Logistic函数模型在预测慢病患病率中的应用

目的探讨不同Logistic函数模型在预测慢性非传染性疾病(慢病)患病率中的应用。方法利用我国建国以来4次大规模高血压抽样调查的数据,分别以年份、人均国内生产总值(gross domestic product,GDP)的对数和老龄化率(65岁以上人群所占比例)作为自变量,患病率作为因变量,并参照美国近50年来的高血压流行状况选取模型的上限,建立Logistic函数模型,对高血压未来的发展趋势进行预估。通过计算各模型的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和决定系数(R2)比较其拟合效果。结果取40%为Logistic模型的患病率上界,以年份为自变量时,2010年的患病率估计值为20.35%,患病率将在2060年左右趋于稳定(MAE=0.735,MSE=0.704,R2=0.963);以人均GDP的对数为自变量时,预计2010年的患病率约为23.80%(MAE=0.896,MSE=0.969,R2=0.964);以老龄化率为自变量时,2010年的患病率将达到26.63%(MAE=1.004,MSE=1.659,R2=0.945)。结论 Logistic函数模型在理论上符合人们对未来疾病发展的预估,同时在实际中,可以找到其它国家和地区的疾病流行状况作为现实依托,预测结果较为可靠。其中以GDP和老龄化率作为自变量的模型更注重数据的临床意义。