3.0/Q2，Charls最新文章解读！

文章题目：Development and validation of a hyperlipidemia risk prediction model for middle-aged and older adult Chinese using 2015 CHARLS data

DOI：10.3389/fpubh.2025.1420596

中文标题：全国人群甘油三酯-葡萄糖及甘油三酯-葡萄糖相关指标与心脏病风险的关系

发表杂志：Front Public Health

影响因子：2区，IF=3.0

发表时间：2025年1月

今天给大家分享一篇在 2025年1月发表在《Front Public Health》（2区，IF=3.0）的文章。本研究旨在建立并验证中国中老年人高脂血症风险的预测模型，为识别高脂血症风险人群提供有效的筛查工具。

研究方法：本研究选取2015年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）中符合纳入标准的6629名45岁以上中老年人作为研究对象，采用LASSO回归和多因素Logistic回归方法分析中老年人群高脂血症的独立危险因素，并利用Stata 17.0统计软件建立中老年人群高脂血症风险预测模型。

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结果解读：6629名中老年人高脂血症患病率为26.32%（1745/6629）。LASSO回归和多因素Logistic回归分析均显示，体质指数（BMI）、空腹血糖、血尿酸、C反应蛋白、白细胞计数是该人群高脂血症的独立危险因素（比值比（OR）大于1，p值小于0.05）。据此构建列线图预测模型，用于估计中老年人高脂血症患病风险。列线图的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.717（95%可信区间（CI）：0.703～0.731），判别能力良好。决策曲线分析(DCA)显示，当中老年人群患高脂血症的概率在0.11~0.61之间时，应用列线图的净效益最高，提示列线图模型具有良好的临床实用性。Spiegelhalter’s z统计量检验证实，列线图模型预测的概率与高脂血症的观测频率有很好的一致性（p=0.560）。列线图模型的Brier评分为17.1%，低于25%的阈值，表明校准性良好。为了对列线图模型进行内部验证，我们进行了500次引导重采样。本次内部验证的列线图模型的C统计量为0.716，Brier评分为11.4%，表明该模型不仅具有良好的预测效率，而且具有良好的稳定性。

结论：该列线图模型结合了中老年人高脂血症的已知危险因素，具有良好的预测效率和临床适用性。它可以作为一种有价值的工具，帮助医护人员筛查高危人群并实施有针对性的预防干预措施。通过这样做，它有可能显著降低该人群的高脂血症发病率。 

大家在科研路上，可以借鉴这种研究方法，为自己的课题添砖加瓦。万层高楼平底起，一起加油呀！