目的 肺孢子菌肺炎(Pneumocystis pneumonia, PCP)是一种严重的机会性真菌感染疾病,广泛存在于人类免疫缺陷病毒感染者/获得性免疫缺陷综合征患者(Person Infected with Human Immunodeficiency Virus/Patient with Acquired Immun...
详细信息
目的 肺孢子菌肺炎(Pneumocystis pneumonia, PCP)是一种严重的机会性真菌感染疾病,广泛存在于人类免疫缺陷病毒感染者/获得性免疫缺陷综合征患者(Person Infected with Human Immunodeficiency Virus/Patient with Acquired Immune Deficiency Syndrome, HIV-Infected Person/AIDS Patient)中。由于缺乏有效的早期诊断方法,该病死亡率较高。本研究旨在建立HIV/AIDS合并PCP患者的早期诊断预测模型,对及时治疗、降低病死率具有积极意义。方法 回顾性收集2011年11月—2019年6月在广西南宁市第四人民医院住院的HIV感染者/AIDS患者的住院记录。通过特征工程筛选临床特征训练7个机器模型,并采用曲线下面积(Area under the curve, AUC)、灵敏度、特异度、F1-score等一系列指标来评价模型性能,以选出最佳预测模型。采用SHapley加性解释工具(SHapley Additive exPlanations,SHAP)评估每个个体对模型的影响,使用病例误判分析错分患者的临床特征。结果 通过筛选病例和倾向性评分匹配后,共纳入3 231个HIV感染者/AIDS患者和1 077个HIV/AIDS合并PCP患者。综合评价7个模型的预测效果,发现CatBoost模型是本研究中预测效果最佳的模型(灵敏度训练集/测试集= 0.7955/0.7037, 特异度训练集/测试集= 0.9991/0.9670, AUC训练集/测试集= 0.9939/0.9230, F1-score训练集/测试集=0.8848/0.7808)。SHAP评估发现,白细胞计数和乳酸脱氢酶是诊断PCP的两个最关键特征。病例误判分析发现,CatBoost模型在训练集和测试集上的准确率分别为94.83%和90.10%。结论 CatBoost模型是一个很好的预测诊断HIV/AIDS合并PCP的模型,该模型在早期诊断PCP以开展及时治疗、改善预后、降低病死率方面具有潜在的应用价值。
目的分析2014—2023年南宁市小学水痘突发公共卫生事件(public health emergency events,PHEEs)的流行病学特征和影响因素,为开展小学水痘疫情防控工作提供科学参考。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集2014―2023年南宁市水痘发病...
详细信息
目的分析2014—2023年南宁市小学水痘突发公共卫生事件(public health emergency events,PHEEs)的流行病学特征和影响因素,为开展小学水痘疫情防控工作提供科学参考。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集2014―2023年南宁市水痘发病资料和小学水痘突发公共卫生事件信息,采用移动平均预警方法识别水痘流行期,运用描述性流行病学方法分析小学水痘PHEEs疫情特征,采用逐步法建立多重线性回归模型,分别分析水痘突发疫情持续时间和各流行期内PHEEs起数和疫情总病例数的相关因素。结果2014—2023年南宁市共报告116起小学水痘突发公共卫生事件,疫情主要发生在冬春季流行期(66.38%),不同流行期水痘突发公共卫生事件的中位持续时间(H=1.62,P=0.204)和疫情中位病例数(H=1.69,P=0.194)差异无统计学意义。农村小学总发病率(5.82%)高于其他类型学校(χ^(2)=646.04,P<0.001);县镇小学的疫情持续时间(F=4.02,P=0.021)、疫情平均病例数(F=4.54,P=0.013)、涉及班级数(F=9.36,P<0.001)最高;城市小学疫情涉及人数(F=28.06,P<0.001)最高。疫情首次报告病例数(β=0.84,P=0.006)、单起疫情病例数(β=0.16,P=0.048)和涉及班级数(β=1.21,P=0.004)是小学水痘突发公共卫生事件持续时间的影响因素;流行期内疫情总起数及疫情病例总数与首起疫情持续时间呈正相关(疫情总起数:β=0.08,P=0.029;疫情病例总数:β=6.16,P=0.001),与流行期内疫情平均时间间隔呈负相关(疫情总起数:β=-0.21,P<0.001;疫情病例总数:β=-8.14,P=0.001)。结论在水痘流行期应重视小学水痘疫情的防控,提高对校园水痘聚集疫情监测的敏感度,减少班级间传播可缩短突发公共卫生事件持续时间,同时应加强流行期异常信号识别(首起疫情持续时间、疫情间隔时间),以及时评估整体暴发水平。
暂无评论