检索结果-内蒙古大学图书馆

南方医科大学学报 2023年第7期43卷 1241-1247页

作者：罗枭程义吴骋贺佳海军军医大学卫勤系军队卫生统计学教研室上海200433

目的构建一种内在可解释性机器学习模型,即可解释提升机模型(EBM)来预测重症缺血性脑卒中患者一年死亡风险。方法使用2008~2019年MIMIC-IV2.0数据库中符合纳排标准的2369例重症缺血性脑卒中患者资料,将数据集随机分成训练集(80%)和测试... 详细信息

目的构建一种内在可解释性机器学习模型,即可解释提升机模型(EBM)来预测重症缺血性脑卒中患者一年死亡风险。方法使用2008~2019年MIMIC-IV2.0数据库中符合纳排标准的2369例重症缺血性脑卒中患者资料,将数据集随机分成训练集(80%)和测试集(20%),构建可解释提升机模型评估疾病预后。通过计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)来衡量预测效果,使用校准曲线及布里尔分数(Brier score)评价模型的校准程度,并绘制决策曲线反映临床净收益。结果本研究所构建的可解释提升机具有良好的区分度、校准度和净收益率,其中模型预测重症缺血性脑卒中预后不良的AUC为0.857[95%CI(0.831,0.887)];校准曲线分析结果显示,可解释提升机模型的校准曲线最接近于理想曲线;决策曲线分析结果显示,当该模型预测概率阈值为0.10~0.80时,其预测净获益率最大。基于可解释提升机模型的前5个独立预测变量为年龄、SOFA评分、平均心率、机械通气、平均呼吸频率,其重要性得分从0.179~0.370。结论建立了一个可解释提升机模型,该模型应用于预测重症缺血性脑卒中患者一年内死亡风险具有良好的表现,通过模型可解释性能帮助临床医生更好地理解结果背后的原因。

关键词：重症缺血性脑卒中内在可解释性机器学习可解释提升机死亡预测

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基于CRM-TE模型的抗肿瘤药物最适剂量估计方法

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中国卫生统计 2023年第2期40卷 195-198页

作者：周克强李爽徐佳钦李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose... 详细信息

目的研究一种新的抗肿瘤药物剂量探索模型(continual reassessment method based on toxicity and efficacy,CRM-TE),这种模型可以在I期临床试验中同时考虑毒性和疗效的药物作用,给II期临床试验推荐最适剂量(recommend the optimal dose,RP2D)。方法基于连续重评估模型(continual reassessment model,CRM)对药物的剂量-毒性和剂量-疗效曲线分别进行估计,并根据给出的权衡函数选择最适剂量。结果本文提出最适剂量估计方法与目前现有的同类型方法相比,能够在保证安全性的前提下,同时综合考虑不同剂量下的疗效,使选择的RP2D更为合理。结论本文为药物临床试验最适推荐剂量提供了一种新的方法,对于抗肿瘤等药物剂量探索具有一定的实用价值。

关键词：临床试验最适剂量权衡函数

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关于假设检验中备择假设作用的教学探讨

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中国卫生统计 2023年第2期40卷 298-299页

作者：余勇夫朱晶晶秦国友复旦大学公共卫生学院生物统计学教研室 200032

原假设和备择假设在假设检验中都发挥了不可或缺的作用,医学生在学习中对于原假设的作用比较清晰,但是通常忽略了备择假设的作用,这可能会影响进行正确的统计推断。因此,本文通过例子阐明备择假设的作用为确定偏离原假设的情形,并且假... 详细信息

原假设和备择假设在假设检验中都发挥了不可或缺的作用,医学生在学习中对于原假设的作用比较清晰,但是通常忽略了备择假设的作用,这可能会影响进行正确的统计推断。因此,本文通过例子阐明备择假设的作用为确定偏离原假设的情形,并且假设检验正是基于偏离原假设时发生的小概率事件进行统计推断。这将有助于医学生更加正确全面地理解假设检验的相关原理并进行正确的统计推断。

关键词：假设检验备择假设作用

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Specter聚类方法在单细胞RNA测序数据分析中的应用

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中国卫生统计 2023年第3期40卷 354-357,362页

作者：何佳王文杰张刘超李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NM... 详细信息

目的研究Specter聚类的原理和方法,探讨其适用条件,并将其应用于卵巢癌单细胞测序(scRNA-seq)数据的聚类分析,标记得到的细胞亚群。方法通过模拟试验和实际单细胞RNA数据分析,对Specter聚类和较常用的其他三种方法进行比较,并用ARI和NMI两种评价指标的总得分进行评价。结果模拟试验显示,在设定的条件下,Specter聚类性能均优于其他三种方法;实例数据结果也表明,Specter聚类能够得到合理的细胞亚群。结论Specter聚类方法降低了参数敏感性,提高了聚类的准确性,具有研究价值和应用价值。

关键词： Specter scRNA-seq 聚类细胞亚群

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基于随机截距交叉滞后模型的血脂与BMI时间因果关系研究

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中国卫生统计 2023年第1期40卷 134-137页

作者：章吉威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学教研室 116044

目的探索健康成人体质指数(body mass index,BMI)与甘油三酯(triglycerides,TG)、总胆固醇(total cholesterol,TC)、高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C)之间的因果关系。方法基于2010年1月-2017年12月大连市某三甲医院健康成人的纵向体检数据,采用随机截距的交叉滞后模型(the random intercept cross-lagged panel model,RI-CLPM)探究男女性的BMI与血脂指标TG、TC、HDL-C、LDL-C的因果关系。结果最终收集到5474例健康成人的体检随访数据,随访次数为2~4次(随访间隔年为1年),平均随访年为3.20年。在4个间隔时间均为1年双向路径中,BMI→HDL-C路径方向,男女均有3个时段路径系数显著(P<0.05),且路径系数β<0。BMI→TG方向,女性在2个间隔均为1年的时段、男性在3个间隔均为1年的时段的路径系数显著(P<0.05),且路径系数β>0。HDL-C→BMI或TG→BMI路径,男女都仅在某一个时段路径系数显著(P<0.05)。BMI与TC、LDL-C的双向路径系数绝大部分不显著(P>0.05)。结论在1年期内,BMI与TG和HDL-C之间可能存在单向因果关联,BMI升高可预测TG升高和HDL-C下降;BMI与TC、LDL-C可能无因果关联。

关键词： BMI 血脂 TG HDL-C 随机截距交叉滞后模型

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免疫检查点抑制剂甲状腺免疫相关不良反应分析

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中国药物警戒 2023年第1期20卷 92-95页

作者：郑轶翟映红郭晓晶许金芳迟立杰郭志坚陈晨鑫梁际洲韦连慧陈枭叶小飞贺佳海军军医大学卫勤系军队卫生统计学教研室上海200433 同济大学卫生统计学教研室上海200092

目的以免疫检查点抑制剂(ICIs)甲状腺免疫相关不良反应为例,初步探索基于中国药物警戒系统(CHPS)开展药品主动监测的可行性,为相关研究提供依据。方法基于2家哨点医院的CHPS数据,提取2020年1月1日至2021年6月30日应用过ICIs的肿瘤患者信... 详细信息

目的以免疫检查点抑制剂(ICIs)甲状腺免疫相关不良反应为例,初步探索基于中国药物警戒系统(CHPS)开展药品主动监测的可行性,为相关研究提供依据。方法基于2家哨点医院的CHPS数据,提取2020年1月1日至2021年6月30日应用过ICIs的肿瘤患者信息,以及未使用过ICIs的肿瘤患者信息作为对照。基于广义估计方程,对ICIs的甲状腺免疫相关不良反应进行探索。结果共纳入1691名患者,其中ICIs组666名,对照组1025名。应用广义估计方程模型处理患者的随访数据,充分考虑了多次重复测量数据间相关性的问题,发现显性甲状腺毒症有统计学意义(P<0.05),发生率为4.50%,中位时间为41.5 d。结论ICIs的应用可能会导致显性甲状腺毒症,临床医师在给患者应用ICIs时应注意显性甲状腺毒症的发生,确保患者用药安全。

关键词：免疫检查点抑制剂甲状腺中国药物警戒系统主动监测药品不良反应

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基于肠道菌群的帕金森病早期预测模型建立及生物信息分析

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中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1096-1103页

作者：何长颖韦雨婷陈佳陆军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆400038

目的探究基于肠道菌群对人群未来患帕金森症(parkinson′s disease,PD)的早期预测模型进行构建与评价,并对肠道菌群宏基因KO组进行功能分析,探讨PD的潜在治疗靶点。方法基于Zenodo数据库,一方面对肠道菌群相对丰度数据进行标准分数标准... 详细信息

目的探究基于肠道菌群对人群未来患帕金森症(parkinson′s disease,PD)的早期预测模型进行构建与评价,并对肠道菌群宏基因KO组进行功能分析,探讨PD的潜在治疗靶点。方法基于Zenodo数据库,一方面对肠道菌群相对丰度数据进行标准分数标准化及ZicoSeq降维,采用基于自适应最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)变量选择的logistic回归算法建立预测模型,使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)和校准曲线评价模型预测效能,采用临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)进行临床使用价值的评价;另一方面,对肠道菌群宏基因KO组数据使用limma包鉴定差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),对DEGs进行基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析。通过结合蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction networks,PPI)、支持向量机-递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)和随机森林(random forest,RF)对DEGs进行筛选。结果基于自适应LASSO变量选择的logistic回归分析模型的ROC曲线以及校准曲线显示模型预测效果良好。DCA结果显示模型净收益较大。通过PPI网络分析及机器学习方法,最终筛选出6个核心DEGs,即阿拉伯糖转运系统渗透蛋白(L-arabinose operon Q,araQ)、甘油醛-3-磷酸脱氢酶,Ⅱ型、dCTP脱氨酶(dCTP deaminase,dcd)、颗粒19 kDa蛋白(signal recognition particle 19,SRP19)、加工前体5,核糖核酸酶P/MRP亚基(芽殖酵母)[processing of precursor 5,ribonuclease P/MRP subunit(***),POP5]、肌醇-3-磷酸合酶1(inositol-3-phosphate synthase 1,ISYNA1)。结论基于自适应LASSO变量选择的logistic回归分析模型对PD的预测具有优势,从而实现对PD患者的早发现、早干预、早治疗;相关核心基因的发现为PD的治疗提供科学指导和帮助。

关键词：帕金森病肠道菌群机器学习生物信息学分析

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多阅片者多病例设计影像诊断试验准确度评价的统计分析方法

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中国循证医学杂志 2024年第9期24卷 1085-1093页

作者：何倩潘喆敏向蔓宛慧琴秦婴逸贺佳海军军医大学军队卫生统计学教研室上海200433 同济大学医学院上海200092

目的通过公式推导和实例验证,分析多阅片者多病例(multi-reader multi-case,MRMC)设计影像诊断试验准确度评价的统计分析方法。方法本研究包括理论推导和实例验证两个部分。理论部分详细介绍了MRMC统计分析方法,特别是Obuchowski-Rocket... 详细信息

目的通过公式推导和实例验证,分析多阅片者多病例(multi-reader multi-case,MRMC)设计影像诊断试验准确度评价的统计分析方法。方法本研究包括理论推导和实例验证两个部分。理论部分详细介绍了MRMC统计分析方法,特别是Obuchowski-Rockette(OR)与Dorfman-Berbaum-Metz(DBM)方法的原理和步骤。实例部分研究共纳入了100例受试者,其中67例疾病患者。四名阅片者分别采用传统胶卷影像方法和数字化影像方法进行阅片。通过OR与DBM方法对阅片结果进行分析。结果实例研究显示,OR和DBM方法结果具有较高的一致性。当OR方法采用Jackknife估计协方差矩阵时,其结果与DBM方法完全吻合。结论为准确评估影像诊断试验的临床性能,推荐采用OR和DBM方法进行影像诊断试验准确性评价的统计分析,以确保阅片者因素对评价结果的影响得到充分考虑。OR与DBM方法的结果较为接近,实际应用时应考虑具体数据特点和研究设计选择合适的分析方法。同时,OR与DBM方法的应用目前仍存在一定挑战,如软件实现、缺失数据处理,未来仍需要进一步的探索。

关键词：多阅片者多病例影像诊断试验准确性

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机器学习方法在FAERS布加替尼不良反应信号检测中的应用

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中国药物警戒 2023年第6期20卷 639-645页

作者：陈枭郭晓晶许金芳韦连慧陈晨鑫梁际洲郑轶叶小飞海军军医大学卫生统计学教研室上海200433

目的评估机器学习算法在检测布加替尼(Brigatinib)药品不良反应信号中的性能。方法使用美国食品药品监督管理局(FDA)不良反应事件报告系统(FAERS)2017年4月1日至2022年3月31日收集的布加替尼药品不良反应信号数据开展研究。首先为研究... 详细信息

目的评估机器学习算法在检测布加替尼(Brigatinib)药品不良反应信号中的性能。方法使用美国食品药品监督管理局(FDA)不良反应事件报告系统(FAERS)2017年4月1日至2022年3月31日收集的布加替尼药品不良反应信号数据开展研究。首先为研究药品构建一个输入数据集,包括药品标签上列出的已知不良反应和未知不良反应。对于已知不良反应,训练4种机器学习算法,并通过曲线下面积(AUC)评估机器学习算法[随机森林(random forest,RF)、极限梯度提升机(extreme gradient boosting)、Logistic回归和邻近算法(k-NearestNeighbor,kNN)]与传统不相称分析方法[报告优势比(ROR)]和信息成分(IC)]进行比较。结果kNN算法具有最高的AUC,平均值0.875,其余方法中Logistic回归(0.852),XGBoost(0.722),RF(0.662)和DPA(0.548)。在未知不良反应数据集中,以kNN算法建立的机器学习模型检出6个额外信号(占15.8%),传统不相称方法检出4个额外信号(占10.5%)。结论以kNN算法建立的机器学习模型比传统DPA方法在药品不良反应信号检测方面性能更佳。

关键词：不相称分析布加替尼信号检测药品不良反应机器学习算法美国食品药品监督管理不良反应事件报告系统

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基于随机森林变量重要性评分的变量筛选方法及其在肿瘤分型诊断中的应用

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中华疾病控制杂志 2023年第3期27卷 274-280,320页

作者：王文杰马金沙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

目的探究高维组学数据中结局为二分类时基于随机森林(random forest, RF)变量重要性评分的变量筛选方法,并选择合适方法构建结局预测模型。方法首先根据不同的变量筛选目标,对最小优化变量筛选类RF算法[递归特征消除(recursive featur... 详细信息

目的探究高维组学数据中结局为二分类时基于随机森林(random forest, RF)变量重要性评分的变量筛选方法,并选择合适方法构建结局预测模型。方法首先根据不同的变量筛选目标,对最小优化变量筛选类RF算法[递归特征消除(recursive feature elimination, RFE)-RF、biosigner]与全部相关变量筛选类RF算法(Boruta、vita、altmann、r2vim)在高维数据中识别重要变量的能力进行了模拟比较。然后结合不同方法优势用于弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma, DLBCL)分型相关基因的筛选,并构建DLBCL分型诊断模型。结果模拟研究表明,vita方法的灵敏度较高,biosigner方法的阳性预测值较高。实例分析表明,经vita方法筛得1 019个与DLBCL分型相关的基因,后经biosigner方法筛得77个与DLBCL分型相关的基因。所建DLBCL分型诊断模型的受试者工作特征(receiver operating characteristical, ROC)曲线下面积(area under the ROC curve, AUC)为0.910。结论 vita及biosigner方法可用于DLBCL分型相关基因的初步和最终筛选阶段。由最终筛得基因所建立的模型可有效实现DLBCL的分型诊断。

关键词：随机森林变量筛选弥漫大B细胞淋巴瘤

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