刘 娜 石志红 曹红艳 郭兴萍 张岩波△

潜在特质模型在疾病易感性评价中的应用*

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目的 介绍潜在特质模型的原理、方法和技术，探讨潜在特质模型在疾病易感性评价中的应用。方法 以出生缺陷数据为实例，采用R 2.5.1软件的Ltm包例证潜在特质模型的构建和分析原理。结果 通过对出生缺陷数据进行潜在特质模型拟合，潜在特质得分能够很好地预测评估其发病危险。结论 潜在特质模型用于疾病患病风险评价有很好的效果。

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潜变量模型(latent variable model)利用外在直接观察到的变量分析内在因素，通过分析外在变量与内在变量(潜变量)及内在变量之间的关系来探究事物的发生、发展、变化规律及特点[1]。潜在特质模型(latent trait model)属于潜在变量模型的一种，兼具因子分析与聚类分析的功能，具有数据降维、数据挖掘和理论验证的统计学功能，适用于显变量为分类型，潜变量为连续型的资料[2]。在医学研究中，对疾病易感性的评价涉及影响因素非常多，既有能够较为准确测量的因素，又存在许多无法直接测量的指标，同时，各指标间可能存在相关。对这些因素的研究，不仅要研究单个变量的效应，也要研究一组变量的整体效应。传统的患病风险评价，直接对暴露因素得分进行简单相加求和以考察疾病危险程度，并采用卡方检验和logistic回归进行分析，显然远不足以挖掘疾病的潜在暴露因素，无法综合地评价疾病的患病风险。……