检索结果-内蒙古大学图书馆

中华流行病学杂志 2005年第5期26卷 328-331页

作者：冯国双陈景武杨秀珍山东省潍坊医学院卫生统计教研室 261042 山东省潍坊医学院体育教研室 261042

目的对某医学院学生的睡眠质量状况进行调查并对其影响因素进行分析。方法以匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)、自评抑郁量表(SDS)、自评焦虑量表(SAS)以及自制的医学生睡眠质量影响因素调查表对在校的本科医学生进行分层抽样调查,采用累积比数... 详细信息

目的对某医学院学生的睡眠质量状况进行调查并对其影响因素进行分析。方法以匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)、自评抑郁量表(SDS)、自评焦虑量表(SAS)以及自制的医学生睡眠质量影响因素调查表对在校的本科医学生进行分层抽样调查,采用累积比数logistic模型分析医学生睡眠质量的影响因素。结果19.17%的医学生睡眠质量较差。男女间差异无统计学意义(P>0.05),年级间差异有统计学意义(P<0.05)。睡眠质量与焦虑、抑郁的相关性均具有统计学意义(P<0.0001)。医学生睡眠质量的影响因素主要有:担心睡眠、作息不规律、考试因素、应激性事件、同学关系、自评健康状况、宿舍环境、睡觉迟等。结论医学生睡眠质量的影响因素是多方面的,应有针对性地采取多种措施来改善睡眠质量。

关键词：影响因素分析医学院校学生质量调查匹兹堡睡眠质量指数 logistic 自评抑郁量表自评焦虑量表医学院学生本科医学生统计学质量状况抽样调查模型分析累积比数健康状况调查表相关性应激性针对性

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量表编制过程中应用因子分析容易忽略的几个问题

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中国心理卫生杂志 2006年第5期20卷 320-321页

作者：秦浩陈景武山东省潍坊医学院卫生统计教研室潍坊261042

量表编制并对其进行结构效度评价时，如量表结构未知，采用探索性因子分析，如对已知量表的结构进行验证。选择验证性因子分析。尽管因子分析应用相当广泛，但在具体应用中仍存在不少问题，尤其是探索性因子分析。在应用探索性因子分析... 详细信息

量表编制并对其进行结构效度评价时，如量表结构未知，采用探索性因子分析，如对已知量表的结构进行验证。选择验证性因子分析。尽管因子分析应用相当广泛，但在具体应用中仍存在不少问题，尤其是探索性因子分析。在应用探索性因子分析并且采用主成分法提取公因子的文章中，有关的问题主要集中在四个方面：资料的适合、矩阵选择、确定公因子数及拟合优度检验问题。笔者主要针对这四个问题进行讨论，并且由于SAS和SPSS是统计分析常用的两种软件，本文还给出了相应的程序和操作方法。

关键词：心理测量学多元统计文献综述量表因子分析

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基于倾向指数匹配法的肝癌病人疗效评价

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南方医科大学学报 2012年第9期32卷 1234-1237页

作者：王素珍孟维静安洪庆赵晓蒙吕军城石福艳潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室山东潍坊261053

目的根据临床观测所得数据,采用倾向指数匹配法均衡介入治疗(TACE)和介入联合射频消融术治疗(TACE+RFA)两组之间的混杂因素,评价肝癌病人的疗效。方法以分组变量为因变量,以协变量为自变量建立Logistic回归模型并计算肝癌病人的倾向指数... 详细信息

目的根据临床观测所得数据,采用倾向指数匹配法均衡介入治疗(TACE)和介入联合射频消融术治疗(TACE+RFA)两组之间的混杂因素,评价肝癌病人的疗效。方法以分组变量为因变量,以协变量为自变量建立Logistic回归模型并计算肝癌病人的倾向指数,用倾向指数卡钳匹配法均衡组间的协变量,对匹配后的数据进行生存分析。结果匹配前两组间不均衡的协变量在匹配以后达到了均衡。匹配之前,TACE组和TACE+RFA组的1年生存率分别为52.07%、59.08%,2年生存率分别为32.24%、36.43%,3年生存率分别为16.54%、19.39%;两组中位生存期分别为1.20和1.40年;Logrank检验结果表明两组生存曲线间无统计学差异(P>0.05);匹配之后,TACE组和TACE+RFA组的1年生存率分别为54.39%、62.28%,2年生存率分别为23.15%、40.08%,3年生存率分别为10.20%、18.52%,两组中位生存时间分别为1.10和1.50年;Logrank检验结果表明两组生存曲线之间差别有统计学意义(P=0.0033),说明联合治疗组的生存率高于TACE组。结论采用倾向指数匹配法能有效降低混杂偏倚,对肝癌病人的治疗效果做出正确评价。

关键词：倾向指数匹配法肝癌生存分析

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餐饮业卫生许可审查量化分级管理的logistic回归分析

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中国卫生统计 2008年第2期25卷 172-173,175页

作者：王俊杰陈景武山东省潍坊医学院卫生统计教研室 261042

餐饮业食品卫生监督量化分级管理是卫生部为提高餐饮业卫生状况而实施的一项重要举措,是食品卫生监督模式的重大转变,它按照危险性评估的原则,把繁杂的食品卫生监督内容逐条量化为简明、具体的分值。其目的在于严格依法行政,确保卫生监... 详细信息

餐饮业食品卫生监督量化分级管理是卫生部为提高餐饮业卫生状况而实施的一项重要举措,是食品卫生监督模式的重大转变,它按照危险性评估的原则,把繁杂的食品卫生监督内容逐条量化为简明、具体的分值。其目的在于严格依法行政,确保卫生监督工作公开、公正、透明,促进企业自律,提高诚信水平,最终达到保证食品卫生安全,预防食物中毒和食源性疾病发生等目的。某市在餐饮业中实施该项管理已有3年多,它为餐饮业卫生状况的提高发挥了巨大的作用^[1],为深入评价其在卫生许可证发放过程中的作用,进一步分析餐饮业卫生存在的问题,找出餐饮业卫生状况的症结所在,特进行本研究。[第一段]

关键词：食品卫生监督量化分级管理 logistic回归分析餐饮业卫生卫生许可审查卫生状况卫生监督模式卫生监督工作食品卫生安全

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结构方程模型原理及其应用注意事项

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中国卫生统计 2006年第4期23卷 367-369页

作者：秦浩陈景武山东省潍坊医学院卫生统计教研室 261042

结构方程模型(Structural Equation Model,SEM),又称协方差结构模型(Covariance Structure Modeling,CSM),它主要是在心理、行为、教育和社会科学等学科的实际应用中发展起来的一个研究方向.到20世纪80年代,结构方程这一新的数据分析系... 详细信息

结构方程模型(Structural Equation Model,SEM),又称协方差结构模型(Covariance Structure Modeling,CSM),它主要是在心理、行为、教育和社会科学等学科的实际应用中发展起来的一个研究方向.到20世纪80年代,结构方程这一新的数据分析系统已在社会科学等领域得到广泛的应用,并被称为近年来统计学三大发展之一.结构方程模型弥补了传统统计方法的不足,它不仅可对某个领域中各种因素之间的关系进行研究,而且可对潜变量之间的相关关系,甚至因果关系进行研究,因而,近几年在医学领域中应用逐渐增多.为了让医学工作者对其有更多的了解,以及在医学领域中更好地运用它,现对结构方程模型的原理、分析步骤及其应用时的注意事项介绍如下。[第一段]

关键词：结构方程模型意事项原理数据分析系统社会科学医学领域 Model 医学工作者结构模型 20世纪

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ROC曲线在累积比数logit判别模型效果评价中的应用

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数理统计与管理 2008年第3期27卷 453-457页

作者：王强陈景武陈广潍坊医学院卫生统计学教研室山东潍坊261042

目的:应用ROC曲线图评价累积比数logit判别模型的效果。方法:介绍ROC分析的原理,并应用其对医学生睡眠质量的累积比数logit判别模型进行评价。结果:ROC曲线较凸,曲线下面积的可信区间不包括0.5,结论:采用ROC曲线来评价累积比数logit判... 详细信息

目的:应用ROC曲线图评价累积比数logit判别模型的效果。方法:介绍ROC分析的原理,并应用其对医学生睡眠质量的累积比数logit判别模型进行评价。结果:ROC曲线较凸,曲线下面积的可信区间不包括0.5,结论:采用ROC曲线来评价累积比数logit判别模型,综合了灵敏度和特异度两个指标,可以全面反映模型的判别效果,比较科学。

关键词： ROC曲线累积比数效果评价

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基于年龄-时期-队列模型的中国男性人群食管癌发病与死亡趋势分析

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郑州大学学报（医学版） 2021年第2期56卷 164-169页

作者：乔晓伟朱高培王喆邹广顺王素珍潘庆忠潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室山东潍坊261053 潍坊医学院公共卫生学院数学教研室山东潍坊261053

目的:探讨我国男性人群食管癌发病及死亡随年龄、时期、出生队列三因素的变化趋势。方法:采用年龄-时期-队列模型(APC模型)和IE算法计算食管癌发病率及死亡率的年龄效应、时期效应和出生队列效应。结果:1990~2017年中国男性食管癌标化... 详细信息

目的:探讨我国男性人群食管癌发病及死亡随年龄、时期、出生队列三因素的变化趋势。方法:采用年龄-时期-队列模型(APC模型)和IE算法计算食管癌发病率及死亡率的年龄效应、时期效应和出生队列效应。结果:1990~2017年中国男性食管癌标化发病率[(25.99~17.4)/10万]与标化死亡率[(27.53~16.84)/10万]均呈下降趋势。APC模型分析结果显示,在所有年龄段中,年龄效应都随着年龄增长而增加[系数:-2.977304~1.966794(发病);-3.045193~2.202024(死亡)],队列效应总体上有所降低[0.99至-1.75(发病);1.08至-1.94(死亡)],未发现明显的时期效应。结论:中国男性人群食管癌发病与死亡风险受年龄与出生队列影响较大,改善饮食结构、做好早癌筛查有助于降低食管癌的发病与死亡风险。

关键词：食管癌年龄-时期-队列模型趋势分析

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医学生睡眠质量影响因素的多水平模型分析

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中国学校卫生 2005年第6期26卷 467-468页

作者：冯国双陈景武杨秀珍潍坊医学院卫生统计教研室山东261042 潍坊医学院体育教研室

目的了解医学生睡眠质量状况及其影响因素,以便为改善医学生的睡眠质量提供数据支持和科学依据。方法以匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)以及自拟的医学生睡眠质量影响因素调查表,对潍坊医学院一～四年级在校生进行调查,利用多水平模型分析医... 详细信息

目的了解医学生睡眠质量状况及其影响因素,以便为改善医学生的睡眠质量提供数据支持和科学依据。方法以匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)以及自拟的医学生睡眠质量影响因素调查表,对潍坊医学院一～四年级在校生进行调查,利用多水平模型分析医学生睡眠质量的影响因素。结果影响医学生睡眠质量的因素主要有自评健康状况、担心睡眠、作息不规律、同学关系、应急性事件、宿舍环境、睡觉迟、考试因素。结论影响医学生睡眠质量的因素是多方面的,应采取综合措施进行防治。

关键词：睡眠睡眠障碍因素分析,统计学模型,统计学学生,医科

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不同MMSE评分下阿尔兹海默病发病风险因素的贝叶斯分位数回归联合模型分析

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吉林大学学报（医学版） 2023年第2期49卷 395-401页

作者：王廉源杨毅丛慧文王浩桦包绮晗李承圣周立雯丁子琛李艳丽石福艳王素珍潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室山东潍坊261053 潍坊医学院图书馆山东潍坊261053

目的:探讨校正简易精神状态检查(MMSE)评分轨迹后的阿尔兹海默病(AD)发病风险影响因素,阐明不同MMSE评分人群AD发病的风险因素。方法:基于AD神经成像计划数据库收集2005—2016年的随访数据,经筛选后最终纳入425名随访者的随访数据,采用L... 详细信息

目的:探讨校正简易精神状态检查(MMSE)评分轨迹后的阿尔兹海默病(AD)发病风险影响因素,阐明不同MMSE评分人群AD发病的风险因素。方法:基于AD神经成像计划数据库收集2005—2016年的随访数据,经筛选后最终纳入425名随访者的随访数据,采用LASSO方法对变量进行筛选;采用贝叶斯分位数回归模型分析MMSE评分在不同分位数上的影响因素,采用Cox模型和贝叶斯分位数回归联合模型方法分析影响AD发病的主要风险因素。结果:经筛选后,纳入的变量包括白蛋白、总胆固醇和血糖浓度等10个变量。贝叶斯分位数回归联合模型的纵向子模型分析,在MMSE评分的不同分位数处,影响MMSE评分轨迹变化的因素相同,均为白蛋白、血糖浓度、年龄、性别、载脂蛋白E4 (APOE4)基因、种族和教育评分。联合模型的Cox回归子模型分析,种族和APOE4基因在所有分位数上均对AD发病有影响,其中APOE4基因在4个分位数上的风险比分别为2.188 (95%CI:1.775,2.620)、1.751 (95%CI:1.422,2.042)、1.706 (95%CI:1.391,2.102)和2.056 (95%CI:1.439,3.206)。总胆固醇水平和家族史仅在部分分位数上对AD发病有影响。结论:不同MMSE评分分布的人群,AD发病的风险因素不同,影响程度也有差异。有APOE4基因和白种人在不同分位数上均是AD发病的风险因素,总胆固醇水平和家族史仅在部分分位数上是AD发病的风险因素。

关键词：贝叶斯分位数回归联合模型分位数回归模型 Cox模型阿尔兹海默病简易精神状态检查量表风险因素

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基于随机森林算法的胰腺癌术后预测模型构建

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吉林大学学报（医学版） 2022年第2期48卷 426-435页

作者：李承圣包绮晗郝晓燕潘庆忠王素珍石福艳潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室山东潍坊261053 潍坊医学院护理学院内外科教研室山东潍坊261053 潍坊医学院公共卫生学院数学教研室山东潍坊261053

目的:通过随机森林算法构建胰腺癌患者术后5年生存情况预测模型,为胰腺癌患者术后预后评估提供指导。方法:利用美国国立癌症研究所监测、流行病学和结果数据库(SEER)收集符合本研究要求的42618条胰腺癌患者及其预后数据,经过数据筛选最... 详细信息

目的:通过随机森林算法构建胰腺癌患者术后5年生存情况预测模型,为胰腺癌患者术后预后评估提供指导。方法:利用美国国立癌症研究所监测、流行病学和结果数据库(SEER)收集符合本研究要求的42618条胰腺癌患者及其预后数据,经过数据筛选最终纳入4020条患者信息。将研究对象随机分为训练集和测试集,采用χ2检验、多因素Logistic回归分析和随机森林变量重要性排名进行特征变量选择;利用合成少数样本过采样技术(SMOTE)将训练集调整为平衡数据集;基于平衡后数据集利用随机森林算法构建预测模型;利用测试集,基于G-mean指数、灵敏度、特异度和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)4个评价指标,分别与Logistic回归分析、支持向量机、决策树和人工神经网络算法进行比较,对预测模型做出评价。结果:原始训练集中包含2814个样本,其中生存时间≥5年的患者有196例,占比约1/13,是不平衡数据集,经过SMOTE方法调整后获得平衡数据集,二分类样本数量基本达到平衡。最终纳入模型的变量有年龄、种族、肿瘤原发部位、肿瘤分化程度、是否放疗、T分期、N分期、婚姻状况、肿瘤大小和淋巴结阳性比率。基于随机森林算法构建的胰腺癌患者术后预测模型G-mean指数为0.830,AUC为0.833[P<0.05,95%置信区间(CI)(0.784,0.876)],优于Logistic回归分析、支持向量机、决策树和人工神经网络。结论:基于随机森林算法构建的胰腺癌术后预测模型对胰腺癌患者术后5年生存情况的预测性能优于其他常见机器学习方法,能够为临床医生改善胰腺癌患者的预后和生存状况提供依据。

关键词：胰腺肿瘤随机森林算法预测模型预后模型比较

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