检索结果-内蒙古大学图书馆

情报理论与实践 2022年第5期45卷 133-141页

作者：安璐吴一丹武汉大学信息资源研究中心湖北武汉430072 武汉大学信息管理学院湖北武汉430072

[目的/意义]对突发事件情境下的舆情引导能力进行成熟度诊断,揭示影响舆情引导效果的关键因素,有助于政府提升舆情引导能力成熟度,避免网络舆情危机。[方法/过程]首先构建政务微博舆情引导能力评价指标体系,由账号基本信息、信息发布、... 详细信息

[目的/意义]对突发事件情境下的舆情引导能力进行成熟度诊断,揭示影响舆情引导效果的关键因素,有助于政府提升舆情引导能力成熟度,避免网络舆情危机。[方法/过程]首先构建政务微博舆情引导能力评价指标体系,由账号基本信息、信息发布、议题设置、互动和博文影响力5个维度共17个特征组成。然后以沈阳市、大连市、长春市和石家庄市的政务微博为研究对象,采集其在2020年12月至2021年2月间的博文和评论数据。最后确定舆情引导能力评价指标权重,进行能力成熟度诊断。[结果/结论]政务微博舆情引导能力成熟度诊断模型有第一级(混沌—有意识)、第二级(萌芽—有规范)、第三级(发展—有效)和第四级(成熟—高效)4个级别,议题设置维度对舆情引导能力成熟度等级影响最大,其次是信息发布维度和博文影响力维度,为政府部门引导突发事件的舆情发展提供指导建议。

关键词：舆情引导能力能力成熟度诊断模型政务微博突发事件

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基于血清神经营养因子等生物标记物的精神分裂症诊断模型的构建

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中华医学杂志 2023年第17期103卷 1310-1315页

作者：庞礼娟李雪袁秀霞黑钢瑞张丽媛王舒颖陈一少宋佩伦宋学勤郑州大学第一附属医院精神医学科河南省生物精神病学国际联合实验室河南省精神疾病转化研究医学重点实验室郑州450052

目的构建基于血清神经营养因子等生物标记物的精神分裂症(SCZ)诊断模型。方法前瞻性选取2017年1月至2019年12月在郑州大学第一附属医院就诊的首发未服药SCZ患者(SCZ组)和同期的健康对照者(HC组),SCZ组分别采用阳性和阴性症状量表(PANSS... 详细信息

目的构建基于血清神经营养因子等生物标记物的精神分裂症(SCZ)诊断模型。方法前瞻性选取2017年1月至2019年12月在郑州大学第一附属医院就诊的首发未服药SCZ患者(SCZ组)和同期的健康对照者(HC组),SCZ组分别采用阳性和阴性症状量表(PANSS)和认知功能成套测验(MCCB)评估精神症状和认知功能,并检测外周脑源性神经营养因子(BDNF)、胶质细胞源性神经营养因子(GDNF)、空腹血糖(FGB)和空腹胰岛素(FINS)水平,评估受试者胰岛素抵抗情况(HOMA-IR),HC组采用同样方法评估认知功能和测定BDNF、GDNF、FGB、FINS水平及评估HOMA-IR,选择两组间差异有统计学意义的指标纳入模型。通过机器学习构建诊断模型,用交叉验证方法进行验证,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算平均ROC曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度。结果(1)最终纳入SCZ患者142例,男70例,女72例,年龄(25±4)岁;HC 140名,男72名,女68名,年龄(26±4)岁。SCZ组认知功能各领域评分均低于HC组(均P<0.001),血清BDNF、GDNF水平[(6.7±1.8)ng/ml、(405±93)pg/ml]低于HC组[(12.3±3.2)ng/ml、(574±139)pg/ml](均P<0.001),而FINS水平、HOMA-IR[(8.4±0.8)μU/ml、1.7±0.3]则高于HC组[(6.7±0.9)μU/ml、1.4±0.3](均P<0.001)。(2)相关分析结果显示,SCZ患者的BDNF水平与PANSS中阴性症状分、总分呈负相关(r=-0.31、P<0.001,r=-0.17、P=0.040),与认知功能领域中的注意及警觉性(CPT-IP)T分、工作记忆(WSM-Ⅲ)T分、视觉学习(BVMT)T分呈正相关(r=0.39、0.37、0.29,均P<0.001);GDNF水平与认知功能领域中的CPT-IP T分、WSM-ⅢT分、BVMT T分呈正相关(r=0.32、P<0.001,r=0.23、P=0.007,r=0.40、P<0.001);HOMA-IR与认知功能领域中的社会认知(MSCEIT)T分呈正相关(r=0.18,P=0.033)。(3)将BDNF、GDNF和HOMA-IR组合构建的早期诊断模型的AUC为0.890(95%CI:0.832~0.940),准确度为0.89,灵敏度为0.94,特异度为0.82。结论以血清神经营养因子为主的生物标记物建立的最终诊断模型对SCZ有较好的诊断效能,但仍需大规模独立样本验证。

关键词：精神分裂症脑源性神经营养因子胶质细胞源性神经营养因子胰岛素抵抗诊断模型病例对照研究

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基于血清小分子核糖核酸的阿尔茨海默病诊断模型构建与验证

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中华精神科杂志 2021年第5期54卷 331-336页

作者：廖峥娈苏衡陈嫣于恩彦浙江省人民医院精神卫生科浙江省心理保健基地浙江省医学重点学科杭州310014 中国科学院大学附属肿瘤医院临床心理科杭州310022

目的基于血清小分子核糖核酸(microRNA,miRNA)构建阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)预测诊断模型。方法从高通量基因表达数据库下载1021例AD患者和288名健康对照者血清miRNA芯片数据,共1309个样本。按年龄匹配AD患者和健康对照者... 详细信息

目的基于血清小分子核糖核酸(microRNA,miRNA)构建阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)预测诊断模型。方法从高通量基因表达数据库下载1021例AD患者和288名健康对照者血清miRNA芯片数据,共1309个样本。按年龄匹配AD患者和健康对照者,筛选出494例样本用于训练和验证诊断模型。将miRNA表达值从高到低排序选取前1000个探针进入下一步研究。按照7∶3的比例将494例样本分为训练组和验证组。采用LASSO回归筛选miRNA,结合性别、载脂蛋白E4基因型和miRNA数据,采用逐步回归进一步筛选自变量并构建多因素诊断模型。采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)和校准曲线,在训练组、验证组、训练组+验证组以及1309例总样本中验证模型的准确性,并绘制诺莫图进行实际案例预测。结果多因素诊断模型在训练组、验证组、训练组+验证组以及1309例总样本的ROC曲线下面积分别为0.870、0.831、0.842和0.826,具有较高的预测效力。诺莫图显示,1例男性患者的预测值总分521分(P=0.0228),提示该样本为AD,和实际结果一致。结论基于11个血清miRNA、性别以及载脂蛋白E4基因型的诊断模型能较好地预测AD。

关键词：阿尔茨海默病微RNAs 人工智能诊断模型

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慢性乙型肝炎患者肝胆湿热证和肝郁脾虚证的决策树诊断模型初探

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中国中西医结合杂志 2009年第11期29卷 993-996页

作者：李梢张宁波李志红丁皓叶永安清华大学生物信息学教育部重点实验室清华信息国家实验室生物信息学研究部清华大学自动化系北京100084 北京中医药大学东直门医院

目的建立基于临床数据的慢性乙肝患者典型证候的诊断模型,探索与慢性乙肝典型证候相关的症状、体征和实验室指标组合。方法对1004例慢性乙肝患者进行证候学调查和实验室检测,包括88项症状、舌脉象、20项体征和14项实验室指标。然后选取... 详细信息

目的建立基于临床数据的慢性乙肝患者典型证候的诊断模型,探索与慢性乙肝典型证候相关的症状、体征和实验室指标组合。方法对1004例慢性乙肝患者进行证候学调查和实验室检测,包括88项症状、舌脉象、20项体征和14项实验室指标。然后选取典型证候的临床数据,联合采用Logistic回归、决策树、贝叶斯网络方法进行数据分析,构建能够有效区分不同证候的诊断模型。结果1004例慢性乙肝患者中最为典型的证候为肝胆湿热证(340例,占33·86%)与肝郁脾虚证(366例,占36·45%)。首先采用Logistic回归分析得到具有统计学意义的16项症状与体征及3项实验室指标,然后采用决策树方法构建能够区分肝胆湿热证、肝郁脾虚证的诊断模型(辨证诊断准确率=74·36%),发现苔白、淡红舌、巩膜黄染、两目干涩、丙氨酸转氨酶(ALT)和HBeAg是鉴别两证型的有效指标组合。采用贝叶斯网络分析的结果也验证了上述指标的重要性。结论本文建立了一种能够有效判别慢性乙肝患者肝胆湿热证、肝郁脾虚证的决策树诊断模型,为将基于经验的中医辨证转向基于数据模型的辨证提供了方法,有助于促进证候的客观化诊断。

关键词：慢性乙型肝炎决策树诊断模型中医证候

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肝硬化伴自发性细菌性腹膜炎的诊断模型研究及验证

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第三军医大学学报 2021年第20期43卷 2226-2234页

作者：向守书谈军涛文元久谭超龚军赵文龙重庆医科大学医学信息学院重庆400016 陆军军医大学(第三军医大学)全科医学系重庆400038

目的筛选肝硬化伴自发性细菌性腹膜炎(spontaneous bacterial peritonitis,SBP)的影响因素,建立肝硬化伴SBP的诊断模型。方法收集重庆A、B两家三甲医院2015年7月至2019年12月肝硬化患者7461例,根据患者住院期间是否发生SBP分为SBP组(117... 详细信息

目的筛选肝硬化伴自发性细菌性腹膜炎(spontaneous bacterial peritonitis,SBP)的影响因素,建立肝硬化伴SBP的诊断模型。方法收集重庆A、B两家三甲医院2015年7月至2019年12月肝硬化患者7461例,根据患者住院期间是否发生SBP分为SBP组(1173例)和非SBP组(6288例)。随机抽取A院70%(3776例)患者作为训练集,剩余30%(1619例)作为内部验证集,B院患者(2066例)作为外部验证集。通过单因素分析和Logistic回归分析筛选变量,建立Logistic回归、随机森林、决策树、XGBoost和优化Logistic回归模型。在内部验证和外部验证中,比较并验证模型对肝硬化伴SBP的诊断价值。结果机器学习算法均提示指标失代偿(OR=5.354,95%CI:3.770-7.803),淋巴细胞百分比(OR=0.951,95%CI:0.939-0.962)、总胆红素(OR=1.003,95%CI:1.002-1.004)、C反应蛋白是否异常(OR=1.626,95%CI:1.310-2.017)、国际标准化比值(OR=1.346,95%CI:1.091-1.681)、前白蛋白(OR=0.990,95%CI:0.987-0.993)、终末期肝病模型评分(model for end stage liver disease,MELD)(OR=1.038,95%CI:1.015-1.063)为显著性因素,优化Logistic内部验证的AUC为0.860,灵敏度0.872,特异度0.719;外部验证的AUC为0.818;灵敏度为0.662,特异度为0.812。经过delong test检测优化Logistic回归模型和其余模型的AUC差异无统计学意义。结论基于机器学习算法建立的肝硬化合并SBP风险预测模型具有较高的诊断价值,其中优化Logistic回归模型的诊断效能在内部验证和外部验证中均表现良好,可为临床诊断SBP提供参考。

关键词：肝硬化自发性细菌性腹膜炎机器学习诊断模型

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基于影像组学与临床实验室指标构建血吸虫病肝纤维化分级诊断模型

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中国血吸虫病防治杂志 2024年第3期36卷 251-258页

作者：郭照宇邵菊萍邹小青赵琴平钱沛君王文雅黄璐璐薛靖波许静杨坤周晓农李石柱传染病溯源预警与智能决策全国重点实验室、中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所(国家热带病研究中心)、国家卫生健康委员会寄生虫病原与媒介生物学重点实验室、WHO热带病合作中心、科技部国家级热带病国际联合研究中心上海200025 江西省九江市都昌县第二人民医院武汉大学基础医学院国家卫生健康委员会寄生虫病预防与控制技术重点实验室、江苏省寄生虫与媒介控制技术重点实验室、江苏省血吸虫病防治研究所上海交通大学医学院-国家热带病研究中心全球健康学院上海200025

目的探索基于B型超声影像与临床实验室指标构建血吸虫病肝纤维化分级诊断模型的可行性。方法收集2018—2022年江西省都昌县第二人民医院血吸虫病患者超声影像及临床实验室数据。以血吸虫病肝纤维化Ⅰ级病例为第1组,Ⅱ级和Ⅲ级病例为第2... 详细信息

目的探索基于B型超声影像与临床实验室指标构建血吸虫病肝纤维化分级诊断模型的可行性。方法收集2018—2022年江西省都昌县第二人民医院血吸虫病患者超声影像及临床实验室数据。以血吸虫病肝纤维化Ⅰ级病例为第1组,Ⅱ级和Ⅲ级病例为第2组;选取2018—2021年病例数据为训练集、2022年病例数据为验证集,构建机器学习二分类模型。采用ITK-SNAP软件标记影像特征,采用Python 3.7编程语言和PyRadiomics工具包提取影像特征。采用t检验或Mann-Whitney U检验比较两组样本间影像特征差异,并采用套索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行关键影像特征筛选。采用Scikit-learn机器学习库进行机器学习建模,包括支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、线性回归(linear regression,LR)和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)等4种模型。采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)进行最优机器学习模型筛选,并使用沙普利加和解释(SHapley Additive exPlanations,SHAP)评估对机器学习模型中超声影像鉴别特征贡献度最高的特征。结果2019—2022年,累计将491例血吸虫病患者超声影像和临床实验室检查数据纳入研究。累计提取了851项影像组学特征和54项临床实验室指标,经统计学检验(t=-5.98~4.80,U=6550~20994,P均<0.05)及LASSO回归特征筛选,纳入44项特征或指标进入下一步研究。临床实验室指标SVM机器学习模型训练集和验证集ROC曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.763和0.611,超声影像组学SVM机器学习模型训练集和验证集AUC分别为0.951和0.892,多模态SVM机器学习模型训练集和验证集AUC分别为0.960和0.913。机器学习模型中贡献度居前10位的特征或指标包括2项临床实验室指标和8项影像组学特征。结论超声影像组学和临床实验室指标相结合的多模态机器学习模型可用于血吸虫病肝纤维化智能识别,并可提升单类数据模型的分类效果。

关键词：血吸虫病肝纤维化超声影像影像组学诊断模型

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血清N-糖组诊断模型在丙型肝炎患者肝纤维化评价中的应用

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中华肝脏病杂志 2020年第12期28卷 1023-1029页

作者：曹曦张莹南月敏谈宗男陈萃英商庆华刘学恩庄辉北京大学医学部基础医学院病原生物学系和感染病中心 100191 河北医科大学第三医院中西医结合肝病科石家庄050000 江苏先思达生物科技有限公司南京210000 解放军第八十八医院肝病中心泰安271000

目的研究丙型肝炎不同分期肝纤维化患者血清中N-聚糖丰度变化,依此建立丙型肝炎肝纤维化诊断N-糖组模型并评估其临床应用价值。方法纳入169例丙型肝炎肝纤维化患者资料,采用基于DNA测序仪的荧光标记糖电泳技术,检测和分析患者血清中9种N... 详细信息

目的研究丙型肝炎不同分期肝纤维化患者血清中N-聚糖丰度变化,依此建立丙型肝炎肝纤维化诊断N-糖组模型并评估其临床应用价值。方法纳入169例丙型肝炎肝纤维化患者资料,采用基于DNA测序仪的荧光标记糖电泳技术,检测和分析患者血清中9种N-聚糖。基于肝纤维化各期N-聚糖相对含量变化,应用二元Logistics回归方法建立诊断模型,采用受试者操作特征曲线等评价其诊断效力,并与其他肝纤维化诊断模型比较。结果N-糖组诊断模型(模型B和模型C)在区分纤维化S1~S2与S3~S4和S1~S3与S4受试者操作特征曲线下面积最大(受试者操作特征曲线下面积=0.776,0.827),高于GlycoFibroTest(受试者操作特征曲线下面积=0.760,0.807)、GlycoCirrhoTest(受试者操作特征曲线下面积=0.722,0.787)、天冬氨酸转氨酶与血小板的比值指数(受试者操作特征曲线下面积=0.755,0.751)、肝纤维化4项指数(受试者操作特征曲线下面积=0.730,0.774)和S指数(受试者操作特征曲线下面积=0.707,0.744),但模型A(受试者操作特征曲线下面积=0.752)在区分纤维化S1与S2~S4时诊断效力仅低于天冬氨酸转氨酶与血小板的比值指数(受试者操作特征曲线下面积=0.807)。当N-糖组模型与天冬氨酸转氨酶与血小板的比值指数联合诊断各期肝纤维化时,受试者工作特征曲线下面积(模型A、模型B和模型C)为0.839、0.825和0.837,提高了诊断效力。结论血清N-糖组模型诊断丙型肝炎肝纤维化具有潜在临床应用价值。

关键词：肝炎,丙型,慢性肝硬化诊断模型 N-糖组学

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肝纤维化无创诊断模型的研究进展

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中国中西医结合杂志 2006年第1期26卷 5-7页

作者：王宝恩贾继东张文胜北京友谊医院肝病中心北京100050

对慢性肝病肝纤维化程度的评估是判断病情、决定治疗及随访疗效的关键环节。尽管目前肝活检病理组织学检查依然是诊断肝纤维化和肝硬化的“金标准”,但肝穿仍有一定的有创性和潜在风险,使有些患者不愿接受,尤其难以重复进行。另外取样... 详细信息

对慢性肝病肝纤维化程度的评估是判断病情、决定治疗及随访疗效的关键环节。尽管目前肝活检病理组织学检查依然是诊断肝纤维化和肝硬化的“金标准”,但肝穿仍有一定的有创性和潜在风险,使有些患者不愿接受,尤其难以重复进行。另外取样误差及观察变异(约10%－20%)也影响病理诊断的准确性。因此,运用无创性诊断方法评价肝纤维化十分必要和迫切。[第一段]

关键词：肝纤维化无创性诊断诊断模型病理组织学检查

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利用人体成分分析构建脂肪肝诊断模型

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中华肝脏病杂志 2023年第12期31卷 1277-1282页

作者：张颖蒯文涛张勇湛宋元申贺登花裴佳佳徐亮天津市第二人民医院天津300192 天津市肝病医学研究所天津300192 天津市第三中心医院天津300170

目的利用人体成分分析构建脂肪肝诊断模型,并评估该模型对脂肪肝的诊断效果。方法回顾性纳入2019年4月至2022年6月在天津市第二人民医院就诊并行人体成分分析检查的慢性肝病患者726例,根据腹部超声和受控衰减参数测定值将其分为脂肪肝组... 详细信息

目的利用人体成分分析构建脂肪肝诊断模型,并评估该模型对脂肪肝的诊断效果。方法回顾性纳入2019年4月至2022年6月在天津市第二人民医院就诊并行人体成分分析检查的慢性肝病患者726例,根据腹部超声和受控衰减参数测定值将其分为脂肪肝组(有脂肪肝,551例)和对照组(无脂肪肝,175例)。统计学处理采用独立样本t检验和非参数秩和检验;利用logistic回归构建诊断模型,并用Hosmer-Lemeshow对模型拟合度进行验证,采用受试者操作特征曲线验证模型诊断效能。另外纳入2022年7月至2023年2月在天津市第二人民医院就诊的341例慢性肝病患者对模型做进一步应用效果验证。结果脂肪肝组与对照组相比,人体成分分析检查的各项指标差异均有统计学意义(P<0.05)。最终将基础代谢率(X1)、内脏脂肪面积(X2)、体脂肪(X3)纳入诊断模型:BCA-FL(body composition analysis-fatty liver)=-7.771+0.002^(*)X1-0.035X2+0.456X3,Hosmer-Lemeshow检验P值为0.059。以受试者操作特征曲线的约登指数0.615作为诊断的临界值,测得受试者操作特征曲线下面积为0.888,敏感度为0.889,特异度为0.726。模型验证组的受试者操作特征曲线下面积为0.875,约登指数为0.624,灵敏度为0.799,特异度为0.825。结论利用人体成分分析构建的脂肪肝的诊断模型BCA-FL,诊断效能佳,适用于不同肝病基础人群的脂肪肝筛查。

关键词：脂肪肝人体成分分析诊断模型

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基于随机森林算法的中医寒证和热证诊断模型研究

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北京中医药大学学报 2021年第6期44卷 538-543页

作者：舒琛洁梁浩王耘北京中医药大学中药学院北京102488

目的从症状体征的角度,构建中医寒证和热证的诊断模型,为寒热辨证标准化提供依据。方法从《证候规范与辨证方法体系的研究》构建的证候要素-症状数据表中分别筛选与"寒""热"有关的症状,基于随机森林算法特征筛选出... 详细信息

目的从症状体征的角度,构建中医寒证和热证的诊断模型,为寒热辨证标准化提供依据。方法从《证候规范与辨证方法体系的研究》构建的证候要素-症状数据表中分别筛选与"寒""热"有关的症状,基于随机森林算法特征筛选出排序前15的症状,随机划分为10份,按照7∶3作为训练集和测试集,重新采样后以最佳参数分别构建寒证和热证的随机森林模型,以受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度作为模型评价指标。结果寒证的关键特征变量包括脉浮紧、恶寒、无汗、苔白、得温痛减、冷痛、舌淡、恶寒发热、口不渴、身痛、头痛、苔腻、食欲不振、便溏、肢冷,诊断模型AUC值为0.912,特异度和敏感度分别为0.89和0.80。热证的关键特征变量包括苔黄、口渴、脉滑数、发热、壮热、脉数、小便赤、舌红、脉弦数、口苦、苔腻、舌红绛、尿黄、心烦、头痛,诊断模型AUC值为0.891,特异度和敏感度分别为0.85和0.86。结论基于变量筛选及随机森林算法,有效建立了寒热的辨证模型,显示出较好的分类效果,可以为标准化辨证提供方法学参考。

关键词：随机森林算法诊断模型证候要素

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