南非卒中的可修改危险因素建模:经典和贝叶斯Logistic回归模型( Modelling Modifiable Risk Factors of Stroke in South Africa: Classical and Bayesian Logistic Regression Models )

D Chikobvu L Matizirofa

背景：中风是南非死亡和长期残疾的第二大原因。然而，关于中风可改变的危险因素的模型，南非知之甚少。关于可改变的危险因素对卒中发病率的相对贡献的信息对于SA的早期干预是必要的。危险因素的识别仍然是中风预防的主要方面。本研究旨在识别和量化SA中与可修改的卒中预测因子相关的卒中风险。方法：采用一项基于医院的横断面研究，利用2014年1月至2018年12月间从SA选定的私立和公立医院检索的35730例个人患者数据，识别和量化与可修改的卒中预测因子相关的卒中风险。采用多因素logistic回归分析评价影响脑卒中的因素。采用贝叶斯logistic回归分析来了解模型参数估计中的不确定性。结果：高血压、胆固醇、心脏病和糖尿病是主要的可改变的危险因素，这些危险因素都取决于个体的年龄和这些因素的相互作用。在更简单的模型中，高血压、胆固醇、心脏问题和糖尿病的参数是积极的和显著的，证实对中风分布的风险有更大的影响。例如，与没有高血压的患者相比，高血压患者发生中风的几率比（或）高80%。与非糖尿病患者相比，糖尿病患者发生卒中的OR高出194%。结论：大多数中风可归因于可改变因素。研究结果将用于提高对可改变的风险因素的认识，以预防中风，并建议定期筛查和治疗已确定的风险因素。这将减轻SA中风的负担。

SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download ResearchGate