检索结果-内蒙古大学图书馆

实用预防医学 2022年第4期29卷 406-410页

作者：田园侯爽刘梦洋魏丽安宁张丽媛刘美娜哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室黑龙江哈尔滨150081

目的利用非小细胞肺癌治疗质量指标计算综合得分,分析非小细胞肺癌治疗质量的影响因素,为改善非小细胞肺癌治疗质量提供依据。方法收集医院非小细胞肺癌患者病例信息;基于非小细胞肺癌评价指标体系,计算患者治疗质量综合得分;建立以综... 详细信息

目的利用非小细胞肺癌治疗质量指标计算综合得分,分析非小细胞肺癌治疗质量的影响因素,为改善非小细胞肺癌治疗质量提供依据。方法收集医院非小细胞肺癌患者病例信息;基于非小细胞肺癌评价指标体系,计算患者治疗质量综合得分;建立以综合得分为因变量、影响因素为自变量的Beta回归模型,进行治疗质量影响因素的单因素和多因素分析。结果收集非小细胞肺癌患者767例;治疗质量综合得分为(0.768±0.118)分;多因素分析结果显示:性别、工作、医保状况、合并症、组织学分级、淋巴结清扫及癌症分期差异有统计学意义(P<0.05)。其中,女性(OR=0.761,95%CI:0.678~0.854)、有工作(OR=0.783,95%CI:0.647~0.947)、有合并症(OR=0.703,95%CI:0.618~0.800)、癌症晚期(OR=0.458,95%CI:0.345~0.609)患者综合得分较低;新农合医保(OR=1.563,95%CI:1.278~1.912)、组织学中低分化(OR=1.292,95%CI:1.020~1.638)、实施淋巴结清扫术(OR=1.288,95%CI:1.007~1.665)的患者治疗质量较高。结论非小细胞肺癌治疗质量的影响因素分析提示:减轻职业压力、提高患者淋巴结清扫术的手术率、提高罹患合并症的患者及癌症晚期患者的指标依从率对非小细胞肺癌治疗质量的改善有重要意义。

关键词：非小细胞肺癌治疗质量评价指标影响因素 Beta回归

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中国2001至2021年高等教育高质量发展水平测度与评价

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中华医学教育探索杂志 2024年第11期23卷 1472-1478页

作者：张萌唐于钦唐浩民毛霜严邓丹重庆护理职业学院护理系重庆402763 重庆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室重庆400016

目的多维量化并剖析中国高等教育2001至2021年"质""量"并进的发展轨迹,为构筑高质量教育体系奠定坚实基础。方法基于中国2001至2021年教育宏观统计数据,构建高等教育综合发展水平指标体系,该体系囊括教育条件、财... 详细信息

目的多维量化并剖析中国高等教育2001至2021年"质""量"并进的发展轨迹,为构筑高质量教育体系奠定坚实基础。方法基于中国2001至2021年教育宏观统计数据,构建高等教育综合发展水平指标体系,该体系囊括教育条件、财力支撑、办学保障、科学研究、社会服务和对外交流6个维度。运用TOPSIS-熵权法、总体分异指数、空间自相关、冷热点分析法测度高等教育高质量发展水平与空间分异,并引入障碍度分析模型对影响其发展的障碍因子进行评测。结果中国高等教育高质量发展水平稳步提升,发展速度为2.85%。空间分布呈聚集性,东部形成的热点区稳定且"溢出"效应显著,同时西部地区正缩小与其他地区的发展差距;科学研究是高等教育实现高质量发展面临的首要挑战(平均障碍度为18.46%),生均图书、生均固定资产、校均国外技术引进项、研发(research and development,R&D)课题投入经费、校均R&D课题数与R&D课题投入人员是中国及各省份高等教育发展的重要制约因素。结论资源共享和联动需要政策和制度的支撑作为保障,高等教育各主体须发挥各自优势,通过区域间联动发展、相互协同、共同进步促成高等教育的高质量发展。

关键词：高等教育质量提升时空趋势政策发展

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基于中国健康与养老追踪调查的老年人疼痛、睡眠与抑郁关系研究

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中国预防医学杂志 2023年第2期24卷 156-160页

作者：申莉贾光耀李佳遇张舒洋孙海涵薛志强河南中医药大学第五临床医学院、郑州人民医院、公共卫生与健康研究所河南郑州450000 哈尔滨医科大学人文社会科学系新疆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的分析我国老年人抑郁的影响因素及睡眠对抑郁的影响,为今后老年人健康制定针对性措施提供参考。方法采用2018年中国健康与养老追踪调查数据,以8 214名≥60岁老年人为样本,采用多因素logistic回归、广义相加模型(generalized additive... 详细信息

目的分析我国老年人抑郁的影响因素及睡眠对抑郁的影响,为今后老年人健康制定针对性措施提供参考。方法采用2018年中国健康与养老追踪调查数据,以8 214名≥60岁老年人为样本,采用多因素logistic回归、广义相加模型(generalized additive model, GAM)进行分析。结果37.98%(3 120/8 214)老年人有抑郁症状。女性、居住地在农村、受教育程度低、独居、自评身体状况差、有疼痛症状、睡眠时间短或过长是老年人抑郁的危险因素。GAM结果显示,睡眠时长<7 h,抑郁得分随睡眠时间的增加呈下降趋势;睡眠时长>7 h,抑郁得分随睡眠时长的增加呈上升趋势。结论睡眠时间短或睡眠时间过长与老年人抑郁症状相关,呈U型关系,随着自评健康状况的降低、疼痛程度的加重、文化程度的降低,老年人患抑郁的风险有增加趋势;睡眠时间短对抑郁的影响在老年女性中更为明显。

关键词：抑郁症状老年人睡眠时长影响因素

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MIPE在临床试验转组研究中的应用

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中国卫生统计 2021年第2期38卷 193-197,203页

作者：宋佳丽孙凤宇卢宇红王策王萌李康侯艳哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 国家药品监督管理局药品审评中心

目的本文介绍一种新的处理临床试验转组数据的统计学方法——校正迭代参数法(MIPE),并通过模拟试验在不同情形下比较MIPE、IPE、意向性分析(ITT)三种方法对治疗效果估计的准确性。方法通过模拟数据探讨不同的治疗效应真值、潜在预后、... 详细信息

目的本文介绍一种新的处理临床试验转组数据的统计学方法——校正迭代参数法(MIPE),并通过模拟试验在不同情形下比较MIPE、IPE、意向性分析(ITT)三种方法对治疗效果估计的准确性。方法通过模拟数据探讨不同的治疗效应真值、潜在预后、转组率等24个假设场景中试验药疗效估计值的差异,并将MIPE、IPE、ITT方法应用于每个场景下进行效果比较。结果当试验药与安慰剂组疗效存在差异时,ITT和IPE方法得出的治疗效应估计均有偏,这种有偏估计与不同的治疗效应真值、潜在预后和转组率等因素相关,而MIPE方法不受上述因素影响,估计结果较为准确且稳定。结论 MIPE方法不受实际治疗效应、潜在预后、转组率等因素的影响,在各场景中治疗效应估计值的均值较为稳定,与其他方法相比,更接近真实值,在临床试验评价中使用更为可靠。

关键词：临床试验转组加速失效时间模型等级结构保留失效时间算法迭代参数估计算法

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图卷积神经网络在组学数据分类预测中的应用

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中国卫生统计 2021年第4期38卷 533-535页

作者：张刘超荣志炜赵薇薇李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 默沙东研发(中国)有限公司生物统计和研究决策科学部

目的探讨图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCNN)利用PPI网络对组学数据的分类预测效能。方法通过模拟实验和实例研究,对GCNN、随机森林、支持向量机和多层感知机共四种方法的分类效果进行比较。结果模拟实验结果显示... 详细信息

目的探讨图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCNN)利用PPI网络对组学数据的分类预测效能。方法通过模拟实验和实例研究,对GCNN、随机森林、支持向量机和多层感知机共四种方法的分类效果进行比较。结果模拟实验结果显示,即便在样本量和网络中节点数量较少时,GCNN的分类效能也明显优于其他三种方法,并且随着节点数量的增加而不断提高。实例研究表明,利用STRING网络,GCNN的分类效能最优。结论GCNN在组学数据的研究中极具潜力,值得进一步研究。

关键词：图卷积神经网络深度学习高维组学分类预测

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多组学数据分析中关联网络融合ANF算法及应用研究

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中国卫生统计 2020年第6期37卷 822-827页

作者：徐臻旖王策侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的引入关联网络融合(affinity network fusion,ANF)方法对多组学数据进行整合分析,并应用于肿瘤分子分型研究。方法模拟产生两组学数据,改变总体差异大小等情况比较多种多组学整合方法的效果。实例分析中目标人群选择TCGA数据库中对... 详细信息

目的引入关联网络融合(affinity network fusion,ANF)方法对多组学数据进行整合分析,并应用于肿瘤分子分型研究。方法模拟产生两组学数据,改变总体差异大小等情况比较多种多组学整合方法的效果。实例分析中目标人群选择TCGA数据库中对铂类药物敏感并拥有mRNA和甲基化两个组学的卵巢癌患者,目标基因是TCGA数据库和ImmPort数据库中共有基因,目标甲基化位点是目标基因对应的所有甲基化位点。使用ANF、SNF、K-means、系统聚类和iCluster五种方法比较聚类效果。结果模拟实验提示存在总体差异的两亚型间差异较小时ANF方法的效果明显优于其他方法。实例分析结果表明,通过ANF方法进行多组学数据整合得到的分子分型较单组学得到的分子分型有更好的生物学意义且多组学聚类效果优于其他方法。结论ANF方法可以应用于多组学数据整合分析,具有实际应用意义。

关键词： ANF方法多组学数据整合免疫分型

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基于自编码的特征提取方法在生物医学领域中的应用进展

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中国卫生统计 2020年第2期37卷 317-320页

作者：王策徐臻旖宋佳丽卢宇红李康侯艳哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

随着科技水平的不断提高,研究者们可以获得有关疾病的各类数据,例如基因组学、蛋白质组学、代谢组学、影像学等。这些海量数据的获得使得我们对疾病的了解更加深入。但随之而来的问题是,研究者们如何从海量数据中提取有用的信息,从而集... 详细信息

随着科技水平的不断提高,研究者们可以获得有关疾病的各类数据,例如基因组学、蛋白质组学、代谢组学、影像学等。这些海量数据的获得使得我们对疾病的了解更加深入。但随之而来的问题是,研究者们如何从海量数据中提取有用的信息,从而集中资源进行深入的研究,成为科研工作者面临的新挑战。近年来硬件技术的飞速发展和存储数据能力的增强,促进了大数据机器学习方法的发展,研究者已经将机器学习方法,特别是深度学习,应用于这类复杂数据的分析[1-4]。

关键词：机器学习方法海量数据硬件技术深度学习自编码代谢组学基因组学生物医学领域

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基于联合稀疏典型相关的泛癌CNVs与mRNA联合分析

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中国卫生统计 2020年第5期37卷 687-690页

作者：侯小文张秋菊田伟李称丛雨欣赵敏刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的利用联合稀疏典型相关方法进行泛癌拷贝数变异(CNVs)与mRNA数据融合分析,探讨拷贝数对基因表达的影响,识别分子机制的同质性和特异性,为癌症的分子机制研究提供依据。方法通过联合稀疏典型相关方法进行泛癌CNVs和mRNA数据融合分析,... 详细信息

目的利用联合稀疏典型相关方法进行泛癌拷贝数变异(CNVs)与mRNA数据融合分析,探讨拷贝数对基因表达的影响,识别分子机制的同质性和特异性,为癌症的分子机制研究提供依据。方法通过联合稀疏典型相关方法进行泛癌CNVs和mRNA数据融合分析,提取泛癌中共存CNVs及其相关的mRNA建立相关模块;在此基础上利用联合稀疏精确矩阵估计算法筛选具有直接关系的CNVs-mRNA对,并分析CNVs与不同肿瘤分期的相关性。结果提取的相关模块中CNVs和mRNA变量数分别为195和177个,其中13个mRNA存在于全部癌症,38个mRNA特异性存在于单一癌症中;共筛选出16对具有直接相关关系的CNVs-mRNA对,包括11个CNVs位点,对应基因EYA2、NNAT已在多种癌症中被发现;相关性检验显示全部11个基因拷贝数与结肠癌的T、N期,肾透明细胞癌的T、M期,浸润性乳腺癌的T期相关。结论CNVs-mRNA相关关系在泛癌间存在同质性和特异性,同质性关系可用于识别泛癌药物作用靶点,特异性关系可以为研究癌症遗传变异对基因表达的特异性影响提供线索;CNVs-mRNA直接相关对中部分基因拷贝数与肿瘤分期相关,相应CNVs可能对基因表达有较强影响。

关键词：联合稀疏典型相关联合稀疏精确矩阵估计泛癌拷贝数变异 mRNA

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基于动态代谢组学数据通路信息校正的混合效应模型建立及模拟研究

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中国卫生统计 2020年第5期37卷 678-681,686页

作者：田伟张秋菊侯小文李称丛雨欣赵敏刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的建立基于代谢通路信息校正的混合效应模型,通过模拟实验评价模型筛选动态代谢标志物的效果,为动态代谢组学生物标志物筛选提供方法。方法通过条件自回归模型,利用代谢物在通路中的位置关系,结合一阶自回归模型,建立基于代谢通路信... 详细信息

目的建立基于代谢通路信息校正的混合效应模型,通过模拟实验评价模型筛选动态代谢标志物的效果,为动态代谢组学生物标志物筛选提供方法。方法通过条件自回归模型,利用代谢物在通路中的位置关系,结合一阶自回归模型,建立基于代谢通路信息校正的混合效应模型并进行模拟研究;利用模型实现代谢标志物相关关系和时间因素的拟合,结合处理因素回归系数的95%可信区间获得动态代谢标志物。结果建立了基于代谢通路信息校正的混合效应模型;在各种模拟条件下,模型对动态代谢标志物的筛选均有较高灵敏度,特异度以及准确率;动态时间点数和代谢物自身噪声水平对模型的灵敏度有较大影响;通过模拟实验发现时间点数大于5时模型已有较高的拟合精度;样本量是影响模型拟合效果的重要因素,当样本量大于30时,模型筛选差异标志物的灵敏度已大于90%。结论基于通路信息校正的混合效应模型,能够很好地应对动态代谢组学数据分析的各种复杂情况,是动态代谢组生物标志物筛选研究的可选方法之一。

关键词：动态代谢组学混合效应模型代谢通路标志物

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随机森林回归分析方法在代谢组学批次效应移除中的应用

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中国卫生统计 2020年第5期37卷 667-671页

作者：谭起龙邓魁李康李贞子哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的通过随机森林回归(random forest,RF)方法提取不同批次间质控(quality control,QC)样本数据的批次特征,从而移除代谢组研究样本数据的批次效应,提高统计分析方法的分类识别能力。方法利用心血管疾病的代谢组质控样本在检测过程中产... 详细信息

目的通过随机森林回归(random forest,RF)方法提取不同批次间质控(quality control,QC)样本数据的批次特征,从而移除代谢组研究样本数据的批次效应,提高统计分析方法的分类识别能力。方法利用心血管疾病的代谢组质控样本在检测过程中产生的系统误差,通过随机森林回归方法获得质控样本质谱数据的系统误差特征,从而移除研究样本数据中存在的批次效应。对校正后的质谱数据用可视化方法和定量度量指标进行评价,再用统计方法筛选差异变量和建立判别模型,评价移除效果。结果经过QC-RF回归方法移除批次效应后的质谱数据分类判别效果明显优于使用QC-LOESS方法、ComBat方法和原始数据得到的结果。结论对于代谢组学质谱数据,QC-RF回归方法能够移除批次效应,提高数据的有效性和稳定性,具有实际应用价值。

关键词：代谢组学质谱数据批次效应随机森林回归

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