文章题目：Development and validation of a depression risk prediction model for rural elderly living alone
DOI：10.1186/s12888-025-06785-5
中文标题：农村独居老年人抑郁风险预测模型的开发与验证
发表杂志：BMC Psychiatry
影响因子：2区，IF=3.4
发表时间：2025年4月
今天给大家分享一篇在 2025年4月发表在《BMC Psychiatry》（2区，IF=3.4）的文章。本研究旨在基于健康生态模型，开发验证农村独居老年人抑郁风险预测模型，为早期干预提供科学依据。
研究方法：使用 2011 年中国健康与退休纵向研究 （CHARLS） 的数据，我们纳入了 1,221 名参与者。数据集被随机分层为训练集 （70%） 和验证集 （30%）。通过单变量分析筛选预测因子，然后进行多变量 logistic 回归以构建列线图模型。使用 R Studio 4.4.1 进行统计分析，采用 10 倍交叉验证来评估模型的稳定性。使用受试者工作特征 （ROC） 曲线评估模型性能，计算曲线下面积 （AUC），以及校准图、Hosmer-Lemeshow 检验和决策曲线分析 （DCA）。
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结果解读：自评健康状况、疼痛、虚弱、夜间睡眠持续时间、睡眠质量差、生活满意度和就诊频率被确定为抑郁症状的独立预测因子。该模型表现出出色的区分度（AUC = 0.85 [95% CI： 0.83-0.88] 在训练集中，在验证中为 0.83 [95% CI： 0.78-0.87]）、良好的校准 （Hosmer-Lemeshow 检验 p = 0.47） 和高临床效用 （DCA 净收益> 10%）。
结论：列线图为农村独居老年人抑郁症状的早期筛查提供了一种可靠且直观的工具，支持有针对性的干预。
大家在科研路上，可以借鉴这种研究方法，为自己的课题添砖加瓦。万层高楼平底起，一起加油呀！
