时间转换Markov模型在阿尔茨海默病进程研究中的应用*

山西医科大学卫生统计教研室(030001)

马彩云　孔盼盼　许晓萌　杨　蓓　余红梅△



时间转换Markov模型在阿尔茨海默病进程研究中的应用*

山西医科大学卫生统计教研室(030001)

马彩云孔盼盼许晓萌杨蓓余红梅△

【提要】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。

时间转换Markov模型轻度认知损害阿尔茨海默病

阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)是原因尚未明确的一组原发性变性脑病，呈慢性进行性发展，目前尚无有效治愈方法，严重威胁人群健康。……