检索结果-内蒙古大学图书馆

2016年中国生物统计学术年会

作者：柯朝甫张帆李昂李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

目的：建立一个适合实际使用的代谢组学高维数据分析平台,为从事代谢组研究的人员提供高效的工具. 方法：根据代谢组学高维数据分析方法的原理和特点,通过R语言编程进行整理、改编、研发和封装,实现一系列代谢组学数据分析过程. ... 详细信息

目的：建立一个适合实际使用的代谢组学高维数据分析平台,为从事代谢组研究的人员提供高效的工具. 方法：根据代谢组学高维数据分析方法的原理和特点,通过R语言编程进行整理、改编、研发和封装,实现一系列代谢组学数据分析过程. 结果：本研究建立了代谢组学高维数据分析平台,能够灵活方便地实现代谢组学图谱数据预处理、统计学分析以及物质鉴定的一体化过程.图谱预处理方法能够分析各种来源的图谱数据,具有较强的通用性.统计学分析过程包含了大量单变量和多变量统计分析方法,如Welch's t检验、假阳性错误率估计、交叉验证、置换检验和随机森林等.物质鉴定方面,该平台实现了代谢组学数据库的自动化批量搜索过程. 结论：本研究给出的代谢组学高维数据分析平台能够为相关研究人员提供指导和巨大便利,可以明显提高代谢组学研究的效率和质量.

关键词：医学统计学代谢组学高维数据分析平台图谱预处理物质鉴定

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贝叶斯中介效应分析

贝叶斯中介效应分析

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2016年中国生物统计学术年会

作者：杨春艳侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

近年来,中介分析方法的研究在流行病学中发展迅速,这种方法与黑盒箱流行病学的理论、概念框架,以及分子流行病学的发展密切相关.作为一种因果机制的研究方法,传统的中介效应分析都是基于频率法,包括非参bootstrap法、近似正态法(Asympto... 详细信息

近年来,中介分析方法的研究在流行病学中发展迅速,这种方法与黑盒箱流行病学的理论、概念框架,以及分子流行病学的发展密切相关.作为一种因果机制的研究方法,传统的中介效应分析都是基于频率法,包括非参bootstrap法、近似正态法(Asymptotic normal distribution method),Monte carlo模拟方法等.此外,根据置信区间算法的不同,非参bootstrap又包括非参数百分位Bootstrap法(PB)、偏差校正的bootstrap方法(BC)、偏差校正accelerated bootstrap(BCa).基于贝叶斯的中介效应分析可以整合先验信息,近年来很少人从贝叶斯的角度来研究中介效应.通过进行模拟实验来比较基于贝叶斯的中介效应分析与传统的中介效应分析在点估计与区间估计的特点.

关键词：流行病学统计分析贝叶斯模型中介效应

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哈尔滨市社区居民精神卫生知识认知及对患者态度的调查及影响因素分析

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实用预防医学 2015年第10期22卷 1199-1203页

作者：佟海龙焦辛妮顾星博温琪门志红刘匆提刘艳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

目的了解哈尔滨市社区居民精神卫生知识的知晓情况及对精神疾病患者的态度,分析其影响因素,为进一步制定有针对性的策略提供科学依据。方法 2013年10-12月间采取分阶段抽样方法,随机抽取社区医生、患者家属及普通居民共计720人,就精神... 详细信息

目的了解哈尔滨市社区居民精神卫生知识的知晓情况及对精神疾病患者的态度,分析其影响因素,为进一步制定有针对性的策略提供科学依据。方法 2013年10-12月间采取分阶段抽样方法,随机抽取社区医生、患者家属及普通居民共计720人,就精神卫生知识和对精神疾病患者态度进行问卷调查,比较人群及居住地差异,并分析影响因素。结果回收有效问卷702份,有效回收率为97.50%;702名社区居民精神卫生知识的总知晓率为73.44%,社区医生知晓率（85.25%）显著高于患者家属（75.03%）和普通居民（72.34%）（P〈0.05）,城市居民（74.55%）高于城郊与乡镇居民（70.40%）（P〈0.05）;社区居民态度问卷的总得分为（34.26±5.84）,不同年龄社区居民态度问卷总得分总体比较差异有统计学意义（P〈0.05）,表现为老年人显著低于中年人和青年人（P〈0.05）。563名（78.77%）社区居民对精神疾病患者的态度有较好或包容的程度,城郊及乡镇居民对精神疾病患者态度的包容程度好于城市居民（P〈0.05）。社区居民精神卫生知识的认知程度与对精神疾病患者的态度不存在相关关系（秩相关分析,rs=-0.01420,P=0.7078）,在社区居民精神卫生知识认知情况的多因素Logsitic回归模型显示社区医生（OR=2.654,95%CI：1.082~6.508）、对精神疾病患者知悉者（OR=1.956,95%CI：1.373~2.787）、文化程度大专及以上学历者（OR=2.968,95%CI：2.176~4.049）对精神卫生知识的认知程度更好。在社区居民对精神疾病患者态度包容程度的多因素Logsitic回归模型中表现为老年人（OR=0.571,95%CI：0.363~0.900）的态度相对消极,对宣传教育满意者（OR=1.460,95%CI：1.093~1.951）、城郊及乡镇居民（OR=1.383,95%CI：1.008~1.896）的态度较为包容。结论 2013年底哈尔滨市社区居民精神卫生知识的总知晓率与国家精神卫生规划2015年的既定要求（即实现2015年知晓率80%的工作目标）还有一段差距。大部分社区居民对精神卫生的知识有较好或好的认知,社区居民对精神疾病患者的态度较好。文化程度、对患者的知悉情况、人群类别是精神卫生知识认知程度的影响因素,宣传教育的满意情况、年龄、居住地区是影响对精神疾病患者态度的因素。

关键词：精神卫生知识精神疾病知晓率态度宣传教育

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使用随机森林方法对卵巢癌代谢组数据分析

使用随机森林方法对卵巢癌代谢组数据分析

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2011年中国卫生统计学年会

作者：张旺范丽珺张涛李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

卵巢癌是发生在女性生殖器官的恶性肿瘤。其发病隐蔽,但病程进展极为迅速,大多数患者发现患病时已处于晚期。作为病死率最高的妇科肿瘤,其晚期患者的5年生存率不足30%,但早期患者的生存率可达到90%。因此,在卵巢癌的早期诊断方面投入更... 详细信息

卵巢癌是发生在女性生殖器官的恶性肿瘤。其发病隐蔽,但病程进展极为迅速,大多数患者发现患病时已处于晚期。作为病死率最高的妇科肿瘤,其晚期患者的5年生存率不足30%,但早期患者的生存率可达到90%。因此,在卵巢癌的早期诊断方面投入更多的研究,有助于提高卵巢癌患者的生存率和生存质量,具有重要的临床意义。目前有多种用于早期诊断卵巢癌的生物标志物,其中CA125、HE4等在临床应用较为广泛。但上述的标志物普遍存在诊断的灵敏度尚可、而特异度较

关键词：卵巢癌生物标志物代谢组卵巢癌患者随机森林方法数据分析

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多重检验假设中假阳性错误率FDR的控制与估计方法

多重检验假设中假阳性错误率FDR的控制与估计方法

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2011年中国卫生统计学年会

作者：刘晋张涛李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

近年来,基因组学、蛋白组学和代谢组学等高通量检测技术得到迅速发展,这种数据的变量数目巨大（如m>2000）,而样品数目通常较小（如10≤n≤100）,用传统的统计检验方法对生物标志物进行鉴别会产生大量的假阳性结果（如检验水准取α=0... 详细信息

近年来,基因组学、蛋白组学和代谢组学等高通量检测技术得到迅速发展,这种数据的变量数目巨大（如m>2000）,而样品数目通常较小（如10≤n≤100）,用传统的统计检验方法对生物标志物进行鉴别会产生大量的假阳性结果（如检验水准取α=0.05或α=0.01等）,存在阳性发现错误率（false discovery rate,FDR）问题。对于多重检验,若规定检验水准为α,则对于m次检验,至少犯一次假阳性错误的概率为α=1-（1-α）,当m增加时,α趋于1。多重检验阳性发现错

关键词：多重检验错误率 FDR 假阳性估计方法

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基于多维指标的治疗质量综合评价模型的构建研究

基于多维指标的治疗质量综合评价模型的构建研究

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2016年中国生物统计学术年会

作者：包含苏少飞刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

目的：基于多维指标构建治疗质量综合评价模型,探讨模型估计治疗质量的有效性;综合评价医院、医生乳腺癌的治疗质量。方法构建两参数logistic潜变量模型作为测量模型,将测量模型中的潜变量作为因变量整合进多水平结构模型,设定虚拟水... 详细信息

目的：基于多维指标构建治疗质量综合评价模型,探讨模型估计治疗质量的有效性;综合评价医院、医生乳腺癌的治疗质量。方法构建两参数logistic潜变量模型作为测量模型,将测量模型中的潜变量作为因变量整合进多水平结构模型,设定虚拟水平代表多维潜变量,构建多水平结构模型。应用MCMC估计模型参数,拟合三水平二维模型分析实例数据。结果建立了多水平多维潜变量模型;模拟研究结果提示,评价指标数及医生数均为20,模型估计治疗质量的有效性最好;应用该模型分析获得乳腺癌诊断、手术操作质量较优的医生及医院。结论多水平多维潜变量模型可以分析具有层次结构和多维性的治疗质量评价数据,能够做到全面、合理的进行疾病治疗质量综合评价;治疗质量综合评价使医院的等级划分、医生的绩效考核与治疗质量的衔接成为可能。

关键词：治疗质量综合评价多水平多维模拟研究

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多维项目反应理论模型在疾病治疗质量评价中的应用

多维项目反应理论模型在疾病治疗质量评价中的应用

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中国卫生统计(生物统计)2014学术年会

作者：包含刘丹刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

背景与目的:阐述应用多维项目反应理论模型评价疾病治疗质量的方法,利用多维项目反应理论模型评价医院急性心肌梗死和慢性心力衰竭的治疗质量.方法应用已经建立的急性心肌梗死和慢性心力衰竭的评价指标,基于多维项目反应理论建立医院急...

背景与目的:阐述应用多维项目反应理论模型评价疾病治疗质量的方法,利用多维项目反应理论模型评价医院急性心肌梗死和慢性心力衰竭的治疗质量.方法应用已经建立的急性心肌梗死和慢性心力衰竭的评价指标,基于多维项目反应理论建立医院急性心肌梗死治疗质量、慢性心力衰竭治疗质量和评价指标使用概率三者的函数关系,结合贝叶斯估计法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法估计模型参数.

关键词：

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基于Beta回归的非小细胞肺癌治疗质量影响因素研究

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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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基于干预研究的乳腺癌治疗质量评价

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中国医院统计 2020年第3期27卷 246-250页

作者：包晓蔷栗景坤田园刘梦洋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

目的制定乳腺癌治疗质量干预措施,分析干预措施对医生乳腺癌治疗质量评价指标使用率的影响,为乳腺癌治疗质量的改善提供依据。方法收集医院乳腺癌患者病例信息,获得治疗质量评价指标使用率;基于评价结果制定干预措施并进行跟踪,35个月... 详细信息

目的制定乳腺癌治疗质量干预措施,分析干预措施对医生乳腺癌治疗质量评价指标使用率的影响,为乳腺癌治疗质量的改善提供依据。方法收集医院乳腺癌患者病例信息,获得治疗质量评价指标使用率;基于评价结果制定干预措施并进行跟踪,35个月内完成两次干预;采用中断时间序列分析干预前后治疗质量评价指标使用率的变化。结果获得符合条件的患者3 282例,利用9个评价指标进行乳腺癌治疗质量评价。制定干预措施为信息反馈与会议干预。第1次干预后,前哨淋巴结活检使用率水平增加25.52%(P=0.003);前哨淋巴结活检使用率趋势上升,平均每月增加1.12%。第2次干预后,腋窝淋巴结清扫≥10个的使用率趋势上升,平均每月增加1.37%。结论进行治疗质量评价、实施干预措施可以增加评价指标中前哨淋巴结活检、腋窝淋巴结至少清扫10个的依从性;基于干预研究的治疗质量评价可以提高评价指标使用率,从而降低患者术后并发症及术后复发率,达到改善乳腺癌治疗质量的目的。

关键词：乳腺癌干预措施治疗质量评价中断时间序列

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随机森林回归分析方法及在代谢组学中的应用

随机森林回归分析方法及在代谢组学中的应用

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2011年中国卫生统计学年会

作者：张涛李贞子武晓岩李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

目的探讨随机森林回归处理非线性、共线和具有交互作用数据的性能,并将随机森林回归应用于高维代谢组学数据的代谢网络构建。方法通过模拟试验验证随机森林回归在线性、交互和非线性(多项式和指数)关系及不同的样本含量条件下回归分析性... 详细信息

目的探讨随机森林回归处理非线性、共线和具有交互作用数据的性能,并将随机森林回归应用于高维代谢组学数据的代谢网络构建。方法通过模拟试验验证随机森林回归在线性、交互和非线性(多项式和指数)关系及不同的样本含量条件下回归分析性能,并同多元线性回归分析相比较。针对卵巢癌良恶性肿瘤鉴别的代谢组学数据,在随机森林判别分析确定的51个生物标志物的基础上,应用随机森林回归分析探索生物标志物之间的复杂的相互关系。结果模拟实验结果显示:若自变量与应变量间为线性关系,随机森林回归模型的效果与多元线性回归模型相近;对于具有交互作用及其他非线性关系的模拟数据,随机森林回归模型的效果明显优于多元线性回归模型。实际卵巢癌代谢组学数据分析显示:代谢组学数据具有共线性和交互作用等复杂的非线性关系,我们设定羟丙酮酸(V2409)作为靶向标志物,应用随机森林回归在其他50个代谢标志物中筛选出5个最具有潜在调控作用的代谢物质,进而根据这6个代谢标志物建立了贝叶斯调控网络,结果理想。结论随机森林回归作为一种非参数回归技术,在能够保证具有一定数量的样本含量(n>100)的情况下,对复杂数据具有优良的性质,能够在高维数据中有效地分析非线性和具有交互作用的数据,同时对共线性问题不敏感,可以有效地应用于高维代谢组学数据的代谢调控网络分析。

关键词：随机森林:多元回归分析代谢组学代谢调控网络

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