What is the clinical evidence from this study?

Study design: مقطعية. Population: مرض القلب والأوعية الدموية (n=1184). Intervention: نموذج توقع رقمي. Primary outcome: توقع خطر الهشاشة (تمييز النموذج) (AUC 0.861, 95% CI 0.804-0.917).

What does this research mean for the field?

A nomogram model incorporating sleep duration, activities of daily living, waist circumference, cognitive function, handgrip strength, age, and depression effectively predicts frailty risk in middle-aged and older adults with cardiovascular disease. Novelty: ClaimNovelty.METHODOLOGICAL. Consensus alignment: ConsensusAlignment.NEUTRAL.

What question did this study set out to answer?

تهدف هذه الدراسة إلى إنشاء والتحقق من نموذج توقع خطر الهشاشة بشكل خاص لدى المرضى في منتصف العمر وكبار السن الذين يعانون من مرض القلب والأوعية الدموية.

March 18, 2026Open Access

نموذج توقع الهشاشة لدى البالغين في منتصف العمر وكبار السن الذين يعانون من مرض القلب والأوعية الدموية

Key Result

نموذج رقمي تم دمج فيه سبعة متغيرات سريرية تنبأت بدقة بخطر الهشاشة لدى البالغين في منتصف العمر وكبار السن الذين يعانون من مرض القلب والأوعية الدموية، محققًا AUC قدره 0.861 في مجموعة التحقق.

Key Points

تهدف هذه الدراسة إلى إنشاء والتحقق من نموذج توقع خطر الهشاشة بشكل خاص لدى المرضى في منتصف العمر وكبار السن الذين يعانون من مرض القلب والأوعية الدموية.
تم إجراء دراسة مقطعية باستخدام بيانات من CHARLS 2015.
تم تضمين 1184 مشاركًا تبلغ أعمارهم 45 عامًا فأكثر ويعانون من مرض القلب والأوعية الدموية.
تم تقسيم المشاركين إلى مجموعتين للتدريب والتحقق بنسبة 7:3.
تم استخدام انحدار LASSO لاختيار المتغيرات تلاه انحدار لوجستي متعدد المتغيرات لإنشاء نموذج رقمي.
تم تقييم أداء النموذج باستخدام منحنيات ROC، ومخططات المعايرة، واختبار هوسمير–ليمشو، وتحليل منحنى القرار.
تم تحديد الهشاشة لدى 148 مشاركًا (12.5%).
تشمل المتنبئين المستقلين للهشاشة مدة النوم، وADL، ومحيط الخصر، والوظيفة الإدراكية، وقوة قبضة اليد، والعمر، والاكتئاب.
أظهر النموذج تمييزًا جيدًا بقيم AUC بلغت 0.851 و0.861 لمجموعتي التدريب والتحقق على التوالي.
أظهرت المعايرة توافقًا جيدًا (P>0.05 من اختبار هوسمير–ليمشو).
أظهر تحليل منحنى القرار فائدة سريرية ملائمة للنموذج.

Study Design

Type

مقطعية (n=1,184)

Multicenter

Yes

Structured PICO

هل تتنبأ المخططات السريرية بدقة بمخاطر الضعف لدى البالغين في منتصف العمر وكبار السن المصابين بأمراض القلب والأوعية الدموية؟

Population

1,184 بالغًا في منتصف العمر وكبار السن (العمر ≥ 45 سنة) مصابين بأمراض القلب والأوعية الدموية (تشخيص ذاتي من الطبيب لنوبة قلبية، مرض شرايين القلب التاجية، ذبحة صدرية، فشل قلبي احتقاني، أو سكتة دماغية) من دراسة الصين للصحة والتقاعد الطولية 2015 (CHARLS). متوسط العمر 62.8 سنة، 86.6% إناث.

Intervention

تطوير والتحقق من صحة نموذج توقع المخطط لمخاطر الضعف الذي يتضمن سبعة متنبئات مستقلة: مدة النوم، أنشطة الحياة اليومية (ADL)، محيط الخصر، الوظيفة المعرفية، قوة القبضة، العمر، والاكتئاب.

Outcome

الضعف، المُعرَّف بواسطة نمط ظاهرة Fried المعدل للضعف (درجة ≥3 عبر 5 مجالات: ضعف، إرهاق، بطء، نشاط بدني منخفض، وفقدان الوزن).composite

يمكن أن يتنبأ مخطط محدَّث تم تطويره باستخدام سبعة متغيرات سريرية يمكن الحصول عليها بسهولة بدقة بمخاطر الضعف لدى المرضى في منتصف العمر وكبار السن المصابين بأمراض القلب والأوعية الدموية، مما يسهل عملية الفحص المبكر.

Main Result

Effect estimate: AUC 0.861 (95% CI 0.804-0.917)

Limitations

Diagnosis of CVD was based on self-reported physician diagnoses, which may be subject to recall bias.
Potential confounding factors such as dietary patterns, medication use, and inflammatory biomarkers were unavailable.
Cross-sectional design prevents inferring causal relationships.
External validation of the model has not yet been performed.

Abstract

الخلفية: الهشاشة شائعة بين المرضى الذين يعانون من مرض القلب والأوعية الدموية (CVD) وترتبط نتيجة لذلك بنتائج سريرية سلبية. ومع ذلك، فإن الأدوات العملية لتوقع خطر الهشاشة لدى المرضى في منتصف العمر وكبار السن الذين يعانون من CVD لا تزال محدودة. تهدف هذه الدراسة إلى تطوير والتحقق من نموذج توقع خطر الهشاشة لدى المرضى الذين يعانون من CVD. الطرق: تم إجراء دراسة مقطعية باستخدام بيانات من دراسة الصحة والتقاعد الطويلة في الصين (CHARLS) لعام 2015. تم تضمين 1184 مشاركًا تبلغ أعمارهم ≥ 45 عامًا ويعانون من CVD وتم تقسيمهم عشوائيًا إلى مجموعتين للتدريب والتحقق بنسبة 7:3. تم استخدام انحدار لأس المقياس المطلق الأقل (LASSO) لاختيار المتغيرات، تلاه انحدار لوجستي متعدد المتغيرات لبناء نموذج رقمي. تم تقييم أداء النموذج باستخدام منحنيات خصائص التشغيل المستقبلية (ROC) ، ومخططات المعايرة ، واختبار هوسمير–ليمشو، وتحليل منحنى القرار (DCA). النتائج: تم تحديد الهشاشة لدى 148 مشاركًا (12.5%). كانت مدة النوم، والأنشطة اليومية الحياتية (ADL)، ومحيط الخصر، والوظيفة الإدراكية، وقوة قبضة اليد، والعمر، والاكتئاب من المتنبئين المستقلين للهشاشة. أظهر النموذج تمييزًا جيدًا، مع قياسات المنطقة تحت المنحنى (AUC) بلغت 0.851 (95% CI: 0.814– 0.888) في مجموعة التدريب و0.861 (95% CI: 0.804– 0.917) في مجموعة التحقق. أظهرت المعايرة توافقًا جيدًا بين النتائج المتوقعة والملاحظة (اختبار هوسمير–ليمشو، P> 0.05). أشار DCA إلى فائدة سريرية ملائمة. الخلاصة: يوفر هذا النموذج أداة بسيطة وفعالة لتوقع خطر الهشاشة لدى المرضى الذين يعانون من CVD وقد يسهل الفحص المبكر وتصنيف المخاطر في الممارسة السريرية. الكلمات الرئيسية: نموذج التنبؤ، الهشاشة، مرض القلب والأوعية الدموية، CHARLS

Bookmark

View Full Paper

Bookmark

View Full Paper

Cite This Study

أجرى يانغ وآخرون (سون) دراسة مستعرضة في أمراض القلب والأوعية الدموية (n=1,184). تم تقييم نموذج توقع المعادلة في توقع خطر الهشاشة (تمييز النموذج) (AUC 0.861، 95 % CI 0.804-0.917). نموذج المعادلة الذي يتضمن سبعة متغيرات سريرية توقع بدقة خطر الهشاشة لدى البالغين في منتصف العمر وكبار السن الذين يعانون من أمراض القلب والأوعية الدموية، محققًا AUC قدره 0.861 في مجموعة التحقق.

synapsesocial.com/papers/69ba43984e9516ffd37a4eeb https://doi.org/https://doi.org/10.2147/vhrm.s581066

Also Consider

Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: