǎn)移規(guī)律町以使用隨機過程。目前國內(nèi)此類疾病轉(zhuǎn)歸問題的分析多采用經(jīng)典的統(tǒng)計學(xué)方法,例如回歸、經(jīng)典回歸、一般多狀態(tài)回歸和帶時依變量多狀態(tài)回歸等,這些方法作為傳統(tǒng)的生命資料分析方法在解決此類問題時都有不足之處【。回歸僅考慮了疾病的結(jié)局如死亡、復(fù)發(fā)等,卻未考慮病人的生存時間山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文經(jīng)典回歸克服了回歸的一些缺陷,同時考慮了疾病結(jié)局和病人的生存時問,但是僅能用于處理兩狀態(tài)、一個生存時問的資料對于多狀態(tài)、多個生存時問的資料可使用多狀態(tài)模型。許多慢性病的影響因素隨著時間和疾病狀態(tài)的改變而改變,具有時依變量的特點,此時可使用帶時依變量的多狀態(tài)模型。但是多狀態(tài)模型要求各狀態(tài)是不可逆的且狀態(tài)轉(zhuǎn)移時問資料要相對準(zhǔn)確,這在實際工作中是不現(xiàn)實的】。多狀態(tài)模型是處理多狀態(tài)資料的有效工具,可同時考慮所有的狀態(tài)、結(jié)局、狀態(tài)問轉(zhuǎn)移的時間信息以及可能的影響因素,可連續(xù)性動態(tài)研究隨機過程,分析影響疾病進(jìn)展的因素,是迄今研究疾病不同轉(zhuǎn)歸的最佳模型【。與多狀態(tài)回歸模型相比,多狀態(tài)模型最大的優(yōu)勢在于它能夠處理無法觀察到精確狀態(tài)轉(zhuǎn)移時間的資料。模型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢年間,俄圈著名數(shù)學(xué)家馬爾可夫提出了馬爾町夫鏈,促進(jìn)了概率論新分支一隨機過程理論的發(fā)展。隨機過程義稱馬爾可夫過程,在建立初期應(yīng)用于描述和預(yù)測煤氣分子在一個密閉容器中的狀態(tài)。世紀(jì)年代,被我國引入并應(yīng)用于水文、氣象的預(yù)測,年代開始應(yīng)用于地震的預(yù)測。多狀態(tài)模型理論誕生于世紀(jì)三四十年代,并在自然科學(xué)和社會科學(xué)等多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。世紀(jì)年代,模型丌始應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,年代后國外開始大量應(yīng)用,年代后國內(nèi)開始應(yīng)用。年代開始模型開始應(yīng)用于衛(wèi)生領(lǐng)域的慢性疾病發(fā)展過程,年代開始應(yīng)用于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。由于過程模型描述疾病進(jìn)程模式和觀察方案的靈活性特點,它在多狀態(tài)疾病中已被,“泛應(yīng)用。一些早期的應(yīng)用包括白血病】、肝癌【、主動脈瘤四以及】等疾病的研究。于年提出了一個算法,用來得到齊次過程轉(zhuǎn)移強度的最大似然估計值。該方法被應(yīng)用于等的研究吲以及等的吸煙預(yù)防研究。山兩醫(yī)科人學(xué)碩學(xué)位論文對于解決不滿足時齊性的多狀態(tài)面板數(shù)據(jù),一部分研究是應(yīng)用分段常數(shù)強度方法,它是將隨訪時間分成若干時間區(qū)問,假定在每個時間區(qū)問內(nèi)滿足時齊性。應(yīng)用有哮喘控制研究和乳腺癌研究四。年,等四將分段分布引入作為轉(zhuǎn)移強度函數(shù)。年等【應(yīng)用了分段指數(shù)函數(shù)。分段結(jié)構(gòu)需要估計每一個時間問隔的全部轉(zhuǎn)移強度。于年提出非齊次強度矩陣是基線齊次強度矩陣和一個時間函數(shù)的乘積網(wǎng)。時問經(jīng)函數(shù)變換后,非齊次過程就轉(zhuǎn)化為齊次過程。此方法需要估計轉(zhuǎn)移強度矩陣和時問函數(shù)的參數(shù)。與分段模型相比,它需要估計的參數(shù)較少而且需要觀察的轉(zhuǎn)移較少。另外,它不需要假設(shè)離散時間間隔內(nèi)的齊次性。等【哪提出兩種時問轉(zhuǎn)換方法,指數(shù)時間轉(zhuǎn)換和非參時間轉(zhuǎn)換。許多研究的文獻(xiàn)表明疾病進(jìn)展率對時間的依賴性是增加的,因此各狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率在時間上不是常量,即不滿足時齊性的假設(shè)。等和等九使用分段常數(shù)強度模型來研究進(jìn)程,等【】通過分段方法解決離散時問模型。等將等提出的時問轉(zhuǎn)換方法應(yīng)用于進(jìn)程的研究中。研究目的嘗試將分段常數(shù)強度模型引入到狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)歸過程中,深入研究影響轉(zhuǎn)歸過程的影響因素,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),對分段常數(shù)強度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。山兩醫(yī)科人學(xué)傾學(xué)位論文第二章流行病學(xué)調(diào)查調(diào)查對象研究數(shù)據(jù)來源于余紅梅教授國家自然科學(xué)基金項目“基于多狀模型和健康相關(guān)生存質(zhì)量的阿爾茨海默病進(jìn)程定量研究”批準(zhǔn)號,的隨訪資料。隨訪人群源于曲成毅教授主持的國家自然科學(xué)基金項目“社區(qū)老年人輕度認(rèn)知功能損害轉(zhuǎn)歸的定群研究”批準(zhǔn)號的隨訪資料。該項目組于年月在太原市采用整群隨機抽樣方法選取了幾個人口流動性較小、老年人分布相對密集的社區(qū),對社區(qū)歲及以上的名老年人進(jìn)行入戶調(diào)查,人符合標(biāo)準(zhǔn)。之后對符合標(biāo)準(zhǔn)的老年人進(jìn)行認(rèn)知功能評價和神經(jīng)內(nèi)科醫(yī)師診斷,確定患者名。之后每半年進(jìn)行一次隨訪。本研究基于前期隨訪研究的成果,沿用前期項目組隨訪的人群。分別于年月、年月、年月、年月和年月共完成次隨訪,進(jìn)行問卷調(diào)查。第次隨訪時,某社區(qū)面臨改造問題致使該社區(qū)的研究對象失訪現(xiàn)象嚴(yán)重,故本研究使用前次隨訪數(shù)據(jù)。調(diào)查工具基本情況調(diào)查表由項目組自行設(shè)計,包括社會人口學(xué)指標(biāo)年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況、職業(yè)、經(jīng)濟(jì)收入、居住狀況生活方式吸煙、飲酒、社會活動、讀書看報、體育活動、做家務(wù)、夫妻及子女關(guān)系健康狀況現(xiàn)患病、曾患病、家族遺傳史及視力、聽力、血壓、體質(zhì)指數(shù)生物學(xué)指標(biāo)抽取靜脈【,檢測空腹血糖、總膽固醇、甘油三脂、高密度脂蛋白和低密度脂蛋白。認(rèn)知功能評定采用蒙特利爾認(rèn)知評估量表,它由加拿大醫(yī)院神經(jīng)科臨床研究中心根據(jù)臨床經(jīng)驗并參考簡易精神狀況量表制訂【,是快速篩查癡呆高山兩醫(yī)科大學(xué)壩學(xué)位論文危人群一的有效工具】。包括注意與集中、執(zhí)行功能、記憶、語言。、視結(jié)構(gòu)技能、抽象思維、計算和定向力等個認(rèn)知領(lǐng)域的個檢查項目。共個條目,總分分,若受試者受教育年限小于或等于年者,在總分上再加分,最終得分不得超過分,分及以上為認(rèn)知正常,得分越高,晚明認(rèn)知功能越好。該量表敏感性高,測試時問短,覆蓋重要的認(rèn)知領(lǐng)域。其它評定工具包括阿爾茨海默病生命質(zhì)量測評量表,、阿爾茨海默病知識量表,、同常生活能力量表、老年抑郁量表,和健康測量量表標(biāo)準(zhǔn)版。質(zhì)量控制現(xiàn)場調(diào)查的組織實施與質(zhì)量控制至關(guān)重要,使調(diào)查對象最大限度的配合以減少失訪。在調(diào)查前對調(diào)查人員進(jìn)行統(tǒng)一培訓(xùn),熟悉并正確理解問卷內(nèi)容,嚴(yán)格按照各量表指導(dǎo)語進(jìn)行詢問,使詢問用語統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化。與社區(qū)居委會建立良好合作關(guān)系,使調(diào)查對象能夠自愿進(jìn)行定期免費健康體檢。現(xiàn)場選擇舒適、安靜、光線充足、無干擾的場所。對患者采用面對面問答的形式,由調(diào)查人員填寫問卷,照料者獨立填寫問卷。現(xiàn)場收回問卷,山專人對問卷進(jìn)行核查,發(fā)現(xiàn)有遺漏項立即更。數(shù)據(jù)采用雙份錄入。山西醫(yī)科人學(xué)碩。學(xué)位論義第三章多狀態(tài)模型模型轉(zhuǎn)移概率和轉(zhuǎn)移強度假設(shè)一個模型有個狀態(tài),狀態(tài)空問為,。令,代表時點“所處的狀態(tài),令,“代表反應(yīng)過程的歷史,記錄過程在時間區(qū)間所經(jīng)歷的狀態(tài)。轉(zhuǎn)移概率是指在時點,處在狀念的個體,將在后來的時點處在狀態(tài)的可能性。由于狀態(tài)轉(zhuǎn)移是隨機的,因此必須用概率來描述狀態(tài)轉(zhuǎn)移的可能性大小。狀態(tài)轉(zhuǎn)移專,的轉(zhuǎn)移概率定義為只,“,日,一個過程滿足性是指該過程從現(xiàn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一狀態(tài)僅僅取決于目前狀態(tài),而與過去各狀態(tài)無關(guān)。因此在滿足假設(shè)的條件下,式就可簡化成只,甜,/,轉(zhuǎn)移強度是轉(zhuǎn)移概率的極限,它描述的是狀念間的瞬時轉(zhuǎn)移危險,即處于狀態(tài)的個體,將在很短的時問內(nèi)轉(zhuǎn)移到狀態(tài),的概率。經(jīng)過時間甜由狀態(tài)轉(zhuǎn)移到狀態(tài)歹的轉(zhuǎn)移強度定義為州懶塑型掣,四外甜一勛?！霸趯嶋H應(yīng)用中比較關(guān)心個體的特征與轉(zhuǎn)移強度問的關(guān)系,一般回歸模型可寫成擴(kuò)妒筍,膨山兩醫(yī)科人學(xué)碩上學(xué)位論文其中,為轉(zhuǎn)移強度矩陣中的每個元素歲表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的基線轉(zhuǎn)移強度磙示狀態(tài)轉(zhuǎn)移到狀態(tài),這個階段所對應(yīng)的協(xié)變量向量屈,表示協(xié)變量所對應(yīng)的回歸系數(shù)向量。通常推斷時假設(shè)模型滿足比例風(fēng)險假定,即將模型簡化成壙,性檢驗假設(shè)是指未來的演變只取決于當(dāng)前狀態(tài),而與個體過去的歷史無關(guān)。即轉(zhuǎn)移強度與過程的歷史是相互獨立的。過程符合性,過程不符合性。對二三個狀態(tài)的模型,我們可證明在狀念過去上的逗留時問不影響巾重度認(rèn)知損害狀態(tài)當(dāng)前到狀態(tài)未來的轉(zhuǎn)移。令狀念逗留時問,為當(dāng)前的時問。建立模型接下來只需檢驗,檢驗假設(shè)轉(zhuǎn)變?yōu)楸R,。時齊性檢驗時齊性假設(shè)如果不滿足該假設(shè),說明轉(zhuǎn)移強度隨著時間是變化的,則過程為非齊次過程。先假設(shè)該過程滿足時齊性,擬合齊次過程,然后采用似然比檢驗與分段的過程進(jìn)行比較。山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論義豐一其中,上為分段常數(shù)強度模型揣大似然值,為齊次模型的最火似然值。服從自由度為七一的分布,其中和口分別為分段模型和齊次模型的參數(shù)個數(shù)。齊次模型在齊次模型中,轉(zhuǎn)移概率,削只依賴于時問間隔“,即,擾,“。為了簡化標(biāo)記,可簡記成島材島,?？衫孟蚯胺匠虒姸染仃嚪纸獬商卣髦岛吞卣飨蛄縼砬蠼狻Ｓ上蚯胺匠填镁刑冠?單位矩陣其中為轉(zhuǎn)移強度矩陣,該方程有唯一解/若的個特征根為碣,以,記一,以。以表示相應(yīng)的特征根向量構(gòu)成的矩陣,則有分解。代入式可得,彳由式可知,一旦確定了和,一,礬,對任意町確定。假設(shè)有個個體,為第個個體參加觀察的次數(shù),在時點,和川所處的狀態(tài)分別為和。則個體在第/次觀察對似然函數(shù)的貢獻(xiàn)為厶,氏一則整個似然函數(shù)為全部個體在整個觀察期內(nèi)對似然函數(shù)貢獻(xiàn)的乘積,即山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論義,叫爿采用迭代法可獲得模型參數(shù)的極大似然估計值,同時通過構(gòu)造信息矩陣可獲得這些參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤的漸近估計值。非齊次模型非齊次模型所有轉(zhuǎn)移危險在時問上不是恒定的,即與轉(zhuǎn)移發(fā)生的時問有關(guān)。估計非齊次過程應(yīng)用分段常數(shù)強度模型假定隊列有個個體,對于每一個體,狀態(tài)間的鞏次轉(zhuǎn)移發(fā)生在時點,。如果對每個個體觀察到了次轉(zhuǎn)移,那么就有最大值個時問點從一個狀態(tài)【到另一個狀態(tài)的轉(zhuǎn)移。將這些時問點排序,通過,個不同的截斷點分成時間分區(qū),保證在每個時間分區(qū)內(nèi)至少能觀察到一次狀態(tài)問轉(zhuǎn)移,形成一個時間分割序列,。因此,將隨訪時問分成,一區(qū)問,每個區(qū)間內(nèi)的轉(zhuǎn)移強度矩陣假定為常數(shù),即,卜一,其中為每個區(qū)間內(nèi)的常數(shù)矩陣。對每個區(qū)間用齊次轉(zhuǎn)移強度的最大似然法估計。對于兩個連續(xù)的區(qū)間,和川,如果則認(rèn)為滿足齊性,從序列中刪除時點將這兩個區(qū)問合并,合并后繼續(xù)與下一個鄰近區(qū)問的轉(zhuǎn)移強度進(jìn)行比較若不滿足齊性則應(yīng)視為分割點,如此反復(fù),直至任意兩個連續(xù)區(qū)間都不滿足齊性為止。分段常數(shù)強度模型似然函數(shù)的構(gòu)造方法與齊次模型類似,只是更為復(fù)雜一些【。山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文模型評價首先計算各隨訪時點狀態(tài)實際發(fā)生率干用模型擬合的狀態(tài)理論發(fā)生率,作出實際狀態(tài)發(fā)生率與狀態(tài)理論發(fā)生率比較圖,由圖中兩條曲線的吻合程度,直觀評價模型的擬合優(yōu)度情進(jìn)行評況。然后應(yīng)用型擬合優(yōu)度檢驗價。該方法由和于年提出【硼。按個體觀察次數(shù)將數(shù)據(jù)分成類,在觀察次數(shù)相同的組中按相鄰兩次觀察時間間隔分類,厶。協(xié)變量分為類,連續(xù)定量協(xié)變量通常根據(jù)估計轉(zhuǎn)移強度饑的百分?jǐn)?shù)進(jìn)行分組。令觀察時問為,門,由狀態(tài),轉(zhuǎn)移到狀態(tài),各格子觀察頻數(shù)和理論頻數(shù)分別為“。/,忸,引,其中,爿是事件的指示函數(shù)。檢驗統(tǒng)計量為,丁莩蕁莩莩墊譬和指出,若模型中沒有協(xié)變量,統(tǒng)計量近似服從于其中為模型中參數(shù)個數(shù)。通過參數(shù)法可求得精確值。漸進(jìn)值的上下限可通過。和得到,自由度的上限是狀態(tài)轉(zhuǎn)移表中獨立的格子數(shù),自由度的下限是上限減去模型中待估計的參數(shù)。軟件實現(xiàn)資料的描述性分析使用完成,模型的擬合采用軟件中的”軟件包和軟件中的”軟件包完成,報告風(fēng)險比,及其置信區(qū)問。山汕醫(yī)科人學(xué)頌學(xué)位論文軟件包要求只能輸入一個數(shù)掘文件,數(shù)據(jù)中的記錄必須包含以下變量病人編號,開始時,結(jié)束時,事件,處理,變量,變量如果觀察對象在時問依賴變量上沒有變化,則其數(shù)據(jù)只占一行,否則,其數(shù)據(jù)必須占兩行。對于這些觀察對象,第一行代表的時間是在處理改變之間,這時變量取值為第二行代表的時問是從處理改變開始到隨訪結(jié)束,這時的取值為新值為第一個可選擇的處理,為第二個可選擇的處理,等等。是一個指標(biāo)變量,代表的是在時間時發(fā)生了“死亡”,代表其他。見附錄山西醫(yī)科人學(xué)碩卜學(xué)位論文第四章結(jié)果基本情況年篩選出的例老年人在年后年月課題開始時有例失訪,即有例老年人,經(jīng)過四次隨訪到年月,失訪例,失訪率為。其中例搬遷、例退出、例死亡。例老年人中,男性例,女性例。最終擁有完全數(shù)據(jù)的例老年人中,男性例,女性例。年齡最大者歲,年齡最小者歲,平均歲,其中歲至歲者人,歲至歲者人,歲及以上者人。教育水平文盲人,小學(xué)人,初中人,高中或中專人,大專及以上人。從事腦力勞動者人,從事體力勞動者人。退休后有第二職業(yè)者人,無第二職業(yè)者人。目前經(jīng)濟(jì)來源靠自己勞動或退休工資者人,靠子女或其他者人/。個人月經(jīng)濟(jì)收入在元以者人,元者人,元及以上者人。獨居者人,跟老伴或兒女們一起生活者人。狀態(tài)劃分及檢驗本次研究中主要研究因素賦值見表。山西醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文表主要因素定義及賦值變鼙定義及賦值性別男,女】文化樣度初中及以,高中或中爭,人學(xué)或人專及其以上職業(yè)腦力勞動者,體力勞動者婚姻狀況在婚,獨身未婚、離異、喪偶等】,家庭人均經(jīng)濟(jì)收入元/月讀書、看報從不或偶爾,經(jīng)常喝茶否,是飲酒否,是吸煙否,是高血壓無,有高血脂無,有腦血栓無,有糖尿病無,有,收縮壓,舒張壓血糖/五,總膽吲醇/甘油三酯/三,高密度脂蚩白/低密度脂蛋白/,狀態(tài)劃分及模型構(gòu)造考慮到的發(fā)生和發(fā)展呈現(xiàn)進(jìn)行性加重和不可逆性特點,結(jié)合本次研究流行病學(xué)調(diào)查的實際狀況,將進(jìn)程劃分為三個狀態(tài)狀態(tài),中重度認(rèn)知損害狀態(tài),狀態(tài)。狀態(tài)可以轉(zhuǎn)化為狀態(tài)和狀態(tài),狀態(tài)可轉(zhuǎn)化為狀態(tài),狀態(tài)為吸收態(tài)。根據(jù)王煒等【的研究結(jié)果,將分作為與中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的截斷值根據(jù)張立秀【】的研究結(jié)果,將分作為山兩廷科人學(xué)壩學(xué)位論文中重度認(rèn)知損害狀態(tài)與的截斷值。即各狀態(tài)的得分分別為狀態(tài)為分,中重度認(rèn)知損害為分,為小于等于分。進(jìn)程狀態(tài)結(jié)構(gòu)圖見圖。圖患者進(jìn)程狀態(tài)結(jié)構(gòu)圖設(shè)該模型的轉(zhuǎn)移強度矩陣為,共有個需要估計的轉(zhuǎn)移強度、,。一】一性檢驗即證明在狀態(tài)上花費的時問不影響中重度認(rèn)知損害狀態(tài)到狀念的轉(zhuǎn)移。根據(jù)軟件軟件運行結(jié)果,似然比檢驗統(tǒng)計量為,自由度為,差異無統(tǒng)計學(xué)意義,況明該過程滿足性,可對該數(shù)據(jù)擬合模型。見表。山西醫(yī)科人學(xué)頒學(xué)位論義時齊性檢驗即檢驗?zāi)Ｐ偷霓D(zhuǎn)移強度矩陣是甭隨時間變化。根據(jù)軟件運行結(jié)果,似然比檢驗統(tǒng)計量為,自由度為,說明轉(zhuǎn)移強度矩陣是隨時間是變化的,過程為非齊次過程。分段常數(shù)強度模型分析根據(jù)選定各截斷點后似然函數(shù)的比較及確保各個時問區(qū)間內(nèi)都有合適的或足夠的轉(zhuǎn)移次數(shù),該模型選擇第三次調(diào)查的時問即個月為截斷點。轉(zhuǎn)移強度矩陣為落分段常數(shù)強度模型單因素擬合結(jié)果第一個時間區(qū)間即,月內(nèi),采用檢驗進(jìn)行單因素篩選,檢驗水準(zhǔn)口。結(jié)果顯示,性別、年齡、文化程度、職業(yè)、高血壓和糖尿病對狀態(tài)轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義。具體結(jié)果見表。第二個時間區(qū)間即,月內(nèi),采用檢驗進(jìn)行單因素篩選,檢驗水準(zhǔn)口。結(jié)果顯示,性別、年齡、文化程度、職業(yè)、吸煙、高血壓和糖尿病對狀態(tài)轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義。具體結(jié)果見表。山兩醫(yī)科人學(xué)碩卜學(xué)位論文表分段常數(shù)強度模型【,月單因素擬合結(jié)果【,注值及值為三種不同狀態(tài)轉(zhuǎn)移比較結(jié)果一一一一翌墮登查蘭堡蘭篁笙蘭表分段常數(shù)強度模型,】月單因素擬合結(jié)果【,】狀態(tài)狀態(tài)狀態(tài),。,焚餐,性別】,年齡,文化。,書程度職業(yè),婚姻酌,狀況冢艇,收入,映。,看報喝茶,飲酒,吸煙,高血壓,高血脂,腦血栓,糖尿病,向糖,一一。一一一注值及值為三種不同狀態(tài)轉(zhuǎn)移比較結(jié)果山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文分段常數(shù)強度模型多因素擬合結(jié)果將上述兩個時問段單因素分析分別有統(tǒng)計學(xué)意義的變量進(jìn)行多因素分析,按檢驗水準(zhǔn)口,采用檢驗判定變量是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。結(jié)果顯示,在第一個時間區(qū),月內(nèi),性別、年齡、文化程度、職業(yè)和高血壓對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,女性、年齡越大、文化程度越低、從事體力勞動和患高血壓者從狀態(tài)轉(zhuǎn)移到中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的風(fēng)險更大年齡、文化程度、職業(yè)、高血壓和糖尿病對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,年齡越大、文化程度越低、從事體力勞動、患高血壓和糖尿病者從狀態(tài)轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的風(fēng)險更大性別、年齡、文化程度、高血壓和糖尿病對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,女性、年齡越大、文化程度越低、患高血壓和糖尿病者從中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的風(fēng)險更大。具體結(jié)果見表。在第二個時問區(qū)間,月內(nèi),性別、年齡、文化程度、職業(yè)、吸煙和高血壓對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,女性、年齡越大、文化程度越低、從事體力勞動、吸煙和患高血壓者從狀態(tài)轉(zhuǎn)移到中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的風(fēng)險更大文化程度、職業(yè)、吸煙、高血壓和糖尿病對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,文化程度越低、從事體力勞動、吸煙、患高血壓和糖尿病者從狀態(tài)轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的風(fēng)險更大年齡、文化程度、職業(yè)、吸煙、高血壓和糖尿病對狀態(tài)到狀態(tài)的轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義,年齡越大、文化程度越低、從事體力勞動、患高血壓和糖尿病者從中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的風(fēng)險更大。具體結(jié)果見表。山西醫(yī)科大學(xué)碩學(xué)位論文表分段常數(shù)強度模型【,月多因素擬合結(jié)果,山西醫(yī)科大學(xué)碩學(xué)位論文表分段常數(shù)強度模型,戶多因素擬合結(jié)果,】狀態(tài)。狀態(tài)狀態(tài)蠻警一一一年齡,文化樣度火學(xué)/火專及以上,高中/中專,初中及以下性別女,男職業(yè)體力勞動,腦力勞動吸煙有,無高血壓有,無糖尿病有,無兩醫(yī)科大學(xué)碩學(xué)位論義模型評價狀態(tài)實際發(fā)生率和理論發(fā)生率比較作出分段常數(shù)強度模型在每次隨訪時狀態(tài)實際發(fā)生率和理論發(fā)生率比較表,見表。實際發(fā)生率是指每一時點在某一狀態(tài)上觀察的人數(shù)占這一時點總?cè)藬?shù)的百分比。理論發(fā)生率是指每一時點在某一狀態(tài)上用模型擬合的人數(shù)占這一時點總?cè)藬?shù)的百分比。由表可知,分段常數(shù)強度模型擬合情況較好。圖為狀態(tài)實際發(fā)生率和理論發(fā)生率比較圖,橫縱代表觀察時問,縱軸代表發(fā)生率。實線代表各狀態(tài)實際發(fā)生率曲線,虛線代表用模型擬合的理論發(fā)生率曲線。由圖可以看出,模型擬合情況較好。表四次隨訪狀態(tài)實際發(fā)生率和理論發(fā)生率比較山西醫(yī)科人學(xué)嗩學(xué)位論文術(shù)霹一一乏亂且。舾蘭專至圖分段常數(shù)強度模型擬合情況型擬合優(yōu)度檢驗根據(jù)軟件運行結(jié)果,分段常數(shù)強度模型檢驗統(tǒng)計量為,值上下限均大于,說明模型擬合效果較好。轉(zhuǎn)移強度和轉(zhuǎn)移概率分段常數(shù)強度模型轉(zhuǎn)移強度矩陣兩個時間區(qū)間分段常數(shù)強度模型轉(zhuǎn)移強度矩陣分別見表和表。結(jié)果顯示,在兩個時間區(qū)問內(nèi),狀態(tài)轉(zhuǎn)移到中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的強度與仍舊停留在狀態(tài)強度相近,狀態(tài)直接轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的強度較小。山兩醫(yī)科人學(xué)頌學(xué)位論文表分段常數(shù)強度模型,的轉(zhuǎn)移強度矩陣【,表分段常數(shù)強度模型,乒的轉(zhuǎn)移強度矩陣【,此值約等丁。分段常數(shù)強度模型年后轉(zhuǎn)移概率矩陣兩個時間區(qū)間分段常數(shù)強度模型年后概率矩陣分別見表和表。結(jié)果顯示,對于第一個時問區(qū)問,處于狀態(tài)的個體,年后仍處于狀態(tài)的概率為,轉(zhuǎn)移到中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的概率為,轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的概率為對于處于中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的個體,年后仍處于中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的概率為,轉(zhuǎn)移釗狀態(tài)的概率為。見表。對于第二時問區(qū)問,處于狀態(tài)的個體,年后仍處于狀態(tài)的概率為,轉(zhuǎn)移到中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的概率為,轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的概率為對于處于中重度認(rèn)知損害狀念的個體,年后仍處于中重度認(rèn)知損害狀態(tài)的概率為,轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的概率為。見表。兩醫(yī)科人學(xué)傾學(xué)位論文表分段常數(shù)強度模型【,年后轉(zhuǎn)移概率矩陣【,表分段常數(shù)強度模型,】月年后轉(zhuǎn)移概率矩陣,由表與表可看出,狀態(tài)向中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率較大,而中重度認(rèn)知損害狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率相對小一些。中重度認(rèn)知損害狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率在第一時間區(qū)削內(nèi)較第時問區(qū)問小很多,說明隨著隨訪時問的增加,從中重度認(rèn)知損害狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率是增加的。該結(jié)果與本課題組高建偉【研究轉(zhuǎn)移概率結(jié)果有些差異,可能是由于采用的方法不同,高建偉文章采用的方法是齊次模型另外,對狀態(tài)轉(zhuǎn)移情況的假定也不同,高建偉文章假定狀態(tài)與中重度認(rèn)知損害狀態(tài)可以相互轉(zhuǎn)化,中重度認(rèn)知損害狀態(tài)可以進(jìn)展到狀態(tài),但狀態(tài)不能轉(zhuǎn)移到狀態(tài)。生存曲線將狀態(tài)吸收態(tài),作為生存時間的終點,可分別得到狀態(tài)和狀態(tài)中重度認(rèn)知損害到狀態(tài)的生存曲線,如圖。圖中,橫軸代表時間,縱軸代表期望生存率,實線代表狀態(tài)到狀態(tài)的生存曲線,虛線代表狀態(tài)到狀態(tài)的生存曲線。由圖可知,狀態(tài)較狀態(tài)的生存曲線下降快,狀態(tài)經(jīng)次隨訪后生存率為左右,狀態(tài)經(jīng)次隨訪后生存率不足,說明狀態(tài)的預(yù)后較狀態(tài)好。山兩醫(yī)科人學(xué)頌學(xué)位論文田釜,可衛(wèi)趣一再心。篁一璣“躺佃圖生存曲線圖山兩醫(yī)科人學(xué)壩學(xué)位論文第五章討論影響阿爾茨海默病轉(zhuǎn)歸的因素隨著我國人口老齡化進(jìn)程的不斷加快,老年人的健康問題成為我國主要的衛(wèi)生問題之一。阿爾茨海默病作為老年期癡呆的主要類型,發(fā)病機制較為復(fù)雜,雖然目前國內(nèi)外學(xué)者對其影響因素作了大量研究,但除少數(shù)因素得到公認(rèn)外,其他大部分因素與的關(guān)系尚不明確【。大量的流行病學(xué)研究表明,的發(fā)病風(fēng)險主要與社會人口學(xué)特征、遺傳背景、既往經(jīng)歷、人體生理生化反應(yīng)的失衡等有關(guān)。本次研究得出,年齡、性別、文化程度、職業(yè)、吸煙、高血壓和糖尿病對狀態(tài)向狀態(tài)的轉(zhuǎn)歸過程有影響。人口學(xué)特征大量的研究支持年齡對阿爾茨海默病的影響,患病率隨著年齡的增加呈上升趨勢】。原因可能是隨著年齡的不斷增加,人體的各部分機能逐步退化,免疫功能也不斷下降,同時對身體有害的物質(zhì)不斷積累,從而易導(dǎo)致疾病的發(fā)生。本研究結(jié)果顯示,分段常數(shù)強度模型的第一個區(qū)間內(nèi),年齡對狀態(tài)向中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移、狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移及中重度認(rèn)知損害向狀態(tài)轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義在分段常數(shù)強度模型的第二區(qū)間內(nèi),除對狀態(tài)向中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移無統(tǒng)計學(xué)意義外,對其余轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義。說明年齡是狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)歸過程的影響因素,與現(xiàn)有研究結(jié)果一致。對于性別與關(guān)系的研究結(jié)果不盡相同,有些流行病學(xué)調(diào)查顯示女性患病率高于男性,且女性的認(rèn)知功能下降程度較男性快【,有些則顯示性別不是的危險因素【。本研究結(jié)果顯示,分段常數(shù)強度模型的第一個區(qū)間內(nèi),年齡對狀態(tài)向中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移、中重度認(rèn)知損害向狀態(tài)轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義在分段常數(shù)強度模型的第二區(qū)間內(nèi),性別對狀態(tài)向中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移有統(tǒng)計學(xué)意義。這可能是因為女性生存的時間長于男性,且年齡越大認(rèn)知功能下降程度也越大,而且女性的文化程度與經(jīng)濟(jì)狀山兩醫(yī)科人學(xué)頌學(xué)位論文念等也比男性低有關(guān)。而張明園等【】認(rèn)為,男女患病率即使在矯正了年齡和教育以后仍有差異。國內(nèi)外研究對文化程度與關(guān)系的研究結(jié)果也不一致。掣的研究顯示受教育程度與間的關(guān)系不明顯,胡承平掣結(jié)果支持受教育程度低的老年人更易轉(zhuǎn)化為。本研究結(jié)果,分段常數(shù)強度模型均顯示,文化程度對狀態(tài)向中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移、狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移及中重度認(rèn)知損害向狀態(tài)轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義。這可能是因為受教育的過程可以增加腦流量,從而防止自由基對神經(jīng)細(xì)胞的損傷,從而阻止了癡呆病的發(fā)生【】,同時文化程度高者善于思考,可以提高大腦對老化的代償功能【。目前還有一種理論就是認(rèn)為文化程度并不是的危險因素,它只是真正影響的但并未考慮到的因素的一個替代。比如,文化程度較高者可能擁有更好的工作和學(xué)習(xí)能力,這就使他們以后有更多的機會和時間消耗腦功能,從而減少了的患病率剛。有較多流行病學(xué)研究探討了工作性質(zhì)與發(fā)生的關(guān)系。很多調(diào)查顯示從事腦力勞動是的保護(hù)因素】,特別是從事比較復(fù)雜的工作【】。等】的研究顯示,職業(yè)與認(rèn)知功能的下降具相關(guān)性。本研究結(jié)果顯示,分段常數(shù)強度模型的第二個區(qū)問內(nèi),職業(yè)對狀態(tài)向中重度認(rèn)知損害狀念轉(zhuǎn)移、狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移及中重度認(rèn)知損害向狀態(tài)轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義在分段常數(shù)強度模型的第一區(qū)間內(nèi),除對中重度認(rèn)知損害狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移無統(tǒng)計學(xué)意義外,對其余轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義。這可能是斟為從事腦力勞動可以使腦部神經(jīng)元儲備充足,認(rèn)知水平較高,而從事體力勞動者知識刺激較少,神經(jīng)元喪失比較多,更容易患癡呆型。生活方式吸煙是許多疾病的危險因素,有些研究得出的結(jié)果是吸煙與呈雙重關(guān)系。有研究發(fā)現(xiàn),歲上以吸煙人群患的風(fēng)險是減少的,吸煙是的保護(hù)因素,原因可能是由于尼古丁對于神經(jīng)系統(tǒng)的保護(hù)作用也有一些研究認(rèn)山西醫(yī)科人學(xué)碩士學(xué)位論義為吸煙會增加的患病率,原因是吸煙是血管性疾病的危險兇素,因此吸煙會增加血管性疾病的發(fā)生率,從而增加的發(fā)生率。在本研究中,分段常數(shù)強度模型結(jié)果顯示,吸煙對狀念向中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移、狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移及中重度認(rèn)知損害向狀態(tài)轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義,吸煙是狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)歸過程的危險因素。慢性疾病一些研究發(fā)現(xiàn),高血壓是的危險因素,與認(rèn)知功能呈負(fù)相關(guān),尤其是與記憶力、注意力和執(zhí)行功能【。也有研究發(fā)現(xiàn),收縮壓的降低對認(rèn)知功能障礙有保護(hù)作用【。此外,惠曉萍【的研究發(fā)現(xiàn),高血壓不是的危險因素。在本研究中,分段常數(shù)強度模型結(jié)果顯示,高血壓對狀態(tài)向中重度認(rèn)知損害狀態(tài)轉(zhuǎn)移、狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移及中重度認(rèn)知損害向狀態(tài)轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義,高血壓是狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)歸過程的危險因素。這可能是因為高血壓能夠促使腦血管動脈粥樣化過程,增加腦血管缺血性損害的內(nèi)險,從而增大腦缺血、缺氧性損害【】。目前眾多的研究證實糖尿病可導(dǎo)致并加重認(rèn)知功能障礙。等】縱向研究發(fā)現(xiàn),糖尿病患者認(rèn)知能力下降的風(fēng)險是非糖尿病患者的兩倍。等【】的研究發(fā)現(xiàn)糖尿病是的一個獨立危險因素,且糖尿病患者的發(fā)生風(fēng)險是非糖尿病患者的倍。但也有結(jié)果顯示糖尿病不是的危險因素【。本次研究中,分段常數(shù)強度模型結(jié)果顯示,糖尿病對狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)移及中重度認(rèn)知損害向狀態(tài)轉(zhuǎn)移均有統(tǒng)計學(xué)意義,糖尿病是狀態(tài)向狀態(tài)轉(zhuǎn)歸過程的危險因素。多狀態(tài)模型研究齊次模型和分段常數(shù)強度模型比較大多數(shù)研究在應(yīng)用模型時都假定其為齊次過程,即轉(zhuǎn)移概率僅依賴于