检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2025年第1期42卷 110-114页

作者：解赛君闫晶晶韩港飞余红梅罗艳虹田晶张岩波山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室030001 山西医科大学第一医院心内科山西中医药大学健康服务与管理学院

目的探讨纵向项目反应理论在慢性心力衰竭(chronic heart failure,CHF)患者报告结局生理领域中的应用,分析患者纵向随访过程中的重点警示条目。方法本研究收集2017年10月至2020年11月山西省2所三甲医院慢性心力衰竭患者报告结局量表(CHF... 详细信息

目的探讨纵向项目反应理论在慢性心力衰竭(chronic heart failure,CHF)患者报告结局生理领域中的应用,分析患者纵向随访过程中的重点警示条目。方法本研究收集2017年10月至2020年11月山西省2所三甲医院慢性心力衰竭患者报告结局量表(CHF patient-reported outcome measure,CHF-PROM)数据,并在患者出院后1个月、3个月、6个月,之后每半年进行电话随访。构建包含协变量的纵向项目反应理论模型,估计CHF-PROM中生理领域各条目的区分度、难度、项目信息曲线及各协变量的回归系数。结果分析结果显示区分度参数最高的是条目15(能独自上街购买物品,2.487);最小的难度阈值参数为条目13(日常活动能够自理,-0.489);条目6(脸色苍白,13.1%)和条目7(口唇发紫,13.4%)在生理领域条目里提供的信息量最大;在反映CHF患者院外健康状况的变化趋势方面,女性、体力劳动者、NYHA等级高及高龄患者,其独立性维度得分变化较快;食欲睡眠维度,男性、NYHA等级高及非体力劳动者得分变化较快;躯体症状维度,女性、非体力劳动者得分变化较快;BMI小的患者整体生理领域健康水平变化趋势更快。结论总体来说CHF患者院外生理领域健康衰退呈现一定的规律性。对CHF患者生理健康的干预应重点放在恶化较快的方面,及时给予患者关注,防止不良结局事件的发生。

关键词：慢性心力衰竭患者报告结局纵向项目反应理论

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基于ESPCA模型的结肠癌差异基因筛选研究

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中国卫生统计 2021年第4期38卷 493-497页

作者：李称张秋菊孙琳丛雨欣赵敏刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的验证ESPCA模型降维及变量选择的效果优于SPCA;利用ESPCA模型分析结肠癌基因数据,寻找不同主成分的通路信息,筛选结肠癌的差异基因。方法模拟实验比较ESPCA模型与SPCA的降维及变量选择能力,通过灵敏度、特异度、准确度评价其变量筛... 详细信息

目的验证ESPCA模型降维及变量选择的效果优于SPCA;利用ESPCA模型分析结肠癌基因数据,寻找不同主成分的通路信息,筛选结肠癌的差异基因。方法模拟实验比较ESPCA模型与SPCA的降维及变量选择能力,通过灵敏度、特异度、准确度评价其变量筛选效果;收集TCGA结肠癌基因数据,利用ESPCA模型对结肠癌基因数据进行降维及变量筛选。结果模拟实验获得的ESPCA模型具有较高的灵敏度、特异度和准确度,降维及变量选择效果优于SPCA。结肠癌数据分析结果显示:降维后ESPCA模型第一主成分中基因与18条GO-BP通路及7条KEGG通路有关,ESPCA模型第二主成分中基因与19条GO-BP通路有关;根据度中心性及中介中心性对主成分基因排序筛选出6个差异基因:MYC、CD44、PKM、FBL、PSMA7、RPS2,经GSE137327数据集验证具有较高的AUC值。结论ESPCA模型在降维过程中既考虑数据本身信息,又考虑了生物网络信息,具有良好的降维及变量选择效果。结肠癌数据分析中ESPCA第一主成分中基因参与癌症相关的通路;ESPCA第二主成分中基因参与的通路与免疫相关;通路中基因参与癌症的发生发展过程、可能通过免疫反应相关通路调节结肠癌的发生发展过程;获得的6个结肠癌差异基因可为研究疾病发生机制和鉴别诊断提供依据。

关键词：边组稀疏主成分分析高维组学降维方法变量选择

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不平衡集成算法LASSO-EasyEnsemble在冠心病预后预测中的应用及可解释性研究

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中国卫生统计 2025年第2期42卷 197-203页

作者：昝家昕杨弘田晶闫晶晶和紫铉杜宇涛张岩波山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室 030001 山西医科大学附属第一医院心内科山西中医药大学健康服务与管理学院重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的针对冠心病预后预测中遇到的高噪声、类间不平衡的特点,通过LASSO特征筛选后,构建EasyEnsemble不平衡集成模型并对模型性能进行评估。方法基于2009—2018年美国健康与营养调查公共数据库的调查数据,随访时间截止到2019年。预后有... 详细信息

目的针对冠心病预后预测中遇到的高噪声、类间不平衡的特点,通过LASSO特征筛选后,构建EasyEnsemble不平衡集成模型并对模型性能进行评估。方法基于2009—2018年美国健康与营养调查公共数据库的调查数据,随访时间截止到2019年。预后有无因病死亡作为结局,通过LASSO进行特征选择,使用筛选后特征构建EasyEnsemble不平衡集成预测模型和SMOTE+LightGBM、XGBoost、Random Forest预测模型,采用网格搜索法对每个模型进行参数优化,通过AUC、精确率、特异度、G-mean和性能曲线评价其分类性能;应用SHAP(shapley additive explanation)进行模型可解释性分析。结果 EasyEnsemble模型的综合性能最高,AUC为0.80(95%CI:0.79~0.82),精确率为0.86(95%CI:0.78~0.93),特异度为0.99(95%CI:0.98~0.99)和G-mean为0.79(95%CI:0.76~0.83),性能曲线也显示最高。同时,年龄、血清磷、糖尿病、白蛋白等是影响患者预后的重要因素。结论基于LASSO-EasyEnsemble的不平衡集成模型能够实现对冠心病患者预后的精准预测,结合SHAP可以帮助临床医生更好地评估疾病严重程度和识别高危人群以便实现患者个性化管理。

关键词：冠心病不平衡数据集成学习预后预测可解释性

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不同SNPs阈值下机器学习与多基因风险评分的阿尔茨海默症遗传风险预测研究

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现代预防医学 2023年第3期50卷 396-401+407页

作者：赵彩丽陈帅王荣李梓盟王晓聪刘龙山西医科大学卫生统计学教研室澳大利亚莫纳什大学公共卫生与预防医学学院重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的基于全基因组汇总数据的不同单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms,SNPs）阈值，探索机器学习（machine learning,ML）与多基因风险评分（polygenic risk score,PRS）在阿尔茨海默症（Alzheimer's disease,AD）遗传风险统计建模上的预测效果，为全基因组高维数据下的AD遗传风险预测提供更为快速有效的统计建模策略。方法将SNPs按照不同阈值(1×10-8、1×10-7、1×10-6、1×10-5、1×10-4、1×10-3)进行划分，并基于PRS、least absolute shrinkage and selection operator（LASSO）、elastic net（EN）、ridge、random forest（RF）、extreme gradient bosting（XGBoost）模型对AD遗传风险预测进行统计建模。采用十折交叉验证，以AUC、敏感度、特异度和准确度作为模型预测精度的衡量指标。结果共纳入阿尔茨海默症神经成像计划（Alzheimer's disease neuroimaging initiative,ADNI）数据集中的369名研究对象，其中159人为AD患者，210人为认知正常个体。在1×10-8～1×10-3阈值范围内，EN、LASSO表现最为稳健，当P<1×10-4时，EN预测精度最高，AUC为0.774;RF、Ridge和PRS显示出AUC降低。结论从SNPs阈值角度，PRS、Ridge和RF，建议在1×10-8～1×10-5的SNPs阈值范围内进行选择，EN、LASSO和XGBoost，可以将SNPs阈值适当放宽至1×10-4。从统计建模角度，EN与LASSO相较于其他方法有相对明显的性能优势。

关键词：阿尔茨海默症 SNPs阈值多基因风险评分机器学习遗传风险预测

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师资构成模式对本科生《医学统计学》教学效果的影响

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温州医科大学学报 2024年第8期54卷 678-683,F0003页

作者：俞秋嫣徐以淅毛广运杨新军温州医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室浙江温州325035

目的:分析师资构成模式对《医学统计学》教学效果的影响,为优化师资分配、提高教学效果提供依据。方法:选取温州医科大学开设《医学统计学》课程的本科生作为调查对象,自行设计问卷收集信息,从教务系统调取学生总评成绩和任课教师,采用... 详细信息

目的:分析师资构成模式对《医学统计学》教学效果的影响,为优化师资分配、提高教学效果提供依据。方法:选取温州医科大学开设《医学统计学》课程的本科生作为调查对象,自行设计问卷收集信息,从教务系统调取学生总评成绩和任课教师,采用混合效应模型将学生学科专业和所属授课班级设定为随机效应后分析不同师资构成模式对学生总评成绩和知识技能掌握自评得分的影响。结果:共获得1964名学生的有效问卷。理论课由“教授-讲师”、“教授-副教授”、“副教授-讲师”、“讲师-讲师”教授的学生人数和学生总评成绩中位数分别为1186人(60.4%)和81分、251人(12.78%)和86分、286人(14.56%)和80分、241人(12.27%)和80分。实验课由流行病与卫生统计学教研室(本教研室教师)带教的占30%。通过学习同意掌握了该课程的知识和技能的学生有785人(40.0%)。不同理论课师资模式下学生对理论课的内容和教学方法满意度存在差异。学生对实验课课程内容和教学方法的满意度在本教研室教师和非本教研室教师之间差异无统计学意义(P>0.05)。拟合的混合效应模型显示,理论课由“教授-副教授”讲授的学生总评成绩显著高于“教授-讲师”师资构成模式(β=5.036,95%CI=0.065~9.524,P<0.001),理论课和实验课师资构成模式存在交互作用。“副教授-讲师”(β=0.165,95%CI=0.002~0.322,P=0.049)、“讲师-讲师”(β=0.231,95%CI=0.065~0.410,P=0.014)理论课师资模式下的学生知识技能自评得分显著高于“教授-讲师”模式。结论:在今后的教学安排中,可适当提高“教授-副教授”理论授课比例,鼓励讲师丰富自身的教学方法。在实验课教学大纲和课堂作业题库统一的情况下,无需注重实验课带教教师是否为《医学统计学》的专任教师。

关键词：师资构成教学质量调查问卷医学统计学混合效应模型

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即时检测CYP2C19基因型精准指导下高危非致残性缺血性脑血管事件的抗血小板治疗

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中华神经科杂志 2023年第4期56卷 365-373页

作者：朱晓茹陈国芳姚美雪时官支周晓亚张文丽王磊刘薇薇徐辉王琛徐州医科大学徐州临床学院、徐州市中心医院神经内科徐州221009 徐州医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室徐州221004 徐州医科大学徐州临床学院徐州221009 蚌埠医学院研究生院蚌埠233030

目的探讨在即时检测CYP2C19基因型的精准指导下,不同双重抗血小板方案治疗高危非致残性缺血性脑血管事件(HR-NICE)的有效性及安全性。方法采用单中心、前瞻性、随机、开放标签、终点盲法设计。连续收集2020年7月至2022年1月于徐州市中... 详细信息

目的探讨在即时检测CYP2C19基因型的精准指导下,不同双重抗血小板方案治疗高危非致残性缺血性脑血管事件(HR-NICE)的有效性及安全性。方法采用单中心、前瞻性、随机、开放标签、终点盲法设计。连续收集2020年7月至2022年1月于徐州市中心医院脑卒中绿色通道及神经内科病房收治的HR-NICE患者,对所有患者无创刮取颊黏膜行即时检测,筛选CYP2C19功能缺失等位基因CYP2C19*2和CYP2C19*3的携带者,携带1个功能缺失等位基因为CYP2C19中代谢,携带2个功能缺失等位基因为CYP2C19慢代谢,使用全自动医用PCR分析仪进行即时检测CYP2C19基因型,将检测周转时间缩短至1 h。将CYP2C19基因型为中慢代谢的患者按照随机数字表法分为常规治疗组(氯吡格雷75 mg,1次/d)、替格瑞洛组(替格瑞洛90 mg,2次/d)和强化剂量组(氯吡格雷150 mg,1次/d),分别联合阿司匹林100 mg,1次/d双重抗血小板治疗21 d。收集3组患者的一般基线资料、急性卒中Org10172治疗试验分型及90 d改良Rankin量表(mRS)评分、不良事件及严重不良事件发生等情况。主要疗效结局为90 d内新发卒中,主要安全结局为90 d内严重或中度出血。结果共纳入716例HR-NICE患者,常规治疗组240例、替格瑞洛组240例、强化剂量组236例,3组患者基线资料差异均无统计学意义(均P>0.05)。90 d新发卒中患者常规治疗组26例(10.8%),替格瑞洛组11例(4.6%),强化剂量组4例(1.7%),3组间差异具有统计学意义(χ^(2)=19.28,P<0.05)。其中常规治疗组与替格瑞洛组(χ^(2)=6.59,P=0.010)、常规治疗组与强化剂量组(χ^(2)=16.83,P<0.001)差异均具有统计学意义,而替格瑞洛组与强化剂量组差异无统计学意义(P>0.05)。90 d中重度出血患者常规治疗组1例(0.4%),替格瑞洛组6例(2.5%),强化剂量组0例,3组间差异具有统计学意义(χ^(2)=7.23,P<0.05),其中替格瑞洛组与强化剂量组差异具有统计学意义(P=0.030)。CYP2C19基因检测为中代谢的患者中,90 d卒中复发者常规治疗组13例(13/158,8.2%),替格瑞洛组4例(4/153,2.6%),强化剂量组0例(0/159),3组间差异具有统计学意义(χ^(2)=16.04,P<0.001),其中强化剂量组与常规治疗组(χ^(2)=13.64,P<0.001)差异有统计学意义,强化剂量组与替格瑞洛组差异无统计学意义(P>0.05)。在强化剂量组90 d卒中复发患者中,CYP2C19中代谢0例(0/159),CYP2C19慢代谢4例(4/77,5.2%),差异有统计学意义(P=0.011),在常规剂量组和替格瑞洛组差异无统计学意义(P>0.05)。结论通过即时检测筛选CYP2C19功能缺失等位基因的携带者,可快速精准指导非心源性HR-NICE的抗血小板治疗。强化氯吡格雷剂量(150 mg,1次/d)联合阿司匹林治疗能够有效减少患者卒中复发及出血和不良事件的发生,且CYP2C19中代谢者可能为强化氯吡格雷剂量的最佳获益人群。

关键词：细胞色素P-450 CYP2C19 即时检测氯吡格雷替格瑞洛脑缺血发作,短暂性

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基于机器学习的病理组学特征可预测乳腺癌患者对新辅助化疗的反应

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重庆医科大学学报 2023年第12期48卷 1483-1488页

作者：张杰秋伍棋王舰梅要小鹏西南医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室泸州646000 西南医科大学附属医院病理科泸州646000 西南医科大学医学信息与工程学院医学工程技术教研室泸州646000

目的:利用病理组学的方法开发用于预测乳腺癌(breast cancer,BC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)反应的新型标志物。方法:回顾性纳入211例西南医科大学附属医院的非特殊浸润性BC患者(训练组:155例,验证组:56例),使用CellP... 详细信息

目的:利用病理组学的方法开发用于预测乳腺癌(breast cancer,BC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)反应的新型标志物。方法:回顾性纳入211例西南医科大学附属医院的非特殊浸润性BC患者(训练组:155例,验证组:56例),使用CellProfiler软件提取患者数字病理切片中的高维病理组学特征,利用Mann-Whitney U检验、Spearman相关系数和最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征逐层筛选。筛选后的最优特征通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法在训练集中开发了病理组学特征(pathomics signature,PS)并在独立验证集中进行验证。PS与单因素有意义的临床病理因素(P<0.05)纳入多因素逻辑回归进行进一步验证。结果:PS的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.749(95%CI=0.672~0.827),验证集中AUC为0.737(95%CI=0.604~0.870)。多因素逻辑回归的结果显示,PS(OR=2.317)与人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)(OR=4.018)是BC患者NAC反应的独立预测因素。结论:PS可以帮助临床医生在治疗前准确预测NAC的反应,促进BC患者的个性化治疗。

关键词：病理组学新辅助化疗乳腺癌预测模型

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基于集成学习算法的肝癌术后复发预测模型构建

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中华肿瘤防治杂志 2024年第2期31卷 101-106页

作者：张夕柴玉婷罗艳虹徐钧郭亚荣山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室煤炭环境致病与防治教育部重点实验室山西太原030000 山西医科大学第一医院肿瘤科山西太原030000 山西医科大学第一医院肝胆胰外科及肝脏移植中心山西太原030000

目的通过集成学习算法对肝癌术后患者进行复发预测,为肝癌患者的术后治疗提供指导。方法回顾性分析山西医科大学第一医院2017-01-01-2022-12-31入院接受外科手术治疗的471例肝癌患者临床资料。采用极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)... 详细信息

目的通过集成学习算法对肝癌术后患者进行复发预测,为肝癌患者的术后治疗提供指导。方法回顾性分析山西医科大学第一医院2017-01-01-2022-12-31入院接受外科手术治疗的471例肝癌患者临床资料。采用极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)模型、最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)3种算法筛选影响因素;采用合成少数类过采样法(SMOTE)平衡数据,同时构建XGBoost分类模型,并与RF、支持向量机(SVM)和logistic回归模型进行比较;基于准确度、灵敏度、F1值和受试者工作特征曲线下面积(AUC)4个指标评价模型性能;应用沙普利加法解释(SHAP)及列线图对模型进行解释及可视化,得出相对较优的复发预测模型。结果采用RF筛选出的年龄、凝血酶原时间、肝叶位置、天冬氨酸转氨酶、脉管侵犯、血小板计数、CD10、腹水、分化程度和淋巴细胞绝对值是对肝癌术后复发影响较大的10个因素,并综合危险因素构建预测肝癌术后复发风险列线图;同时,所构建的XGBoost模型(准确度为0.905,灵敏度为0.852,F1为0.900,AUC为0.905)取得了最优的分类性能。结论本研究构建的XGBoost模型具有较好的分类性能,结合SHAP及列线图可以使模型更具解释性。此模型可以识别复发高危人群,指导临床制定个性化诊疗方案。

关键词：肝癌术后复发机器学习极端梯度提升沙普利加法解释

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1989至2022年我国流行病学课程教学改革的文献计量学分析

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中华医学教育杂志 2024年第2期44卷 85-88页

作者：卜珂陶宁新疆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室乌鲁木齐830017

目的系统梳理我国流行病学课程教学改革领域的相关文献,分析并展示1989年以来我国流行病学教学的文献分布和研究主题,为培养高质量医学人才提供参考依据。方法运用文献计量学软件对1989至2022年收录于中国知网、万方数据知识服务平台和... 详细信息

目的系统梳理我国流行病学课程教学改革领域的相关文献,分析并展示1989年以来我国流行病学教学的文献分布和研究主题,为培养高质量医学人才提供参考依据。方法运用文献计量学软件对1989至2022年收录于中国知网、万方数据知识服务平台和维普中文科技期刊数据库中有关流行病学课程教学相关文献的年度发文水平、基金支持情况、刊载期刊分布等展开描述,并对关键词进行可视化分析。结果获得来自178份刊物的525篇与流行病学课程教学改革相关文献。1989至2000年平均发文1篇,2001至2010年平均发文12篇,2011至2022年平均发文31篇。525篇论文中,有基金项目的为291篇(55.4%),综述类237篇(45.1%),效果评价类169篇(32.2%)。关键词分析得到3个研究主题,分别是流行病学教学对象、内容和方法。结论我国流行病学课程教学论文年发文量近年来陆续增加,但整体研究质量有待提高,教学改革内容主要围绕提高学生积极性和培养实践能力展开。

关键词：流行病学教学改革可视化分析文献计量学

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基于Stacking集成策略的阿尔茨海默病诊断模型研究

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现代预防医学 2022年第22期49卷 4045-4051+4089页

作者：韩红娟陈杜荣秦瑶张荣白文琳崔靖马艺菲刘龙余红梅山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西医科大学基础医学院数学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的针对阿尔茨海默病（AD）相关临床人群，包括认知正常（CN）、显著记忆障碍（SMC）、早期轻度认知障碍（EMCI）、晚期轻度认知障碍（LMCI）和AD进行多分类研究，以期实现AD计算机辅助诊断。方法基于阿尔茨海默病神经影像学计划（A... 详细信息

目的针对阿尔茨海默病（AD）相关临床人群，包括认知正常（CN）、显著记忆障碍（SMC）、早期轻度认知障碍（EMCI）、晚期轻度认知障碍（LMCI）和AD进行多分类研究，以期实现AD计算机辅助诊断。方法基于阿尔茨海默病神经影像学计划（ADNI）数据库中2 006例受试者（436例NC,261例SMC,323例EMCI,606例LMCI和380例AD），采用LASSO方法进行特征选择，SMOTE过采样方法处理类别不平衡问题，采用支持向量机、随机森林、逻辑回归和K近邻作为初级学习器，逻辑回归作为次级学习器，加权投票集成策略构建Stacking多分类诊断模型。结果较于以上四种初级学习器，本研究构建的Stacking集成模型分类效果较好，稳定性高，在NC vs非NC,SMC vs非SMC,EMCI vs非EMCI和LMCI vs AD之间分类准确率、召回率、F1 Score均值均在92%以上，AUC均值均在0.97以上。结论本研究构建的AD多分类Stacking集成策略，具有较好的分类性能，可科学指导AD的预防与控制，为临床医生提供自动化的AD临床辅助诊断。

关键词：阿尔茨海默病显著记忆障碍轻度认知障碍多分类

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