检索结果-内蒙古大学图书馆

现代预防医学 2025年第7期52卷 1168-1174页

作者：宋旺辰郭贵雅王爱民黄一铭王凤琳张文婧王清华孔雨佳石福艳王素珍山东第二医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的使用多状态模型研究脑卒中后发生帕金森和死亡的风险，并探讨其影响因素，为脑卒中患者预后及帕金森发生的预防提供科学依据。方法本研究基于UK Biobank数据库中2006—2010年登记的345 585名参与者，随访至2021年11月30日，采用... 详细信息

目的使用多状态模型研究脑卒中后发生帕金森和死亡的风险，并探讨其影响因素，为脑卒中患者预后及帕金森发生的预防提供科学依据。方法本研究基于UK Biobank数据库中2006—2010年登记的345 585名参与者，随访至2021年11月30日，采用多状态模型分析脑卒中患者发生帕金森和死亡的风险。结果在六种转归路径中，脑卒中到死亡的累积风险最高，其次为帕金森、基线到死亡。脑卒中后发生帕金森的风险概率是基线状态发生帕金森的2.25倍，而脑卒中患者死亡概率是基线人群死亡概率的11.36倍。多状态模型影响因素结果显示：高龄（60岁以上）、男性、抑郁、吸烟、饮酒和儿童期体型肥胖均是基线人群向三种状态（脑卒中、帕金森和死亡）转归的危险因素。在脑卒中到帕金森的转归路径中，高龄（60岁以上）是其危险因素，而饮酒和女性是脑卒中患者发生帕金森的保护因素（HR=0.569,95%CI:0.357～0.909;HR=0.521,95%CI:0.344～0.788）。在脑卒中到死亡的路径中，高龄(50岁以上)、抑郁（HR=1.980,95%CI:1.656～2.369）、吸烟（HR=1.504, 95%CI:1.358～1.647）和有脑卒中家族史可增加脑卒中到死亡的危险性，而饮酒作为其保护因素（HR=0.872, 95%CI:0.774～0.984）。高龄(60岁以上)、抑郁（HR=1.783, 95%CI:1.295～2.451）、吸烟（HR=1.781,95%CI:1.397～2.295）是帕金森患者死亡的危险因素，而女性患者死亡率低于男性（HR=0.797, 95%CI:0.686～0.926）。结论高龄（60岁以上）、男性、吸烟、抑郁症和儿童期体型肥胖是基线人群发生脑卒中、帕金森和死亡的危险因素；高龄、男性、吸烟、抑郁症和脑卒中家族史是脑卒中患者发生帕金森及死亡的危险因素。多状态模型可用于展示疾病转移的影响因素及程度，揭示疾病进程的变化规律。

关键词：多状态模型脑卒中帕金森危险因素生存分析

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变异系数加权组合赋权模型的乳腺癌治疗质量维度融合及评价

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中国卫生统计 2023年第5期40卷 646-650页

作者：安宁栗景坤刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

目的基于两参数项目反应模型计算乳腺癌各维度治疗质量,利用变异系数加权组合赋权模型进行维度赋权,加权计算乳腺癌维度融合的综合治疗质量,为改善治疗质量提供依据。方法选择不同维度乳腺癌治疗质量的评价指标,收集医院乳腺癌患者的病... 详细信息

目的基于两参数项目反应模型计算乳腺癌各维度治疗质量,利用变异系数加权组合赋权模型进行维度赋权,加权计算乳腺癌维度融合的综合治疗质量,为改善治疗质量提供依据。方法选择不同维度乳腺癌治疗质量的评价指标,收集医院乳腺癌患者的病历数据,利用两参数logistic项目反应模型计算各维度治疗质量;利用序关系分析法(garbage-first,G1法)计算主观权重、余弦夹角法计算客观权重、将主客观权重纳入变异系数加权组合赋权模型获得组合权重;加权计算维度融合后的综合治疗质量并进行评价。结果选择三个维度的9个乳腺癌治疗质量评价指标,三个维度分别为功能评价、治疗方法及术前检查,收集9家医院3669例患者的完整病历信息。计算获得医院的各维度治疗质量:功能评价维度最高得分为1.0317,治疗方法维度最高得分为0.9232,术前检查维度最高得分为1.2001。G1法算得三个维度的主观权重分别为0.5364、0.2980和0.1656;余弦夹角法算得客观权重分别为:0.5220、0.3554和0.5868。利用变异系数加权组合赋权模型获得各维度组合权重:第9家医院的功能评价维度最大组合权重为0.5293,第5家医院的治疗方法维度最大组合权重为0.3209,第1家医院的术前检查维度最大组合权重为0.3857。加权计算融合后的综合治疗质量:排名前三的医院分别为第1家,第7家和第9家医院,综合得分分别为1.04220,1.0371和1.0157。结论研究提示组合权重法能在主客观权重出现极值时获得更稳定的权重,使融合后的治疗质量排名更合理;功能评价维度对综合治疗质量的影响较大,提高功能评价维度的使用率有利于改善乳腺癌的治疗质量。

关键词：治疗质量评价项目反应模型维度融合

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PFAS混合暴露与高尿酸血症关联性研究

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中国环境科学 2025年第1期45卷 322-330页

作者：冯雨浦少威陈祝梅朱俊亮蔡伟杰刘红波中国医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室辽宁沈阳110122 中国医科大学环境应激与慢病防控教育部重点实验室辽宁沈阳110122

为评估全氟和多氟烷基物质(PFAS)及其混合物对高尿酸血症(HUA)的关联及综合效应并识别其中的关键组分,基于美国国家健康和营养检查调查(NHANES)数据,使用Logistic回归、加权分位数和回归、贝叶斯核机器回归对2013~2016年2564名研究对象... 详细信息

为评估全氟和多氟烷基物质(PFAS)及其混合物对高尿酸血症(HUA)的关联及综合效应并识别其中的关键组分,基于美国国家健康和营养检查调查(NHANES)数据,使用Logistic回归、加权分位数和回归、贝叶斯核机器回归对2013~2016年2564名研究对象进行分析.当PFAS作为单一污染源暴露时,较高水平的全氟烷基壬酸(PFNA)、直链全氟烷基辛酸(n-PFOA)和单甲基支链全氟辛烷磺酸异构体(Sm-PFOS)与HUA存在正向关联(P<0.05).将其视为混合物暴露时,PFAS混合物与HUA总体呈正相关,PFAS混合物(WQS指数)每增加一个四分位数,HUA患病风险增加39.6%(OR=1.396,95%CI:1.180~1.651,P<0.001),且这种关联仅存在于女性人群中.n-PFOA和Sm-PFOS是其中的关键组分,直链全氟辛烷磺酸(n-PFOS)和全氟己烷磺酸(PFHxS)在混合物中可能与HUA呈负相关,多种PFAS之间可能存在潜在的交互作用.研究结果可为PFAS与高尿酸血症患病风险研究提供最新流行病学证据,为重点人群筛查提供依据.

关键词：高尿酸血症全氟和多氟烷基物质混合物贝叶斯核机器回归加权分位数和回归

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疾病治疗质量纵向综合评价模型的构建及在CIS中的应用

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 662-666,670页

作者：于磊刘梦洋王超栗景坤刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 吉林医药学院流行病与卫生统计学教研室

目的构建疾病治疗质量纵向综合评价模型,应用模型评价急性缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke,CIS)的治疗质量。方法潜变量测量模型联合多项式和多水平回归,建立疾病治疗质量纵向综合评价模型,利用马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Mo... 详细信息

目的构建疾病治疗质量纵向综合评价模型,应用模型评价急性缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke,CIS)的治疗质量。方法潜变量测量模型联合多项式和多水平回归,建立疾病治疗质量纵向综合评价模型,利用马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法进行参数估计。模拟研究确定模型的适用条件,通过均方根误差(root mean square error,RMSE)和秩相关系数评价模型参数估计的准确性,并与潜变量增长曲线模型(latent growth curve model,LGCM)进行效果比较。结果构建可用于评价疾病治疗质量纵向变化、趋势变化及协变量影响的综合模型。模拟研究结果:评价对象数对模型效果影响较小,观测时间数6个、评价指标数20个时,模型可获得评价对象不同时间点治疗质量及变化趋势。治疗质量估计值与真值的秩相关系数均值为0.8128,高于LGCM的0.7610,协变量回归系数估计值与真值的RMSE均值为0.3756,低于LGCM的0.448;观测时间数及评价指标数越多,纵向综合评价模型效果越准确,且始终高于LGCM。应用结果:2011年到2016年,医院CIS平均治疗质量综合得分增加了0.9256,二级和三级医院分别增加了0.9432和1.321,教学和非教学医院分别增加了1.4904和1.1155。结论纵向综合评价模型可以全面合理评价疾病治疗质量及其纵向变化,分析评价对象的差异对变化趋势的影响。我国CIS治疗质量总体向好,变化趋势受医院等级及教学状态影响,研究结果可为后续有针对性的治疗质量干预措施制定及治疗质量的持续改善提供参考。

关键词：治疗质量评价纵向研究综合评价模型急性缺血性脑卒中

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基于基因组结构方程模型的自身免疫性疾病和精神类疾病的共享遗传结构研究

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现代预防医学 2025年第1期52卷 45-50+102页

作者：邓刘飞薛舒婷姚紫微张潇迈温艳超刘龙山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西医科大学医学科学院卫生统计教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的应用基因组结构方程模型（genome structural equation modeling,GSEM）和孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）研究六种自身免疫性疾病（autoimmune diseases,AID）和十种精神类疾病（psychiatric disorders,PD）之间的共享遗传结构。方法本研究运用连锁不平衡分数回归评估疾病之间的遗传相关性；引入GSEM，在奇数染色体进行探索性因素分析、偶数染色体进行验证性因素分析来交叉验证，并结合路径分析建立三因子模型和层次模型。此外，对潜在因子（Factor）进行多变量全基因组关联研究，测试中介变量和Factor之间的双向因果关系。从而揭示各疾病之间复杂的遗传关系。结果 GSEM结果显示所选取的16种疾病可以被3个独立的因子所构成的三因子模型所解释，且在拟合研究数据时表现最佳（χ2=865.291,AIC=929.291,CFI=0.940,SRMR=0.097），模型中，Factor1和Factor3均显示出与AID密切相关的特征；Factor2主要包含精神类疾病，硬皮病作为中介变量联系两类疾病；MR结果显示硬皮病和Factor2、Factor3之间存在双向因果效应。结论 GSEM和MR可以用于揭示AID和PD之间的共享遗传结构和因果效应，从而发现两者的相互作用，为理解复杂疾病之间的遗传关系提供了一个重要的方法学工具。

关键词：基因组结构方程模型因子分析孟德尔随机化自身免疫性疾病精神类疾病

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连续贝叶斯网络在尿酸与慢性代谢性疾病相关性中的应用

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中华疾病控制杂志 2023年第9期27卷 1078-1083页

作者：崔宇宋伟梅赵瑞青任浩王旭春乔宇超赵执扬任家辉刘静李一汀仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的基于改进的偏相关(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立连续贝叶斯网络模型,探寻尿酸(uric acid,UA)的代谢性影响因素,并通过与传统的多重线性回归模型分析比较,分析连续贝叶斯网络模型对疾病影响因素的效果和优势。... 详细信息

目的基于改进的偏相关(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立连续贝叶斯网络模型,探寻尿酸(uric acid,UA)的代谢性影响因素,并通过与传统的多重线性回归模型分析比较,分析连续贝叶斯网络模型对疾病影响因素的效果和优势。方法以2015年山西省慢性病监测的4846例监测人群数据为研究对象,分别用多重线性回归模型和连续贝叶斯网络模型分析UA与其余9个代谢性疾病的特征指标的相关性,比较两种方法结果的优劣。结果经多重线性回归模型逐步分析,三酰甘油(triglyceride,TG)、SBP、DBP、低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL)、高密度脂蛋白(high density lipoprotein,HDL)共5个变量与UA水平直接相关,解释了UA 9.5%的变异。连续贝叶斯网络模型共包含24条有向边,年龄、TG、LDL、HDL、SBP、DBP与UA水平直接相关,随着年龄、TG、LDL的增加和HDL的降低均会导致UA水平升高,而UA水平升高又导致SBP、DBP升高;总胆固醇(total cholesterol,TC)与UA间接相关。结论连续贝叶斯网络模型能发现更多UA的直接影响因素,还可以找到UA的间接影响因素,整体解释度更好。

关键词：连续贝叶斯网络改进的偏相关算法多重线性回归尿酸

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网络增强核融合方法的改进及其在乳头状肾细胞癌多组学数据整合分子分型中的应用

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中国卫生统计 2024年第3期41卷 376-381页

作者：师国京李灵梅魏亿芳赵鑫房瑞玲杨海涛余红梅张岩波曹红艳山西医科大学卫生统计教研室 030001 重大疾病风险评估山西省重点实验室河北医科大学流行病与卫生统计学教研室

目的针对网络增强的相似网络融合(network enhancement fusion,ne-SNF)方法先融合不同组学网络,再对融合后的网络降噪,忽略了不同组学相似网络噪声对融合网络影响的问题,本文提出了改进的网络增强融合(improved network enhancement fus... 详细信息

目的针对网络增强的相似网络融合(network enhancement fusion,ne-SNF)方法先融合不同组学网络,再对融合后的网络降噪,忽略了不同组学相似网络噪声对融合网络影响的问题,本文提出了改进的网络增强融合(improved network enhancement fusion,improved ne-SNF)方法,并探讨其在乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)分子分型中的应用,识别PRCC高危患者,筛选重要通路及免疫浸润细胞。方法通过模拟研究评估improved ne-SNF分型性能,并将其用于PRCC多组学数据的整合分型,利用Cox回归模型分析不同分型患者的预后风险;筛选不同分型的差异表达mRNA(DEmRNAs)、miRNA(DEmiRNAs)及差异甲基化基因(DMGs),并对其重合基因进行KEGG通路分析;最后对不同分型患者进行免疫细胞浸润分析。结果模拟研究结果表明improved ne-SNF在不同信号比例和噪声强度下的分型准确性均优于SNF和ne-SNF。improved ne-SNF方法将PRCC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7.727倍;筛选出3511个DEmRNAs,96个DEmiRNAs及3426个DMGs,其联合分析的649个重合基因得到42条有统计学差异的KEGG通路。此外,筛选出3种在不同分型中存在统计学差异的免疫浸润细胞。结论improved ne-SNF分型性能优于SNF和ne-SNF,且能够有效识别PRCC预后高风险患者,并筛选出PRCC重要通路及相关免疫浸润细胞,为PRCC的治疗及预后提供新的思路和参考依据。

关键词：改进的网络增强融合乳头状肾细胞癌多组学数据整合分子亚型

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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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应用深度神经网络和Klemera-Doubal方法估计生物学年龄

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中国公共卫生 2023年第6期39卷 782-788页

作者：陈淑婷高倩曹利美王佳乐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

目的将深度神经网络(DNN)和Klemera-Doubal方法(KDM)应用于中国中老年人群估计生物学年龄(BA),并选择最优方案评价模型表现。方法从中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011—2012年的全国基线调查数据中,选取45岁≤年龄≤85岁中老年人的血... 详细信息

目的将深度神经网络(DNN)和Klemera-Doubal方法(KDM)应用于中国中老年人群估计生物学年龄(BA),并选择最优方案评价模型表现。方法从中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011—2012年的全国基线调查数据中,选取45岁≤年龄≤85岁中老年人的血液标志物样本(11513人)、身体测量指标样本(13603人)和血液+身体测量样本(9904人),应用DNN和KDM估计BA,根据Pearson相关系数、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价BA的估计准确性和选出最优方案。通过计算BA和时序年龄(CA)回归的残差ΔBA,与死亡情况、认知能力构建复杂抽样logistic回归或线性回归模型。结果3种样本均是血液+身体测量样本计算的BA与CA相关性最高(r_(DNN)=0.91;r_(KDM)=0.48),MAE(MAE_(DNN)=3.11;MAE_(KDM)=13.74)和RMSE(RMSE_(DNN)=4.15;RMSE_(KDM)=17.76)最低,DNN的BA估计准确性优于KDM。在血液+身体测量样本中,死亡风险随DNN-ΔBA、KDM-ΔBA、CA增加而升高,反之,认知能力随其增加而降低。基于受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测作用,KDM-ΔBA对死亡风险的预测准确性略优于DNN-ΔBA(AUC_(KDM-ΔBA)=0.717;AUC_(DNN-ΔBA)=0.699)。此外,相比于正常衰老者(-5≤ΔBA≤5),衰老加速者(ΔBA>5)具有明显更高的死亡风险(OR_(DNN)=1.760,95%CI=1.207~2.567;OR_(KDM)=1.872,95%CI=1.308~2.679),并与更低的认知能力(β_(DNN)=-0.631,95%CI=-1.124~-0.139;β_(KDM)=-0.374,95%CI=-0.680~-0.068)有关。结论最优方案包含多类型数据(血液+身体测量指标)具有较高的BA估计准确性,明显优于单类型数据,更能准确评估个体的衰老速度。DNN相较于KDM具有更高的BA估计准确性,且DNN与KDM的预测表现较为接近,可认为DNN应用于我国中老年人群评估个体的衰老变化具有更优表现。

关键词：生物学年龄深度神经网络 Klemera-Doubal方法衰老

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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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