检索结果-内蒙古大学图书馆

中国全科医学 2022年第11期25卷 1334-1339页

作者：王娇娇陈圆煜郑子薇杨永忠陈哲李超王海东武建辉王国立华北理工大学公共卫生学院流行病与卫生统计学学科河北省煤矿卫生与安全重点实验室河北省唐山市063210

背景颈动脉粥样硬化(CAS)不仅影响钢铁工人的工作效率,而且是引发缺血性脑血管疾病最重要的危险因素。近年来,越来越多的学者利用机器学习并通过易获得的因素对疾病进行风险预测,但目前,关于CAS风险预测模型的研究依然缺乏。目的运用支... 详细信息

背景颈动脉粥样硬化(CAS)不仅影响钢铁工人的工作效率,而且是引发缺血性脑血管疾病最重要的危险因素。近年来,越来越多的学者利用机器学习并通过易获得的因素对疾病进行风险预测,但目前,关于CAS风险预测模型的研究依然缺乏。目的运用支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)与随机森林(RF)模型构建钢铁工人CAS发生风险预测模型,并比较其预测效能。方法选取2017年3—6月在唐山市弘慈医院进行体检和健康监测的4568例钢铁工人为研究对象,按照本团队编写的《健康评估检查表》进行调查,调查内容:人口学特征(性别、年龄、体质指数、文化程度、婚姻状况)、个人的行为生活习惯与方式(吸烟、饮酒)、个人病史(高血压、糖尿病、CAS家族史)、职业史(倒班、高温作业、噪声作业)。收集研究对象的实验室检查指标,如胆固醇、三酰甘油、同型半胱氨酸、尿酸。结合非条件多因素Logistic回归分析结果以及查阅相关文献,确定变量构建SVM、BPNN和RF模型并进行比较。结果训练集显示SVM、BPNN和RF模型预测钢铁工人发生CAS的准确率分别为83.81%、79.27%、86.60%,灵敏度分别为80.10%、66.19%、73.62%,特异度分别为87.32%、91.62%、98.90%,受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为0.84、0.79、0.86。SVM模型的灵敏度最高,RF模型在准确率、特异度和AUC方面高于其余两种模型,差异有统计学意义(P<0.05)。测试集显示SVM、BPNN和RF模型预测钢铁工人发生CAS的准确率分别为85.70%、75.46%、73.37%,灵敏度分别为81.63%、64.65%、60.00%,特异度分别为90.29%、87.66%、88.45%,AUC分别为0.86、0.76、0.74。SVM模型在灵敏度、准确率和AUC方面高于其余两种模型比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论运用SVM模型预测钢铁工人CAS发生风险的效果优于BPNN和RF模型。

关键词：颈动脉疾病动脉粥样硬化金属工人支持向量机 BP神经网络随机森林预测

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职业高温暴露与钢铁工人血脂异常的相关性

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环境与职业医学 2021年第6期38卷 593-599页

作者：秦盛杨永忠郑子薇陈圆煜李超陈哲王娇娇王涵李晶王洁武建辉华北理工大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室河北省煤矿卫生与安全重点实验室河北唐山063210

[背景]钢铁工人所处的高温环境使钢铁工人更容易患慢性疾病,高温暴露对疾病的影响越来越受到人们的关注。[目的]研究高温累积暴露量与钢铁工人血脂异常之间的关系,为制订钢铁工人血脂异常的防控措施提供科学依据。[方法]采用现况研究,选... 详细信息

[背景]钢铁工人所处的高温环境使钢铁工人更容易患慢性疾病,高温暴露对疾病的影响越来越受到人们的关注。[目的]研究高温累积暴露量与钢铁工人血脂异常之间的关系,为制订钢铁工人血脂异常的防控措施提供科学依据。[方法]采用现况研究,选取2017年4—6月参加职业健康体检的唐山市某钢铁集团的6 107名一线在职工人为研究对象,其中5 977人参与了体检问卷调查,应答率为97.87%。排除年龄>60岁,问卷调查资料不全和生化指标检测资料缺失者,最终5 807名钢铁工人纳入研究,有效回收率为95.09%。通过问卷调查、体格检查、实验室检查和作业场所职业暴露数据监测等方法收集数据。高温暴露数据来源于企业根据GBZ/T 189.7—2007《工作场所物理因素测量第7部分:高温》测量的高温作业场所历年高温检测报告。根据黑球湿球温度指数和高温工种的工作年限计算高温累积暴露量(CEM)。运用限制性立方样条(RCS)模型结合logistic回归模型探讨高温累积暴露量与钢铁工人血脂异常之间的剂量-反应关系。[结果]5 807名研究对象中,血脂异常检出率为38.11%。在调整了相关混杂因素后RCS模型结果显示高温累积暴露量与血脂异常之间存在线性剂量-反应关系(总体关联性检验χ^(2)=11.88,P=0.002 6;非线性检验χ^(2)=1.70,P=0.192 9)。多因素logistic回归分析结果显示,调整年龄、性别、人均收入、教育程度、高血压家族史、吸烟状况、饮酒状况、阻止高血压膳食方案(DASH)评分、睡眠时间、体力活动水平、高血压、糖尿病、体重指数(BMI)、肝酶代谢、高尿酸血症、倒班、噪声暴露、粉尘暴露、CO暴露等混杂因素后,以累积暴露量<477.97℃·年组为参照组,高温累积暴露量为653.04-℃·年、782.82-℃·年组的工人血脂异常患病风险分别是参照组的1.362倍(OR=1.362,95%CI:1.086-1.709)和1.333倍(OR=1.333,95%CI:1.048-1.694)。[结论]高温累积暴露量和钢铁工人血脂异常之间呈线性剂量-反应关系,高温累积暴露量增加则钢铁工人血脂异常患病风险增大。

关键词：高温累积暴露量限制性立方样条模型血脂异常钢铁工人

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钢铁工人职业紧张与颈动脉粥样硬化关系的现况研究

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中国全科医学 2020年第20期23卷 2589-2593页

作者：武建辉王海东王洁李晶张璐李小明袁聚祥华北理工大学公共卫生学院流行病与卫生统计学学科河北省煤矿卫生与安全重点实验室河北省唐山市063210

背景钢铁工人作业环境单一,常处于高温、噪声的环境中,易形成职业紧张(OS)。OS不仅影响工人的生产效率,而且对若干生化指标(如总胆固醇、三酰甘油等)产生不利影响,造成血脂异常,引发颈动脉粥样硬化(CAS)。钢铁工人OS与CAS之间关系的研... 详细信息

背景钢铁工人作业环境单一,常处于高温、噪声的环境中,易形成职业紧张(OS)。OS不仅影响工人的生产效率,而且对若干生化指标(如总胆固醇、三酰甘油等)产生不利影响,造成血脂异常,引发颈动脉粥样硬化(CAS)。钢铁工人OS与CAS之间关系的研究目前依然缺乏。目的探讨钢铁工人CAS的危险因素及其与OS的关系。方法采用整群分层抽样方法,选择2017年3-6月在唐山泓慈医院体检中心参加职业健康检查者(在岗,从事钢铁作业1年及以上)为研究对象。采用多普勒超声诊断仪进行CAS的诊断。采用中文版《工作内容问卷》进行OS的测评。CAS影响因素分析采用单因素和多因素Logistic回归分析。结果共调查4525名钢铁工人,1151名诊断为CAS,检出率为25.44%;OS 317名,占7.01%。单因素Logistic回归分析结果显示,性别、年龄、体质指数(BMI)、学历、婚姻状况、倒班情况、吸烟、饮酒及高血压、高脂血症检出率为钢铁工人罹患CAS的影响因素(P<0.05);CAS组与非CAS组钢铁工人OS发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。CAS组与非CAS组钢铁工人工作要求、工作自主度、社会支持维度得分及工作要求/工作自主度比值比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,性别、年龄、学历、倒班情况、吸烟、饮酒、高血压是钢铁工人发生CAS的独立影响因素(P<0.05)。结论钢铁工人罹患CAS受多种因素的影响,尚未发现OS与CAS存在关联。

关键词：颈动脉粥样硬化职业紧张钢铁工人

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C5.0决策树与RBF神经网络模型用于急性缺血性脑卒中出血性转化的风险预测性能比较

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中华疾病控制杂志 2019年第2期23卷 228-233页

作者：王海东张璐王洁李晶周莹王国立汪可可彭延波武建辉华北理工大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系河北省煤矿卫生与安全重点实验室唐山063210 华北理工大学附属医院神经内科唐山063210

目的比较C5. 0决策树与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络用于急性缺血性脑卒中(acute jschemic stroke,AIS)出血性转化(hemorrhagic transformation,HT)风险预测性能。方法将AIS住院患者作为研究对象,收集相关资料。根据... 详细信息

目的比较C5. 0决策树与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络用于急性缺血性脑卒中(acute jschemic stroke,AIS)出血性转化(hemorrhagic transformation,HT)风险预测性能。方法将AIS住院患者作为研究对象,收集相关资料。根据入院2周内是否发生HT分为HT组与非HT组,建立C5. 0决策树与RBF神经网络模型,比较两者的预测性能。结果共收集460份病历资料,按照训练集与测试集7∶3的比例分为训练集样本和测试集样本。C5. 0决策树模型的训练集与测试集准确率分别为96. 5%和80. 1%,灵敏度为98. 1%和82. 6%,特异度为94. 8%和77. 9%,Kappa指数是0. 93和0. 60,AUC是0. 97和0. 80。RBF神经网络模型的训练集与测试集准确率分别为72. 6%和74. 7%,灵敏度为87. 6%和88. 4%,特异度为56. 9%和62. 3%,Kappa指数为0. 45和0. 50,AUC为0. 72和0. 75;在训练集中,C5. 0决策树模型的预测性能优于RBF神经网络模型的预测性能。在测试集中,两者预测性能的差异无统计学意义。结论 C5. 0决策树模型的预测性能优于RBF神经网络模型的预测性能。

关键词： C5.0决策树 RBF神经网络急性缺血性脑卒中出血性转化预测性能

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基于Logistic回归模型的低增生性骨髓增生异常综合征和再生障碍性贫血的鉴别诊断研究

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中国全科医学 2018年第1期21卷 52-57页

作者：汪可可张晓雅高涵王国立周莹袁欣王倩曹英志宋宇武建辉华北理工大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系河北省煤矿卫生与安全重点实验室河北省唐山市063210

目的建立低增生性骨髓增生异常综合征(hypo-MDS)与再生障碍性贫血(AA)鉴别诊断的Logistic回归模型并探讨其应用价值。方法回顾性收集2010—2016年中国医学科学院血液病医院住院的111例hypo-MDS患者和181例AA患者的临床及实验室检查资料... 详细信息

目的建立低增生性骨髓增生异常综合征(hypo-MDS)与再生障碍性贫血(AA)鉴别诊断的Logistic回归模型并探讨其应用价值。方法回顾性收集2010—2016年中国医学科学院血液病医院住院的111例hypo-MDS患者和181例AA患者的临床及实验室检查资料,将样本数据按8:2随机分为模型建立组和模型验证组,建立Logistic回归模型,以受试者工作特征(ROC)曲线下面积、灵敏度、特异度等指标评价模型鉴别诊断效果。结果hypo-MDS组患者外周血白细胞计数、血小板计数、网织红细胞比例,骨髓细胞中CD_3^-CD^+_(56)自然杀伤细胞(NK)和CD_3^+CD_(57)^+T大颗粒淋巴细胞(T-LGL)所占比例,髓片中性杆状核粒细胞、中性分叶核粒细胞所占比例以及外周血髓系原始细胞、幼稚粒细胞、成熟单核细胞和幼稚红细胞所占比例高于AA组;红细胞计数、骨髓细胞中CD_(19)^+B细胞所占比例、髓片淋巴细胞所占比例、外周血成熟淋巴细胞所占比例低于AA组(P<0.05)。非条件Logistic回归分析结果显示,红细胞计数和成熟淋巴细胞所占比例越高患AA的风险越高,中性分叶核粒细胞、髓系原始细胞和CD_3^+CD_(57)^+T-LGL所占比例越高患hypo-MDS的风险越高(P<0.05)。Logistic回归模型为:Logit(P)=1.293-0.584X1-0.060X2+0.055X3+0.561X4+0.059X5。模型建立组ROC曲线下面积为0.852,灵敏度为84.6%、特异度为78.9%;模型验证组ROC曲线下面积为0.899,灵敏度为90.0%、特异度为84.6%。结论应用Logistic回归分析建立的hypo-MDS和AA鉴别诊断模型,预测准确率高,有助于医生对两种疾病的鉴别诊断。

关键词：骨髓增生异常综合征贫血,再生障碍性 Logistic模型诊断,鉴别

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基于BP神经网络的急性脑梗死患者自发性出血性转化的风险预测研究

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中国全科医学 2018年第12期21卷 1413-1418页

作者：汪可可武建辉周莹彭延波曹英志宋宇张晓雅袁欣王倩王国立华北理工大学公共卫生学院流行病与卫生统计学学科河北省煤矿卫生与安全重点实验室河北省唐山市063210 华北理工大学附属医院神经内科河北省唐山市063210

目的将BP神经网络用于急性脑梗死(ACI)患者自发性出血性转化(HT)的风险预测,为自发性HT的预防与治疗提供参考依据。方法选取2014年1月—2017年1月于华北理工大学附属医院和唐山市工人医院住院但未行溶栓治疗的372例ACI患者,根据影像学... 详细信息

目的将BP神经网络用于急性脑梗死(ACI)患者自发性出血性转化(HT)的风险预测,为自发性HT的预防与治疗提供参考依据。方法选取2014年1月—2017年1月于华北理工大学附属医院和唐山市工人医院住院但未行溶栓治疗的372例ACI患者,根据影像学检查有无HT将其分为病例组(124例)和对照组(248例),回顾性收集患者一般资料(包括基本资料、既往史、临床资料、实验室检查指标、影像学资料),选取单因素分析有统计学意义的指标,建立Logistic回归模型和BP神经网络模型,并比较受试者工作特征(ROC)曲线评价模型对ACI患者自发性HT的预测性能。结果病例组心房颤动病史发生率、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、抗凝治疗发生率、凝血酶原时间(PT)、白细胞计数(WBC)、纤维蛋白原、大面积脑梗死发生率、早期CT低密度影发生率、脑白质疏松症(LA)发生率均大于对照组,抗凝药物使用史发生率、抗血小板治疗(APT)发生率、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、清蛋白(ALB)均小于对照组(P<0.05)。Logistic回归模型表达式为Logit(P)=0.109×NIHSS评分+1.380×PT+0.355×WBC+1.320×LA-0.842×APT-1.144×HDL-C-0.087×ALB-17.554;BP神经网络模型的隐含层数为1,隐含层神经元数为5。BP神经网络模型预测ACI患者自发性HT的ROC曲线下面积(0.969)大于Logistic回归模型(0.906)(Z=3.601,P<0.001)。BP神经网络模型敏感性分析结果显示,对HT影响显著的因素依次是PT(100.0%)、ALB(75.8%)、WBC(75.8%)、NIHSS评分(52.4%)、早期CT低密度影(36.8%)、HDL-C(35.4%)、APT(33.6%)、大面积脑梗死(31.9%)、纤维蛋白原(23.1%)、心房颤动病史(22.1%)、抗凝药物使用史(20.3%)、抗凝治疗(18.1%)和LA(13.6%)。结论 BP神经网络模型预测ACI患者自发性HT的效果较好,可以用于辅助临床决策的制定。

关键词：脑梗死自发性出血性转化神经网络(计算机) 预测

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