慢性肾脏病发病风险预测模型研究进展

作     者：曾芷青 杨淞淳 余灿清 张路霞 吕筠 李立明 Zeng Zhiqing;Yang Songchun;Yu Canqing;Zhang Luxia;Lyu Jun;Li Liming

作者机构：北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系北京100191 中南大学湘雅医院皮肤科长沙410008 北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心北京100191 京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191 北京大学第一医院肾内科/北京大学肾脏病研究所北京100034 

出 版 物：《中华流行病学杂志》 (Chinese Journal of Epidemiology)

年 卷 期：2023年第44卷第3期

页      面：498-503页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(82192904,82192901,82192900) 中央高校基本科研业务费医-X种子基金(BMU2022MX025)。 

主　　题：慢性肾脏病 风险预测模型 一级预防 

摘      要：慢性肾脏病(CKD)是全球重要的公共卫生问题,严重危害人群健康。利用预测模型对人群未来一段时间的CKD发病风险进行分层,针对高危人群采取干预措施是实现CKD一级预防的重要途径。世界范围内已经开发出了二十多个CKD发病风险预测模型,我国学者也开发出了4个适用于中国人群的预测模型,但目前的临床指南中尚未推荐使用任何专门的CKD风险预测模型。现有模型在结局定义、预测因子、缺失数据处理和建模方法选择方面仍有局限。在未来,新兴生物标志物和多基因风险评分的应用以及机器学习方法的发展将为继续改进模型提供更多可能。