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基于中医理论的绝经后骨质疏松症高危人群社区筛检工具研究
目的 初步建立基于中医理论的符合北京、上海社区人群特征绝经后骨质疏松症(PMOP)筛检工具. 方法 在上海市徐汇区和北京市东城区进行PMOP高危人群筛选,并对社区40～65岁妇女骨质疏松危险因素及证候调查问卷调查.根据广义偏线性模型(GPLM)结果进行筛检工具的建立,运用接收者工作特征曲线(ROC)评价筛检工具的判别准确度,通过ROC曲线下面积(AUC)评价筛检工具的诊断价值.结果 将GPLM模型中各变量的参数估计值取Exp值,并取10倍值调整后得到筛检工具算式:Score=31.3×是否绝经+11.4×绝经年限-8.5×体重指数+14.4×下肢抽筋+13.8×下肢骨痛.筛检工具的AUC值为0.789(95％CI:0.766～0.812),与AUC=0.5比较,具有统计意义(P＜0.05).PMOP筛检工具的灵敏度为55.67％(95％CI:50.6％～60.6％),特异度为84.62％(95％CI:82.0％～87.0％),阳性预测值为63.0％ (95％CI:57.7％％～68.0％),阴性预测值为80.2％ (95％ CI:77.5％～82.8％),Youden指数为0.403.以-80为截断值,高危人群中63.0％患有骨质疏松,37.0％骨量正常;低危人群中19.8％％患有骨质疏松,80.2％骨量正常.结论 在PMOP筛检工具中融入中医证候特色内容,具有较好的灵敏度和特异度,可增加筛检工具对骨质疏松高危人群的判别准确性.
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基于GPLM的40～65岁绝经后骨质疏松症风险判别模型分析
目的 建立基于广义偏线性模型(generalized partial linear model,GPLM)的,包括危险因素和中医证候要素内容的绝经后骨质疏松症(postmenopausal osteoporosis,PMOP)风险判别模型.方法 在获取1740例社区PMOP高危人群危险因素及证候问卷调查数据基础上,筛选出与PMOP发病相关的重要危险因素和中医症状为协变量,以骨密度定性诊断为结局变量,建立基于GPLM的PMOP判别模型.结果 GPLM模型线性部分参数估计提示:是否绝经、体重指数、下肢抽筋、下肢骨痛、绝经年限(线性效应)具有统计意义(P＜0.05)；模型非线性部分参数估计提示:绝经年限(非线性效应)具有统计意义(P＜0.05).与logistic回归模型相比,拟合GPLM模型时加入了“绝经年限”的非线性效应,其A UC值为0.7971,具有统计学意义(x2=21.9162,P ＜0.001).结论 绝经年限与PMOP发病之间存在非线性效应.将西医危险因素和中医症状相结合,建立基于GPLM的PMOP判别模型,反映病证结合特点,与logistic回归模型相比,具有更好的判别准确性.
