检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2023年第1期27卷 53-59页

作者：高绒绒高倩王彤山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的探讨睡眠时相提前综合征(advanced sleep phase syndrome,ASPS)和2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)间的关联性,为深入理解睡眠的健康效应及预防和干预T2DM提供理论依据。方法本研究数据来源于美国国家健康和营养调查(Natio... 详细信息

目的探讨睡眠时相提前综合征(advanced sleep phase syndrome,ASPS)和2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)间的关联性,为深入理解睡眠的健康效应及预防和干预T2DM提供理论依据。方法本研究数据来源于美国国家健康和营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)(2017―2018年)数据库。ASPS由工作日的就寝时间和晨起时间定义。T2DM根据服用降糖药物来定义。使用基于倾向性评分的逆概率加权法(inverse probability treatment weight,IPTW)和重叠加权法(overlap weights,OW)尽可能地控制潜在混杂变量后,分析ASPS和T2DM的关联性。结果共有6048名研究对象被纳入研究,其中759人患有T2DM,411人被诊断为ASPS,分别占12.5%、6.8%。T2DM在ASPS组中的患病率比非ASPS组高(20.0%vs.12.0%,t=21.295,P<0.001)。IPTW控制潜在混杂后,分析显示ASPS组患T2DM的风险是非ASPS组的1.540倍(OR=1.540,95%CI:1.184~2.002,P=0.001);OW进一步完全均衡协变量后,分析显示二者差异有统计学意义(OR=1.362,95%CI:1.078~1.722,P=0.001)。结论ASPS是T2DM独立风险因素,提示睡眠问题的管理在T2DM的防制中具有重要意义。

关键词：睡眠时相提前综合征 2型糖尿病逆概率加权重叠加权

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基于CRM-TE模型的抗肿瘤药物最适剂量估计方法

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中国卫生统计 2023年第2期40卷 195-198页

作者：周克强李爽徐佳钦李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose... 详细信息

目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose,RP2D)。方法基于连续重评估模型(continual reassessment model,CRM)对药物的剂量-毒性和剂量-疗效曲线分别进行估计,并根据给出的权衡函数选择最适剂量。结果本文提出最适剂量估计方法与目前现有的同类型方法相比,能够在保证安全性的前提下,同时综合考虑不同剂量下的疗效,使选择的RP2D更为合理。结论本文为药物临床试验最适推荐剂量提供了一种新的方法,对于抗肿瘤等药物剂量探索具有一定的实用价值。

关键词：临床试验最适剂量权衡函数

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Specter聚类方法在单细胞RNA测序数据分析中的应用

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中国卫生统计 2023年第3期40卷 354-357,362页

作者：何佳王文杰张刘超李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NM... 详细信息

目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NMI两种评价指标的总得分进行评价。结果模拟试验显示,在设定的条件下,Specter聚类性能均优于其他三种方法;实例数据结果也表明,Specter聚类能够得到合理的细胞亚群。结论Specter聚类方法降低了参数敏感性,提高了聚类的准确性,具有研究价值和应用价值。

关键词： Specter scRNA-seq 聚类细胞亚群

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生物学年龄量化方法研究进展

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中华流行病学杂志 2023年第3期44卷 516-520页

作者：曹利美陈淑婷王彤山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

生物学年龄已被证明优于时序年龄衡量个体间衰老的真实差异,但生物学年龄的量化方法在衰老研究领域至今未达成共识。本文对目前常用的一些生物学年龄的量化方法进行概述,并提出展望。

关键词：生物学年龄衰老量化

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COX联合XGBoost的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤预后模型构建与验证

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现代预防医学 2023年第13期50卷 2326-2331页

作者：秦佳佳陈曦沈子园朱晓晓桑威金英良徐州医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室安徽医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室徐州医科大学附属医院血液科

目的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤全球发病率逐年增长，且因为血睾屏障的存在，死亡率高，目前尚缺乏多中心的大型回顾性分析数据进行疾病的预后研究。方法从SEER数据库的22个中心机构获取2000—2019年期间，诊断为原发睾丸弥漫大B细胞... 详细信息

目的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤全球发病率逐年增长，且因为血睾屏障的存在，死亡率高，目前尚缺乏多中心的大型回顾性分析数据进行疾病的预后研究。方法从SEER数据库的22个中心机构获取2000—2019年期间，诊断为原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤的患者资料进行回顾性分析，共纳入816例患者，按7:3的比例随机分为建模组和验证组。采用多变量COX逐步回归联合XGBoost机器学习模型筛选预后特征变量，将二者筛选出的共同预后因子构建列线图并对其重要度进行排序；时间依赖性ROC曲线验证模型的预测性能，校准曲线确定模型的一致性，决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的临床实用性与有效性。结果 COX回归结合XGBoost筛选出的共同预后因子为：年龄、手术、放疗、双侧发病、化疗、系统治疗、Ann Arbor分期；将其按照重要度排序，由大到小依次为：年龄、系统治疗、Ann Arbor分期、手术、双侧发病、化疗、放疗。基于联合模型筛选出的共同预后因子构建列线图，ROC曲线、校准曲线和DCA曲线显示模型具有良好的预测性能和临床实用性。结论本研究构建的机器学习模型结合回归模型能准确预测原发睾丸DLBCL患者的预后，为临床的精准诊疗提供科学依据。

关键词：原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤机器学习模型预后

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基于降秩回归的血脂相关膳食模式与糖尿病的关系

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中华疾病控制杂志 2023年第1期27卷 29-35页

作者：乔婷婷张焕文罗涛赵辉张国珍戴江红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830000

目的探寻血脂相关膳食模式与糖尿病的关联,为糖尿病的膳食干预提供科学依据。方法选取4 759名来自伊犁州霍城县的农村居民作为研究对象,通过问卷调查、体格检查及实验室检测收集研究对象的相关资料。通过降秩回归法提取血脂相关膳食模... 详细信息

目的探寻血脂相关膳食模式与糖尿病的关联,为糖尿病的膳食干预提供科学依据。方法选取4 759名来自伊犁州霍城县的农村居民作为研究对象,通过问卷调查、体格检查及实验室检测收集研究对象的相关资料。通过降秩回归法提取血脂相关膳食模式;利用Pearson相关分析评估血脂相关膳食模式评分及各食物组摄入量与血脂的相关性;并通过logistic回归分析模型探寻血脂相关膳食模式与糖尿病患病风险之间的关联。结果血脂相关膳食模式主要以小麦、畜肉和油炸面食摄入较多,而杂粮、蔬菜和水果等摄入较少为特征。血脂相关膳食模式与TC (r=0.296,P<0.001)、LDL-C(r=0.225,P<0.001)及TG(r=0.332,P<0.001)呈正相关,而与HDL-C(r=-0.237,P<0.001)呈负相关。logistic回归分析模型分析结果显示,调整混杂因素后,血脂相关膳食模式评分Q4组比Q1组的糖尿病患病风险增加99%(OR=1.99;95%CI:1.47~2.68;P<0.001),且随着膳食模式评分增高,糖尿病患病风险具有升高的线性趋势(P_(趋势)<0.001)。结论血脂相关膳食模式评分与糖尿病患病风险呈正相关,通过膳食来优化血脂水平可能有助于糖尿病的早期预防。

关键词：降秩回归血脂膳食模式糖尿病

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RNN、JPR及ARIMA 3种模型预测中国农村孕产妇死亡率的比较

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中华疾病控制杂志 2023年第11期27卷 1308-1313页

作者：尹小兰何芯芯杜林李远盛张俊辉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

目的利用循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型、Joinpoint回归(Joinpoint regression,JPR)模型、差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测中国农村孕产妇死亡率(maternal mortality rate,MMR)的应用价值,并对《“健康中国2030”规划纲要》等文件提出的MMR下降目标能否实现进行统计预测。方法基于2000―2019年中国农村MMR数据建立RNN、JPR及ARIMA模型,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方误差(mean squared error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)比较3种模型的回代拟合效果,通过残差及相对误差比较3种模型对2020年中国农村MMR数据进行点预测的效果,利用优选模型对2021―2030年中国农村的MMR进行预测。结果2000―2020年中国农村的MMR整体呈持续下降趋势。3种模型回代拟合效果由好到差排序为:RNN>JPR>ARIMA,RNN模型的MAE、MSE、RMSE均<0.02。3种模型的点预测效果由好到差排序为:RNN>JPR>ARIMA。最优的RNN模型预测结果显示,2022年中国农村MMR预测值为18.02/10万,能够实现《“健康中国2030”规划纲要》等文件的下降目标;2025及2030年中国农村MMR预测值分别为17.58/10万、17.27/10万,均不能实现《“健康中国2030”规划纲要》等文件的下降目标。结论RNN模型预测效果优于JPR模型及ARIMA模型,JPR模型预测效果一般,ARIMA模型不太适合本数据的预测。

关键词：孕产妇死亡率循环神经网络模型 Joinpoint回归模型差分自回归移动平均模型预测

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TRPV1对肝细胞性肝癌生物学行为的影响及可能的机制预测

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中华疾病控制杂志 2024年第6期28卷 691-701页

作者：韦丽铃刘美良李德远杨钰肖苏洋黎婵华吴思黔宋安华曾小云广西医科大学公共卫生学院南宁530021 广西医科大学公共卫生学院儿少卫生与妇幼保健学教研室南宁530021 广西医科大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室南宁530021

目的明确瞬时受体电位香草醛亚家族1(transient receptor potential vanilloid 1,TRPV1)在肝细胞性肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中的表达及与预后的关系,探讨其对HCC细胞生物学行为的影响。方法利用癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)、基因型组织表达(genotype-tissue expression,GTEx)及基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)验证TRPV1在HCC中的表达及与预后的关系。通过CCK-8实验、划痕实验、Transwell实验、流式细胞术检测TRPV1对HCC细胞增殖、迁移、侵袭和细胞周期的影响,蛋白质印迹法(western blot,WB)检测细胞周期调节蛋白激酶4(cyclin-dependent kinase 4,CDK4)、细胞周期素依赖激酶6(cyclin-dependent kinase 6,CDK6)的表达,裸鼠皮下成瘤实验检测肿瘤增殖能力。最后,构建TRPV1共表达网络并进行富集分析。结果TCGA、GTEx和GEO数据库中,TRPV1在HCC组织中表达水平均下调(均P<0.001),且与患者总生存时间更短有关(P=0.032),受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积为0.91。过表达TRPV1可抑制HCC细胞增殖、迁移和侵袭能力,阻滞细胞周期进展,CDK4和CDK6蛋白表达水平下降(均P<0.05),敲低TRPV1则相反(均P<0.05)。稳定过表达TRPV1后裸鼠皮下瘤体体积减小(P=0.015),质量减轻(P=0.033),Ki-67蛋白阳性表达水平下调(P=0.010)。TRPV1共表达基因主要参与核糖核酸(ribonucleic acid,RNA)剪接、细胞周期蛋白结合、细胞增殖等过程。结论TRPV1抑制了HCC细胞的增殖、迁移和侵袭能力,并阻滞细胞周期的进程,在HCC中发挥抑癌作用,为HCC预后分析、治疗提供了新方向。

关键词： TRPV1 肝癌增殖迁移细胞周期

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基于蛋白质组学的胃腺癌患者预后标志物筛选

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 18-25,32页

作者：刘佳璐韩鑫浩魏孝礼陈璐程丽霞陈英东王文晗张秋菊哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 150081 哈尔滨医科大学附属肿瘤医院消化内科

目的利用TCPA及UCSC Xena数据库获取样本信息,构建胃腺癌预后相关蛋白的预测模型,并检验其应用价值,以期为临床治疗与相关机制研究提供参考。方法利用R语言软件,通过单因素Cox分析和LASSO-Cox回归分析筛选与胃腺癌预后有关的蛋白质,并... 详细信息

目的利用TCPA及UCSC Xena数据库获取样本信息,构建胃腺癌预后相关蛋白的预测模型,并检验其应用价值,以期为临床治疗与相关机制研究提供参考。方法利用R语言软件,通过单因素Cox分析和LASSO-Cox回归分析筛选与胃腺癌预后有关的蛋白质,并计算风险评分,根据风险评分结果将患者划分为高风险组和低风险组开展生存分析。同时绘制风险评分的ROC曲线、蛋白质热图等,用以评估这些蛋白质的预测能力。然后,将风险评分与患者其他临床表型数据结合,进行多因素回归分析,建立预后模型,并绘制列线图。通过C-index指标、ROC曲线、决策曲线等评估预后模型建立的准确性。进行GO富集分析与KEGG富集分析,探索相关蛋白所参与的生物学过程。结果通过单因素Cox分析及LASSO-Cox分析筛选出15个差异蛋白质(CKIT、CHK1、CLAUDIN7、COLLAGENVI、DVL3、EGFR_pY1173、ERALPHA_pS11、NFKBP65_pS536、SYK、ETS1、MYOSINIIA_pS1943、P21、P90RSK、RAPTOR、XBP1),用于计算蛋白质风险评分。通过多因素回归分析,筛选出年龄、性别、M分期、N分期、风险评分这5种因素,构建预后模型。生存分析结果认为,蛋白质风险评分划分的高低风险组之间的总生存率有显著差异(P<0.0001)。列线图可以用来预测患者3年、5年的生存率,并认为具有较好的预测价值(C-index=0.7257)。ROC曲线显示模型在预测中表现出稳定的灵敏度和特异度(AUC=0.77和0.86)。结论胃腺癌预后相关蛋白质的预测模型可用来预测患者的临床预后,研究结果可为个性化治疗和管理提供参考。

关键词：胃腺癌预测模型预后

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基于基因组结构方程模型的自身免疫性疾病和精神类疾病的共享遗传结构研究

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现代预防医学 2025年第1期52卷 45-50+102页

作者：邓刘飞薛舒婷姚紫微张潇迈温艳超刘龙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医学科学院卫生统计教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的应用基因组结构方程模型（genome structural equation modeling,GSEM）和孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）研究六种自身免疫性疾病（autoimmune diseases,AID）和十种精神类疾病（psychiatric disorders,PD）之间的共享遗传结构。方法本研究运用连锁不平衡分数回归评估疾病之间的遗传相关性；引入GSEM，在奇数染色体进行探索性因素分析、偶数染色体进行验证性因素分析来交叉验证，并结合路径分析建立三因子模型和层次模型。此外，对潜在因子（Factor）进行多变量全基因组关联研究，测试中介变量和Factor之间的双向因果关系。从而揭示各疾病之间复杂的遗传关系。结果 GSEM结果显示所选取的16种疾病可以被3个独立的因子所构成的三因子模型所解释，且在拟合研究数据时表现最佳（χ2=865.291,AIC=929.291,CFI=0.940,SRMR=0.097），模型中，Factor1和Factor3均显示出与AID密切相关的特征；Factor2主要包含精神类疾病，硬皮病作为中介变量联系两类疾病；MR结果显示硬皮病和Factor2、Factor3之间存在双向因果效应。结论 GSEM和MR可以用于揭示AID和PD之间的共享遗传结构和因果效应，从而发现两者的相互作用，为理解复杂疾病之间的遗传关系提供了一个重要的方法学工具。

关键词：基因组结构方程模型因子分析孟德尔随机化自身免疫性疾病精神类疾病

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