检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2024年第6期41卷 857-861页

作者：原娜张青杜宇涛王钰婧张岩波田晶山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001 山西医科大学第一医院心内科重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的评价慢性心力衰竭患者报告结局量表(patient-reported outcome measure for chronic heart failure,CHF-PROM)的同时效度和预测效度。方法对符合纳入排除标准的1128例慢性心力衰竭患者进行前瞻性队列随访。Pearson及Spearman用于分... 详细信息

目的评价慢性心力衰竭患者报告结局量表(patient-reported outcome measure for chronic heart failure,CHF-PROM)的同时效度和预测效度。方法对符合纳入排除标准的1128例慢性心力衰竭患者进行前瞻性队列随访。Pearson及Spearman用于分析同时效度的效标与CHF-PROM各领域评分和总分之间的相关性。将患者发生心衰再住院和死亡作为预测效度的效标,采用单因素和多因素两水平Cox回归模型分析CHF-PROM各领域评分和总分对患者再住院和死亡风险的影响。结果同时效度分析结果表明,生理领域评分、心理领域评分和总分与纽约心脏病协会(New York Heart Association,NYHA)心功能分级呈负相关,且生理领域评分与N末端B型利钠肽前体(N-terminal pro-B type natriuretic peptide,NT-proBNP)水平呈负相关。预测效度分析结果表明,生理领域评分是心衰患者再住院和死亡的预测因子,心理领域评分仅与患者再住院有关。结论CHF-PROM是用于评价CHF患者的有效工具。该量表具有良好的同时效度,且具有较好的预警能力。

关键词：慢性心力衰竭患者报告结局效标效度

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单细胞RNA测序数据批次效应校正方法

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中国卫生统计 2023年第1期40卷 153-156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 150086 浙江大学医学院附属妇产科医院

传统的“bulk”RNA测序通过测量一个细胞群中基因的平均表达水平来描述一个组织的整体状态,掩盖了单个细胞的信号及组织内细胞异质性。单细胞RNA测序(single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)是近年来新兴的检测技术,通过单个细胞的转录... 详细信息

传统的“bulk”RNA测序通过测量一个细胞群中基因的平均表达水平来描述一个组织的整体状态,掩盖了单个细胞的信号及组织内细胞异质性。单细胞RNA测序(single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)是近年来新兴的检测技术,通过单个细胞的转录图谱分析其分子状态[1],在描绘细胞微环境,阐述相关生物学机制,识别新的治疗靶点等方面取得了前所未有的进展[2]。scRNA-seq数据通常由多批次实验数据整合而成,批次效应主要来源于实验数据的获取时间、操作人员、试剂批次、设备及检测技术平台等方面。批次效应可能是高度非线性的,它的存在使得下游分析复杂化,结果难以解释。因此,有效地移除scRNA-seq数据批次效应至关重要。

关键词：批次效应分子状态生物学机制细胞微环境数据整合细胞群校正方法整体状态

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反事实解释框架在慢性阻塞性肺疾病急性加重患者治疗效果预判模型中的应用

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中华疾病控制杂志 2025年第4期29卷 461-467,480页

作者：原一玮何航帜胡晓娟董涛靳婕赵卉张岩波山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室太原030001 山西医科大学第二医院呼吸与危重症医学科太原030001 山西医科大学管理学院医学信息技术教研室太原030001

目的针对慢性阻塞性肺疾病急性加重(acute exacerbation of chronic obstractive pulmonary disease,AECOPD)住院患者,构建结合反事实解释框架的机器学习(machine learning,ML)模型,精准预测患者住院疗效并提供临床决策支持。方法选择2... 详细信息

目的针对慢性阻塞性肺疾病急性加重(acute exacerbation of chronic obstractive pulmonary disease,AECOPD)住院患者,构建结合反事实解释框架的机器学习(machine learning,ML)模型,精准预测患者住院疗效并提供临床决策支持。方法选择2012—2020年因AECOPD于山西医科大学第二医院住院的患者3046例,以中位住院时长内是否好转出院作为结局变量,构建5种ML预测模型并进行性能对比。最后使用反事实框架解释最优模型并提供干预方案。结果CatBoost(categorical boosting)模型的综合性能最好,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)为0.748、准确率为68.4%、精确率为70.6%、召回率为69.1%、F1值为69.8%、布里尔分数为20.4%,校准曲线接近对角线。通过反事实解释框架直观呈现了患者的结局发生机制,生成的可干预方案可协助医生改善AECOPD患者的住院疗效。结论在仅使用常规电子医疗病历数据的情况下,基于CatBoost的预测模型可实现对AECOPD患者住院疗效的预测,结合反事实解释框架可为医生提供针对AECOPD患者的个性化干预方案,为临床决策提供可靠的依据。

关键词：慢性阻塞性肺疾病急性加重机器学习预测模型模型可解释性反事实解释

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抗生素暴露与肥胖关系研究进展

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中国公共卫生 2022年第12期38卷 1614-1618页

作者：初蕾苏德奇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新疆乌鲁木齐830017

抗生素常被用于治疗人与动物的疾病,残留在环境和食物中的抗生素可通过食物和饮水等途径暴露,被摄入到人体中。作为一种新型环境污染物,它与肥胖症密切相关,进而影响人类的健康,对公共安全造成威胁。本文旨在综述抗生素的暴露及途径、... 详细信息

抗生素常被用于治疗人与动物的疾病,残留在环境和食物中的抗生素可通过食物和饮水等途径暴露,被摄入到人体中。作为一种新型环境污染物,它与肥胖症密切相关,进而影响人类的健康,对公共安全造成威胁。本文旨在综述抗生素的暴露及途径、抗生素与肥胖的关系进而影响人群健康的研究进展,从而为抗生素影响人群健康进行早期干预提供科学依据。

关键词：抗生素暴露食物饮用水肥胖

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单位人才“不可替代”的利弊及领导者的处置方略

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领导科学 2022年第12期 17-20页

作者：钱锡红叶广锋广州医科大学卫生管理学院教研室广州医科大学

资源稀缺和不易被模仿、组织人才梯队断层、人力资本具有专用性等原因使得组织中涌现了一批“不可替代”的人才。这些人才对于组织发展是一把双刃剑。领导者只有从防范核心能力刚性、激发人才竞争活力、建设内部核心人才梯队、完善组织... 详细信息

资源稀缺和不易被模仿、组织人才梯队断层、人力资本具有专用性等原因使得组织中涌现了一批“不可替代”的人才。这些人才对于组织发展是一把双刃剑。领导者只有从防范核心能力刚性、激发人才竞争活力、建设内部核心人才梯队、完善组织治理方式四个方面下功夫,才能用好这些人才。

关键词：领导者核心人才人才梯队

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身体活动水平与精神类疾病的孟德尔随机化研究

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现代预防医学 2023年第22期50卷 4033-4038页

作者：郝君慧秦怡焦姝温艳超高雪山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室煤炭环境致病与防治教育部重点实验室

目的应用孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）探索身体活动水平与十种精神类疾病的因果效应。方法本研究利用身体活动和精神类疾病的全基因组关联分析汇总数据构建两样本MR模型。选择与暴露显著相关并相互独立的遗传变异作... 详细信息

目的应用孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）探索身体活动水平与十种精神类疾病的因果效应。方法本研究利用身体活动和精神类疾病的全基因组关联分析汇总数据构建两样本MR模型。选择与暴露显著相关并相互独立的遗传变异作为工具变量，应用MR多效性残差和与异质性检测和Radial MR异质性检测方法剔除多效性工具变量。同时应用F统计量，Q统计量，PRESSO global检验及MR-Egger截距项检验等方法评价工具变量的有效性。应用基于修正权重的逆方差加权法作为主要MR模型，并应用极大似然估计法、加权中位数估计法、MR稳健调整轮廓得分法进行敏感性分析。对于与身体活动水平存在显著关联的精神类疾病，进行反向MR分析，探索精神类疾病对身体活动水平的因果效应。结果 MR分析结果显示身体活动水平升高对注意力缺陷多动障碍(Attention deficit hyperactivity disorder, ADHD;OR:1.956;95%CI:1.605～2.384;P=2.45×10-11)及精神分裂症(Schizophrenia, SCZ;OR:0.632;95%CI:0.460～0.868;P=4.57×10-3)存在显著因果效应，对其余精神类疾病没有显著因果效应。反向MR分析结果提示ADHD及SCZ对身体活动水平没有显著因果效应。敏感性分析结果表明结果稳健。结论身体活动水平对ADHD和SCZ具有显著的因果效应，提示在两种精神类疾病的预防及诊疗中应将身体活动水平作为有效的干预指标。

关键词：身体活动精神类疾病孟德尔随机化因果效应

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新冠疫情期间山西省流行性感冒的预测效果研究

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现代预防医学 2023年第4期50卷 724-729+768页

作者：赵执扬翟梦梦李国华高雪峰王旭春任浩崔宇乔宇超任家辉仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西省疾病预防控制中心

目的为解决新型冠状病毒肺炎期间流感异常发病率而导致的流感建模预测困难，本研究建立了季节性自回归求和移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)、长短期记忆神经网络(long-Short Term Memory, LSTM)... 详细信息

目的为解决新型冠状病毒肺炎期间流感异常发病率而导致的流感建模预测困难，本研究建立了季节性自回归求和移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)、长短期记忆神经网络(long-Short Term Memory, LSTM)模型以及基于奇异谱分析(Singular spectrum analysis, SSA)的SSA-LSTM模型，为新冠疫情期间山西省流感的高精度预测提供有效的科学依据。方法收集2014年第14周至2021年第13周山西省流感共7年的周度流感监测数据，利用时间序列分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess, STL)分析其季节特征。以2014年第14周至2020年第13周的流感样就诊比(the ratio of influenza-like illness, ILI%)作为训练集分别建立SARIMA、LSTM、SSA-LSTM模型，以2020年第14周至2021年第13周(新冠疫情期间)的ILI%作为测试集，比较三种模型的拟合、预测性能，确定最佳模型。结果受新冠疫情的影响，山西省流感自2020年初变化复杂，ILI%出现了明显的下降。SSA-LSTM的均方误差(Mean Squared Error, MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)在拟合、预测结果中均达到了最小。结论 SSA-LSTM模型对新冠肺炎疫情期间山西省异常下降的流感发病率进行预测更加精准，为流感有效防控提供一定的参考，也为疫情期间其他传染病异常发病率的预测提供了方法学上的参照。

关键词：流感新型冠状病毒肺炎 SARIMA模型 LSTM模型 SSA-LSTM模型预测

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BMI与腰围对阻塞性睡眠呼吸暂停与2型糖尿病的中介效应

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中华疾病控制杂志 2022年第5期26卷 523-528页

作者：陈淑婷王佳乐王菊平高倩梁洁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BMI和腰围(waist circumference,WC)对阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea,OSA)与2型糖尿病、糖代谢连续测量指标之间的中介效应。方法纳入分析的1615名研究对象来自动脉粥样硬化多民族研究(Multi-Ethnic Study of Ath... 详细信息

目的探究BMI和腰围(waist circumference,WC)对阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea,OSA)与2型糖尿病、糖代谢连续测量指标之间的中介效应。方法纳入分析的1615名研究对象来自动脉粥样硬化多民族研究(Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis,MESA)。OSA评价指标为呼吸暂停低通气指数(apnea-hypopnea index,AHI),由多导睡眠图测定。糖代谢连续测量指标包括FPG和糖化血红蛋白(glycated hemoglobin,HbA1c)。肥胖指标包括全身肥胖指标BMI和腹型肥胖指标WC。结果OSA与2型糖尿病显著相关,后者的患病风险随OSA严重程度增加而升高(P<0.001)。BMI和WC均介导重度OSA与2型糖尿病之间的关联,其中腹型肥胖指标WC的中介效应为1.296(95%CI:1.182~1.466),中介效应比例为56.397%;BMI的中介效应为1.291(95%CI:1.173~1.479),中介效应比例为55.400%。BMI和WC同样介导重度OSA与FPG、HbA1c之间的关联。结论OSA与2型糖尿病、FPG和HbA1c的关系,与肥胖程度增加有关。提示OSA患者通过早期的体重干预,特别是控制腹型肥胖对降低糖尿病和心血管并发症的患病率具有重要意义。

关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停综合征 2型糖尿病中介效应肥胖

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基于生存结局加权多组学数据整合的胶质瘤分子分型

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 644-649页

作者：贾聪聪杜港赵鑫师国京房瑞玲李治张岩波曹红艳山西医科大学卫生统计教研室 030001 山西医科大学公共卫生学院重大疾病风险评估山西省重点实验室煤炭环境致病与防治教育部重点实验室中北大学运动人体科学教研室

目的探讨将生存结局加权的多组学数据整合方法survClust应用于胶质瘤(glioma)数据,以识别具有显著分子异质性和预后差异的胶质瘤分子分型。方法采用survClust方法对中国胶质瘤基因数据库(Chinese glioma genome atlas,CGGA)的胶质瘤多... 详细信息

目的探讨将生存结局加权的多组学数据整合方法survClust应用于胶质瘤(glioma)数据,以识别具有显著分子异质性和预后差异的胶质瘤分子分型。方法采用survClust方法对中国胶质瘤基因数据库(Chinese glioma genome atlas,CGGA)的胶质瘤多组学数据进行结局加权整合分型,并拟合Cox比例风险模型评估不同分型患者预后。对不同分型间的差异表达基因(DEmiRNAs,DEmRNAs,DMGs)进行筛选,对DEmiRNAs靶基因、DEmRNAs、DMGs的重合基因进行GO功能注释;最后对不同分型患者进行免疫浸润分析。结果survClust将胶质瘤患者分为高危组和低危组,高危组患者的死亡风险是低危组的2.931倍。不同分型差异基因的分布存在差异,共筛选出194个DEmiRNAs,3396个DEmRNAs,1230个DMGs。将189个重合基因进行GO功能注释,得到52条差异具有统计学意义的GO生物项。此外,不同分型在B淋巴细胞、CD4+T细胞、CD8+T细胞、中性粒细胞、巨噬细胞和髓样树突状细胞的免疫浸润水平存在统计学差异。结论结局加权整合算法survClust能够有效识别兼具分子异质性和显著预后差异的胶质瘤亚型,同时基于分型结果筛选出的潜在生物标志物将为胶质瘤的个性化治疗提供科学理论依据。

关键词：生存结局加权聚类分子亚型多组学数据整合胶质瘤

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基于LASSO logistic回归模型的轻度认知障碍逆转预测模型

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中国卫生统计 2022年第5期39卷 653-658页

作者：秦瑶韩红娟陈杜荣王浩基葛晓燕白文琳崔靖余红梅山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001 山西医科大学基础医学院数学教研室锦州医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西医科大学公共卫生学院儿少卫生学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的探讨轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者逆转为认知正常(normal cognition,NC)的相关因素并建立预测模型。方法基于美国公共数据库NACC,数据包括社会人口学信息、体格检查、疾病史、认知功能、抑郁状况、精神症状和... 详细信息

目的探讨轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者逆转为认知正常(normal cognition,NC)的相关因素并建立预测模型。方法基于美国公共数据库NACC,数据包括社会人口学信息、体格检查、疾病史、认知功能、抑郁状况、精神症状和日常活动功能,构建LASSO logistic回归模型筛选自变量,通过十折交叉验证法选择模型中的最优调和系数λ;采用AIC和BIC与全变量logistic回归和逐步logistic回归进行比较,基于AUC、Brier评分和校准曲线分别评价预测模型的区分度和准确度,并绘制森林图和列线图。结果共纳入397例MCI患者,其中124例MCI患者逆转为NC,逆转率为31.23%。LASSO logistic回归模型(λ=0.044),纳入的自变量为年龄、BMI、高脂血症、维生素B12缺乏症、他人报告认知障碍、FAQ、MMSE、CDR和动物命名正确数;AIC=188.364,BIC=232.187,均低于全变量logistic回归(207.940/299.570)和逐步logistic回归(196.489/260.232);AUC、Brier评分和校准曲线均显示LASSO logistic回归模型的区分度和准确度更好。结论MCI患者逆转为NC受多个因素影响,应关注未患有高脂血症和维生素B12缺乏症、日常活动功能和认知功能较好的低龄MCI患者,对其进行健康管理干预和预防性护理,减少其未来疾病进展的风险。

关键词：轻度认知障碍逆转认知正常 LASSO logistic回归模型

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