【摘 要】
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目的:构建我国老年糖尿病人群队列认知功能障碍的风险预测模型，并判断预测模型的诊断价值，以更好地辨识老年糖尿病人群的认知功能障碍风险，为老年糖尿病人群预防认知功能障碍及高共病性疾病管理提供干预新靶点。方法:选择中国健康与退休前瞻性队列研究（CHARLS）数据中2015年的调研数据共4 860例老年糖尿病人作为研究对象。将病人分为有认知功能障碍组和无认知功能障碍组，对两组病人资料采用单因素分析及Log
【基金项目】
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国家重点研发计划项目，编号：2020YFC2006000;贵州省中医药、民族医药科学技术研究专项项目，编号：QZYY-2021-068； 贵州省卫生健康委科学技术基金项目，编号：gzwjkj2020-1-217;贵中医博士启动项目，编号：[2020]34号； 贵州中医药大学2020年校级本科教学工程建设项目，编号：贵中医教
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目的:构建我国老年糖尿病人群队列认知功能障碍的风险预测模型，并判断预测模型的诊断价值，以更好地辨识老年糖尿病人群的认知功能障碍风险，为老年糖尿病人群预防认知功能障碍及高共病性疾病管理提供干预新靶点。方法:选择中国健康与退休前瞻性队列研究（CHARLS）数据中2015年的调研数据共4 860例老年糖尿病人作为研究对象。将病人分为有认知功能障碍组和无认知功能障碍组，对两组病人资料采用单因素分析及Logistic回归分析评估认知功能障碍的心血管风险因素并构建模型；模型对预后的判断价值采用GraphPad Prism 9.3. 0绘制受试者工作特征（ROC）曲线，通过曲线下面积（AUC）比较不同心血管风险指标预测模型对认知功能障碍的诊断点及评价模型诊断价值。结果:共有16个变量进入预测模型，包括年龄、性别、婚姻状态、是否吸烟、是否饮酒、睡眠、15岁之前的身体状况、有无高血压病史、有无血脂异常病史、平均收缩压、体质指数、腰围、血红蛋白、血尿素氮、血肌酐、半胱氨酸蛋白酶抑制剂，这16个变量建立Logistic回归模型时输出联合诊断的新变量预测概率PRE＿1来绘制整合式预测模型的ROC曲线图，AUC为0.687,95%CI（0.674,0.700）。结论:整合式预测模型对我国老年糖尿病人群的认知功能障碍风险具有一定预测价值，可为我国老年糖尿病人群预防认知功能障碍以及高共病性疾病管理提供心血管指标干预新靶点。
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