时间转换Markov模型在阿尔茨海默病进程研究中的应用

• 作者: 余红梅 孔盼盼 杨蓓 许晓萌 马彩云
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 时间转换Markov模型 轻度认知损害 阿尔茨海默病
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 567-570
• 页数: 4页
• 字数: 3646字
• 语种: 中文

摘要

目的 建立轻度认知损害(mild cognitive impairment,MCI)向阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)状态转归的时间转换Markov模型,探讨MCI状态向AD状态转归的影响因素并进行转归预测,同时对模型进行评价.方法 截止到2012年对太原市518名社区老年人共进行5次随访调查,将MCI到AD的过程分为MCI(状态1),中重度认知损害状态(状态2)和AD(状态3)3个状态.对随访数据拟合3状态的时间转换Markov模型,评价模型拟合情况并分析AD进程不同阶段的影响因素,依据拟合的时间转换Markov模型计算转移强度矩阵,并预测3年转移概率.结果 通过假设检验,数据不满足时齐性(P＜0.01),但是满足马氏性(P =0.468),可对数据采用时间转换Markov模型进行拟合,模型拟合优度较好(P＞0.05).采用时间转换Markov模型,经多因素筛选,发现性别、年龄、教育水平、工作类型、吸烟和高血压对状态1到状态2的转移有统计学意义,年龄、教育水平、工作类型、糖尿病和高血压对状态1到状态3的转移有统计学意义,年龄、教育水平、吸烟、糖尿病和高血压对状态2到状态3的转移有统计学意义.结论 在AD发展进程的不同阶段,主要影响因素不同.与齐次Markov模型相比,时间转换Markov模型能更全面地分析相关的影响因素与探讨疾病进程的变化规律.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余红梅	山西医科大学卫生统计教研室	101	708	13.0	22.0
2	杨蓓	山西医科大学卫生统计教研室	6	14	3.0	3.0
3	许晓萌	山西医科大学卫生统计教研室	3	5	2.0	2.0
4	马彩云	山西医科大学卫生统计教研室	4	7	2.0	2.0
5	孔盼盼	山西医科大学卫生统计教研室	4	21	2.0	4.0