检索结果-内蒙古大学图书馆

医学研究杂志 2024年第1期53卷 45-49页

作者：迪丽娜尔·亚尔麦麦提黄菲丁关鑫赵丽君吴顺华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830011 新疆医科大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学教研室

目的研究亚砷酸钠(NaAsO 2)对人肝星状细胞(LX-2)铁死亡的影响。方法体外培养LX-2细胞,采用成组设计将不同浓度NaAsO 2(5μmol/L、10μmol/L、15μmol/L)染毒LX-2细胞24h,构建体外NaAsO 2致LX-2活化模型,同时设立对照组;透射电子显微镜(... 详细信息

目的研究亚砷酸钠(NaAsO 2)对人肝星状细胞(LX-2)铁死亡的影响。方法体外培养LX-2细胞,采用成组设计将不同浓度NaAsO 2(5μmol/L、10μmol/L、15μmol/L)染毒LX-2细胞24h,构建体外NaAsO 2致LX-2活化模型,同时设立对照组;透射电子显微镜(transmission electron microscope,TEM)观察NaAsO 2处理LX-2细胞线粒体结构变化情况;荧光显微镜和荧光酶标仪检测细胞Fe 2+水平;比色法检测丙二醛(malondialdehyde,MDA)含量;蛋白免疫印迹法检测溶质载体家族7号成员11(solute carrier family number 7member 11,SLC7A11)、谷胱甘肽过氧化物酶4(glutathione peroxidase 4,GPX4)、α-平滑肌肌动蛋白(α-SMA)蛋白表达水平。结果TEM结果显示,NaAsO 2组细胞线粒体膜完整性破损,线粒体嵴减少和消失;此外,与对照组比较,NaAsO 2处理组Fe 2+水平均升高(P<0.05);不同剂量NaAsO 2组MDA含量差异均有统计学意义(F=7.18,P均<0.05)。其中,与对照组比较,5、15μmol/L NaAsO 2组LX-2细胞MDA含量均高于对照组(P<0.05);在翻译水平上,纤维化指标α-SMA蛋白表达水平随着NaAsO 2剂量的升高而表达上调(P<0.05),铁死亡指标SLC7A11和GPX4蛋白表达水平随着NaAsO 2剂量的升高而减少(P<0.05)。结论铁死亡参与NaAsO 2致LX-2细胞活化过程。

关键词：亚砷酸钠人肝星状细胞铁死亡

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潜变量增长混合模型在学龄儿童体质指数变化轨迹分析中的应用

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中国卫生统计 2021年第4期38卷 519-522,527页

作者：雷芳宋桂荣刘启贵胡冬梅李国荣唐晓大连医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 116044

目的探讨潜变量增长混合模型(latent growth mixture modeling,GMM)和潜类增长模型(latent class growth model,LCGM)在识别儿童体重增长变化潜在类别上的应用。方法以大连市932名6~12岁学龄儿童的体检纵向数据为例。运用Mplus8.3软件... 详细信息

目的探讨潜变量增长混合模型(latent growth mixture modeling,GMM)和潜类增长模型(latent class growth model,LCGM)在识别儿童体重增长变化潜在类别上的应用。方法以大连市932名6~12岁学龄儿童的体检纵向数据为例。运用Mplus8.3软件构建不同性别儿童体质指数(body mass index,BMI)变化的GMM和LCGM模型。结果LCGM模型对男女学龄儿童的生长轨迹均识别出3个增长趋势不同的亚组:“稳定组”、“肥胖组”、“偏瘦组”;GMM模型对男性学龄儿童的生长轨迹识别出2个增长趋势不同的亚组:“稳定增长组”和“肥胖增长组”。结论GMM和LCGM模型可以识别学龄儿童BMI发展轨迹的异质性,拓展了描述儿童体重动态变化的方法研究。

关键词：儿童体重变化轨迹潜变量增长混合模型潜类增长模型异质性

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深度学习模型融合正则化方法在高维数据特征筛选中的应用研究

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中国卫生统计 2021年第1期38卷 73-75,80页

作者：王萌王策栗思思卢宇红宋佳丽李康侯艳哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081 哈尔滨医科大学公共卫生学院

目的探索基于深度学习模型联合正则化方法在小样本高维数据特征筛选中的优势。方法通过模拟实验和实际数据分析比较深度学习模型单独及联合正则化方法在小样本高维特征筛选准确性方面的差异;采用测试集中C指数作为两种模型泛化能力评价... 详细信息

目的探索基于深度学习模型联合正则化方法在小样本高维数据特征筛选中的优势。方法通过模拟实验和实际数据分析比较深度学习模型单独及联合正则化方法在小样本高维特征筛选准确性方面的差异;采用测试集中C指数作为两种模型泛化能力评价指标。结果在小样本研究中单纯的深度学习模型在变量之间存在复杂相关性时会表现过拟合,而深度学习模型联合正则化的方法比单独的深度学习模型在测试集中体现出防止过拟合的作用,具有更好的泛化能力。通过比较不同正则化的方法,发现深度学习联合组lasso相比于lasso在测试集中表现出更好的泛化能力。结论深度学习模型联合正则化的方法在小样本高维数据特征筛选中可以防止过拟合,保证外部测试具有较好的预测效果。

关键词：深度学习正则化高维组学特征筛选预测模型

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基准剂量估计R软件包bmd的改进与应用

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 766-768,774页

作者：袁苗彭雯洁王青青崔靖张婷周小林余红梅山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 030001 中国辐射防护研究院国家环境保护辐射环境与健康重点实验室重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的本研究旨在构建一个更加便捷的R扩展包简化基准剂量估计(benchmark dose,BMD)的计算和操作过程。方法使用R 4.1.3对原有R软件包bmd进行修改和整合,构建一个R扩展包。采用研究中封装完成的R扩展包将微囊藻毒素LR(microcystin-LR,MCLR... 详细信息

目的本研究旨在构建一个更加便捷的R扩展包简化基准剂量估计(benchmark dose,BMD)的计算和操作过程。方法使用R 4.1.3对原有R软件包bmd进行修改和整合,构建一个R扩展包。采用研究中封装完成的R扩展包将微囊藻毒素LR(microcystin-LR,MCLR)的数据与18种剂量-反应模型拟合,根据Akaike信息标准(Akaike information criterion,AIC)最小原则,得到最佳拟合模型下MCLR的BMD和基准剂量下限(benchmark dose lower confidence limit,BMDL)。结果封装后的R扩展包将原有bmd包的运算过程进行简化。MCLR的基准剂量估计中2个参数的Weibull type 2模型AIC值最小,在该模型下,MCLR的BMD和BMDL分别为1.39 mg/kg和0.49 mg/kg。结论封装后的R扩展包简化了BMD的计算和操作过程,可以同时得到18种剂量-反应模型的AIC、BMD和BMDL,直观选择AIC最小的模型相对应的BMD及BMDL。

关键词：基准剂量估计剂量-反应微囊藻毒素

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基于轨迹分析模型的高血压患者肾小球滤过率时间变化轨迹与心血管疾病发病风险关系

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山东医药 2024年第21期64卷 49-53页

作者：迪丽胡玛尔·艾力罗涛巴合古·依明尼亚孜赵辉乔婷婷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830017 新疆医科大学护理学院妇产科护理教研室

目的基于轨迹分析模型(GBTM)分析高血压患者估算的肾小球滤过率(eGFR)时间变化轨迹与心血管疾病发病风险的关系。方法2017—2020年接受随访的高血压患者4863例,依次按照简化肾病膳食改良实验公式(MDRD)、依据中国人群改良的MDRD公式(cMD... 详细信息

目的基于轨迹分析模型(GBTM)分析高血压患者估算的肾小球滤过率(eGFR)时间变化轨迹与心血管疾病发病风险的关系。方法2017—2020年接受随访的高血压患者4863例,依次按照简化肾病膳食改良实验公式(MDRD)、依据中国人群改良的MDRD公式(cMDRD)、慢性肾脏病流行病学协作组公式(CKD-EPI)、柏林倡议研究公式(BIS)、全年龄段公式(FAS)估算方程的顺序,采用SAS Proc Traj程序建立GBTM,并根据研究对象4年不同eGFR的发展趋势分为不同的亚组,分别绘制每个估算方程的拟合轨迹图。应用贝叶斯信息准则BIC绝对值最小化原则,筛选五种eGFR估算方程拟合的GBTM中最优GBTM,比较各亚组间eGFR、随访期间心血管疾病发病率、年龄、性别、腰围等资料。将有统计学差异的变量纳入多因素Cox回归模型,调整混杂因素后,观察高血压患者在不同eGFR轨迹组中的心血管疾病发病风险。结果MDRD拟合模型BIC值为-77157.90,cMDRD拟合模型BIC值为-84351.40,FAS拟合模型BIC值为-77803.20,CKD-EPI拟合模型BIC值为-65324.96,BIS拟合模型BIC值为-75291.59,最终选择CKD-EPI估算方程拟合的GBTM为最优GBTM。基于CKD-EPI拟合时,最优的轨迹将研究对象分为3个亚组,第一亚组曲线呈下降后上升趋势,第二亚组曲线发展趋势较平缓,第三亚组曲线呈上升趋势,其中第一亚组eGFR水平均低于其余亚组(P均<0.05),第三亚组eGFR水平均高于其余亚组(P均<0.05)。多因素Cox回归分析结果显示,以第三亚组为参考,第一亚组高血压患者心血管疾病的发病风险是第三亚组的2.299倍(HR=2.299,95%CI:1.223~4.321,P<0.05)。结论基于CKD-EPI拟合的GBTM可以准确显示高血压患者eGFR随时间的变化轨迹。与eGFR高水平且时间变化轨迹呈上升趋势的高血压患者相比,eGFR低水平且时间变化轨迹呈下降后上升趋势的高血压患者心血管疾病发病风险更高。

关键词：高血压心血管疾病肾小球滤过率估算的肾小球滤过率轨迹分析模型

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新疆基层精神卫生防治人员心理健康素养调查

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预防医学 2024年第4期36卷 288-291页

作者：祖丽皮耶·吐尔逊米也萨·阿迪力王艳杰向阳新疆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室新疆乌鲁木齐830011 新疆医科大学新疆乌鲁木齐830011

目的了解新疆维吾尔自治区基层精神卫生防治(精防)人员心理健康素养水平及其影响因素,为开展针对性的干预措施提供参考。方法选择新疆辖区内全部基层医疗机构(社区卫生服务中心、乡镇卫生院)在岗的专(兼)职精防人员为调查对象,通过问卷... 详细信息

目的了解新疆维吾尔自治区基层精神卫生防治(精防)人员心理健康素养水平及其影响因素,为开展针对性的干预措施提供参考。方法选择新疆辖区内全部基层医疗机构(社区卫生服务中心、乡镇卫生院)在岗的专(兼)职精防人员为调查对象,通过问卷调查人口学信息;采用《国民心理健康素养问卷》调查心理健康素养水平;采用多因素logistic回归模型分析心理健康素养达标的影响因素。结果调查3382人,其中男性771人,占22.80%;女性2611人,占77.20%。年龄为(35.59±9.21)岁。心理健康素养达标491人,达标率为14.52%。多因素logistic回归分析结果显示,汉族(OR=2.735,95%CI:2.166~3.454)、大专及以上文化程度(大专,OR=1.722,95%CI:1.299~2.283;本科及以上,OR=2.681,95%CI:1.966~3.656)、工作于社区卫生服务中心(OR=1.435,95%CI:1.142~1.803)、医师(OR=1.877,95%CI:1.239~2.843)和精防工作年限为2~<5年(OR=1.388,95%CI:1.059~1.818)的基层精防人员心理健康素养达标可能性较高。结论新疆基层精防人员心理健康素养水平较低,与民族、文化程度、机构类别、职业和精防工作年限有关。

关键词：基层精神卫生防治人员心理健康素养影响因素

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基于随机森林的慢阻肺患者报告结局在患者管理中的重要性评价

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中国卫生统计 2023年第5期40卷 677-681页

作者：王莹李莉芳何航帜杨青青张垚烨张岩波赵卉山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 030001 山西医科大学第二医院呼吸与危重症医学科山西中医药大学重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的应用随机森林模型探讨慢阻肺患者报告结局(COPD-PRO)中各维度与modified Medical Research Council(mMRC)呼吸困难评分一致性评价的效果,以评估COPD-PRO对患者症状判断的准确性。方法于山西13所医院收集300例慢阻肺患者,以mMRC评分... 详细信息

目的应用随机森林模型探讨慢阻肺患者报告结局(COPD-PRO)中各维度与modified Medical Research Council(mMRC)呼吸困难评分一致性评价的效果,以评估COPD-PRO对患者症状判断的准确性。方法于山西13所医院收集300例慢阻肺患者,以mMRC评分生成的二分类变量为结局变量,COPD-PRO13个维度为预测变量,并纳入人口学特征变量,构建随机森林模型,并与决策树模型进行比较。结果IND(独立性)、ANX(焦虑)、COG(疾病认知)、DEP(抑郁)等维度对于慢阻肺患者报告结局量表的症状评估的贡献较大。两种模型性能比较结果显示,随机森林的特异度、精准度和AUC和F 1值都高于决策树模型。结论随机森林模型在慢阻肺患者报告结局的症状评估中具有较好的预测效果,并识别影响患者症状的相关因素,为临床治疗与管理提供理论依据。

关键词：慢性阻塞性肺疾病患者报告结局随机森林决策树

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多基因风险评分与机器学习建模策略下轻度认知障碍发展为阿尔茨海默病的预后研究

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中华疾病控制杂志 2023年第6期27卷 684-690页

作者：王荣陈帅赵彩丽李梓盟崔靖王晓聪赵春妮刘龙山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001 澳大利亚莫纳什大学公共卫生与预防医学学院维多利亚3800 重大疾病风险评估山西省重点实验室太原030001

目的本研究从全基因组和候选基因组的角度探究多基因风险评分(polygenic risk score,PRS)与机器学习对轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)发展为阿尔茨海默病(alzheimer′s disease,AD)的预后预测性能,为MCI发展为AD的第5年... 详细信息

目的本研究从全基因组和候选基因组的角度探究多基因风险评分(polygenic risk score,PRS)与机器学习对轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)发展为阿尔茨海默病(alzheimer′s disease,AD)的预后预测性能,为MCI发展为AD的第5年预后预测建模提供更有力的方法理论依据。方法借助聚类与阈值(clumping and thresholding,C+T)、多基因风险评分-连续收缩(polygenic risk scores-continuous shrinkage,PRS-CS)、随机生存森林(random survival forest,RSF)、生存支持向量机(survival support vector machine,SSVM)4种常用统计方法对MCI发展为AD的第5年生存情况进行预测建模。利用C+T与PRS-CS得到的AD遗传风险得分作为独立的预测因子纳入Cox比例风险回归模型,RSF与SSVM则从候选基因组角度直接纳入所有与AD有关的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNPs)进行统计建模。最后,采用C指数作为模型预测效果的评价指标。结果无论是C+T还是PRS-CS方法,在全基因组和候选基因组两种情况下的C指数差值均<0.01,而两种方法的C指数差值最大为0.04,二者差异均无统计学意义;机器学习的方法明显好于PRS方法,RSF和SSVM的C指数均能达到0.76,较C+T、PRS-CS高0.07、0.11,差异有统计学意义(均P<0.05)。结论机器学习方法表现优异,为MCI发展为AD的预后预测提供了更为可行的统计建模方案。

关键词：轻度认知障碍阿尔茨海默病多基因风险评分机器学习预后预测

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射血分数轻度降低的心力衰竭死亡影响因素分析及预测模型的构建

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临床心血管病杂志 2024年第6期40卷 467-474页

作者：郭威田晶张雅婧和紫铉武亭宇王雅靖张岩波韩清华山西医科大学第一医院心内科太原030001 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省心脑血管病三高共管技术创新中心山西医科大学细胞生理学教育部重点实验室

目的:探讨射血分数轻度降低的心力衰竭(HFmrEF)全因死亡的影响因素,通过长期随访数据构建列线图模型,用于预测患者1年、2年、3年期的全因死亡率。方法:顺序入选2014年4月—2019年3月山西省3所三级甲等医院诊治的慢性心力衰竭且射血分数... 详细信息

目的:探讨射血分数轻度降低的心力衰竭(HFmrEF)全因死亡的影响因素,通过长期随访数据构建列线图模型,用于预测患者1年、2年、3年期的全因死亡率。方法:顺序入选2014年4月—2019年3月山西省3所三级甲等医院诊治的慢性心力衰竭且射血分数为41%~49%的患者1148例进行随访,以全因死亡为终点事件,随访截止日期为2022年4月1日。将所有研究对象按7:3比例随机分为训练集和验证集,训练集用于模型的构建,验证集用于模型性能的评估。利用Cox回归分析患者全因死亡的影响因素,R 4.3.1用于构建列线图预测模型。采用一致性指数(C-index)、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和校正曲线评价模型的区分度和预测性能,通过临床决策曲线(DCA)评估模型的临床潜在应用价值。根据ROC曲线确定的最佳截断阈值对患者进行死亡风险分层,并采用Kaplan-Meier曲线比较高风险组和低风险组患者之间的生存差异。结果:多因素Cox回归分析显示,住院费用全自付(HR=4.722,95%CI:2.544~8.765)、入院NYHA心功能Ⅳ级(HR=2.982,95%CI:1.507~5.898)、N末端脑钠肽前体(对数值)[lg(NT-proBNP)]水平升高(HR=2.360,95%CI:1.414~3.938)、合并心房颤动(HR=2.321,95%CI:1.419~3.797)增加患者全因死亡风险;高估算肾小球滤过率(eGFR)水平(HR=0.984,95%CI:0.973~0.995)、服用血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂(ACEI/ARB)药物(HR=0.320,95%CI:0.191~0.535)及接受经皮冠状动脉介入治疗/冠状动脉旁路移植术(PCI/CABG)治疗(HR=0.503,95%CI:0.264~0.958)降低患者全因死亡风险。依此构建的列线图模型经测试集验证,C-index为0.839,1年、2年、3年生存期预测模型的AUC分别为0.864、0.860、0.857。校正曲线和DCA曲线结果显示,模型预测效果和实际生存情况拟合度较好,具有较好的临床适用性。风险分层能够有效区分高、低危患者的预后。结论:基于医保类型、NYHA心功能分级、NT-proBNP、eGFR、心房颤动、ACEI/ARB类药物及PCI/CABG治疗7个因素构建的列线图预测模型有助于高风险HFmrEF患者早期识别与治疗决策指导。

关键词：射血分数轻度降低的心力衰竭全因死亡影响因素列线图预测模型

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社区老年高血压患者血压控制效果影响因素研究

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长治医学院学报 2024年第5期38卷 340-345页

作者：解瑞雪高淑红山西医科大学汾阳学院卫生信息管理系流行病与卫生统计学教研室山西汾阳032200

目的:了解社区老年高血压患者血压控制现状,并探讨其影响因素。方法:采用横断面研究方法,以某社区卫生服务中心进行健康体检的老年(≥65岁)高血压患者为研究对象,收集相关人口学信息、家族史、个人生活方式及血压血脂等一般资料,采用χ^... 详细信息

目的:了解社区老年高血压患者血压控制现状,并探讨其影响因素。方法:采用横断面研究方法,以某社区卫生服务中心进行健康体检的老年(≥65岁)高血压患者为研究对象,收集相关人口学信息、家族史、个人生活方式及血压血脂等一般资料,采用χ^(2)检验、趋势χ^(2)检验、非条件Logistic回归模型和χ^(2)自动交互检测(CHAID)决策树模型对影响血压控制效果的因素进行统计分析。结果:1446例社区老年高血压患者中,收缩压平均值为(143.50±18.86)mmHg,舒张压为(83.19±10.92)mmHg,血压控制达标率为32.64%(472/1446);非条件Logistic回归模型结果显示,农村地区(OR=1.762)、合并糖尿病(OR=3.043)、体质量指数(BMI)≥24.0 kg·m^(-2)(OR=1.318)、有配偶(OR=1.680)、无业(OR=1.671)和饮酒(OR=1.455)是老年高血压患者血压控制不达标的危险因素;CHAID决策树分析显示,合并糖尿病是社区老年高血压患者血压控制效果最主要的影响因素,其次是城乡分布和年龄;合并糖尿病且年龄在65~74岁、BMI≥24.0 kg·m^(-2)的社区老年高血压患者血压控制不达标的比例最高。结论:社区老年高血压患者血压控制达标率有待提高,应加强对合并糖尿病、低年龄组、农村地区、BMI≥24.0 kg·m^(-2)、中心性肥胖、有配偶、无业及饮酒者的健康教育。Logistic回归模型和CHAID决策树模型互为补充,有利于识别高危人群并制定精准的血压控制策略。

关键词：老年高血压血压控制影响因素

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