目的 采用结合环论的粒子群优化算法(hybridization of ring theory-based evolutionary algorithm and particle swarm optimization, RTPSO)对数据进行均衡化处理,以构建高性能冠心病合并慢性心衰预后模型。方法 分别用SMOTE算法、RT...
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目的 采用结合环论的粒子群优化算法(hybridization of ring theory-based evolutionary algorithm and particle swarm optimization, RTPSO)对数据进行均衡化处理,以构建高性能冠心病合并慢性心衰预后模型。方法 分别用SMOTE算法、RTPSO算法对数据进行均衡化处理,在均衡化数据集上构建logistic回归、随机森林、支持向量机模型。结果 本研究共纳入2229例冠心病合并慢性心衰患者,依据筛选出的BMI、射血分数、N端前脑钠肽等22个变量构建模型。用灵敏度、特异度、准确率、F-measure和AUC值评价模型性能,其中RF、SVM、logistic回归、RF-RTPSO、SVM-RTPSO、Logistic-RTPSO灵敏度的中位数分别为0.0172、0.0773、0.0776、0.7568、0.7640、0.7838;F-measure的中位数分别为0.0338、0.1143、0.1283、0.3412、0.3505、0.4545;AUC的中位数分别为0.5086、0.5264、0.5313、0.8016、0.7785、0.7985。结论 RTPSO算法可以从多数类样本中选择有代表性的少数样本,从而达到数据均衡化,使分类模型具备更高的预测性能,指导临床医生发现高危患者,尽早预防不良事件的发生。
目的 分析帕金森病（PD）患者自主神经功能障碍在快速眼动睡眠行为障碍（RBD）和日常生活能力之间的纵向中介作用及其随时间的变化趋势。方法 本研究纳入帕金森进展标志物计划（PPMI）数据库410例PD患者资料，分别采用快速眼动睡眠行为障碍筛查量表（RBDSQ）、自主神经症状量表（SCOPA-AUT）和帕金森病统一评价量表第二部分（UPDRS II）评估RBD、自主神经功能障碍和日常生活能力。以RBD为自变量，自主神经功能障碍为中介变量，日常生活能力为因变量构建潜变量增长曲线中介模型。采用全息极大似然估计进行参数估计，偏差校正的非参数百分位Bootstrap法进行中介效应检验，Chi-Square(df)、非规范拟合指数（Tucker Lewis index,TLI）、比较拟合指数（comparative fit index,CFI）指标来评价模型的拟合度。结果 相关分析显示，RBD、自主神经功能障碍、日常生活能力六次随访两两之间均呈正相关（P<0.01）。潜变量增长曲线中介模型结果显示，快速眼动睡眠障碍的截距→日常生活能力的截距的总效应显著（β=0.427,95%CI:0.310～0.534），快速眼动睡眠障碍的截距→自主神经功能障碍的截距→日常生活能力的截距的间接效应显著（β=0.231,95%CI:0.158～0.324），快速眼动睡眠障碍的截距→日常生活能力得分的截距的直接效应显著（β=0.196,95%CI:0.045～0.331）。快速眼动睡眠障碍的斜率→自主神经功能障碍的斜率→日常生活能力的斜率的间接效应显著（β=0.272,95%CI:0.112～0.509），但快速眼动睡眠障碍的斜率→日常生活能力的斜率的总效应不显著（β=0.030,95%CI:-0.189～0.270），快速眼动睡眠障碍的斜率→日常生活能力的斜率的直接效应不显著（β=-0.242,95%CI:-0.515～0.016）。结论 PD患者自主神经功能障碍在RBD和日常生活能力之间的纵向中介效应显著，RBD的症状通过自主神经功能障碍症状的加重从而影响患者的日常生活能力。因此，在PD早期可对自主神经功能采取有效的预防和干预措施，提高PD患者日常生活能力水平。
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