循證視角下成年女性壓力性尿失禁發(fā)病危害的Rothman-Keller模型建立研發(fā)
引用本文: 薄小杰, 馬樂, 楊森. 循證視角下成年女性壓力性尿失禁發(fā)病危害的Rothman-Keller模型建立研發(fā) [J] . 華夏全科醫(yī)學, 2021, 24(30) : 3893-3899. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.00.584.
壓力性尿失禁(stress urinary incontinence,SUI)是指噴嚏、咳嗽、大笑或運動等腹壓加高時顯現不自主的尿液自尿道口漏出[1]?!杜詨毫π阅蚴Ы\療和治愈指南(2017年)》中信息顯現,華夏成年女性SUI抱病率高達18.9%,且50~59歲年紀段女性SUI抱病率最高,為28.0%[1]。緊隨人口老齡化和生活方法的變化,近年來SUI發(fā)病率有逐年上升形勢。固然SUI不會導致生命威逼,但會嚴重牽連女性的平常工作和人際來往,因而其也被稱為"交際癌",并已變成牽連女性健康和生活品質的首要慢性病之一[2]?,F在,相關SUI的風險原因研發(fā)比較分散,尚無大型的、牢靠的盛行病學研發(fā)為成年女性SUI的防備供應牢靠的追隨和考慮。本研發(fā)首先采取Meta解析方式歸并計算出SUI各風險原因的危害值,接著應用Rothman-Keller模型創(chuàng)建成年女性SUI發(fā)病危害預判模型,再通過模仿信息集,確認危害評價品級區(qū)分界值,終極通過Logistic回歸模型進行確切度驗證。
1 材料與方式
1.1 材料來歷
1.1.1 文獻歸入與消除規(guī)范
歸入規(guī)范:(1)研發(fā)型號為觀測性研發(fā);(2)研發(fā)目標為年紀>18歲的華夏成年女性;(3)女性SUI的診療首要根據客觀病癥和主觀檢驗,需除外其余型號的尿失禁及膀胱重病;(4)文獻供應OR值及95%可信區(qū)間(CI),或依據文獻供應的信息能夠轉變?yōu)镺R值及95%CI;消除規(guī)范:(1)研發(fā)目標含蓋非華夏成年女性人群;(2)反復的文獻,選擇數據量較大者,消除要害數據缺失、報導數據太小等不能借用的文獻。
1.1.2 文獻檢索方略
廣泛檢索PubMed、EMBase、SinoMed、華夏知網和萬方信息常識服務平臺,中文檢索詞含蓋"成年女性""尿失禁""壓力性尿失禁""牽連原因""危害""風險原因""有關原因";英文檢索詞含蓋"Adult women""Urinary Incontinence""Stress Urinary Incontinence""risk factors""related factors"。輔以文獻追溯的方法,歸入海內外公然刊登的對于成年女性產生SUI的觀測性研發(fā),檢索年限為2005年1月至2020年12月。
1.1.3 文獻篩選及材料提煉
由2名研發(fā)職員根據文獻歸入與消除規(guī)范獨立進行文獻閱讀和材料提煉,若顯現分歧,通過咨詢第三方解決處理。信息不全時盡快聯絡原作家進行補足。采取自己設計的規(guī)范化材料提煉表,提煉的材料含蓋:第一作家、刊登年份、調研地址、樣件量、研發(fā)型號、SUI風險原因或有關原因或牽連原因及其OR值(95%CI)等。
1.2 方式
1.2.1 Meta解析
采取Q檢查和I2對研發(fā)間異質性進行檢查,當P>0.1且I2<50%,采取固定效應模型進行Meta解析;反之,則采取隨機效應模型進行Meta解析,終極獲得歸并OR值及95%CI。
1.2.2 創(chuàng)建模仿信息集
如果個人某一風險原因在研發(fā)人群中的表露率為P,模仿一組20 000例的隨機信息,獲得1個由0、1構成的信息集。將通過文獻檢索采集到的成年女性SUI風險原因轉換為二分類變量。通過二項散布函數方式,創(chuàng)建SUI發(fā)病危害隨機信息集[3]。
1.2.3 Rothman-Keller模型
Rothman-Keller模型[4]由Rothman和Keller在1972年初次提出,是近年來常用的個人多原因發(fā)病預判模型之一。因為成年女性SUI發(fā)病率(18.9%)很高,因而,須要用調校公式對OR值進行調校,獲得模型所需的RR值[5]:
,此中p0代表非表露組的發(fā)病率。
Rothman-Keller模型屬性的計算方式如下:(1)基準發(fā)病率:基準發(fā)病率是擁有風險原因表露最少的個人發(fā)病率與人群總發(fā)病率的比值,可由RR和P值計算獲得,也可由人群歸因風險度百分比(PAR%)計算獲得,二者的計算結果一致:
,此中Pi為表露于某一程度風險原因的個人占全人群的比率;RRi為表露于某一程度風險原因的相對風險度。(2)組合風險分數:首先計算各項高危牽連原因的風險分數,風險分數=ρ×RRi。針對擁有多項高危牽連原因的重病,須要計算個人的組合風險分數,組合風險分數
,此中mi為≥1的各項風險分數;nj為≤1的各項風險分數。(3)發(fā)病危害:在已知人群總發(fā)病率的狀況下,結合上式計算的組合風險分數,便可獲得重病的發(fā)病危害:發(fā)病危害=人群總發(fā)病率×組合風險分數。
1.2.4 Logistic回歸模型
Logistic回歸模型是一類經典的重病危害預判模型[6],風險原因的OR值能夠通過如下公式轉換為偏回歸系數(β):
,即
,此中P表達個人發(fā)病的幾率;x1、x2……xi分別表達1、2、……i個牽連原因;α是常數項;β1、β2……βi是偏回歸系數。
1.3 統(tǒng)計學方式
采取EndNote軟件進行文獻治理。采取Review Manager 5.3軟件進行Meta解析,終極獲得各重病體系高危牽連原因的歸并危害值及95%CI。采取R 3.3.1軟件隨機形成二項散布信息集,帶入模型屬性后繪制發(fā)病危害曲線。
2 結果
2.1 文獻檢索結果及Rothman-Keller模型建立的因素籌備
初步檢索共獲得文獻3 351篇,經初篩和復篩后,先消除不適合歸入規(guī)范的文獻,再通過全文閱讀進行篩選,終極歸入18篇[7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24]文獻進行Meta解析(文獻篩選過程見圖1)。把牽扯的研發(fā)≤3個的原因認定是不能靠原因,給予消除。通過文獻評閱,終極確認出12項成年女性SUI的風險原因,分別為年紀(≥50歲)、體質指數(BMI)(≥24 kg/m2)、絕經、泌尿體系傳染、陰道臨盆、盆腔脫垂、盆腔手術史、臨盆次數(≥3次)、便秘、慢性呼吸體系重病、高血壓、糖尿病。以上12項風險原因的Q檢查和I2異質性檢查結果均顯現出優(yōu)良的同質性(表1)。
圖1 文獻篩選過程圖
Figure 1 Literature screening flow chart
表1 成年女性SUI風險原因Meta解析結果
Table 1 Meta-analysis result of risk factors for SUI in adult women
2.2 Rothman-Keller模型的建立2.2.1 Rothman-Keller模型屬性
通過文獻評閱,獲得各風險原因在人群中的表露率Pi。通過公式,將OR值轉變?yōu)镽R值代入至Rothman-Keller模型中,從而獲得基準發(fā)病率和風險分數,詳見表2。
表2 成年女性SUI發(fā)病危害歸入模型的風險原因及模型屬性轉變表
Table 2 SUI risk factors included in the model of adult women and model parameters transformation
2.2.2 Rothman-Keller模型危害品級區(qū)分界值
依據12項風險原因的二項散布函數模仿形成20 000例信息,代入到建立的Rothman-Keller模型中,計算出對應的SUI發(fā)病危害,并將發(fā)病危害進行升序擺列,最終以序號(ID)為橫坐標,發(fā)病危害為縱坐標,繪制Rothman-Keller模型預判成年女性SUI發(fā)病危害曲線,依據其改變形勢,分別選取A點(ID=13 930位,發(fā)病危害P=0.285 5)、B點(ID=18 300位,發(fā)病危害P=0.429 4)成為成年女性SUI的低危、中危、高危區(qū)分節(jié)點(圖2)。
圖2 Rothman-Keller模型預判成年女性SUI發(fā)病危害模仿曲線
Figure 2 The SUI risk in adult women simulation diagram by the Rothman-Keller-type model
2.3 Rothman-Keller模型確切度驗證2.3.1 Logistic回歸模型
依據Meta解析結果,轉變獲得對應的Logistic回歸模型(表2),并通過模仿信息集形成Logistic回歸模型預判成年女性SUI發(fā)病危害曲線,依據其改變形勢分別選取A點(ID=13 650位,發(fā)病危害P=0.261 2)、B點(ID=18 920位,發(fā)病危害P=0.547 4)成為成年女性SUI的低危、中危、高危區(qū)分節(jié)點(圖3)。
圖3 Logistic回歸模型預判成年女性SUI發(fā)病危害模仿曲線
Figure 3 The SUI risk in adult women simulation diagram verified by the Logistic model
2.3.2 個人發(fā)病危害預判驗證
如果1名60歲女性,BMI為28 kg/m2,已絕經,曾有泌尿體系傳染,陰道臨盆過2次,無盆腔脫垂,無盆腔手術史、便秘,有慢性呼吸體系重病史,無高血壓、糖尿病。依據Rothman-Keller模型預判,該個人的各項原因的風險分數分別為1.72、1.34、1.49、1.65、1.09、0.86、0.95、0.96、1.35、1.88、0.94、0.99,組合風險分數為3.48,發(fā)病危害P=0.4856(>0.4294),屬于高危人群。通過Logistic回歸模型進行確切度驗證,該個人的發(fā)病也許性為:P=1/{1+exp〔-(-3.16+1.04×1+0.62×1+0.80×1+0.99×1+0.72×1+1.17×0+0.78×0+0.84×0+0.47×0+0.97×1+0.72×0+1.39×0)〕}=0.878 6(>0.547 4),屬于高危人群,與Rothman-Keller模型個人危害評價品級區(qū)分結果一致。
3 研討
3.1 Meta解析及Rothman-Keller模型結果解析
本研發(fā)綜合了近15年來旨在討論成年女性SUI風險原因的循證醫(yī)學研發(fā)結果,共獲得12項成年女性SUI風險原因及其OR值,成為模型建立的因素籌備。基于Meta解析結果,本研發(fā)建立了成年女性SUI發(fā)病危害Rothman-Keller模型,并通過經典的重病危害評價模型——Logistic回歸模型對其進行了確切度驗證,結果發(fā)掘兩類模型獲得了形勢靠近的SUI發(fā)病危害模仿曲線,相同的低、中、高危區(qū)分界值并且一致的個人發(fā)病危害預判品級區(qū)分結果。本研發(fā)結果在絕對水平上論證了Rothman-Keller模型針對重病發(fā)病危害的預判確切度高,安穩(wěn)性佳,在人群健康有關研發(fā)中具有很高的實用性。
3.2 成年女性SUI風險原因解析
經文獻評閱發(fā)掘,近年來海內外學者在成年女性SUI盛行病學方面做了不少研發(fā),但此中一些結果各不相近,現在僅檢索到1篇與華夏成年女性SUI有關的Meta解析,且刊登距今已有近十余年時間[25],本研發(fā)與其研發(fā)結果根本持續(xù)一致,但因為歸入文獻的不同,不同風險原因的OR值略有差別。本研發(fā)獲得的成年女性SUI風險原因中,生育原因及婦科原因所占比率較大,緊隨國度生育政策調節(jié),女性生育次數將有所加大,且因為無痛臨盆等技巧的進步,越來越多的女性選取陰道臨盆,這類原因均也許造成SUI產生危害加高。另外,本研發(fā)還發(fā)掘高血壓、糖尿病、慢性呼吸道重病等常見慢性病也會加大SUI的發(fā)病危害,須要引發(fā)對應女性群體及衛(wèi)生工作職員的看重及關心。
3.3 成年女性SUI發(fā)病危害評價意思及模型選取
現在重病危害評價已成為慢性病治理的首要環(huán)節(jié),首要用來辨認抱病高危人群,進而進行干預[26,27]。當下慢性病的發(fā)病危害評價首要聚焦在心腦血管重病、糖尿病及癌癥這三類抱病人群全面的病種,而對于其余病種的研發(fā)相對稀缺[28]。SUI成為成年女性的多發(fā)重病,嚴重牽連女性生活品質,但因為患者羞于啟齒等原因,造成其就診率過低[29],因而對對應群體進行健康教誨的必須性則更理應突出?,F在海內外尚無專門對于成年女性建立SUI發(fā)病危害評價模型的研發(fā)。經過對現在多種危害評價模型的應用前提進行研發(fā)后,本研發(fā)選擇了Rothman-Keller模型[30],其成為一類新式重病發(fā)病危害評價模型,可以量化解決風險原因,明確界定各風險原因的功效強度,不單參考了風險原因的獨立功效,還兼?zhèn)淞烁黠L險原因之間的交互功效,其確切度和安穩(wěn)性也在本研發(fā)中獲得了驗證,因而可在社區(qū)人群的重病發(fā)病危害評價及預判工作中進行全面運用及推行,同時其簡潔的發(fā)病危害計算方法及危害品級的區(qū)分也更利于社區(qū)人群解讀、接受,便利對于性地展開健康教誨。但本研發(fā)因為主觀前提限定,未能進行大范圍實證檢查,有待展開進一步的研發(fā)。
3.4 重病發(fā)病危害評價與預測
現在重病發(fā)病危害評價模型多基于海外人群,其針對華夏人群的應用性和牢靠性仍值得開拓,應基于海內人群的健康大信息對已有重病發(fā)病危害評價模型進行改良,開發(fā)出合適華夏人群的重病發(fā)病危害評價模型,并運用于平常社區(qū)衛(wèi)生健康服務中,以提升社區(qū)人群對本身健康狀況的感覺靈敏度,進而加強住戶的被動健康思想,督促其被動健康言行的創(chuàng)建。
綜上,本研發(fā)創(chuàng)建的成年女性SUI發(fā)病危害Rothman-Keller模型具有很高的確切性及預判性,同時為其余慢性病的發(fā)病危害預判模型研發(fā)供應了借鏡思路,也有利于對于成年女性SUI的高危人群展開及早解決,初期干預,進而減小SUI的產生。
利益抵觸
本文無利益抵觸。
考慮文獻 略
本文網址:http://55swg.cn/news/1074.html
相關標簽:?????,?????з?
最近瀏覽:
相關產品:
相關新聞:
- 新華三構筑醫(yī)學科研大信息平臺,以數字革新探索醫(yī)學研發(fā)新格局
- 我國多家醫(yī)院正加快“3D打印技巧+醫(yī)療”落地!將給患者帶來哪類利好?
- 醫(yī)學傳遞學,我來啦
- 醫(yī)療產品:醫(yī)療技巧與病人之間的載體
- 華為云公布盤古醫(yī)藥分子大模型,開始AI醫(yī)藥研究新形式
- 分享丨Nature:為高維度醫(yī)學成像設計可臨床轉變的人工自動體系
- 華為云公布盤古醫(yī)藥分子大模型,開始AI醫(yī)藥研究新形式
- 新期間數字骨科學術盛宴在深舉辦 商榷數字骨科革新研發(fā)
- 一個定位+四大系統(tǒng),捉住醫(yī)療守業(yè)的四次黃金機會
- Nature重磅:近乎完善的人類囊胚模型衍生,女性有望把握生育權