分段常数强度Markov模型在阿尔茨海默病进程研究中的应用

摘要

目的: 尝试将分段常数强度Markov模型引入到轻度认知损害(Mild CognitiveImpairment，MCI)向阿尔茨海默病(Alzheimer's disease，AD)转归过程中，深入研究影响转归过程的影响因素，为制定不同发展阶段的预防措施提供理论依据。从应用角度出发，对分段常数强度Markov模型在慢性病中的研究进行方法学的探试，为其他多状态慢性病不同发展阶段影响因素的探讨提供方法学借鉴。
　　 方法: 应用太原市600名社区老年人的4次随访资料，以MCI为状态1，中重度认知损害为状态2，AD为状态3，拟合分段常数强度Markov模型，分析MCI向AD转归不同发展阶段的影响因素。
　　 结果: 经假设检验，数据满足Markov性(P=0.89)，不满足时齐性(P＜0.001)，可应用分段常数强度Markov模型拟合。采用分段常数强度Markov模型，对于第一个时问区间[0，12）月，经多因素筛选，发现性别、年龄、文化程度、职业和高血压对状态1到状态2的转移有统计学意义，年龄、文化程度、职业、高血压和糖尿病对状态1到状态3的转移有统计学意义，性别、年龄、文化程度、高血压和糖尿病对状态2到状态3的转移有统计学意义。对于第二个时间区间[12，18]月，经多因素筛选，发现性别、年龄、文化程度、职业、吸烟和高血压对状态1到状态2的转移有统计学意义，文化程度、职业、吸烟、高血压和糖尿病对状态1到状态3的转移有统计学意义，年龄、文化程度、职业、吸烟、高血压和糖尿病对状态2到状态3的转移有统计学意义。凶此，女性、年龄、吸烟、高血压和糖尿病是MCI向AD转归的危险因素，高文化程度和从事脑力劳动是MCI向AD转归的保护因素。根据模型作出生存曲线并计算转移强度矩阵和3年转移概率矩阵。
　　 结论: 为延缓阿尔茨海默病的疾病进程，应根据影响疾病不同阶段转移的影响因素，开展疾病分阶段重点防治。与齐次Markov模型相比，分段常数强度Markov模型对疾病转归过程的相关影响因素及其变化规律的分析更为全面。应根据收集数据的实际情况，选择合适的模型进行分析。

目录

声明

摘要

第一章 前言

1．1 阿尔茨海默病简介

1．2 疾病进程研究现状

1．3 Markov模型国内外研究现状及其发展趋势

1．4 研究目的

第二章 流行病学调查

2．1 调查对象

2．2 调查工具

2．3 质量控制

第三章 多状态Markov模型

3．1 Markov模型

3．2 齐次Markov模型

3．3 非齐次Markov模型

3．4 模型评价

3．5 软件实现

第四章 结果

4．1 基本情况

4．2 状态划分及检验

4．3 分段常数强度Markov模型分析

4．4 模型评价

4．5 转移强度和转移概率

4．6 生存曲线

第五章 讨论

5．1 影响阿尔茨海默病转归的因素

5．2 多状态Markov模型研究

第六章 小结

6．1 研究主要结果

6．2 研究的不足之处

参考文献

附录

攻读学位期间发表文章情况

致谢

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