目的 研究老年人认知轨迹与全因死亡风险的纵向关联及日常生活活动能力的中介作用.方法 依托CLHLS 2002-2008年数据,运用组基轨迹模型(GBTM)识别认知的异质性轨迹;将CLHLS 2008-2018年数据作为全因死亡风险的随访时间,绘制各认知轨迹的Kaplan-Meier生存曲线并进行Log-Rank检验,对认知轨迹组与全因死亡风险的关联进行Cox回归分析;基于边际结构模型分析ADL对二者关系的中介效应并进行亚组分析和敏感性分析.结果 共纳入了 4 177名65～105岁且至少连续三次参与随访的老人,确定了 2个认知轨迹组:低-下降组(n=691,16.61％)和高-稳定组(n=3 186,83.39％);经Log-Rank检验,不同认知轨迹组间的生存率差异具有统计学意义(x2=323.69,P＜0.01),对协变量进行调整后,与低-下降组相比,高-稳定组(HR=0.64,95％CI:0.57～0.71)的全因死亡风险更低;ADL在认知轨迹与全因死亡风险关系中存在中介效应,ADL介导的间接风险比为0.93(95％CI:0.87-0.98),亚组分析和敏感性分析的结果与主要研究结果一致.结论 老人存在着不同的认知轨迹,且认知轨迹会对全因死亡风险产生影响,ADL在这种关联模式中存在中介作用.因此要对认知进行动态监测,及时发现问题,采取针对性措施降低老年人死亡风险.

目的 考察青少年早期自杀意念的动态发展轨迹,以及性别、留守状态、是否独生、走读情况和社会支持等对自杀意念发展轨迹的影响.方法 采取整群抽样法,于2023年3～12月选取湖南省某城区中学989名在校7年级学生进行3次追踪调查,使用青少年自杀意念量表(PANSI)与青少年社会支持量表(CASSS)进行问卷调查,采用LGMM模型分析探究青少年早期自杀意念的不同类别.结果 青少年早期自杀意念的发展轨迹存在4个潜在类别,分别是C1组定义为"高风险—稳定型"(7.2％)、C2组定义为"中风险—恶化型"(8.8％)、C3组定义为"中风险—稳定型"(11.1％)以及C4组定义为"低风险—稳定型"(72.9％).女生、留守、独生是青少年早期自杀意念发展轨迹的危险因素(均P＜0.05),社会支持是发展轨迹的保护因素.结论 青少年早期自杀意念的发展轨迹具有显著的群体异质性与个体差异性.

目的:探讨术后谵妄（postoperative delirium, POD）与术后神经认知障碍（postoperative neurocognitive disorder, p-NCD）的相关性。方法:系统检索PubMed、Embase和the Cochrane Library，查找建库至2022年1月1日关于POD与p-NCD相关性的研究，应用CMA V3统计软件进行Meta分析，采用双侧检验，应用随机效应模型计算比值比（odds ratio, OR）及95%CI，使用漏斗图和Egger′s检验评价发表偏倚。 结果:纳入11项研究，共计5 326例患者，参与者年龄>60岁。Meta分析显示POD与p-NCD显著相关（ OR 2.308，95%CI 1.555~3.426， P<0.001）。亚组分析发现，POD与术后注意力下降（ OR 1.671，95%CI 1.044~2.674， P<0.05）以及记忆力下降（ OR 1.483，95%CI 1.115~1.974， P<0.05）显著相关。风险轨迹研究显示，除术后第3个月外，POD与术后1个月（ OR 2.841，95%CI 2.179~3.706， P<0.001）、2个月（ OR 2.095，95%CI 1.182~3.714， P<0.05）、6个月（ OR 1.516，95%CI 0.404~5.691， P<0.001）、12个月（ OR 3.319，95%CI 2.378~4.632， P<0.001）p-NCD风险均显著相关。 结论:POD与p-NCD密切相关。

目的:应用潜分类增长模型（latent class growth model，LCGM）纵向分析孕期血压数据，探索妊娠期间血压潜分类轨迹与未来发生子痫前期（preeclampsia，PE）风险之间的联系。方法:该研究为前瞻性队列研究，选取2016年11月1日至2018年5月30日在天津市19家社区医院招募的孕早期女性受试者，采集孕28周前5个阶段（即12、16、20、24和28周）的孕检血压数据纳入分析，同时采集孕妇基本信息问卷、体格检查、实验室检查等数据。应用LCGM建立收缩压、舒张压的潜分类轨迹模型；分别以收缩压轨迹、舒张压轨迹作为预测变量，以妊娠28周后至分娩时是否发生PE作为结局变量，进行PE的预测研究。结果:共纳入5 560例已生产的单胎妊娠孕妇，其中随访期间诊断PE 128例，妊娠期高血压106例。单因素及多因素logistic回归分析显示基线收缩压与舒张压水平越高，PE发生的风险越高。采用LCGM拟合血压动态变化，确定了4条收缩压潜分类轨迹和4条舒张压潜分类轨迹。收缩压潜分类轨迹对应的血压水平越高，PE发生的风险越高；在校正了初检体重指数、是否初产妇、白细胞计数、血红蛋白水平、血小板计数和谷丙转氨酶水平等混杂因素后，收缩压潜分类轨迹_4（SBP_traj_4）的 OR值为4.023（95% CI：2.368~6.835， P<0.001），收缩压潜分类轨迹_3（SBP_traj_3）的 OR值为1.854（95% CI：1.223~2.811， P=0.004）；舒张压潜分类轨迹_4（DBP_traj_4）的 OR值为2.527（95% CI：1.534~4.162， P<0.001），舒张压潜分类轨迹_2（DBP_traj_2）的 OR值为2.238（95% CI：1.328~3.772， P=0.002）。受试者工作特征曲线显示基线血压水平联合血压轨迹对PE具有较好的预测能力。 结论:应用LCGM潜分类增长模型构建孕12 ~28周的血压潜分类轨迹可对孕28周后PE进行早期预测分析，提示孕期血压潜分类轨迹是一种可用于孕妇PE危险分层的新方法。

目的:构建并比较基于6种不同认知功能测量量表的老年人轻度认知功能障碍（MCI）发病风险动态预测模型。方法:基于2005-2020年阿尔茨海默病神经影像学倡议的纵向数据，以简易精神状态量表（MMSE）、社会功能活动调查表（FAQ）、阿尔茨海默病评定量表认知分量表（ADAS-Cog11、ADAS-Cog13）、阿尔茨海默病评定量表延迟词语回忆（ADASQ4）和Rey听觉词语学习即刻测验（RAVLT_immediate）作为纵向认知功能评估指标评估认知功能的纵向变化，利用联合模型分析纵向认知功能评估指标变化轨迹与生存结局MCI之间的关系，构建老年人MCI发病风险预测模型，以线性混合模型对纵向评估指标的变化轨迹建模，以比例风险模型对生存过程建模，通过关联参数（ α）将两个子模型联系起来。采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型在（ t， t+Δ t）随访时间段的预测效能，其中 t选取第30、42、54个月，Δ t选取15和21个月。基于预测模型，选取1名研究对象示例进行MCI发病风险个体动态预测。 结果:最终纳入544名基线认知状态正常的老年人（≥60岁），其中119名（21.9%）在随访过程中发生MCI视为病例组，425名始终保持正常视为对照组。联合模型提示6种评估指标的纵向轨迹与MCI发生风险均相关（ P<0.001），其中MMSE、RAVLT_immediate评分每纵向增加1分，MCI发生风险对应降低32.3%（ HR=0.677，95％ CI：0.541~0.846）和10.8%（ HR=0.892，95％ CI：0.865~0.919）；FAQ、ADAS-Cog11、ADAS-Cog13、ADASQ4评分每纵向增加1分，MCI发生风险对应增加53.2%（ HR=1.532，95％ CI：1.393~1.686）、36.2%（ HR=1.362，95％ CI：1.268~1.462）、23.2%（ HR=1.232，95％ CI：1.181~1.285）、85.1%（ HR=1.851，95％ CI：1.629~2.104）。AUC结果显示RAVLT_immediate（0.760 2）和ADASQ4（0.755 8）的平均预测效能较高，之后依次为ADAS-Cog13（0.743 7）、ADAS-Cog11（0.715 3）、FAQ（0.700 8）和MMSE（0.629 5）。基于ADASQ4的联合模型进行MCI发病风险个体预测，示例个体随访5年后、10年后发生MCI的平均概率分别为8%、40%。 结论:仅针对记忆测验的RAVLT_immediate与ADASQ4在预测MCI发生风险上具有较高的准确性，以其作为纵向认知功能评估指标构建联合模型，结果可为实现老年人MCI风险预测提供依据。

目的:探讨N末端B型利钠肽前体（NT-proBNP）轨迹对经皮冠状动脉介入术后的稳定性冠心病（SCAD）患者未来主要不良心血管事件（MACE）的预测价值。方法:纳入2013年1月至2021年12月在浙江大学医学院附属邵逸夫医院心内科住院的SCAD患者进行回顾性队列研究。共收集828例研究对象，其中男592例，女236例，年龄（66.44±11.71）岁。SCAD患者经皮冠状动脉介入治疗（PCI）术后的NT-proBNP分为3个轨迹组，即T1低-低组（219例）、T2中高-低组（363例）和T3高-高组（246例）。中位随访时间为2.1年，最长随访时间为9年，主要临床终点事件为MACE。采用酶联荧光法测定患者血清中的NT-proBNP浓度，通过潜类别轨迹模型确定不同轨迹组。采用Kaplan-Meier生存曲线及多因素 Cox比例风险回归模型评估NT-proBNP轨迹与SCAD患者MACE发生之间的相关性。结果:共发生67（8.1%）起主要不良心血管事件，包括全因死亡43例（5.2%）、心力衰竭死亡13例（1.6%）、非致死性心肌梗死9例（1.1%）、非致死性卒中15例（1.8%）。Kaplan-Meier生存曲线分析显示，以MACE、全因死亡和心脏衰竭死亡为观察终点事件时，T1、T2和T3组SCAD患者间的生存曲线差异均有统计学意义（ P值均<0.001）。经多因素Cox回归分析，T2组、T3组患者MACE发生风险分别为T1组的1.708倍（95% CI 0.72~4.05）、3.842倍（95% CI 1.625~9.081），且NT-proBNP轨迹组的MACE发生风险线性趋势检验存在统计学意义（ P<0.001）。 结论:SCAD患者PCI术后的NT-proBNP轨迹组与MACE发生风险之间存在强关联，可作为 MACE发生的独立预测因子。随访期间动态监测NT-proBNP以获取纵向轨迹有助于识别SCAD高危患者，以便及时采取有效干预措施。

目的:探讨年龄和性别标准化BMI-Z值（BMI-Z）轨迹与青春晚期（16~18岁）血压偏高的关系。方法:基于苏州市儿童和青少年健康监测项目（HPPCA）2012-2019年的数据，以2019年的监测数据为结局，将末次监测年龄为16~18岁且总监测次数≥4的11 812名儿童青少年纳入研究。运用潜变量生长混合模型分析不同性别儿童成长过程中的BMI动态变化（BMI-Z变化轨迹），采用多因素logistic回归分析BMI动态变化与青春晚期血压偏高的关系。结果:在男、女生中各确定了6条BMI-Z变化轨迹，分别为较瘦组、略瘦组、标准组、下降组、超重组和肥胖组。与标准组相比，男生肥胖组在青春晚期发生血压偏高的风险增加94.0%（ OR=1.94，95% CI：1.43~2.63），而女生肥胖组则增加107.0%（ OR=2.07，95% CI：1.33~3.22）。男女生中下降组与青春晚期血压偏高发病均没有显著关联。 结论:儿童持续性肥胖会增加青春晚期罹患血压偏高的风险；若对肥胖儿童及时采取干预措施，使其在青春晚期恢复正常体重，或许能降低血压偏高的风险。

目的:探讨PCI患者自我管理轨迹，旨在为PCI患者疾病自我管理提供更好的指导。方法:采用目的抽样法，选择2019年4—12月在哈尔滨市某三级甲等医院和天津市某三级甲等医院就诊及随访的15例PCI术后患者为研究对象。对15例患者进行访谈、录音，同时对录音资料进行转录，采用Strass和Corbin的扎根理论分析资料方法进行开放式编码、轴心式编码和选择式编码，形成类属和核心类属。结果:PCI术后患者疾病自我管理呈现的核心类属为"危机意识下PCI患者自我管理轨迹"，即PCI患者自我管理路径随其疾病风险认知的改变呈现动态变化过程，当患者意识到疾病风险后进入主动健康管理的路径，当患者未认识到疾病风险或风险认知下降时进入忽视疾病自我管理的路径。结论:医务人员应重视并加强PCI患者术后早期风险认知教育；量化患者健康教育认知需求，给予针对性健康教育干预措施；加强院外监督管理，为患者树立终身自我管理的理念。

目的 将共享随机效应模型(shared random-effect model,SREM)应用于轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)向认知正常(normal cognition,NC)逆转的研究,比较不同纵向认知标志物对MCI逆转的预测性能,并评价影响因素的协变量效应.方法 SREM模型包括两个子模型,其中纵向子模型采用线性混合效应模型对纵向认知标志物的变化轨迹建模,生存子模型采用比例风险模型对生存过程建模.基于对数似然函数值和信息准则进行模型拟合优度检验,采用 ROC 曲线下面积(area under the curve,AUC)评价不同纵向认知标志物(MMSE、CDRSB、FAQ、ADAS11、ADAS13 和ADASQ4)对 MCI 逆转的预测性能;同时进行纵向子模型和生存子模型的影响因素分析.结果 843名MCI患者中 72 名(8.54%)在随访结束后逆转为NC.以spline-PH-GH参数分布为基准风险函数的SREM模型对数似然函数值最大,AIC和BIC最小;以CDRSB为纵向认知标志物建立的SREM模型拟合最好,在不同时间的AUC值均表现良好,范围为 0.797～0.852,且预测误差最小,范围为 0.0427～0.0429;年龄、性别、受教育程度、婚姻状况和APOEε4 基因均会影响 MCI 患者的认知功能和日常活动功能,六种纵向认知标志物均会影响 MCI 患者的逆转.结论 CDR评分对MCI患者的认知功能和逆转预测性能最佳;认知功能和日常活动功能可作为MCI逆转的动态监测指标.

在不同群体中获得性免疫缺陷综合征(以下简称"艾滋病")的防控需求具有显著的异质性,这为制订和实施防控策略带来了极大挑战.动态评估不同群体的异质性和疾病进展轨迹至关重要.潜分类增长模型是将纵向数据拟合为不同发展轨迹的N个亚组,以识别和分析不同亚组的发展轨迹,从而为疾病的防控策略提供新视角.潜分类增长模型在艾滋病防控领域的应用中显现出显著优势,尤其在深入理解和分析艾滋病流行病学特征、风险行为、心理研究、检测的异质性和动态变化等方面,总结其优势和局限可为艾滋病的精准防控提供科学依据.