大数据在冠心病、脑卒中死亡风险分析中的应用

"该文档是关于利用大数据和算法进行队列人群冠心病、脑卒中死亡统计分析的研究。文章详细探讨了数据收集、处理、分析以及相关疾病风险因素的筛选方法。" 本文首先介绍了研究的背景，指出冠心病和脑卒中是全球公共卫生的重要问题，而大数据和先进算法的应用能帮助更深入地理解这些疾病的死亡风险。研究的目的在于通过统计分析方法来识别可能影响冠心病和脑卒中死亡率的关键因素。研究内容包括数据的获取、质量控制、描述性分析以及各类统计模型的应用。 在资料来源及质量控制部分，研究者描述了随访方式和内容，强调了资料的准确性和完整性。资料的计算机录入和逻辑查错是保证数据质量的重要环节，通过特定的查错措施确保数据的可靠性。此外，还对数据进行了预处理，如处理日期型变量缺失、计算血压、年龄、体重指数等关键指标，并运用统计分析软件进行初步分析。 接下来，文章对冠心病和脑卒中的死亡率进行了描述性分析，同时计算了相对危险度和归因危险度，以便评估不同因素对疾病死亡的影响。然后，使用了多种统计模型（logistic回归、Poisson回归、Cox比例风险模型和稀有事件logistic回归）筛选疾病危险因素。每种模型都分别进行了单变量和多变量分析，对比了不同模型在筛选危险因素上的优缺点。 在广义线性模型部分，研究者运用广义估计方程来进一步分析冠心病和脑卒中死亡的数据，这有助于考虑潜在的关联结构。最后，文章探讨了伤残调整生命年（DALYs）的概念及其在疾病负担评估中的应用，以全面衡量冠心病和脑卒中对个体和社会健康的影响。 总结部分，作者强调了研究的主要发现，包括确定的风险因素和模型的有效性，同时也指出了研究的创新点和未来可能的研究方向，例如存在的挑战和需要进一步探索的问题。 这篇论文详尽地阐述了大数据和算法在医疗数据分析中的应用，特别是在预测和预防心血管疾病方面，对于公共卫生领域的研究和实践具有重要的参考价值。