检索结果-内蒙古大学图书馆

高校医学教学研究（电子版） 2022年第3期12卷 13-16页

作者：曾芳芳陈雯张晋昕朱淑明吴少敏顾菁郝元涛中山大学公共卫生学院医学统计学教研室广州510080 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系北京100083

加强基层教学组织建设是推动高等教育高质量发展的必然要求,虚拟教研室是信息化时代新型基层教学组织建设的重要探索。本文首先介绍了虚拟教研室建设的必要性,接着基于国家一流课程的建设基础,从新型教研形态,优质教学资源共建共享,跨... 详细信息

加强基层教学组织建设是推动高等教育高质量发展的必然要求,虚拟教研室是信息化时代新型基层教学组织建设的重要探索。本文首先介绍了虚拟教研室建设的必要性,接着基于国家一流课程的建设基础,从新型教研形态,优质教学资源共建共享,跨校、跨地域的教学交流和培训,教学内容和教学方法的改革等方面,探索医学统计学课程虚拟教研室的建设,以期提升教师教书育人的能力,提高人才培养质量。

关键词：虚拟教研室医学统计学教学改革教学质量

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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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基于网络分析的学龄前儿童饮食行为和喂养行为与体重的相关性研究

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中国儿童保健杂志 2025年第2期33卷 166-172页

作者：杨喆张浩张海悦梁英王玥张薇张玉海尚磊空军军医大学卫生统计学教研室陕西西安710032 联勤保障部队第985医院输血医学科

目的基于网络分析方法探索学龄前儿童饮食行为和喂养行为与体重的相关性,识别影响儿童体重的关键饮食及喂养行为。方法2021年1—7月,在陕西省7个地级市各选择5~10个幼儿园,采用学龄前(3~6岁)儿童饮食行为及照护人喂养行为量表对9629名... 详细信息

目的基于网络分析方法探索学龄前儿童饮食行为和喂养行为与体重的相关性,识别影响儿童体重的关键饮食及喂养行为。方法2021年1—7月,在陕西省7个地级市各选择5~10个幼儿园,采用学龄前(3~6岁)儿童饮食行为及照护人喂养行为量表对9629名儿童主要照护人进行调查。采用R软件构建饮食行为和喂养行为与体重的网络,并依据网络的强度、紧密度和中介度等中心性指标确定关键行为。结果与正常体重儿童相比,低体重儿童逼迫喂养、不良饮食习惯、过饱响应和情绪性进食得分较高,超重及肥胖儿童体重担忧、食物响应和情绪性进食得分较高,差异有统计学意义(P<0.05)。网络分析显示喂养行为中责任喂养和饮食内容限制之间具有强正相关关系(r=0.45),饮食行为中不良进食习惯和主动性进食之间具有负相关关系(r=-0.27)。饮食行为中情绪性进食和喂养行为中体重担忧呈正相关(r=0.22)。儿童体质量指数(BMI)与体重担忧呈正相关(r=0.14),与过饱响应呈负相关(r=-0.10)。学龄前儿童饮食行为、喂养行为和体重网络的关键行为为责任喂养、不良进食习惯和主动性进食。结论学龄前儿童饮食行为和喂养行为与体重具有强相关关系,责任喂养、不良进食习惯和主动性进食是影响儿童体重的关键喂养和饮食行为。针对关键行为制定有效的干预措施,对于促进学龄前儿童健康成长、预防肥胖及低体重问题具有重要意义。

关键词：饮食行为喂养行为体重学龄前儿童网络分析肥胖

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家长与中小学生中高强度身体活动和静态行为的关联

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中国学校卫生 2025年第1期46卷 68-72页

作者：姚梓枫叶荣荣陈嘉德徐鹏黄燕红李丽霞李红娟郜艳晖暨南大学基础医学与公共卫生学院医学统计学教研室广东广州510632 广东药科大学公共卫生学院卫生统计学教研室北京体育大学运动人体科学学院/运动与体质健康教育部重点实验室

目的探讨家长中高强度身体活动(MVPA)、静态行为(SB)与中小学生MVPA、SB的关联,为制定针对性的儿童青少年身体活动促进策略提供科学依据。方法 2021—2022年,采用方便抽样与整群抽样相结合的方法收集广州市海珠区5所中小学的2 484对学... 详细信息

目的探讨家长中高强度身体活动(MVPA)、静态行为(SB)与中小学生MVPA、SB的关联,为制定针对性的儿童青少年身体活动促进策略提供科学依据。方法 2021—2022年,采用方便抽样与整群抽样相结合的方法收集广州市海珠区5所中小学的2 484对学生及其家长的基本信息和24 h活动行为情况。构建成分回归模型分析家长MVPA、SB与中小学生MVPA、SB的关系,并采用成分等时替代模型探讨家长MVPA、剩余成分(24 h中除SB外的时间使用成分)和SB之间相互替代对中小学生MVPA和SB行为活动的影响。结果一至三年级学生家长MVPA和SB与学生的MVPA和SB均呈正相关(β值分别为0.06,0.12,P值均<0.01)。成分等时替代模型显示,一至三年级学生家长用10 min和20 min MVPA替代SB与学生MVPA增加有关,用10 min和20 min剩余成分替代SB与学生SB减少有关,平均变化量分别为0.8(95%CI=0.4~1.2)和1.4(95%CI=0.7~2.2)、-1.4(95%CI=-1.7~-1.1)和-2.9(95%CI=-3.4~-2.3)(P值均<0.05)。四至六年级和七至九年级学生家长与学生身体活动和静态行为间未观察到有统计学意义的关联(P值均>0.05)。结论一至三年级学生家长增加MVPA和减少SB对学生增加MVPA和减少SB有益。可通过家长促进中小学生身体活动,且干预关口应提前,低年级为最佳干预期。

关键词：运动活动静态行为回归分析学生法定监护人

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基于转录组学和变分自编码器的癌症分期诊断研究

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陆军军医大学学报 2025年第6期47卷 613-622页

作者：李佳芮钱力沈俊杰郭泓麟秦茂洋伍亚舟陆军军医大学(第三军医大学)军事预防系医学系军队卫生统计学教研室重庆

目的旨在对10种癌症转录组学数据开展深度分析与特征提取,进而实现对癌症样本的分期诊断。方法在UCSC Xena网站收集发病率最高的10种癌症转录组学数据(包含4938个样本和59428个基因),以变分自编码器为基础,利用特征重要性排序思想,通过... 详细信息

目的旨在对10种癌症转录组学数据开展深度分析与特征提取,进而实现对癌症样本的分期诊断。方法在UCSC Xena网站收集发病率最高的10种癌症转录组学数据(包含4938个样本和59428个基因),以变分自编码器为基础,利用特征重要性排序思想,通过引入掩码算法和增量特征选择方法(incremental feature selection,IFS),构建了增量特征排序选优变分自编码器(incremental feature ranking and selection variational autoencoder,IFRSVAE);与随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和极限梯度提升树(eXtreme gradient boosting,XGboost)结合测试了该方法的性能,并同其他方法进行比较。结果提取了21个特征用于后续分类,较于传统变分自编码器、递归特征消除和Lasso回归模型,IFRSVAE模型在3种分类器上均取得了较好性能(AUC值最高,其余指标也表现良好);其中IFRSVAE-RF表现最好,AUC达到了85.49%(95%CI:83.24%~87.74%)。此外,还应用了沙普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)模型对特征贡献进行展示。结论本研究探索并验证了IFRSVAE在特征提取方面具备一定成效。基于此构建的IFRSVAE-RF模型,在癌症分期诊断任务中展现出较好的表现,为深度学习在癌症分期诊断方法的研究方向上,提供了一种可供参考的新思路。

关键词：癌症分期转录组学变分自编码器机器学习

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广州市HIV感染者合并乙型肝炎病毒感染对肝酶异常发生的长期影响

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中华疾病控制杂志 2025年第2期29卷 178-185页

作者：陈鸣禹刘聪唐小平李全敏李凌华顾菁蔡卫平中山大学公共卫生学院医学统计学教研室广州510000 广州医科大学附属市八医院传染病中心广州510000

目的分析广州市人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染者在长期抗病毒治疗的过程中,合并乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)感染对HIV感染者肝酶异常发生的影响。方法利用艾滋病(acquired immune deficiency syndro... 详细信息

目的分析广州市人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染者在长期抗病毒治疗的过程中,合并乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)感染对HIV感染者肝酶异常发生的影响。方法利用艾滋病(acquired immune deficiency syndrome,AIDS)综合防治数据信息管理系统中2010年1月1日―2021年6月30日于广州市第八人民医院接受抗病毒治疗的HIV感染者的随访数据,于2023年12月进行回顾性队列研究,采用Joinpoint回归模型分析肝酶异常风险的变化趋势,采用倾向性评分匹配法来改善合并HBV感染者和单纯HIV感染者的组间可比性,采用多水平logistic回归分析模型分析合并HBV感染对肝酶异常的影响。结果根据纳入和排除标准筛选出13829名HIV感染者,倾向性评分匹配后共9050名HIV感染者被纳入分析。单纯HIV感染者和合并HBV的感染者中,分别有61.8%和70.4%发生了肝酶异常,其发生风险呈现为治疗开始的9个月内快速下降、治疗9~27个月缓慢下降、治疗27个月以后稳定的3个阶段。对于HIV感染者,在抗病毒治疗开始的9个月内合并HBV感染是肝酶异常的危险因素(OR=1.637,95%CI:1.437~1.866),而在抗病毒治疗持续9个月后合并HBV感染与肝酶异常间关联无统计学意义(P>0.05)。结论在AIDS随访和管理的工作中,对于合并HBV感染者开启抗病毒治疗后的首年内应重点关注其肝功能情况。

关键词：人类免疫缺陷病毒乙型病毒性肝炎高效抗逆转录病毒疗法

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基于列线图的空腹血糖受损发生风险预测模型的构建与验证

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中国医科大学学报 2025年第1期54卷 18-23页

作者：甄紫伊刘蕾孟继娴傅一婷马小慧孙金菊沈阳医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室沈阳110034 辽宁中医药大学护理学院社区护理学教研室沈阳116600

目的探讨空腹血糖受损(IFG)发生的危险因素,构建基于列线图的IFG发生风险的预测模型并验证。方法收集2022年8月至12月沈阳市某医院体检门诊常规体检者(n=3037)的临床资料,将研究对象按照7∶3随机分为训练组(n=2126)和验证组(n=911)。通... 详细信息

目的探讨空腹血糖受损(IFG)发生的危险因素,构建基于列线图的IFG发生风险的预测模型并验证。方法收集2022年8月至12月沈阳市某医院体检门诊常规体检者(n=3037)的临床资料,将研究对象按照7∶3随机分为训练组(n=2126)和验证组(n=911)。通过LASSO回归分析筛选预测变量,采用logistic回归分析进一步筛选并构建列线图预测模型,由验证组对模型可行性进行内部验证,应用受试者操作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验对模型效能进行评价。结果3037例研究对象中2880例未发生IFG,157例发生IFG。结果显示,年龄(OR=1.04,95%CI:1.02~1.05)、体重指数(OR=1.10,95%CI:1.05~1.17)、收缩压(OR=1.01,95%CI:1.00~1.03)、甘油三酯(OR=1.20,95%CI:0.99~1.51)以及高血压(OR=1.28,95%CI:1.04~1.59)是IFG发生的独立危险因素。基于以上变量成功构建了列线图预测模型。预测模型中训练组预测IFG发生的AUC为0.722(95%CI:0.68~0.77),验证组预测IFG发生的AUC为0.907(95%CI:0.87~0.94)。拟合优度检验结果显示训练组与验证组模型差异比较无统计学意义(P>0.05),实际概率与模型预测概率基本一致,模型校准度较好。结论本研究构建了包括年龄、体重指数、收缩压、甘油三酯以及高血压5个变量的IFG发生风险的预测模型,有助于尽早筛选IFG高危人群并及时干预。

关键词：空腹血糖受损危险因素预测模型列线图

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多阅片者多病例设计在人工智能辅助阅片影像诊断试验评价中的应用

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海军军医大学学报 2025年第4期46卷 504-510页

作者：宛慧琴向蔓潘喆敏秦婴逸何倩贺佳同济大学医学院上海200092 海军军医大学(第二军医大学)卫生勤务学系军队卫生统计学教研室上海200433

目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构... 详细信息

目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构建及其检验方法。实例研究共收集了3家医院200例受试者的CT影像资料,其中133例为肋骨骨折患者,68例为非肋骨骨折患者,由3位阅片医师对所有CT影像进行判读。分析在2种阅片方式(医师+AI辅助阅片、医师独立阅片)下肋骨骨折检出的AUC值、灵敏度和特异度的差异。结果AI辅助阅片组的AUC值为0.958,医师独立阅片组的AUC值为0.902,两组AUC值差异有统计学意义(P<0.001)。AI辅助阅片组总体的灵敏度为0.970,特异度为0.946;医师独立阅片组的灵敏度为0.838,特异度为0.966;两组灵敏度差值为0.131(95%CI 0.091~0.171),特异度差值为-0.020(95%CI-0.059~0.020),说明AI辅助阅片与医师独立阅片的灵敏度差异有统计学意义而特异度差异无统计学意义。两组的阳性似然比均大于10,阴性似然比均小于0.2,阳性预测值都接近1,说明AI辅助阅片影像诊断试验的诊断准确性高。结论AI辅助阅片在提高诊断效能方面有显著优势,不仅可以提高肋骨骨折诊断的准确性和检出率,还能提高医师工作效率,优化医院服务。

关键词：人工智能多阅片者多病例设计 Obuchowski-Rockette法肋骨骨折诊断准确性

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烟台市成年男性居民戒烟变化情况及影响因素分析

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 85-88页

作者：林杨陈琦李佳琏刘文昊陈裕玺孙红卫姜晓明王玖滨州医学院公共卫生学院卫生统计学教研室 264003 海阳市疾病预防控制中心

目的了解烟台市成年居民2013年、2017年、2021年戒烟变化趋势及影响因素,为政府部门以及相关机构采取针对性控烟措施提供依据。方法采取多阶段分层抽样方法,于2013年、2017年、2021年对在芝罘区居住6个月及以上,且年龄≥18岁的男性居民... 详细信息

目的了解烟台市成年居民2013年、2017年、2021年戒烟变化趋势及影响因素,为政府部门以及相关机构采取针对性控烟措施提供依据。方法采取多阶段分层抽样方法,于2013年、2017年、2021年对在芝罘区居住6个月及以上,且年龄≥18岁的男性居民进行横断面调查,由经过统一培训的调查员采用问卷调查,以面对面询问的方式进行。单因素分析采用Wilcoxon秩和检验和卡方检验,多因素分析采用logistic回归分析。结果2013、2017和2021年标化戒烟率分别为15.04%、29.83%和25.50%,2017年和2021年较2013年戒烟率提高,但2017年与2021年间戒烟率差异无统计学意义。logistic回归结果显示,年龄、职业、吸烟致病风险认知、早餐食用频率、睡眠时间、中心性肥胖是戒烟的独立影响因素。年龄越大(OR=1.292,95%CI=1.051~1.587)、吸烟致病风险认知越高(OR=1.224,95%CI=1.057~1.416)、早餐食用频率越高(OR=1.609,95%CI=1.105~2.342)的吸烟者,越容易戒烟;职业方面,以商业/服务人员为参考,离退休人员戒烟概率更大(OR=2.818,95%CI=1.322~6.004),其次为体力劳动者(OR=2.372,95%CI=1.028~5.476);睡眠时间越短戒烟概率越大(OR=0.996,95%CI=0.993~0.999)。结论烟台市居民控烟效果整体较好,但部分人群戒烟意愿并不高,要针对重点人群采取针对性的控烟措施。

关键词：吸烟戒烟影响因素烟草控制健康教育

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基于贝叶斯网络的随机森林优化填补算法

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海军军医大学学报 2025年第2期46卷 253-257页

作者：董鑫宇陈琪杨志宇贺佳同济大学医学院上海200092 海军军医大学(第二军医大学)卫生勤务学系军队卫生统计学教研室上海200433

目的评估并改进缺失数据处理方法,提升二分类结局预测模型性能。方法模拟数据缺失场景,通过预测模型的ROC AUC及均方根误差(RMSE)共同评估直接剔除、均值填补、随机森林填补、多重填补对预测模型性能的影响,并将贝叶斯网络引入随机森林... 详细信息

目的评估并改进缺失数据处理方法,提升二分类结局预测模型性能。方法模拟数据缺失场景,通过预测模型的ROC AUC及均方根误差(RMSE)共同评估直接剔除、均值填补、随机森林填补、多重填补对预测模型性能的影响,并将贝叶斯网络引入随机森林填补算法,利用变量间相关性进行填补方法的优化。结果不同缺失占比下,通过AUC及RMSE均可得出贝叶斯网络优化随机森林填补算法效果最佳。此外,在缺失占比为10%~20%时,各种填补方法对预测模型的性能提升效果大体相同;当缺失占比为30%~40%时,相较于均值填补,除贝叶斯网络优化随机森林填补算法外,随机森林填补更好,其效果略优于多重填补;当缺失占比接近50%时,即使模型性能依旧较好,但填补数据逐渐偏离真实数据特征,模型的可用性下降。结论贝叶斯网络优化随机森林填补算法总体效果较好,当随机缺失占比30%~40%时可优先考虑。

关键词：预测模型缺失填补随机森林贝叶斯网络

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