检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2022年第6期39卷 855-858页

作者：刘梦洋王永晨侯爽田园安宁张丽媛魏丽刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的利用乳腺癌治疗质量评价指标中的结局指标及综合得分,分析病例组合对医生治疗质量排序影响,探讨有效的治疗质量排序方法,为医生绩效考核及职称评定提供参考。方法收集浸润性乳腺癌病例数据,计算乳腺癌术后复发率,利用9个治疗质量评... 详细信息

目的利用乳腺癌治疗质量评价指标中的结局指标及综合得分,分析病例组合对医生治疗质量排序影响,探讨有效的治疗质量排序方法,为医生绩效考核及职称评定提供参考。方法收集浸润性乳腺癌病例数据,计算乳腺癌术后复发率,利用9个治疗质量评价指标计算治疗质量综合得分,建立固定效应模型和随机效应模型,分别进行调整和未调整病例组合的logistic回归分析,估计医生治疗质量的固定效应和随机效应,依次进行排序并计算排名可靠性。结果本研究共收集18位医生,1197例治疗患者,乳腺癌术后平均复发率为5%,治疗质量综合得分均值为0.5689。经病例组合因素校正后,医生治疗质量排序发生变化,固定效应模型和随机效应模型的估计系数减小;术后复发率的固定效应模型排序上升率为44.44%,随机效应模型的排序上升率为33.33%,综合得分的固定效应模型排序上升率为38.89%,随机效应模型中排序上升率为27.78%。术后复发率的排名可靠性为0.6078,综合得分的排名可靠性为0.7001。结论在乳腺癌治疗质量评价中,病例组合因素不可忽略,需利用模型进行病例组合校正,可以更公平地比较医生治疗质量的差异;本研究提示选择治疗质量综合得分进行医生治疗质量排序,且医生治疗的患者例数越多,结果越稳定、可靠性更好。

关键词：治疗质量病例组合乳腺癌随机效应

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基于倾向性评分探讨睡眠时相提前综合征与2型糖尿病的关系

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中华疾病控制杂志 2023年第1期27卷 53-59页

作者：高绒绒高倩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

目的探讨睡眠时相提前综合征(advanced sleep phase syndrome,ASPS)和2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)间的关联性,为深入理解睡眠的健康效应及预防和干预T2DM提供理论依据。方法本研究数据来源于美国国家健康和营养调查(Natio... 详细信息

目的探讨睡眠时相提前综合征(advanced sleep phase syndrome,ASPS)和2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)间的关联性,为深入理解睡眠的健康效应及预防和干预T2DM提供理论依据。方法本研究数据来源于美国国家健康和营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)(2017―2018年)数据库。ASPS由工作日的就寝时间和晨起时间定义。T2DM根据服用降糖药物来定义。使用基于倾向性评分的逆概率加权法(inverse probability treatment weight,IPTW)和重叠加权法(overlap weights,OW)尽可能地控制潜在混杂变量后,分析ASPS和T2DM的关联性。结果共有6048名研究对象被纳入研究,其中759人患有T2DM,411人被诊断为ASPS,分别占12.5%、6.8%。T2DM在ASPS组中的患病率比非ASPS组高(20.0%vs.12.0%,t=21.295,P<0.001)。IPTW控制潜在混杂后,分析显示ASPS组患T2DM的风险是非ASPS组的1.540倍(OR=1.540,95%CI:1.184~2.002,P=0.001);OW进一步完全均衡协变量后,分析显示二者差异有统计学意义(OR=1.362,95%CI:1.078~1.722,P=0.001)。结论ASPS是T2DM独立风险因素,提示睡眠问题的管理在T2DM的防制中具有重要意义。

关键词：睡眠时相提前综合征 2型糖尿病逆概率加权重叠加权

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COX联合XGBoost的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤预后模型构建与验证

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现代预防医学 2023年第13期50卷 2326-2331页

作者：秦佳佳陈曦沈子园朱晓晓桑威金英良徐州医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室安徽医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室徐州医科大学附属医院血液科

目的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤全球发病率逐年增长，且因为血睾屏障的存在，死亡率高，目前尚缺乏多中心的大型回顾性分析数据进行疾病的预后研究。方法从SEER数据库的22个中心机构获取2000—2019年期间，诊断为原发睾丸弥漫大B细胞... 详细信息

目的原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤全球发病率逐年增长，且因为血睾屏障的存在，死亡率高，目前尚缺乏多中心的大型回顾性分析数据进行疾病的预后研究。方法从SEER数据库的22个中心机构获取2000—2019年期间，诊断为原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤的患者资料进行回顾性分析，共纳入816例患者，按7:3的比例随机分为建模组和验证组。采用多变量COX逐步回归联合XGBoost机器学习模型筛选预后特征变量，将二者筛选出的共同预后因子构建列线图并对其重要度进行排序；时间依赖性ROC曲线验证模型的预测性能，校准曲线确定模型的一致性，决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的临床实用性与有效性。结果 COX回归结合XGBoost筛选出的共同预后因子为：年龄、手术、放疗、双侧发病、化疗、系统治疗、Ann Arbor分期；将其按照重要度排序，由大到小依次为：年龄、系统治疗、Ann Arbor分期、手术、双侧发病、化疗、放疗。基于联合模型筛选出的共同预后因子构建列线图，ROC曲线、校准曲线和DCA曲线显示模型具有良好的预测性能和临床实用性。结论本研究构建的机器学习模型结合回归模型能准确预测原发睾丸DLBCL患者的预后，为临床的精准诊疗提供科学依据。

关键词：原发睾丸弥漫大B细胞淋巴瘤机器学习模型预后

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生物学年龄量化方法研究进展

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中华流行病学杂志 2023年第3期44卷 516-520页

作者：曹利美陈淑婷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

生物学年龄已被证明优于时序年龄衡量个体间衰老的真实差异,但生物学年龄的量化方法在衰老研究领域至今未达成共识。本文对目前常用的一些生物学年龄的量化方法进行概述,并提出展望。

关键词：生物学年龄衰老量化

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肺腺癌铁死亡相关LncRNA的筛选及风险预测研究

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中国卫生统计 2023年第4期40卷 487-491,496页

作者：马宇杰田伟张薇刘美娜哈尔滨医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 150081

目的筛选铁死亡相关长链非编码RNA(ferLncRNA)构建风险评分模型,并进行肺腺癌患者的生存预测。方法通过相关性分析、癌组织-癌旁组织差异分析,获得差异表达的铁死亡相关LncRNA(DEferlncRNA),使用配对算法获得DEferlncRNA pairs。利用LAS... 详细信息

目的筛选铁死亡相关长链非编码RNA(ferLncRNA)构建风险评分模型,并进行肺腺癌患者的生存预测。方法通过相关性分析、癌组织-癌旁组织差异分析,获得差异表达的铁死亡相关LncRNA(DEferlncRNA),使用配对算法获得DEferlncRNA pairs。利用LASSO Cox筛选与生存相关DEferlncRNA pairs,多因素Cox回归分析并构建风险评分模型;计算ROC曲线的AUC值评估模型。利用单因素和多因素Cox回归分析风险评分是否具有独立预后价值;分析生存时间、临床病理特征和化疗疗效等在高、低风险组之间的差别。结果相关性分析获取512个ferlncRNA,差异分析获得53个DEferlncRNA,配对算法获得1243个DEferlncRNA pairs。LASSO Cox分析获得40个与生存相关DEferlncRNA pairs,多因素分析得到17个DEferlncRNA pairs构建风险评分模型;模型的AUC为0.776。单因素和多因素分析提示风险评分可作为肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)的独立预后因素。患者化疗药物敏感性、TNM分期、临床分期、生存时间和生存状态在高、低风险组之间差异有统计学意义。结论利用DEferlncRNA构建的肺腺癌风险评分模型,可为预测肺腺癌患者预后提供依据。此外,低风险评分患者对化疗药物敏感,将为肺腺癌患者临床治疗提供参考。

关键词：肺腺癌铁死亡 LncRNA 生存分析预后

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基于残差神经网络的深度学习方法在心律失常心电图自动识别中的应用研究

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中国卫生统计 2023年第3期40卷 345-348页

作者：徐佳钦张敏王柳滢李康张海玉哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 哈尔滨医科大学附属第一医院心血管病研究所

目的针对心律失常心电图自动识别,探究出一种新的DRNN深度学习模型与算法。方法基于开源心电数据库(The PhysioNet Challenge 2017),利用8249条心电记录数据,建立DRNN模型,通过五折交叉验证对3类心电节律进行识别,并与4种常用模型的识... 详细信息

目的针对心律失常心电图自动识别,探究出一种新的DRNN深度学习模型与算法。方法基于开源心电数据库(The PhysioNet Challenge 2017),利用8249条心电记录数据,建立DRNN模型,通过五折交叉验证对3类心电节律进行识别,并与4种常用模型的识别效果进行比较。结果本文提出的DRNN模型与算法对心律失常的识别效果明显优于其他4种模型,其查准率、查全率和F1分数的综合指标分别为86.28%、86.12%和86.17%。结论DRNN模型对心电图具有良好的识别效果。

关键词：残差神经网络深度学习心律失常心电图识别

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SDAEC算法在单细胞测序数据批次校正中的应用

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中国卫生统计 2024年第4期41卷 501-506页

作者：王文杰李康谢宏宇哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 浙江大学医学院附属妇产科医院临床研究中心

目的提出深度堆叠降噪自编码嵌套聚类(stacked denoising auto encoder embedded cluster, SDAEC)算法并用于单细胞mRNA测序(single cell mRNA sequence, scRNA-seq)数据的批次效应移除,对其移除批次效应性能进行评估。方法基于单细... 详细信息

目的提出深度堆叠降噪自编码嵌套聚类(stacked denoising auto encoder embedded cluster, SDAEC)算法并用于单细胞mRNA测序(single cell mRNA sequence, scRNA-seq)数据的批次效应移除,对其移除批次效应性能进行评估。方法基于单细胞数据具有高维度、高稀疏性及高度非线性误差特点,通过将单细胞Louvain聚类算法嵌入堆叠降噪自动编码器(stacked denoising auto encoder, SDAE)算法中,形成SDAEC算法,用于单细胞测序数据的批次效应移除。结合实际卵巢癌组织scRNA-seq数据,利用分布邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, tSNE)、 k最近邻批次效应检测(k-nearest-neighbor batch-effect test, kBET)、调整兰德系数(adjusted rand index, ARI)、标准化互信息(normalized mutual information, NMI)、平均轮廓宽度(average silhouette width, ASW)评价其移除批次效应性能。结果利用SDAEC方法对scRNA-seq数据批次效应移除性能高于Combat、相互最近邻(mutual nearest neighbors, MNN)、分布匹配残差网络(maximum mean discrepancy distribution-matching residual networks, MMD-ResNet)和基于零膨胀负二项的方差提取法(zero-inflated negative binomial-based wanted variation extraction, ZINB-WaVE)。结论 SDAEC算法能够移除scRNA-seq数据的批次效应,提高scRNA-seq数据下游分析的有效性,具有实际应用价值。

关键词：深度堆叠降噪自编码嵌套聚类单细胞测序批次效应卵巢癌

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基于降秩回归的血脂相关膳食模式与糖尿病的关系

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中华疾病控制杂志 2023年第1期27卷 29-35页

作者：乔婷婷张焕文罗涛赵辉张国珍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830000

目的探寻血脂相关膳食模式与糖尿病的关联,为糖尿病的膳食干预提供科学依据。方法选取4 759名来自伊犁州霍城县的农村居民作为研究对象,通过问卷调查、体格检查及实验室检测收集研究对象的相关资料。通过降秩回归法提取血脂相关膳食模... 详细信息

目的探寻血脂相关膳食模式与糖尿病的关联,为糖尿病的膳食干预提供科学依据。方法选取4 759名来自伊犁州霍城县的农村居民作为研究对象,通过问卷调查、体格检查及实验室检测收集研究对象的相关资料。通过降秩回归法提取血脂相关膳食模式;利用Pearson相关分析评估血脂相关膳食模式评分及各食物组摄入量与血脂的相关性;并通过logistic回归分析模型探寻血脂相关膳食模式与糖尿病患病风险之间的关联。结果血脂相关膳食模式主要以小麦、畜肉和油炸面食摄入较多,而杂粮、蔬菜和水果等摄入较少为特征。血脂相关膳食模式与TC (r=0.296,P<0.001)、LDL-C(r=0.225,P<0.001)及TG(r=0.332,P<0.001)呈正相关,而与HDL-C(r=-0.237,P<0.001)呈负相关。logistic回归分析模型分析结果显示,调整混杂因素后,血脂相关膳食模式评分Q4组比Q1组的糖尿病患病风险增加99%(OR=1.99;95%CI:1.47~2.68;P<0.001),且随着膳食模式评分增高,糖尿病患病风险具有升高的线性趋势(P_(趋势)<0.001)。结论血脂相关膳食模式评分与糖尿病患病风险呈正相关,通过膳食来优化血脂水平可能有助于糖尿病的早期预防。

关键词：降秩回归血脂膳食模式糖尿病

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RNN、JPR及ARIMA 3种模型预测中国农村孕产妇死亡率的比较

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中华疾病控制杂志 2023年第11期27卷 1308-1313页

作者：尹小兰何芯芯杜林李远盛张俊辉西南医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室泸州646000

目的利用循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型、Joinpoint回归(Joinpoint regression,JPR)模型、差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测中国农村孕产妇死亡率(maternal mortality rate,MMR)的应用价值,并对《“健康中国2030”规划纲要》等文件提出的MMR下降目标能否实现进行统计预测。方法基于2000―2019年中国农村MMR数据建立RNN、JPR及ARIMA模型,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方误差(mean squared error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)比较3种模型的回代拟合效果,通过残差及相对误差比较3种模型对2020年中国农村MMR数据进行点预测的效果,利用优选模型对2021―2030年中国农村的MMR进行预测。结果2000―2020年中国农村的MMR整体呈持续下降趋势。3种模型回代拟合效果由好到差排序为:RNN>JPR>ARIMA,RNN模型的MAE、MSE、RMSE均<0.02。3种模型的点预测效果由好到差排序为:RNN>JPR>ARIMA。最优的RNN模型预测结果显示,2022年中国农村MMR预测值为18.02/10万,能够实现《“健康中国2030”规划纲要》等文件的下降目标;2025及2030年中国农村MMR预测值分别为17.58/10万、17.27/10万,均不能实现《“健康中国2030”规划纲要》等文件的下降目标。结论RNN模型预测效果优于JPR模型及ARIMA模型,JPR模型预测效果一般,ARIMA模型不太适合本数据的预测。

关键词：孕产妇死亡率循环神经网络模型 Joinpoint回归模型差分自回归移动平均模型预测

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TRPV1对肝细胞性肝癌生物学行为的影响及可能的机制预测

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中华疾病控制杂志 2024年第6期28卷 691-701页

作者：韦丽铃刘美良李德远杨钰肖苏洋黎婵华吴思黔宋安华曾小云广西医科大学公共卫生学院南宁530021 广西医科大学公共卫生学院儿少卫生与妇幼保健学教研室南宁530021 广西医科大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室南宁530021

目的明确瞬时受体电位香草醛亚家族1(transient receptor potential vanilloid 1,TRPV1)在肝细胞性肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中的表达及与预后的关系,探讨其对HCC细胞生物学行为的影响。方法利用癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)、基因型组织表达(genotype-tissue expression,GTEx)及基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)验证TRPV1在HCC中的表达及与预后的关系。通过CCK-8实验、划痕实验、Transwell实验、流式细胞术检测TRPV1对HCC细胞增殖、迁移、侵袭和细胞周期的影响,蛋白质印迹法(western blot,WB)检测细胞周期调节蛋白激酶4(cyclin-dependent kinase 4,CDK4)、细胞周期素依赖激酶6(cyclin-dependent kinase 6,CDK6)的表达,裸鼠皮下成瘤实验检测肿瘤增殖能力。最后,构建TRPV1共表达网络并进行富集分析。结果TCGA、GTEx和GEO数据库中,TRPV1在HCC组织中表达水平均下调(均P<0.001),且与患者总生存时间更短有关(P=0.032),受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积为0.91。过表达TRPV1可抑制HCC细胞增殖、迁移和侵袭能力,阻滞细胞周期进展,CDK4和CDK6蛋白表达水平下降(均P<0.05),敲低TRPV1则相反(均P<0.05)。稳定过表达TRPV1后裸鼠皮下瘤体体积减小(P=0.015),质量减轻(P=0.033),Ki-67蛋白阳性表达水平下调(P=0.010)。TRPV1共表达基因主要参与核糖核酸(ribonucleic acid,RNA)剪接、细胞周期蛋白结合、细胞增殖等过程。结论TRPV1抑制了HCC细胞的增殖、迁移和侵袭能力,并阻滞细胞周期的进程,在HCC中发挥抑癌作用,为HCC预后分析、治疗提供了新方向。

关键词： TRPV1 肝癌增殖迁移细胞周期

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