Circulation：新模型可很好地预测1型乳癌患者的心血管疾病风险

2022-01-24 06:20:21 来源:

1M-肾病病患的糖尿病（CVD）的危险增加，但在此之前疗程缺乏。有在医学实践中会经常性用于1M-肾病病患糖尿病评估效用没有效用评价。该研究共纳入了4,306则有医学诊断为1M-肾病病患，研究人员开发了一个得出结论建模来得出结论第一致命或非危险性哮喘事件（心肌梗死脑干性疾病，心肌梗死中会风，脑干衰竭和外周颈动脉性疾病）的效用。详细的医学统计数据，还包括生活方式因素都被链接到第三世界核发事件统计数据测试。效用得出结论建模是可用一个两收尾的作法开发的。第一，可用非模板，统计数据涡轮的方式来考虑到潜在的信息效用因素和强子（随机沼泽及生存树量化）。其次，根据从第一步骤的结果，泊松回归量化被用来导出最后建模。最后的CVD得出结论建模在多种不同老年人的2119则有1M-肾病病患中会进行外部测试。在中会位数随访6.8年步骤中会（IQR：2.9-10.9），共有793（18.4％）则有病患发生CVD。最后的得出结论建模还包括年龄，性别，肾病病程，收缩压，高密度脂蛋白胆，淀粉酶血红素，蛋白尿，肾小球切片部将，吸烟和锻炼。在计算统计数据中会可用C-统计为0.826的5年CVD事件的辨别力比较好，在测试统计数据中会C-统计为0.803（0.767-0.839）（95％-CI 0.807-0.845）。该Hosmer-Lemeshow试验表明在这两个社群中会有良好的校准（P> 0.05）。这种高性能的糖尿病的效用建模允许在医学生态系统中会进行决策的指派。如果要看更多的性疾病建模研究，请下载MedSci医学APP（扫描二维码），然后追踪“建模”，会令你大开眼界：更早出处：Vistisen D,Andersen GS,Hansen CS,et al.Prediction of First Cardiovascular Disease Event in Type 1 Diabetes,Circulation,2016.2.17