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摘要与主要结果
一、摘要背景慢性肾脏病(CKD)通常与各种全身性疾病并存,可能会增加跌倒的风险。本研究旨在评估中国CKD患者跌倒的患病率和风险。方法我们纳入了中国健康与退休纵向研究(China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)中伴/不伴CKD的患者。我们的主要结果是过去 2 年内跌倒事故的发生。为了提高研究结果的稳健性,我们采用了多变量逻辑回归模型,进行了倾向得分分析,并应用了逆概率加权模型。结果共纳入12,658名受试者,无CKD受试者跌倒事故率为17.1%(2,028/11,837),CKD受试者为24.7%(203/821)。在逆概率加权模型中,患有CKD的参与者表现出更高的跌倒事故率(OR=1.28,95%CI:1.08-1.53,p=0.005)。敏感性和亚组分析显示结果仍然稳定。结论中国慢性肾病患者跌倒的风险显著增加,这凸显了加强评估和预防跌倒风险的至关重要性。二、研究结果1. 基线特征我们的研究包括12,658名参与者,其中821人(6.48%)自我报告患有慢性肾脏疾病。由于抑郁症数据缺失9.0%,其他数据缺失0.3 - 4.1%。为了解决这个问题,我们应用了数据插值技术。经PSM后,我们获得821对匹配的参与者(表1),平均年龄为60.1±9.0岁,男性859人(52.3%),最近2年内的364人(22.2%)。补充图1和补充图2显示了有/没有CKD的参与者在PSM后跌倒事故率的ROC和SMD。图片
2.PSM队列的结果分析图2显示,在过去2年中,非CKD参与者的跌倒事故率为17.1% (2,028/11,837),CKD参与者的跌倒事故率为24.7%(203/821)。值得注意的是,CKD患者表现出更高的跌倒事故率(卡方检验:P<0.001)。逆概率加权(IPW)分析显示,CKD参与者的跌倒事故发生率显著较高,OR为1.28 (95% CI, 1.08-1.53, P=0.005)。无CKD和有CKD的参与者的倾向评分匹配的跌倒事故发生率分别为19.6%和24.7%。在多变量logistic回归分析中,OR为1.35 (95% CI, 1.07-1.7, P=0.013)(表2)。图片
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3.敏感性分析及亚组分析
我们使用四种不同的模型进行了敏感性分析,如补充表2所示。
本分析旨在进一步验证结果的稳定性,因此研究团队使用多个模型进行调整结果依然稳健。
图3显示了亚组分析结果,发现结果仍然稳健可靠。
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设计与统计学方法
一、研究设计P:参与了2015-2016年调查和2017-2018年跟踪调查的45岁以上的研究对象O:跌倒事故S:队列研究二、统计方法1. 连续变量以平均值±标准差报告,分类变量以百分比报告。对连续变量采用t检验,对分类变量采用卡方检验比较基线特征。缺失数据采用随机森林法进行输入。图片
2. 为了尽量减少潜在的治疗分配偏差和混淆,采用倾向评分匹配(PSM)的逻辑回归来估计患者发生跌倒的可能性。我们采用1:1最近邻匹配算法,卡尺宽度为0.01。我们使用标准化平均差(SMD)评估倾向评分匹配的质量,阈值小于0.1被认为是可接受的。图片
3.所有分析均使用统计软件包R 4.2.2 (http://www.R-project.org, the R Foundation)和Free Statistics软件版本1.7.1进行。结 语
今天的文章就分享到这里,本文最大的亮点就是使用倾向评分匹配(PSM)的统计学方法,有效减少了混杂偏倚。 本站仅提供存储服务,所有内容均由用户发布,如发现有害或侵权内容,请点击举报。