检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2022年第5期39卷 653-658页

作者：秦瑶韩红娟陈杜荣王浩基葛晓燕白文琳崔靖余红梅山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001 山西医科大学基础医学院数学教研室锦州医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西医科大学公共卫生学院儿少卫生学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的探讨轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者逆转为认知正常(normal cognition,NC)的相关因素并建立预测模型。方法基于美国公共数据库NACC,数据包括社会人口学信息、体格检查、疾病史、认知功能、抑郁状况、精神症状和... 详细信息

目的探讨轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者逆转为认知正常(normal cognition,NC)的相关因素并建立预测模型。方法基于美国公共数据库NACC,数据包括社会人口学信息、体格检查、疾病史、认知功能、抑郁状况、精神症状和日常活动功能,构建LASSO logistic回归模型筛选自变量,通过十折交叉验证法选择模型中的最优调和系数λ;采用AIC和BIC与全变量logistic回归和逐步logistic回归进行比较,基于AUC、Brier评分和校准曲线分别评价预测模型的区分度和准确度,并绘制森林图和列线图。结果共纳入397例MCI患者,其中124例MCI患者逆转为NC,逆转率为31.23%。LASSO logistic回归模型(λ=0.044),纳入的自变量为年龄、BMI、高脂血症、维生素B12缺乏症、他人报告认知障碍、FAQ、MMSE、CDR和动物命名正确数;AIC=188.364,BIC=232.187,均低于全变量logistic回归(207.940/299.570)和逐步logistic回归(196.489/260.232);AUC、Brier评分和校准曲线均显示LASSO logistic回归模型的区分度和准确度更好。结论MCI患者逆转为NC受多个因素影响,应关注未患有高脂血症和维生素B12缺乏症、日常活动功能和认知功能较好的低龄MCI患者,对其进行健康管理干预和预防性护理,减少其未来疾病进展的风险。

关键词：轻度认知障碍逆转认知正常 LASSO logistic回归模型

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1990-2019年全球宫颈癌疾病负担分析

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中华肿瘤防治杂志 2024年第4期31卷 210-215页

作者：卫飞雪冯瑞梅高雪丁玲雷立健王彤山西医科大学公共卫生学院流行病学与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030001

目的通过分析全球、各区域和不同国家近30年宫颈癌疾病负担的变化趋势,以识别在消除宫颈癌方面取得进展的国家以及需要进一步努力的国家和地区,从而为实现世界卫生组织(WHO)提出的消除宫颈癌的全球目标提供借鉴。方法采用线性回归模... 详细信息

目的通过分析全球、各区域和不同国家近30年宫颈癌疾病负担的变化趋势,以识别在消除宫颈癌方面取得进展的国家以及需要进一步努力的国家和地区,从而为实现世界卫生组织(WHO)提出的消除宫颈癌的全球目标提供借鉴。方法采用线性回归模型分析全球疾病负担2019数据库中1990-2019年全球、6个WHO分区以及204个国家宫颈癌发病、死亡及伤残调整生命年(DALY)的时间变化趋势。结果全球宫颈癌新发病例数从1990年的335 642例增长至2019年的565 541例,年增长率为2.3%,死亡病例数从184 527例增长至280 479例,年增长率为1.7%。1990-2019年全球和除西太平洋地区以外的WHO区域宫颈癌年龄标化发病率、标化死亡率和标化DALY率均呈降低趋势,年降低率为0.1%~1.2%。在204个国家中,过去30年有43个国家宫颈癌标化发病率和20个国家宫颈癌标化死亡率呈增长趋势,这些国家主要集中在非洲地区,尤其是撒哈拉以南地区。结论全球宫颈癌绝对负担的增加以及在非洲等部分国家标化发病率和死亡率的增加提示亟需在这些地区制定和实施相关政策,以提高疫苗接种率、宫颈癌筛查覆盖率以及宫颈病变的治疗率,从而尽快实现在全球范围内消除宫颈癌这一宏伟目标。

关键词：宫颈癌发病死亡伤残调整生命年时间趋势分析

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Lasso降维策略下SIS与MDS在乳腺癌转录组数据机器学习建模中的比较

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中华疾病控制杂志 2023年第11期27卷 1360-1364页

作者：马瑄张华麟梁佳琪杨开鑫刘龙山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030607 重大疾病风险评估山西省重点实验室太原030607

目的探索以确定独立筛选(sure independence screening,SIS)与多维尺度变换(multi-dimensional scaling,MDS)为基础的2步降维策略,及以支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和梯度推进机(gradient boosting machine,GBM)构建乳腺癌淋巴结转移风险预测的统计模型,为高危人群识别及早期干预提供科学依据。方法采用SIS和MDS作为初步降维方法,并以套索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)为第2步降维方法,通过SIS+LASSO和MDS+LASSO的2步降维策略,将筛选的变量分别纳入SVM、RF和GBM 3种机器学习模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)作为衡量模型预测性能的评价指标。结果所有预测模型中,SIS+LASSO和MDS+LASSO 2步降维策略相对SIS和MDS单步策略在SVM、RF和GBM 3种预测模型下预测稳定性提升,运行时间和运行内存减少。MDS+LASSO 2步降维策略相对于MDS单步降维策略的预测精度提升。所有策略中,GBM的预测精度均高于SVM和RF。结论在SIS与MDS基础上加入LASSO的2步降维策略,从运算速度、内存消耗、建模方法选择、预测精度等方面弥补了SIS和MDS单步降维的不足。对于不同的降维策略,GBM的预测性能均比SVM和RF好。

关键词：确定独立筛选多维尺度变换 2步降维统计建模机器学习转录组数据

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零膨胀负二项回归模型在医学研究中的应用

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中国卫生统计 2022年第5期39卷 736-740页

作者：朱俊亮黄蓉蓉刘红波中国医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 110122

在医学研究中存在许多零膨胀数据,传统模型对其进行拟合时容易发生模型不收敛、参数估计与实际情况偏差较大等问题。零膨胀负二项回归模型是近些年提出的处理零膨胀数据的一种方法,在医学研究中获得了极大的关注和应用。本文阐述了零膨... 详细信息

在医学研究中存在许多零膨胀数据,传统模型对其进行拟合时容易发生模型不收敛、参数估计与实际情况偏差较大等问题。零膨胀负二项回归模型是近些年提出的处理零膨胀数据的一种方法,在医学研究中获得了极大的关注和应用。本文阐述了零膨胀负二项回归模型的原理及使用方法,梳理了该模型在慢性病研究、传染病研究、临床实验研究、卫生服务调查研究等医学研究中的应用,并对其在应用中的不足之处以及研究趋势进行探讨,以便医学科研工作者能更好地利用零膨胀负二项回归模型对零膨胀计数资料进行统计分析。

关键词： ZINB回归模型医学研究综述

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基于转录组数据识别代谢综合征与结直肠癌的共同基因特征和分子机制

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重庆医科大学学报 2023年第12期48卷 1514-1519页

作者：邓洁莲李康杰张聪张源谢彪钟晓妮郑薇重庆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计教研室重庆401331 重庆医科大学附属第一医院心内科重庆400016

目的:识别代谢综合征(metabolic syndrome,MetS)与结直肠癌(colorectal cancer,CRC)共同的基因特征和生物学通路,并筛选与MetS相关的CRC预后生物标志物。方法:对MetS、CRC和相应的对照样本进行差异分析,以识别表达差异的基因作为与疾病... 详细信息

目的:识别代谢综合征(metabolic syndrome,MetS)与结直肠癌(colorectal cancer,CRC)共同的基因特征和生物学通路,并筛选与MetS相关的CRC预后生物标志物。方法:对MetS、CRC和相应的对照样本进行差异分析,以识别表达差异的基因作为与疾病相关的基因。根据这些基因的表达特征进行功能富集分析,以识别受调控的生物学功能。利用单因素Cox回归鉴定与CRC预后相关的MetS基因,并使用LASSO和多因素Cox回归分析构建CRC的预后预测模型。基于汇总数据的孟德尔随机化分析(Summary-data-based Mendelian Randomization,SMR)进一步确认MetS基因与CRC预后的因果关系。结果:325个基因在MetS和CRC中表达上调,281个基因表达下调。研究还发现,Apelin信号和胞吐等通路在2种疾病中被抑制,而核酸修复通路则被激活。其中,有60个与MetS和CRC共享的基因与CRC的预后相关。18个基因被用于构建预测模型,在TCGA数据库的CRC队列中,模型在1~5年的曲线下面积(area underthe curve,AUC)值均大于0.75,表现出良好的预测性能。通过SMR分析进一步确定,P4HA1和LARS2与CRC预后具有因果关系。结论:MetS和CRC具有共同的基因特征和通路,炎症可能为2种疾病相关的基础,共享基因对CRC的预后有影响。

关键词：代谢综合征结直肠癌生物信息学预后孟德尔随机化

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冠心病合并慢性心衰序列模式联合轨迹群组的个性化治疗模式研究

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中国卫生统计 2025年

作者：董晓婧孟冰霞杨弘闫晶晶和紫铉田晶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山西医科大学附属第一医院心内科重大疾病风险评估山西省重点实验室山西中医药大学

目的探讨序列模式联合轨迹群组对冠心病合并慢性心衰临床个性化治疗的意义。方法纳入2014年1月—2021年10月山西医科大学第一医院及山西省心血管医院确诊为冠心病合并慢性心衰,符合纳入排除标准并且知情同意的309例患者共计1098份记... 详细信息

目的探讨序列模式联合轨迹群组对冠心病合并慢性心衰临床个性化治疗的意义。方法纳入2014年1月—2021年10月山西医科大学第一医院及山西省心血管医院确诊为冠心病合并慢性心衰,符合纳入排除标准并且知情同意的309例患者共计1098份记录。使用心脏的结构与功能指标训练基于群组的多轨迹模型,基于轨迹群进一步训练SPADE算法,探索与死亡相关的轨迹指标变化模式。在此基础上,筛选与之对应的逆转结局的生存规则,同时合并药物使用筛选与生存相关的药物治疗模式。结果轨迹模型最终确定为由射血分数、左房前后径、左室舒张末期内径、右室前后径训练的轨迹3群组1阶模型。SPADE算法挖掘结果显示:3个轨迹群组死亡相关的轨迹序列模式各异,并且每个轨迹群组中均筛选出逆转结局的生存序列规则,同时存在着与生存序列规则相关的药物使用模式。结论预后规则数据集展示了预后相关的轨迹指标变化及相对应的药物治疗模式,在不同轨迹群组中存在特异性,侧面验证了轨迹群组的必要性。在特征分组基础上,使用SPADE算法有助于实行个性化治疗序列模式探索。

关键词：慢性心力衰竭冠心病群组轨迹模型序列模式挖掘

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基于Python的LSTM模型对流感预测的研究

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中国卫生统计 2022年第2期39卷 162-166,171页

作者：翟梦梦王旭春任浩全帝臣李美晨陈利民仇丽霞山西医科大学卫生统计教研室 030001 山西省人民医院

目的探讨基于keras的LSTM模型和SARIMA模型预测我国北方省份流感样病例数的可行性,为流感防控工作提供合理的预测方法。方法利用国家流感中心2013-2019年北方省份的周流感监测数据构建LSTM模型和SARIMA模型,并进行预测。采用平均绝对... 详细信息

目的探讨基于keras的LSTM模型和SARIMA模型预测我国北方省份流感样病例数的可行性,为流感防控工作提供合理的预测方法。方法利用国家流感中心2013-2019年北方省份的周流感监测数据构建LSTM模型和SARIMA模型,并进行预测。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)评价两种模型的预测效果。结果 LSTM、SARIMA模型的MAE值分别为304.19、352.74,RMSE值分别为398.71、521.07;相比之下,LSTM模型的预测性能优于SARIMA,较SARIMA模型预测性能分别提高了13.76%、23.5%。结论基于Keras的LSTM模型的预测效果较好,优于SARIMA模型,可为流感预测提供科学依据。

关键词： LSTM模型 SARIMA模型 Python Keras 流感预测

来源：评论

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DNA甲基化在孕妇砷暴露与新生儿出生体重间的中介作用分析

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中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1090-1095页

作者：房瑞玲白文琳崔跃华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 煤炭环境致病与防治教育部重点实验室太原030001 美国密西根州立大学统计与概率系东兰辛MI48824

目的探讨DNA甲基化(DNA methylation,DNAm)水平的改变是否在孕期砷暴露与新生儿出生体重之间有中介作用。方法资料来自新罕布什尔州出生队列研究,研究对象为2012年2月―2013年9月入选该队列的343对母婴,数据可从高通量基因表达(gene exp... 详细信息

目的探讨DNA甲基化(DNA methylation,DNAm)水平的改变是否在孕期砷暴露与新生儿出生体重之间有中介作用。方法资料来自新罕布什尔州出生队列研究,研究对象为2012年2月―2013年9月入选该队列的343对母婴,数据可从高通量基因表达(gene expression omnibus,GEO)数据库获取,检索号为GSE71678,共有270对母婴纳入本研究。采用确定独立筛选(sure independence screening,SIS)策略和中介效应分析方法估计DNAm位点在胎盘砷暴露与出生体重之间的中介效应。结果调整孕妇年龄、孕前BMI、妊娠期糖尿病、胎龄、新生儿性别、胎盘组织细胞成分后,筛选出25个候选中介DNAm位点。中介效应分析结果显示,通过Bonferroni法校正后,识别出位于VENTX基因上的cg14900295在孕期砷暴露致低出生体重有中间的作用(ACME=0.0576,95%CI:0.0176~0.1064,P=0.0008);通过FDR方法校正,识别出18个胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤双核苷酸(cytosine-phosphate-guanine pairs of nucleotides,CpG)位点有中介作用,其中cg03348978、cg02435495、cg09463047、cg11862993均位于HNF1B基因。结论在妊娠期砷暴露导致低出生体重的过程中,共有18个特异性位点的DNAm水平改变起到了重要的中介作用,VENTX和HNF1B基因可能是其病因机制中的关键环节,为揭示砷暴露致低出生体重的遗传病因机制提供了参考依据。

关键词： DNA甲基化孕妇砷暴露出生体重中介效应

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系统性红斑狼疮合并骨坏死的影响因素分析

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中华全科医学 2024年第5期22卷 750-753,799页

作者：雷佳敏侯睿宏米良煜张莉芸高晋芳许珂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 山西白求恩医院风湿免疫科山西太原030032

目的分析系统性红斑狼疮合并骨坏死的相关影响因素,以减少对患者生活质量的影响。方法选取2013年1月—2022年12月山西白求恩医院风湿免疫科住院的系统性红斑狼疮(SLE)合并骨坏死(ON)者65例为骨坏死组,按年龄、性别1∶1随机匹配65例未合... 详细信息

目的分析系统性红斑狼疮合并骨坏死的相关影响因素,以减少对患者生活质量的影响。方法选取2013年1月—2022年12月山西白求恩医院风湿免疫科住院的系统性红斑狼疮(SLE)合并骨坏死(ON)者65例为骨坏死组,按年龄、性别1∶1随机匹配65例未合并ON者为非骨坏死组。比较2组临床症状、实验室检查及治疗情况,采用logistic回归分析研究SLE合并ON的危险因素。结果骨坏死组中双侧ON 53例(81.5%);骨表现为疼痛29例(44.6%),复合多症状18例(27.6%)。单因素分析显示,2组SLE病程、激素累积时间、停经史、神经系统受累、肌痛肌无力差异均有统计学意义,实验室指标中白细胞计数、总T细胞及Ts细胞百分比、NKT细胞百分比及绝对值、标准化dRVVT比值、活化部分凝血活酶时间,用药情况中阿司匹林、他汀类、二磷酸盐、羟氯喹史和免疫抑制剂史差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,总T细胞百分比、标准化dRVVT比值是SLE合并ON的影响因素。结论SLE治疗时应合理使用免疫抑制剂,注意平衡药物间相互作用,同时需特别关注神经系统受累及肌痛肌无力患者。淋巴细胞亚群中的Ts细胞在ON中起到重要的调节作用。标准化dRVVT比值高者发生ON的风险更高,或可预测ON的发生,在临床诊断和治疗中应提高警惕。

关键词：系统性红斑狼疮骨坏死影响因素

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结合正则化方法的区块森林在癌症多组学数据预后预测中的应用研究

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中国卫生统计 2023年第3期40卷 382-385页

作者：兰宁张永超李淼赵晋芳罗天娥山西医科大学卫生统计教研室 030001 中国医学科学院血液病医院

目的探讨区块森林模型结合正则化降维方法在癌症多组学数据中的预后预测效果。方法通过模拟数据与实际肺腺癌多组学数据,使用自适应弹性网正则化方法对数据进行降维,降维后对比区块森林模型与随机生存森林模型预后预测的不同,采用C指数... 详细信息

目的探讨区块森林模型结合正则化降维方法在癌症多组学数据中的预后预测效果。方法通过模拟数据与实际肺腺癌多组学数据,使用自适应弹性网正则化方法对数据进行降维,降维后对比区块森林模型与随机生存森林模型预后预测的不同,采用C指数作为两种模型泛化能力的评价指标。结果模拟实验表明,在不同的模拟条件下,区块森林模型预测准确度均高于随机生存森林模型,且结合正则化方法后可改善模型过拟合。实例分析显示结合正则化的区块森林模型测试集平均C指数为0.890±0.021高于随机生存森林模型,预测结果差异具有统计学意义(P<0.001)。结论区块森林模型通过引入“块选择”的随机过程,结合正则化进行降维,能够更好地适应多组学数据的复杂结构,提高预测性能。

关键词：区块森林正则化多组学预后预测

来源：评论

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