目的调查分析办公室职员肌肉质量减少发生率及影响因素,构建并验证风险预测模型,为制定干预方案提供参考。方法选取2023年3月至2023年12月在四川大学华西医院健康管理中心体检的事业单位、机关单位办公室职员和退休者286人,采用食物频率调查问卷、运动情况调查问卷、体格检查、人体成分分析、实验室检查等进行分析。使用R语言(R Studio,版本4.4.1)分析肌肉质量影响因素,建立风险预测模型并进行验证。结果肌肉质量减少发生率26.22%;高血糖、低体质量指数(body mass index,BMI)为肌肉质量减少的危险因素,高血尿素/血肌酐(blood urea nitrogen to serum creatinine,BUN/Cr)、每天实际摄入能量/每日推荐摄入能量比、高新鲜水果、高握力评分、超重是肌肉质量减少的保护因素,并构建模型;验证该模型的ROC曲线下面积为0.83,Youden指数为0.52,最佳风险阈值取14.40%。Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评估模型拟合度较高(χ^(2)=11.98,P=0.152),预测模型的阈值概率值在0.07~0.93。结论本研究预测模型具有较好的预测效果和拟合程度,利于医技护人员评估发生肌肉质量减少的风险,有助于为办公室职员肌肉质量减少高危人群提供参考尽早预防。
目的通过Meta分析整合绘画测验中的人物意象在精神障碍筛查中的应用,确定可以有效预测精神障碍的指标。方法计算机检索CNKI、WanFang Data、VIP、PubMed、Web of Science和EBSCO数据库,搜集精神障碍与绘画测验相关的研究,检索时限为建库...
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目的通过Meta分析整合绘画测验中的人物意象在精神障碍筛查中的应用,确定可以有效预测精神障碍的指标。方法计算机检索CNKI、WanFang Data、VIP、PubMed、Web of Science和EBSCO数据库,搜集精神障碍与绘画测验相关的研究,检索时限为建库至2023年5月8日。由两名研究者独立筛选文献、提取资料和评估偏倚风险后,采用CMA 3.0进行Meta分析。结果共纳入43篇研究,独立效应量791个,被试者8444人。Meta分析结果显示,共有29项人物意象特征能够预测精神障碍(P<0.05),根据特点可以分为:缺失性、怪异性、有涂黑、简单化、静态化、细节性和整体性7种类型。亚组分析发现,情感障碍特异性指标包括:事物间距离明显、人简单化、单线条肢体、人物僵化静止和手放背后5项,思维障碍特异性指标包括:四肢有缺失、五官有缺失和身体比例不协调3项,精神障碍共性指标有6项,即画面过于简单、画面很小、人物很小、线条淡或断续、手脚有缺失、无表情或木讷。结论本研究结果可以为绘画测验指标的选取和解释提供参照标准,促进绘画测验的标准化,并提升精神障碍筛查结果的准确性。
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