检索结果-内蒙古大学图书馆

Logratio变换与PSO-BP神经网络在多目标混料设计药物处方配比优化中的应用

中国卫生统计 2025年第1期42卷 44-49页

作者：李一汀乔宇超王旭春任家辉崔宇赵执扬刘静赵瑞青仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001

目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有... 详细信息

目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有效成分皮肤滞留量两个评价指标为输出构建PSO-BP神经网络模型,再以PSO-BP为适应度函数采用NSGA-Ⅱ进行多目标寻优,最后将本文优化方案与原文优化方案进行比较。结果以粒径和有效成分皮肤滞留量作为输出的PSO-BP神经网络拟合模型的决定系数分别为R^(2)=0.97298和R^(2)=0.96334,且与原文使用的Scheffe多项式模型相比拟合效果更好。采用NSGA-Ⅱ优化目标函数所得3、4、6、7、10、11等方案的复方甘草微乳制备效果均优于原文方案,其中3号方案与原文方案相比,微乳粒径减小了3.02 nm,有效成分皮肤滞留量提高了18.31μg。结论将Logratio变换和PSO-BP神经网络结合应用于混料设计所得试验数据的模型构建中,并采用NSGA-Ⅱ获得最佳的药物处方配比,理论是可行且合理的。

关键词：混料设计 Logratio变换 PSO-BP神经网络改进非劣分类遗传算法

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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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广西壮族自治区35~74岁壮族居民高尿酸血症与饮食模式的关系

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中华疾病控制杂志 2025年第3期29卷 340-347页

作者：裴恒妍唐小芬曾小云黄东萍刘顺江宇仇小强谢艺红广西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系南宁530021 广西医科大学公共卫生学院卫生检验与检疫教研室南宁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

目的探讨2018―2019年广西壮族自治区(简称广西)35~74岁壮族居民高尿酸血症(hyperuricemia,HUA)患病与饮食模式之间的关系,为HUA的管理和痛风等慢性病防控提供科学依据。方法采用横断面研究,基于广西少数民族自然人群慢性病前瞻性队列... 详细信息

目的探讨2018―2019年广西壮族自治区(简称广西)35~74岁壮族居民高尿酸血症(hyperuricemia,HUA)患病与饮食模式之间的关系,为HUA的管理和痛风等慢性病防控提供科学依据。方法采用横断面研究,基于广西少数民族自然人群慢性病前瞻性队列人群开展问卷调查和体格检查,并采集血液、尿液标本进行实验室检测。根据14种常见食物的摄入情况,采用因子分析识别其饮食模式,并通过二分类logistic回归分析模型分析HUA与饮食模式的关系。结果共纳入11134名壮族居民,其中男性4977人(44.70%),女性6157人(55.30%),HUA患病率为17.47%(男性为30.88%,女性为6.63%)。研究对象以小学及以下文化程度(55.83%)和农村居民(87.80%)为主。通过因子分析共识别出4种饮食模式,其累积贡献率为46.36%。多因素分析结果显示,在调整性别、文化程度、居民类型、高血压、冠心病、慢性肾脏病、肝功能、血脂和BMI等有统计学意义的指标后,与杂粮面食模式相比,水产禽蛋模式是HUA的保护因素(aOR=0.82,95%CI:0.70~0.96,P=0.012);与不饮酒者相比,适量饮酒(aOR=1.44,95%CI:1.17~1.79,P<0.001)和过量饮酒(aOR=1.74,95%CI:1.50~2.03,P<0.001)是HUA的危险因素;与基本不喝汤相比,喝汤1~2次/周(aOR=0.75,95%CI:0.63~0.90,P=0.002)和≥3次/周(aOR=0.87,95%CI:0.75~1.00,P=0.043)是HUA的保护因素。结论2018―2019年广西35~74岁壮族居民HUA患病率较高,HUA患病风险与饮食模式、饮酒密切相关,应加强饮食指导,宣传和倡导健康饮食模式,减少HUA患病风险。

关键词：高尿酸血症患病率饮食模式

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慢阻肺急性加重患者不同共病模式下生命质量MCID风险分析

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现代预防医学 2025年第2期52卷 362-368页

作者：董涛何航帜胡晓娟原一玮靳婕赵卉张岩波山西医科大学医学科学院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山西医科大学管理学院医学信息技术教研室山西医科大学第二医院呼吸与危重症医学科山西医科大学

目的研究不同共病模式下慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)患者健康相关生命质量(HRQoL)变化的风险因素。方法纳入2021年9月—2023年9月山西省五所医院的AECOPD患者214例。结合圣乔治呼吸问卷(SGRQ)与其最小临床重要差异(MCID)评估患... 详细信息

目的研究不同共病模式下慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)患者健康相关生命质量(HRQoL)变化的风险因素。方法纳入2021年9月—2023年9月山西省五所医院的AECOPD患者214例。结合圣乔治呼吸问卷(SGRQ)与其最小临床重要差异(MCID)评估患者的HRQoL。从共病(参考ICD-10编码)切入，基于潜在类别分析(LCA)进行共病模式分层，进而采用有序logistic回归分析不同共病模式下患者出院3个月SGRQ评分变化的风险因素。结果 LCA将患者分为“心血管疾病组”和“肺心病低负荷组”。有序logistic回归结果显示出院3个月心血管疾病组BMI偏高(OR=2.96,95%CI:1.09～8.34,P=0.035)和直接胆红素偏高(OR=2.96,95%CI:1.07～8.35,P=0.037)患者具有临床意义的SGRQ评分升高的可能性均是两指标正常患者的2.96倍；肺心病低负荷组直接胆红素偏高(OR=3.25,95%CI:1.35～7.97,P=0.009)和氧饱和度偏低(OR=2.35,95%CI:1.05～5.55,P=0.043)患者具有临床意义的SGRQ评分升高的可能性分别是两指标正常患者的3.25倍和2.35倍。结论不同共病模式的AECOPD患者预后风险因素不同，且无论共病模式如何，直接胆红素偏高都是AECOPD患者HRQoL变化的独立危险因素。此外还应密切关注合并心血管疾病的AECOPD患者出现BMI异常变化。

关键词：共病模式慢性阻塞性肺病急性加重健康相关生命质量最小临床重要差异潜在类别分析有序logistic回归

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反事实解释框架在慢性阻塞性肺疾病急性加重患者治疗效果预判模型中的应用

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中华疾病控制杂志 2025年第04期 461-467+480页

作者：原一玮何航帜胡晓娟董涛靳婕赵卉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山西医科大学管理学院医学信息技术教研室山西医科大学第二医院呼吸与危重症医学科

目的针对慢性阻塞性肺疾病急性加重(acute exacerbation of chronic obstractive pulmonary disease, AECOPD)住院患者，构建结合反事实解释框架的机器学习(machine learning, ML)模型，精准预测患者住院疗效并提供临床决策支持。方法... 详细信息

目的针对慢性阻塞性肺疾病急性加重(acute exacerbation of chronic obstractive pulmonary disease, AECOPD)住院患者，构建结合反事实解释框架的机器学习(machine learning, ML)模型，精准预测患者住院疗效并提供临床决策支持。方法选择2012―2020年因AECOPD于山西医科大学第二医院住院的患者3 046例，以中位住院时长内是否好转出院作为结局变量，构建5种ML预测模型并进行性能对比。最后使用反事实框架解释最优模型并提供干预方案。结果 CatBoost(categorical boosting)模型的综合性能最好，受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under curve, AUC)为0.748、准确率为68.4%、精确率为70.6%、召回率为69.1%、F1值为69.8%、布里尔分数为20.4%,校准曲线接近对角线。通过反事实解释框架直观呈现了患者的结局发生机制，生成的可干预方案可协助医生改善AECOPD患者的住院疗效。结论在仅使用常规电子医疗病历数据的情况下，基于CatBoost的预测模型可实现对AECOPD患者住院疗效的预测，结合反事实解释框架可为医生提供针对AECOPD患者的个性化干预方案，为临床决策提供可靠的依据。

关键词：慢性阻塞性肺疾病急性加重机器学习预测模型模型可解释性反事实解释

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纵向项目反应理论在慢性心力衰竭患者报告结局中的应用

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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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基于深度学习构建肺腺癌患者免疫相关基因生存预后模型的比较研究

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 56-61页

作者：任月秦阳兰宁张永超刘毅蓉赵晋芳罗天娥山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 030001 北京市丰台区疾病预防控制中心重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的探讨使用多组学数据和免疫相关基因构建不同深度学习模型对肺腺癌患者的预后预测价值并比较其预测性能。方法从TCGA数据库肺腺癌多组学数据提取免疫基因后分别用原始数据及单因素Cox回归过滤法、方差过滤法和弹性网络(elastic net,... 详细信息

目的探讨使用多组学数据和免疫相关基因构建不同深度学习模型对肺腺癌患者的预后预测价值并比较其预测性能。方法从TCGA数据库肺腺癌多组学数据提取免疫基因后分别用原始数据及单因素Cox回归过滤法、方差过滤法和弹性网络(elastic net,EN)方法降维后的数据构建DeepOmix、Nnet-survival、Cox-nnet和Deepsurv预后预测模型,采用一致性指数和时间依赖性ROC评价模型的预测效果。结果比较多组学模型C指数、3年AUC和5年AUC值结果显示:DeepOmix模型结合生物信号通路信息采用不同降维方法构建的肺腺癌预后预测模型与DeepOmix、Nnet-survival、Cox-nnet和Deepsurv模型相比预测性能最好(C指数在0.83以上,3年AUC在0.89以上,5年AUC在0.94以上)。在筛选变量构建预后预测模型中EN降维在绝大多数情况下具有良好的预测准确度。DeepOmix模型能显著区分高、低风险组患者,且高风险组预后较差(P<0.001)。结论DeepOmix模型结合生物信号通路以及EN降维可以分析高维低样本量数据,构建的肺腺癌预后预测模型与其他模型相比预测性能较高。

关键词： DeepOmix 深度学习预后预测生存分析肺腺癌

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基于随机森林的冠状动脉狭窄风险识别模型

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中山大学学报(医学科学版) 2025年第1期46卷 138-146页

作者：吕勇峰王钰婧张乐怡李一心原娜田晶山西医科大学第一临床医学院山西太原030000 山西医科大学医学科学院山西太原030000 公共卫生学院卫生统计学教研室山西太原030000 山西医科大学第一医院心血管内科山西太原030000 重大疾病风险评估山西省重点实验室山西太原030000

【目的】采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型,分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。【方法】连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院,经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量,Gensini积分为结局... 详细信息

【目的】采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型,分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。【方法】连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院,经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量,Gensini积分为结局变量,采用Logistic回归、反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)算法构建冠状动脉狭窄风险识别模型。通过灵敏度(TPR)、特异度(TNR)、准确率(ACC)、阳性预测值(PV+)、阴性预测值(PV-)、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和校准曲线进行模型评价。并对最佳模型进行特征重要性排序。【结果】Logistic回归、反向传播神经网络和随机森林模型的TPR分别为75.76%、74.30%和93.70%,ACC分别为74.05%、72.30%和79.49%,AUC分别为0.7399、0.7231、0.7522,随机森林模型综合效能表现最佳。随机森林模型结果表明,胸痛症状、心电图提示ST段异常、室性早搏、合并高血压、房颤、心脏彩超提示节段性室壁运动异常、主动脉瓣关闭不全、肺动脉瓣关闭不全、心血管疾病家族史、体质量指数是冠脉狭窄的前10位重要变量。【结论】在识别冠状动脉狭窄方面,随机森林模型表现出最佳的综合性能,可较为准确地评估冠脉狭窄的程度,为临床干预提供科学依据。

关键词： Gensini积分反向传播神经网络随机森林冠状动脉狭窄机器学习

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慢性心力衰竭患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系

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中国循环杂志 2025年第1期40卷 46-53页

作者：王雅靖田晶郭威王磊张蕾张岩波韩清华山西医科大学第一临床医学院太原030001 山西医科大学第一医院心内科太原030001 山西省心血管病医院心内科太原030024 山西白求恩医院心内科太原030032 重大疾病风险评估山西省重点实验室太原030012 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030012 山西省心脑血管病三高共管技术创新中心太原030001

目的:探讨慢性心力衰竭(心衰)患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系。方法:纳入2014年3月至2021年11月于山西省3家三级甲等医院(山西医科大学第一医院、山西省心血管病医院、山西白求恩医院)诊断为慢性心衰的住院患者3580例... 详细信息

目的:探讨慢性心力衰竭(心衰)患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系。方法:纳入2014年3月至2021年11月于山西省3家三级甲等医院(山西医科大学第一医院、山西省心血管病医院、山西白求恩医院)诊断为慢性心衰的住院患者3580例,记录患者入院及出院心电图的QRS间期,并计算住院期间QRS间期变化(ΔQRS)和ΔQRS比率(ΔQRS/入院QRS间期×100%)。根据ΔQRS三分位数将患者分为QRS间期下降组(n=1364)、QRS间期稳定组(n=1248)和QRS间期进展组(n=968),于患者出院后第1、3、6、12个月及此后每6个月进行电话随访,以远期全因死亡为终点事件,随访截止时间为2023年5月1日。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,并用log-rank法进行组间比较。采用Cox比例风险回归模型进行预后分析,采用限制性立方样条图评估慢性心衰患者住院期间QRS间期相关指标与远期全因死亡风险之间的关系。结果:中位随访71(56,92)个月期间,共502例(14.0%)患者死亡。QRS间期下降组和QRS间期稳定组的远期全因死亡率明显低于QRS间期进展组(13.9%vs.10.7%vs.18.6%,χ^(2)=28.607,P<0.001)。多因素Cox回归分析显示,入院QRS间期(HR=1.005,95%CI:1.002~1.009,P=0.003)及住院期间ΔQRS比率(HR=2.071,95%CI:1.247~3.440,P=0.005)是慢性心衰患者远期全因死亡的独立影响因素。限制性立方样条图显示,当入院QRS间期>96.36 ms时,QRS间期越长,患者远期全因死亡风险越高;当入院QRS间期为89.32~96.36 ms时,QRS间期为慢性心衰患者远期全因死亡的保护性因素;当住院期间ΔQRS比率≥3.40%时,其数值越大,患者全因死亡风险越高。结论:入院QRS间期及住院期间ΔQRS比率是慢性心衰患者远期全因死亡的独立影响因素,入院QRS间期>96.36 ms和住院期间ΔQRS比率≥3.40%时患者远期全因死亡风险明显增加。

关键词：慢性心力衰竭 QRS间期 QRS间期变化影响因素全因死亡

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基于机器学习的肾癌患者术后复发风险预测模型的构建与评价

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现代泌尿外科杂志 2025年第3期30卷 240-247页

作者：王佩佩侯钊马慧吕定阳王玘葳双卫兵山西医科大学第一医院泌尿外科山西太原030001 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西太原030001

目的探索肾癌患者术后复发的影响因素,构建复发风险的机器学习预测模型并评价其效能。方法回顾性收集山西医科大学第一医院泌尿外科2013—2021年间915例行手术治疗的肾癌患者的临床资料。将纳入研究的患者按7∶3的比例随机划分为训练集(... 详细信息

目的探索肾癌患者术后复发的影响因素,构建复发风险的机器学习预测模型并评价其效能。方法回顾性收集山西医科大学第一医院泌尿外科2013—2021年间915例行手术治疗的肾癌患者的临床资料。将纳入研究的患者按7∶3的比例随机划分为训练集(n=510)和验证集(n=218)。在训练集中使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归算法筛选重要变量,并构建肾癌患者术后复发风险的机器学习预测模型,在验证集中结合模型的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)和准确率、F1值等指标对模型效能进行比较。结果LASSO回归筛选出影响肾癌患者术后复发的风险因素有吸烟史、肿瘤最大径、N分期、Fuhrman分级、凝血酶时间和纤维蛋白原水平,据此构建的logistic模型、决策树模型、随机森林模型和贝叶斯模型在验证集中的AUC值分别为0.862、0.792、0.843和0.861,准确率分别为0.917、0.908、0.904和0.927,F1值分别为0.357、0.286、0.323和0.600。综合比较,贝叶斯模型的性能最稳定且具有较好的区分度。结论在本数据集中,基于贝叶斯算法的机器学习预测模型效能较好,可为临床决策提供参考。

关键词：肾细胞癌复发机器学习预测模型逻辑回归决策树随机森林贝叶斯

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