神经

Neurology:帕金森患病风险预测新模型

作者:佚名 来源:MedSci梅斯 日期:2017-09-06
导读

          研究人员考察了2009年66-90岁医疗保险受益人PD索赔数据(包括89790名患者以及118095名对照参与者),根据上述数据建立帕金森病预测的交叉验证模型,研究人员将这一新模型与其他基本模型(如人口统计学、便秘、味觉/嗅觉障碍和REM睡眠行为障碍)进行比较,利用曲线下面积(AUC)评估模型对PD的预测效果。

关键字:  帕金森 

        近日研究人员利用医疗保险索赔数据研究帕金森病(PD)患者确诊前特征。

        研究人员考察了2009年66-90岁医疗保险受益人PD索赔数据(包括89790名患者以及118095名对照参与者),根据上述数据建立帕金森病预测的交叉验证模型,研究人员将这一新模型与其他基本模型(如人口统计学、便秘、味觉/嗅觉障碍和REM睡眠行为障碍)进行比较,利用曲线下面积(AUC)评估模型对PD的预测效果。

        研究发现PD与年龄、性别、种族、吸烟史以及医疗条件之间存在一定的关联性,但上述因素对于PD预测的AUC仅为0.679(95%,CI,0.668–0.673),其他预测方法对于PD预测的AUC为 0.857 (95% CI 0.855–0.859)。在最优的检测限条件下,新模型对于PD的预测敏感性为73.5% ,特异性为83.2%。

        研究认为,年龄、性别、种族、吸烟史以及医疗条件等人口医疗因素对帕金森风险患者的疾病预测具有一定作用,是一种简单有效的帕金森患病风险预测方法。

        原始出处:

        Susan Searles Nielsen et al.A predictive model to identify Parkinson disease from administrative claims data.Neurology. September 1 2017.

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