基于贝叶斯多水平潜变量模型的血糖时变因子构建方法研究

项目名称： 基于贝叶斯多水平潜变量模型的血糖时变因子构建方法研究

项目编号： No.81402761

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 医药、卫生

项目作者： 孙宏鹏

作者单位： 苏州大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 长期的高血糖水平是糖尿病症状和并发症的主要危险因素，血糖值和糖化值血红蛋白值(HbAlC)是临床中较为常见的评估血糖水平的指标，但是还没有衡量长期血糖水平的方法。本研究用贝叶斯多水平潜变量模型（BLVM）将多次测量的纵向血糖和HbAlC等指标进行有机整合，给出评估长期血糖水平的血糖时变因子，同时解决多时点血糖值的数据分析问题。拟从以下几个方面进行研究：①通过计算机模拟，探索构建BLVM的方法；②调查不同人群的血糖和HbAlC数据，获得计算血糖时变因子的BLVM参数模型，并探索简易的计算方法；③在队列研究中，将多次血糖值和HbAlC值代入BLVM参数模型，计算血糖时变因子，使用Cox回归模型分析血糖时变因子对心脑血管疾病、糖尿病并发症、老年认知障碍疾病的影响；④比较血糖时变因子、血糖值和HbAlC值分别与疾病建立的统计模型。本项目研究成果将为流行病学中血糖水平对疾病风险研究开拓新的分析思路。

中文关键词： 血糖；贝叶斯；多水平模型；血糖时变因子；纵向数据

英文摘要： Long-term high glucose levels is a major risk factor for diabetes symptoms and complications. Glucose values and hemoglobin A1C are common biomakes to measure the blood glucose in clinical and scientific research. But there is no method to measure glucose

英文关键词： Glucose；Bayesian；Multi-level model；Time-varying glucose factor；longitudinal data