检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2021年第4期38卷 493-497页

作者：李称张秋菊孙琳丛雨欣赵敏刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的验证ESPCA模型降维及变量选择的效果优于SPCA;利用ESPCA模型分析结肠癌基因数据,寻找不同主成分的通路信息,筛选结肠癌的差异基因。方法模拟实验比较ESPCA模型与SPCA的降维及变量选择能力,通过灵敏度、特异度、准确度评价其变量筛... 详细信息

目的验证ESPCA模型降维及变量选择的效果优于SPCA;利用ESPCA模型分析结肠癌基因数据,寻找不同主成分的通路信息,筛选结肠癌的差异基因。方法模拟实验比较ESPCA模型与SPCA的降维及变量选择能力,通过灵敏度、特异度、准确度评价其变量筛选效果;收集TCGA结肠癌基因数据,利用ESPCA模型对结肠癌基因数据进行降维及变量筛选。结果模拟实验获得的ESPCA模型具有较高的灵敏度、特异度和准确度,降维及变量选择效果优于SPCA。结肠癌数据分析结果显示:降维后ESPCA模型第一主成分中基因与18条GO-BP通路及7条KEGG通路有关,ESPCA模型第二主成分中基因与19条GO-BP通路有关;根据度中心性及中介中心性对主成分基因排序筛选出6个差异基因:MYC、CD44、PKM、FBL、PSMA7、RPS2,经GSE137327数据集验证具有较高的AUC值。结论ESPCA模型在降维过程中既考虑数据本身信息,又考虑了生物网络信息,具有良好的降维及变量选择效果。结肠癌数据分析中ESPCA第一主成分中基因参与癌症相关的通路;ESPCA第二主成分中基因参与的通路与免疫相关;通路中基因参与癌症的发生发展过程、可能通过免疫反应相关通路调节结肠癌的发生发展过程;获得的6个结肠癌差异基因可为研究疾病发生机制和鉴别诊断提供依据。

关键词：边组稀疏主成分分析高维组学降维方法变量选择

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医药高校公文写作课程思政实施路径探索

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中国继续医学教育 2025年第8期17卷 165-169页

作者：吴晓蓉唐晓君钟晓妮重庆医科大学公共卫生学院医学人文教研室重庆401331 重庆医科大学公共卫生学院流行病学教研室重庆401331 重庆医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室重庆401331

为探索医药高校公文写作教学全程实施课程思政的路径,更好地服务于新时代医药高校人才培养质量工程,文章立足团队主持的学校“公务文书写作课程思政”建设项目研究实践,结合多年的教学积累进行了实证研究。在厘清公文写作课程思政内涵... 详细信息

为探索医药高校公文写作教学全程实施课程思政的路径,更好地服务于新时代医药高校人才培养质量工程,文章立足团队主持的学校“公务文书写作课程思政”建设项目研究实践,结合多年的教学积累进行了实证研究。在厘清公文写作课程思政内涵、理顺实践逻辑基础上,基于公文写作课程思政顶层设计,挖掘课程思政元素,筑牢信仰、厚植情怀、笃实力行;精选融知识目标、技能目标、思政目标一体化的教学内容,设计课程整体实施方案,探索有效的教学模式和教学方法;构建契合“三维”目标的多元评价体系,多径合力攻克公文写作课程思政的落地实施难点,促进医药高校学生在新医科推动下德智体美劳全面发展,成为“五术”齐备的新时代卫生人才。

关键词：医药高校公文写作课程思政教学模式教学方法实施路径

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弥漫性大B细胞淋巴瘤的亚型分类及预后

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中华疾病控制杂志 2024年第2期28卷 198-202,208页

作者：郝婷高倩郗彦凤关红卫王彤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太原030001 山西省肿瘤医院病理科太原030013 伊萨卡学院健康科学与人类行为学院纽约14850

目的基因表达谱(gene expression profiling,GEP)是弥漫性大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)细胞起源(cell-of-origin,COO)分类的金标准。本研究旨在建立一个基于GEP的简约模型来准确预测DLBCL的COO亚型并为其在临床上的应用提供参考。方法首先提出变量重要性评分方法以解决惩罚回归方法的不稳定性,随后基于这一策略提出了用于DLBCL分类的六基因模型。结果模型评估和模型比较均表明六基因模型表现良好,在训练数据集中,曲线下面积为0.999(95%CI:0.997~1.000),判别斜率为0.944(95%CI:0.920~0.966);在验证数据集中曲线下面积从0.910(95%CI:0.820~0.999)到1.000,判别斜率从0.506(95%CI:0.350~0.657)到0.927(95%CI:0.841~0.987)。结论六基因模型中的6个基因对DLBCL的分型和预后有重要的临床应用价值。基于变量重要性的基因排序为基因功能和靶向药物的进一步研究提供了参考依据。

关键词：弥漫性大B细胞淋巴瘤惩罚回归预后亚型分类变量重要性分析

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结合SMOTE技术与优化算法的支持向量机在慢性心衰不良结局预测中的应用

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中国卫生统计 2024年第6期41卷 802-806页

作者：李晓桐程璠田晶闫晶晶张岩波韩清华山西医科大学基础医学院生理学系 030001 山西医科大学细胞生理学教育部重点实验室山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室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山西中医药大学

目的应用优化算法的支持向量机(support vector machine,SVM)结合合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)预测慢性心衰患者不良结局,提高分类模型预测性能。方法顺序入选2014年1月至2017年12月,山西... 详细信息

目的应用优化算法的支持向量机(support vector machine,SVM)结合合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)预测慢性心衰患者不良结局,提高分类模型预测性能。方法顺序入选2014年1月至2017年12月,山西省两所三级甲等医院心内科确诊为慢性心力衰竭的1183例住院患者,收集患者的病历资料。基于原始训练集构建logistic回归(logistic regression,LR)与支持向量机模型,同时结合SMOTE算法构建LR、SVM、遗传算法支持向量机(genetic algorithm support vector machine,GA-SVM)和粒子群支持向量机模型(particle swarm support vector machine,PSO-SVM),通过灵敏度(sensitivity,SEN)、准确度(accuracy,ACC)、特异度(specificity,SPE)、G-means、F-measure、ROC曲线下面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)等指标综合评价各模型的分类性能。结果相较于对原始数据进行直接分类,应用SMOTE技术均衡化数据集后,模型性能明显提高。均衡化训练集构建LR、SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型结果表明,GA-SVM和PSO-SVM在SPE、ACC指标低于LR;SEN、G-means、F-measure和AUC均优于LR。GA-SVM和PSO-SVM的综合效果显著高于SVM(SEN、G-means、F-measure指标表现均优于SVM)。结论基于均衡化数据集构建GA-SVM或PSO-SVM模型可提高SVM对于心衰预后的预测性能。

关键词： SMOTE 支持向量机遗传算法优化粒子群算法优化慢性心力衰竭

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基于随机森林的冠状动脉狭窄风险识别模型

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中山大学学报(医学科学版) 2025年第1期46卷 138-146页

作者：吕勇峰王钰婧张乐怡李一心原娜田晶山西医科大学第一临床医学院山西太原030000 山西医科大学医学科学院山西太原030000 公共卫生学院卫生统计学教研室山西太原030000 山西医科大学第一医院心血管内科山西太原030000 重大疾病风险评估山西省重点实验室山西太原030000

【目的】采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型,分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。【方法】连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院,经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量,Gensini积分为结局... 详细信息

【目的】采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型,分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。【方法】连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院,经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量,Gensini积分为结局变量,采用Logistic回归、反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)算法构建冠状动脉狭窄风险识别模型。通过灵敏度(TPR)、特异度(TNR)、准确率(ACC)、阳性预测值(PV+)、阴性预测值(PV-)、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和校准曲线进行模型评价。并对最佳模型进行特征重要性排序。【结果】Logistic回归、反向传播神经网络和随机森林模型的TPR分别为75.76%、74.30%和93.70%,ACC分别为74.05%、72.30%和79.49%,AUC分别为0.7399、0.7231、0.7522,随机森林模型综合效能表现最佳。随机森林模型结果表明,胸痛症状、心电图提示ST段异常、室性早搏、合并高血压、房颤、心脏彩超提示节段性室壁运动异常、主动脉瓣关闭不全、肺动脉瓣关闭不全、心血管疾病家族史、体质量指数是冠脉狭窄的前10位重要变量。【结论】在识别冠状动脉狭窄方面,随机森林模型表现出最佳的综合性能,可较为准确地评估冠脉狭窄的程度,为临床干预提供科学依据。

关键词： Gensini积分反向传播神经网络随机森林冠状动脉狭窄机器学习

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基于多模态数据整合的阿尔茨海默病分类研究

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现代预防医学 2024年第10期51卷 1889-1894+1920页

作者：崔靖杨慧秦瑶陈杜荣余红梅山西医科大学第三医院(山西白求恩医院山西医学科学院同济山西医院) 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煤炭环境致病与防治教育部重点实验室

目的利用多模态数据的互补特性整合信息，实现对阿尔茨海默病的分类，为临床诊断提供参考。方法筛选阿尔茨海默病神经影像学计划数据库中同时具有临床信息、结构磁共振成像(sMRI)和功能磁共振成像(fMRI)的受试者共872例，将其分为训练... 详细信息

目的利用多模态数据的互补特性整合信息，实现对阿尔茨海默病的分类，为临床诊断提供参考。方法筛选阿尔茨海默病神经影像学计划数据库中同时具有临床信息、结构磁共振成像(sMRI)和功能磁共振成像(fMRI)的受试者共872例，将其分为训练集(612例)和测试集(260例)。基于三种单模态以及四种多模态组合在训练集中构建稀疏偏最小二乘-判别分析(sparse Partial Least Squares-Discriminant Analysis, sPLS-DA)分类模型实现多分类。利用宏观平均精确率(Macro-average of Precision, Macro-P)、宏观平均召回率(Macro-average of Recall, Macro-R)、宏观平均F1值(Macro-average of F1-score, Macro-F1)、及准确率(Accuracy)评价模型性能，在测试集中探讨最优模态组合的适用性。结果单模态中临床信息的分类性能优于sMRI和fMRI模态(Macro-P=0.781 8,Macro-R=0.804 6,Macro-F1=0.791 2,Accuracy=0.796 7),选择的最佳潜在成分个数为1,临床信息特征数量为9。四种多模态组合中临床信息+fMRI模态组合的分类能力最强(Macro-P=0.806 2,Macro-R=0.800 6,Macro-F1=0.797 6,Accuracy=0.813 2),选择的最佳潜在成分个数为1,特征数量为5;而sMRI+fMRI的分类能力最差(Macro-P=0.401 7,Macro-R=0.398 3,Macro-F1=0.349 9,Accuracy=0.565 9)。将在训练集中得到的最佳模态组合应用于测试集，得到的模型性能指标Macro-P为0.791 8,Macro-R为0.734 5,Macro-F1为0.758 4,Accuracy为0.766 4(0.646 0,0.846 5)。结论基于各多模态组合构建的sPLS-DA分类模型性能均高于单模态，其中临床信息+fMRI模态组合表现最佳，可辅助制定科学合理的临床诊断方案。

关键词：阿尔茨海默病多模态磁共振成像多分类稀疏偏最小二乘-判别分析

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1989至2022年我国流行病学课程教学改革的文献计量学分析

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中华医学教育杂志 2024年第2期44卷 85-88页

作者：卜珂陶宁新疆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室乌鲁木齐830017

目的系统梳理我国流行病学课程教学改革领域的相关文献,分析并展示1989年以来我国流行病学教学的文献分布和研究主题,为培养高质量医学人才提供参考依据。方法运用文献计量学软件对1989至2022年收录于中国知网、万方数据知识服务平台和... 详细信息

目的系统梳理我国流行病学课程教学改革领域的相关文献,分析并展示1989年以来我国流行病学教学的文献分布和研究主题,为培养高质量医学人才提供参考依据。方法运用文献计量学软件对1989至2022年收录于中国知网、万方数据知识服务平台和维普中文科技期刊数据库中有关流行病学课程教学相关文献的年度发文水平、基金支持情况、刊载期刊分布等展开描述,并对关键词进行可视化分析。结果获得来自178份刊物的525篇与流行病学课程教学改革相关文献。1989至2000年平均发文1篇,2001至2010年平均发文12篇,2011至2022年平均发文31篇。525篇论文中,有基金项目的为291篇(55.4%),综述类237篇(45.1%),效果评价类169篇(32.2%)。关键词分析得到3个研究主题,分别是流行病学教学对象、内容和方法。结论我国流行病学课程教学论文年发文量近年来陆续增加,但整体研究质量有待提高,教学改革内容主要围绕提高学生积极性和培养实践能力展开。

关键词：流行病学教学改革可视化分析文献计量学

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社区致胖环境特征与机制解析——以河北省11个地级市为例

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上海城市规划 2023年第3期3卷 47-52页

作者：盛明洁杨美玉唐龙妹杨磊天津大学建筑学院河北医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计教研室河北省环境与人群健康重点实验室河北医科大学公共卫生学院

随着我国城镇化进程加快,建成环境和居民生活方式发生巨大变化,致使超重和肥胖快速流行,严重威胁人民健康。近年来,西方学界对超重和肥胖诱发机制的关注从个体因素转向环境风险因素,认为城市环境的“致胖化”是促进超重和肥胖流行的根... 详细信息

随着我国城镇化进程加快,建成环境和居民生活方式发生巨大变化,致使超重和肥胖快速流行,严重威胁人民健康。近年来,西方学界对超重和肥胖诱发机制的关注从个体因素转向环境风险因素,认为城市环境的“致胖化”是促进超重和肥胖流行的根本原因。然而,国内相关研究尚处于起步阶段。在梳理国内外相关文献的基础上,基于2017—2018年《河北省人口与家庭健康状况调查》数据,采用多层线性模型解析10分钟生活圈和居住小区层面的建成和社会环境因素对居民超重和肥胖的影响。结果显示,在控制了个体因素后,10分钟生活圈层面的土地混合熵、不健康食品售卖点密度、绿地与开敞空间面积,以及居住小区层面的房价水平与居民超重和肥胖显著相关。初步揭示出中国情境下社区致胖环境的基本特征及其机制,为从城市规划视角控制超重和肥胖的流行提供一定依据。

关键词：致胖环境超重和肥胖 10分钟生活圈居住小区影响机制社区

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“大数据时代”下慢性病防控新模式的研究进展

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中国全科医学 2022年第22期25卷 2811-2814页

作者：解夕黎孙明贾雯涵皮静波马亚楠中国医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室辽宁省沈阳市110122 中国医科大学公共卫生学院环境毒理学教研室辽宁省沈阳市110122

我国慢性非传染性疾病防控仍面临慢性病患病率持续上升、患者防治依从性差及个体化诊疗开展率偏低等挑战。“大数据时代”的到来为突破慢性病防控“瓶颈”、解决慢性病防控中的突出问题提供了创新模式。本文简述了“大数据”的概念与特... 详细信息

我国慢性非传染性疾病防控仍面临慢性病患病率持续上升、患者防治依从性差及个体化诊疗开展率偏低等挑战。“大数据时代”的到来为突破慢性病防控“瓶颈”、解决慢性病防控中的突出问题提供了创新模式。本文简述了“大数据”的概念与特征,概述了“大数据”对慢性病防控的重要意义,并结合“大数据”在国内外慢性病防控中的应用情况,介绍了将“大数据”运用于慢性病风险预测及慢性病防控平台建设所取得的效果。在此基础上,通过对现有基于“大数据”的慢性病风险预测模型及慢性病防控平台的优势与局限性进行梳理,提出有助于提高模型解释力和优化平台建设的建议,旨在为智能化慢性病防控工作的深入开展提供参考与依据。

关键词：大数据慢性病预防与控制模式综述

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基于联合脆弱模型的冠心病心衰患者的再住院和死亡影响因素分析：一项前瞻性队列研究

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中国循证医学杂志 2025年

作者：朱裕闫晶晶杨雅棋王菲闫娟娟张岩波山西中医药大学中药与食品工程学院山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室山西医科大学重大疾病风险评估山西省重点实验室山西中医药大学健康服务与管理学院

目的冠心病心力衰竭患者再住院与死亡事件具有非独立性、异质性、存在信息删失等数据特征。本文建立联合脆弱模型对事件进行联合建模，探讨影响患者预后的危险因素，降低患者的再住院率及死亡率。方法纳入2014年1月至2019年6月两所三... 详细信息

目的冠心病心力衰竭患者再住院与死亡事件具有非独立性、异质性、存在信息删失等数据特征。本文建立联合脆弱模型对事件进行联合建模，探讨影响患者预后的危险因素，降低患者的再住院率及死亡率。方法纳入2014年1月至2019年6月两所三甲医院的冠心病心衰患者4 682例，收集患者住院期间的电子病历信息及随访信息，采用Cox模型、条件脆弱模型及联合脆弱模型对患者的再住院和死亡情况进行联合分析。结果联合脆弱模型识别出患者死亡风险与再住院风险具有较高依赖性，即复发风险越高的患者死亡风险也越高（θ=0.209,P<0.001）。高龄、3级高血压、脑力劳动、无医保、高胱抑素C水平、低射血分数、游离甲状腺素-3和游离甲状腺素-4水平低都会增加患者再住院风险。抗血小板药和他汀类药物显著降低了患者再住院风险。高龄、NYHA心功能分级Ⅲ～Ⅳ级、无医保、脑力劳动、高胱抑素C水平、高肌钙蛋白I水平、低游离甲状腺素-3水平以及低射血分数增加了患者的死亡风险。PCI治疗、抗血小板药及他汀类药物显著降低了死亡风险。结论联合脆弱模型能够同时拟合复发事件和终点事件，并对其进行精确预测。患者的甲状腺激素水平和胱抑素C水平对患者预后有较大的影响。此外，从事脑力劳动的人应改善不良工作习惯，以降低不良后果的发生。

关键词：冠心病心力衰竭联合脆弱模型再入院率死亡率事件依赖性

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