论文研究 基于大型队列数据的成本有效疾病预防设计策略:强有力的心脏研究

背景与目的：大量大型队列研究收集了各种慢性疾病的发病率和协变量/风险因素的数据。 然而，利用这些大数据和翻译有价值的结果以指导和指导临床疾病预防实践的方法还不完善。 在本文中，我们基于大量的队列研究数据，提出了一种在无法负担目标人群中所有人参与的情况下针对目标人群的新颖，具有成本效益的概念性疾病预防设计策略。 方法和结果：来自“强心研究”中年龄为45-74岁的美国印第安参与者（n = 3516； 2056名女性）的数据，该研究中的糖尿病风险预测模型，效用函数和回归模型被使用。 提出了一个基于大量队列数据的具有成本效益的概念性疾病预防设计策略。 说明了所建议的糖尿病预防策略的应用。 讨论：该策略