检索结果-内蒙古大学图书馆

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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高频重复经颅磁刺激治疗脊髓损伤后神经病理性疼痛疗效的影响因素分析

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中华物理医学与康复杂志 2025年第3期47卷 226-231页

作者：禄熠行孙晓龙郗宵吴相波韩涛刘新禹李娇桢成贵卿戴春秋梁英袁华空军军医大学第一附属医院(西京医院)康复医学科西安710032 空军军医大学基础医学院学员六大队西安710032 空军军医大学预防医学系军队卫生统计学教研室西安710032

目的探讨影响高频重复经颅磁刺激(rTMS)治疗脊髓损伤(SCI)后神经病理性疼痛(NP)疗效的相关因素。方法对89例接受高频rTMS治疗的SCI后NP患者进行回顾性分析,将治疗2周后数字疼痛评分法(NRS)评分较治疗前下降≥30%的患者纳入应答组(36例)... 详细信息

目的探讨影响高频重复经颅磁刺激(rTMS)治疗脊髓损伤(SCI)后神经病理性疼痛(NP)疗效的相关因素。方法对89例接受高频rTMS治疗的SCI后NP患者进行回顾性分析,将治疗2周后数字疼痛评分法(NRS)评分较治疗前下降≥30%的患者纳入应答组(36例),余患者纳入非应答组(53例)。收集2组患者的人口统计学数据(性别、学历、年龄)、SCI特点(损伤原因、损伤程度、损伤平面、SCI病程)、NP特点(疼痛类型、疼痛程度、镇痛药物使用情况)、功能评估结果(改良Ashworth量表评分、脊髓独立性评定量表评分、改良Barthel指数评分、美国脊髓损伤协会运动及感觉评分)等相关资料。采用最小化绝对收缩和选择算子(LASSO)回归法筛选因子,并将其纳入二元Logistic回归分析,探讨影响疗效的相关因素。结果89例患者中,有36例患者(40.4%)对高频rTMS产生了应答。二元Logistic回归分析结果显示,SCI后NP患者对高频rTMS治疗产生应答的相关因素为性别(女性)[比值比(OR)=7.677,95%置信区间(CI)为(2.363,24.937),P<0.001]、颈髓损伤[OR=4.470,95%CI(1.283,15.570),P=0.019]和痉挛[OR=7.866,95%CI(2.518,24.572),P<0.001]。结论性别(女性)、颈髓损伤、痉挛是影响高频rTMS治疗SCI后NP疗效的独立相关因素,其中痉挛的相关性最高。

关键词：脊髓损伤神经病理性疼痛重复经颅磁刺激

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基于随机生存森林算法的NK/T细胞淋巴瘤患者预后模型的构建与验证

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陆军军医大学学报 2025年第3期47卷 275-284页

作者：黄侦伍亚舟陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院血液病中心重庆

目的探讨NK/T细胞淋巴瘤(natural killer T-cell lymphoma,NKTL)患者的生存预后影响因素。基于随机生存森林(random survival forest,RSF)算法,构建预测NKTL患者总生存期(overall survival,OS)的预后模型。方法从SEER数据库收集2000-2020年的NKTL患者的人口统计学和临床病理资料。按照7∶3的比例将患者划分为训练队列(n=471)和验证队列(n=203)。通过Cox回归分析确定影响患者OS的预后因素,并基于分析结果构建列线图模型。同时,使用RSF算法确定影响患者OS的预后因素,并构建RSF模型。采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线、净重新分类指数(net reclassification improvement,NRI)和综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)对模型的预测能力进行评估,并比较2种模型的预测效果。通过2种模型计算每位患者的风险得分,根据风险得分的中位数,将患者分为高风险组和低风险组,并绘制生存曲线进行比较。结果Ann Arbor分期、年龄、放疗、联合治疗和疾病类型是与生存显著相关的预后变量。在验证队列中,列线图模型的1、3和5年ROC曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.745、0.771和0.748,而RSF模型的AUC为0.764、0.792和0.761。ROC曲线显示2种模型在预测OS方面具有良好的准确性和区分性。校准曲线显示2种模型预测的生存与实际生存之间具有良好的一致性。两种模型均能有效地将患者分为预后差组和预后好组,并且预后差组患者的OS显著低于预后好组(P<0.0001)。决策曲线显示RSF模型的净获益优于列线图模型。与列线图模型相比,RSF模型的NRI为0.184(95%CI:0.098~0.267,P<0.01),IDI为0.300(95%CI:0.241~0.359,P<0.01),RSF模型的预测能力优于列线图模型。结论Ann Arbor分期、年龄、放疗、联合治疗和疾病类型是NKTL患者预后的影响因素,本研究据此建立的RSF模型对NKTL患者预后具有很好的预测能力,可有效评估患者预后。

关键词： NK/T细胞淋巴瘤 SEER数据库列线图机器学习随机生存森林生存预测

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基于高斯混合模型双向聚类重采样和随机森林构建DLBCL早期复发预测模型

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 7-11,17页

作者：王俊霞张岩波余红梅曹红艳周洁乔宇张高源于凯王雪嫚郭玉娇赵志强罗艳虹山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 030001 重大疾病风险评估山西省重点实验室煤炭环境致病与防治教育部重点实验室山西省肿瘤医院核医学PET/CT中心山西省肿瘤医院血液科

目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的... 详细信息

目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的治疗提供参考。方法首先使用一种基于高斯混合模型双向聚类重采样的类别不平衡处理方法(Gaussian mixture model,GMM-GMM)处理数据,并与随机过采样(random over sampling,ROS)、合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)、Borderline-1 SMOTE、Borderline-2 SMOTE、GMM上采样、GMM下采样、SMOTE+RUS、SMOTE+GMM和GMM+RUS进行比较,然后以RF作为分类器验证10种类别不平衡方法的性能,之后为验证RF的性能,在处理后的数据集上使用logistic回归和决策树(decision tree,DT)作为对照,最后从区分度和校准度两方面对模型进行评价。结果在本文所有模型中,采用GMM-GMM的RF模型取得了相对最优的分类性能(accuracy=0.79,AUC=0.87,sensitivity=0.71,specificity=0.87,G-means=0.79,MSE=0.21)。结论GMM-GMM优于其他传统的重采样方法,结合RF用于DLBCL患者早期复发的预测取得了相对较好的分类结果,可以很好地实现对DLBCL患者早期复发的预测。

关键词：类别不平衡高斯混合模型聚类重采样随机森林复发预测弥漫大B细胞淋巴瘤

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基于SMOTE-ENN结合改进动态集成选择算法构建DLBCL患者2年内复发预测模型

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 50-55,61页

作者：张高源赵瑞青张岩波余红梅周洁乔宇王俊霞王雪嫚于凯郭玉娇赵志强罗艳虹山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 030001 重大疾病风险评估山西省重点实验室煤炭环境致病与防治教育部重点实验室山西省肿瘤医院核医学PET/CT中心山西省肿瘤医院血液科

目的构建基于FIRE动态集成选择(frienemy indecision region dynamic ensemble selection,FIRE-DES)的弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者治疗达到完全缓解后两年内复发情况的预测模型,为患者的治疗提供决策依据。方法收集山西省某三甲医院2010年1月至2020年1月经治疗后达到完全缓解的498名患者信息,构建基于四种常见类别不平衡处理方法的FIRE-DES复发预测模型,并与传统的五种单一分类器与两种集成分类器进行比较。结果四种类别不平衡算法中SMOTE-ENN(synthetic minority oversampling technique and edited nearest neighbor)算法取得了最优分类性能,在此基础上采用DESP(dynamic ensemble selection performance)、KNORAU(K-nearest oracle union)和META-DES(meta-learning for dynamic ensemble selection)动态集成选择算法的分类效果明显优于传统的单一分类器以及集成分类器模型,基于FIRE改进的DESP、KNORAU和META-DES动态选择算法的分类效果在其基础上实现了进一步提升,且FIRE-META-DES取得了最优的分类性能(准确率=0.909,精确率=0.906,召回率=0.967,ROC曲线下面积=0.879,F1-Score=0.936,Brier Score=0.088)。结论针对DLBCL实际数据集,本文SMOTE-ENN+FIRE-META-DES的复发预测模型在性能上达到最优,可为DLBCL复发预测提供有力参考。

关键词：弥漫大B细胞淋巴瘤复发预测类别不平衡动态集成选择

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基于SMOTE-ENN和深度森林的弥漫大B细胞淋巴瘤复发风险预测

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 67-72页

作者：乔宇张岩波余红梅曹红艳周洁王俊霞张高源于凯王雪嫚郭玉娇赵志强罗艳虹山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 030001 重大疾病风险评估山西省重点实验室煤炭环境致病与防治教育部重点实验室山西省肿瘤医院核医学PET/CT中心山西省肿瘤医院血液科

目的对山西省某肿瘤医院血液科2011—2020年被确诊为弥漫性大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)并经过治疗达到完全缓解(complete response,CR)的498例患者构建2年内的复发风险预测模型,为患者的临床治疗提供参考。方... 详细信息

目的对山西省某肿瘤医院血液科2011—2020年被确诊为弥漫性大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)并经过治疗达到完全缓解(complete response,CR)的498例患者构建2年内的复发风险预测模型,为患者的临床治疗提供参考。方法第一步使用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)特征选择算法并结合临床医师意见筛选出对DLBCL达到CR的患者两年复发率影响较大的21个变量因素,第二步用SMOTE(synthetic minority oversampling technique)与SMOTE-ENN(synthetic minority oversampling technique and edited nearest neighbor)两种不平衡方法处理数据,将原始未处理数据和两种不平衡方法处理后的数据分别使用7种分类器进行模型预测。第三步用深度森林(deep forest,DF)做复发风险预测模型。第四步使用准确率(accuracy)、查准率(precision)、灵敏度/召回率(sensitivity/recall)、特异度(specificity)、F1值(F1-score)和G均值(G-means)比较模型分类性能,采用Brier分数(Brier score,BS)评价模型校准度。结果SMOTE-ENN不平衡方法下的深度森林算法表现最好(accuracy=0.932,precision=0.949,recall=0.944,specificity=0.910,F1-score=0.946,G-means=0.926,Brier score=0.068)。结论本文使用SMOTE-ENN不平衡方法与深度森林分类器结合的方法,对完全缓解的DLBCL患者两年复发进行预测,模型达到预期效果。

关键词：弥漫性大B细胞淋巴瘤不平衡数据复发预测深度森林

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基于贝叶斯网络的复杂共病影响因素分析及风险推理

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现代预防医学 2025年第2期52卷 211-219页

作者：周燚然苏银霞殷峰古丽加衣娜·艾肯卢耀勤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医科大学医学工程技术学院乌鲁木齐市第一人民医院乌鲁木齐市疾病预防控制中心(市卫生监督所)

目的探讨复杂共病与影响因素的相关性，并通过网络推理揭示疾病与因素之间的相互作用，以识别高危人群。方法基于乌鲁木齐市公共卫生监测数据库和电子病历信息库中2016至2022年纵向数据，获取研究对象复杂共病的发生情况及相关变量信... 详细信息

目的探讨复杂共病与影响因素的相关性，并通过网络推理揭示疾病与因素之间的相互作用，以识别高危人群。方法基于乌鲁木齐市公共卫生监测数据库和电子病历信息库中2016至2022年纵向数据，获取研究对象复杂共病的发生情况及相关变量信息。通过最大最小爬山算法结合先验知识进行贝叶斯网络结构学习，采用贝叶斯估计法进行参数学习，利用有向无环图识别混杂因素，指导回归模型的构建。结果共纳入6 938名研究对象，12.96%(899/6 938)在7年内发生了复杂共病。筛选出的6个预测因子用于模型构建，模型包含7个节点和10条有向边。结果显示：年龄、性别、来源以及BMI与复杂共病的发生直接相关，均为复杂共病发生的父节点。基于DAG指导的logistic回归结果显示：慢性病患者年龄每增长一岁，其复杂共病患病风险将增加8.70%[OR=1.087(95%CI:1.077～1.098)];与城市居民相比，农村居民患复杂共病的OR=0.274(95%CI:0.237～0.317);与体重正常人群相比，肥胖人群患复杂共病的OR=1.019(95%CI:1.008～1.504)。结论贝叶斯网络能够有效识别复杂共病与影响因素之间的关系及各因素间的相互作用，从而实现对复杂共病发生风险的推理。预防和控制复杂共病，需要关注老龄化、城市环境和肥胖管理。

关键词：复杂共病贝叶斯网络风险推理

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机器学习算法在抗肿瘤药物响应预测中的应用研究

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中国临床药理学与治疗学 2025年第2期30卷 200-208页

作者：谈妍辰王文文夏结来李晨空军军医大学基础医学院学员五大队十七队陕西西安710032 空军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室陕西西安710032

随着药物基因组学和精准医学的不断发展,针对生物标记物的靶向治疗和免疫疗法开创了抗肿瘤治疗的新时代。由于肿瘤细胞的异质性和肿瘤微环境的多变性,即使在具有相同生物标记物富集的患者群体中,对于同一药物的反应仍存在显著差异。通... 详细信息

随着药物基因组学和精准医学的不断发展,针对生物标记物的靶向治疗和免疫疗法开创了抗肿瘤治疗的新时代。由于肿瘤细胞的异质性和肿瘤微环境的多变性,即使在具有相同生物标记物富集的患者群体中,对于同一药物的反应仍存在显著差异。通过将多组学数据与药物敏感性分析整合的算法,可以预测抗肿瘤药物的反应,进而将其转化成符合个体化医疗需求的诊疗方案,从而有望提高抗肿瘤药物在临床治疗中的效果。机器学习是目前常用的抗肿瘤药物响应预测建模算法之一。然而,由于输入数据和算法构建方法的差异,对该领域尚缺乏较全面的文献综述。因此,本文对抗肿瘤药物响应预测机器学习算法进行综述,总结公开可用的药物基因组数据集、机器学习算法和在药物响应预测中的评价指标以及在临床应用中所面临的现状和挑战,以期为机器学习算法在药物响应预测领域的主要研究问题和潜在解决方案提供方法学上的参考。

关键词：机器学习药物响应预测监督学习精准医疗神经网络

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病例队列设计下乳腺癌患者雌二醇水平及其生存数据的联合建模研究

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中国全科医学 2025年第14期28卷 1765-1772页

作者：吴梦娟张涛高春洁赵婷王蕾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维吾尔自治区乌鲁木齐市830017 新疆医科大学附属肿瘤医院病案管理科新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830011 新疆医科大学医学工程技术学院数学教研室新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830017

背景乳腺癌是一种性激素受体依赖的恶性肿瘤,雌二醇(E2)的动态变化在乳腺癌发展过程中起着非常重要的作用;经典病例队列设计完全忽略未选入样本的信息,容易产生估计偏倚。目的探究乳腺癌患者E2水平动态变化对其生存预后的影响,评估改良... 详细信息

背景乳腺癌是一种性激素受体依赖的恶性肿瘤,雌二醇(E2)的动态变化在乳腺癌发展过程中起着非常重要的作用;经典病例队列设计完全忽略未选入样本的信息,容易产生估计偏倚。目的探究乳腺癌患者E2水平动态变化对其生存预后的影响,评估改良病例队列设计的优良性。方法对2015—2019年于新疆医科大学附属肿瘤医院经病理学检查确诊为乳腺癌的8226例患者进行随访,以患者确诊时间作为随访时间起点、患者因乳腺癌死亡为结局事件,随访截止日期为2021-12-31。收集患者的人口学特征、免疫组化指标、临床病理特征以及生存状态等,并对患者的血清E2水平进行纵向测量。基于经典病例队列设计,通过纳入病例队列样本外患者的生存数据改良病例队列设计。在经典及改良病例队列设计下采用线性混合效应模型和Cox比例风险模型分别拟合乳腺癌患者的纵向数据(纵向子模型)和生存数据(生存子模型),并建立纵向与时间-事件数据的联合模型;进一步采用马尔可夫链蒙特卡罗算法对联合模型参数进行估计;此外,通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)以及预测误差(PE)比较经典及改良病例队列设计下联合模型的区分度与校准度。结果基于纳入与排除标准,本研究全队列中共纳入895例乳腺癌患者作为研究对象,其中53例患者因乳腺癌死亡。患者中位随访时间约为28个月。从全队列中抽取1/4的患者作为随机子队列,与随机子队列外在随访期间死亡的患者合并作为经典病例队列设计的样本,其中,包含236例患者的生存数据、1062人次E2水平的测量值。此外,在经典病例队列设计的基础上,纳入经典病例队列样本之外在随访期间存活的乳腺癌患者(G_(4))的生存数据,作为改良病例队列设计的样本(共包含895例患者的生存数据、236例患者1062人次的E2水平测量值,其中认为存在2958人次E2水平测量的纵向缺失值)。经典和改良病例队列设计下的联合模型结果均显示E2水平动态变化是乳腺癌患者预后的影响因素,且lg(E2)纵向每增加1个单位,患者的死亡风险将分别增加23%(HR=1.23,R^=1.015)和8%(HR=1.08,R^=1.020)。此外,改良病例队列设计下的联合模型展现出更好的区分度与校准度(AUC=0.706~0.962,PE=0.0012~0.0108)。结论乳腺癌患者E2水平纵向升高可能会导致患者生存概率降低。病例队列设计下联合模型能够对纵向与生存数据同时进行分析,且改良病例队列设计优于经典病例队列设计。

关键词：乳腺癌雌二醇病例队列设计联合模型生存数据

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基于固定研究时长模式下扩展检测阴性设计评价疫苗长期效果的研究设计

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现代预防医学 2025年第5期52卷 931-937页

作者：舒婷曾祥艳冯浚铃王陵空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室桂林电子科技大学数学与计算科学学院空军军医大学特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室

目的考虑个体易感性、接种状态、接种时间等因素导致的异质性以及就医行为混杂对疫苗长期效果评价的影响，探究适合评价疫苗长期效果的研究设计。方法本研究采用蒙特卡洛模拟法，对检测阴性设计（test-negative design, TND）进行扩... 详细信息

目的考虑个体易感性、接种状态、接种时间等因素导致的异质性以及就医行为混杂对疫苗长期效果评价的影响，探究适合评价疫苗长期效果的研究设计。方法本研究采用蒙特卡洛模拟法，对检测阴性设计（test-negative design, TND）进行扩展，在固定研究时长模式下考虑恒定疫苗效力和两种时依疫苗效力，构建基于时间限制性样条的多元logistic回归模型和半参数广义加性模型，评价疫苗长期效果。结果仅考虑疫苗效力变化时，两模型估计的疫苗有效性（vaccine effectiveness, VE）变化曲线均能较准确地拟合真实VE的衰减趋势，仅略高于真实VE（约1%～3%）。VE变化曲线受接种率、全人群流感样概率均值和已接种人群流感样概率的影响较小。结论固定研究时长模式下的扩展TND研究为评价疫苗长期效果提供了一个具有可行性的新思路，以期推广至其他种类的疫苗。两模型随时间变化的拟合效果较好且无明显差异。但未全面考虑其他异质性影响因素以及加入转组后的扩展TND的模拟实验，需进一步探索研究。

关键词：扩展TND 限制性立方样条时依性疫苗长期有效性

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