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基于LASSO方法的logistic回归模型在城市老年人群金属暴露与高尿酸血症相关性研究中的应用
基于LASSO方法的logistic回归模型在城市老年人群金属暴露与高尿酸血症相关性研究中的应用
作者:
刘建军
林起辉
潘清
谢宗良
赵旭
赵琼晖
高二伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
金属
高尿酸血症
尿
LASSO回归模型
摘要:
目的 评估城市老年居民尿金属元素水平与高尿酸血症的关联性.方法 基于深圳市某社区医院2017年7月至11月参加免费健康体检≥60岁老年人群(n=2 494,男1 091人,女1 403人),实施1∶1病例对照研究,其中949例高尿酸血症者,按性别和年龄匹配949名无肾小球滤过率异常或肾病者作为对照.病例及对照组人群的健康问卷信息和体检数据完整,并采集点尿样.用电感耦合等离子体质谱仪检测尿中锌(Zn)、砷(As)、硒(Se)、锶(Sr)、镉(Cd)、铅(Pb)的水平.Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO)回归模型用于筛选出多种与高尿酸血症相关性较大的尿金属元素,并进一步用logistic回归筛选高尿酸血症的危险因素.结果 男性高尿酸症患者尿Se、Sr和Cd的含量均低于对照人群,差异均有统计学意义(P<0.05).但未见女性高尿酸血症患者与对照组的尿金属元素浓度存在统计学差异(P>0.05).男性尿中六种金属元素中,仅Sr被纳入最优LASSO回归模型,进一步logistic回归分析发现尿Sr浓度在Q3(10.06~129.43μg/L)或Q4(>129.43 μg/L)组的男性发生高尿酸血症的风险均低于尿Sr浓度在Q1组(<36.13μg/L)的男性,OR分别为0.63(95%CI:0.42~0.94)和0.41(95%CI:0.27~0.63).女性中未见尿金属元素与高尿酸血症存在统计学相关.结论 暴露于一定水平的锶是老年男性高尿酸血症的保护因素.
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篇名
基于LASSO方法的logistic回归模型在城市老年人群金属暴露与高尿酸血症相关性研究中的应用
来源期刊
环境与健康杂志
学科
医学
关键词
金属
高尿酸血症
尿
LASSO回归模型
年,卷(期)
2019,(7)
所属期刊栏目
基础与应用
研究方向
页码范围
586-590
页数
5页
分类号
R181.3
字数
语种
中文
DOI
10.16241/j.cnki.1001-5914.2019.07.006
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研究去脉
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环境与健康杂志
主办单位:
中华预防医学会
天津市疾病预防控制中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-5914
CN:
12-1095/R
开本:
大16开
出版地:
天津市河东区华龙道76号
邮发代号:
6-221
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
7107
总下载数(次)
36
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