检索结果-内蒙古大学图书馆

现代预防医学 2013年第5期40卷 811-814页

作者：王婷曾平黄水平赵华硕金英良徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的介绍微阵列数据多重假设检验中错误率的控制方法。方法采用错误发现率和q值控制微阵列数据差别表达分析中的错误发现。结果将错误发现率和q值应用到一个白血病微阵列数据差别表达分析中,分别识别出1201个和1494个差别表达基因。结... 详细信息

目的介绍微阵列数据多重假设检验中错误率的控制方法。方法采用错误发现率和q值控制微阵列数据差别表达分析中的错误发现。结果将错误发现率和q值应用到一个白血病微阵列数据差别表达分析中,分别识别出1201个和1494个差别表达基因。结论相对传统的总体错误率,错误发现率更加适合于微阵列这种高维数据多重比较的错误控制;由于考虑了零假设信息,q值比错误发现率的效率更高。

关键词：微阵列数据多重假设检验错误发现率 q值

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BP神经网络和Cox比例风险模型在生存分析应用中的比较

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郑州大学学报（医学版） 2014年第6期49卷 822-825页

作者：李文琦黄水平李海朋徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室徐州221002

目的:比较BP神经网络模型和Cox比例风险模型在生存分析中的预测性能,进一步探讨BP神经网络模型在生存分析中的应用。方法:采用Monte Carlo模拟数据集,如不同样本量、不同删失比例、不同协变量间关系及是否满足等比例风险假定的理论研究... 详细信息

目的:比较BP神经网络模型和Cox比例风险模型在生存分析中的预测性能,进一步探讨BP神经网络模型在生存分析中的应用。方法:采用Monte Carlo模拟数据集,如不同样本量、不同删失比例、不同协变量间关系及是否满足等比例风险假定的理论研究和胃癌根治术患者预后预测的实例分析,分别建立BP神经网络模型和Cox比例风险模型,最终使用一致性指数C对其预测性能进行比较。结果:当样本量为100、删失比例为60%、80%及样本量为300、删失比例为80%时,BP神经网络模型的预测性能高于Cox比例风险模型(P<0.05)。协变量不满足等比例风险假定、协变量间存在三维交互作用和非线性关系时,BP神经网络模型的预测性能较Cox比例风险模型好(P<0.05)。实例研究中发现,BP神经网络模型预测的一致性指数C(0.835)高于Cox比例风险模型(t配对=4.311,P<0.001)。结论:BP神经网络模型在生存分析的应用中对样本删失比例、是否满足PH假定、协变量间复杂交互作用和非线性关系具有非特异性,对资料限制较少,且预测一致性高,值得在生存分析中进一步推广应用。

关键词： BP神经网络 Monte Carlo 模拟生存分析预测模型 Cox比例风险模型

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利用SPSS产生随机数字的常用方法

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中国卫生统计 2009年第6期26卷 659-660页

作者：金英良黄水平赵华硕徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室 221002

在医学研究中,科研工作者常常需要把研究对象进行随机分组,实现不同处理因素实验顺序的随机化或在总体中随机抽取部分样本作为研究。以上问题均涉及到统计学中随机化的问题,其目的主要是减少偏性,提高均衡性,是统计学能够得出客观推断... 详细信息

在医学研究中,科研工作者常常需要把研究对象进行随机分组,实现不同处理因素实验顺序的随机化或在总体中随机抽取部分样本作为研究。以上问题均涉及到统计学中随机化的问题,其目的主要是减少偏性,提高均衡性,是统计学能够得出客观推断的前提。[第一段]

关键词：随机数常用方法 SPSS 科研工作者医学研究随机分组随机化统计学

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运用随机森林分析体检人群肾结石的影响因素

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现代预防医学 2016年第1期43卷 1-3+7页

作者：李苹薛佳殷黄水平徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室徐州医学院

目的采用随机森林算法分析体检人群肾结石的影响因素。方法自体检人群中选取955例肾结石患者和1 670例未患肾结石者,收集各项生化指标,先利用随机森林方法进行降维,再用传统的Logistic回归对降维后的变量进行分析。结果经随机森林算法筛... 详细信息

目的采用随机森林算法分析体检人群肾结石的影响因素。方法自体检人群中选取955例肾结石患者和1 670例未患肾结石者,收集各项生化指标,先利用随机森林方法进行降维,再用传统的Logistic回归对降维后的变量进行分析。结果经随机森林算法筛出8个重要性得分最高且错误率最低的变量纳入经典Logistic回归模型进行分析,最终进入Logistic回归模型的变量有性别、年龄、体质指数、收缩压、低密度脂蛋白、总胆红素。结论肾结石的发病与性别、年龄及人体多项生化指标有关。

关键词：肾结石随机森林影响因素

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徐州市高校大学生医疗保险意识现状及影响因素分析

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郑州大学学报（医学版） 2015年第4期50卷 526-529页

作者：薛佳殷刘倩倩张婷龚伟刚鹿永强赵思佳覃朝晖徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室徐州221004

目的：：探讨徐州市高校大学生医疗保险意识现状及其影响因素，为提高大学生医疗保险意识提供依据。方法：采用分层随机整群抽样的方法抽取徐州市1645名在校大学生，采用自制调查问卷进行调查。结果：调查对象参保情况为：参加城镇居民... 详细信息

目的：：探讨徐州市高校大学生医疗保险意识现状及其影响因素，为提高大学生医疗保险意识提供依据。方法：采用分层随机整群抽样的方法抽取徐州市1645名在校大学生，采用自制调查问卷进行调查。结果：调查对象参保情况为：参加城镇居民基本医疗保险者占54.6%，未参加者占15.3%，不知道是否参加者占30.1%；参加新型农村合作医疗保险者占50.1%，未参加者占27.3%，不知道是否参加者占22.6%。医疗保险意识强者占79.7%；单因素分析显示是否有宗教信仰、是否喜欢运动、父母亲职业类型、两周内是否患病及是否获得学校宣传教育是大学生医疗保险意识的影响因素；多因素分析显示：医疗保险意识的危险因素主要有父亲职业类型是务农[OR（95% CI）=2.372（1.216～4.630）]、两周内未患病[OR（95% CI）=1.711（1.256～2.330）]、有宗教信仰[OR（95% CI）=1.669（1.171～2.377）]，保护因素主要有女性[OR（95% CI）=0.765（0.588～0.996）]、母亲职业类型是事业单位[OR（95% CI）=0.407（0.227～0.729）]和务农[OR（95% CI）=0.394（0.206～0.754）]（P 〈0.05）。结论：徐州市高校大学生医疗保险意识不强，影响因素复杂；需大学生自身、学校以及政府共同努力来提高其医疗保险意识。

关键词：大学生医疗保险意识影响因素徐州市

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错误发现率及其扩展和应用

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重庆医科大学学报 2011年第12期36卷 1445-1448页

作者：王婷曾平黄水平赵华硕徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室徐州221002

目的:介绍多重假设检验中的错误发现率控制和在此基础上发展起来的q值和局部错误发现率。方法:将Benjamini和Hochberg(BH)控制程序、q值和局部错误发现率应用于一个前列腺癌微阵列数据的基因差别表达分析,控制和估计错误发现率。结果:... 详细信息

目的:介绍多重假设检验中的错误发现率控制和在此基础上发展起来的q值和局部错误发现率。方法:将Benjamini和Hochberg(BH)控制程序、q值和局部错误发现率应用于一个前列腺癌微阵列数据的基因差别表达分析,控制和估计错误发现率。结果:当错误发现率为0.10时通过BH程序得到60个差别表达基因,q值小于0.10的有74个基因,局部错误发现率小于0.10的有31个基因。结论:高维数据多重假设检验中能同时控制或估计错误发现率,BH控制程序、q值和局部错误发现率的联合应用能提供更多的信息。

关键词：微阵列数据多重假设检验错误发现率 q值局部错误发现率前列腺癌

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农村空巢老人SF-36量表应用信度及效度评价

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中国公共卫生 2012年第7期28卷 887-889页

作者：赵华硕王可金英良许爱芹黄水平徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室江苏徐州221002

目的评价简明健康调查量表(SF-36)应用于农村空巢老人生存质量测量时的信度和效度。方法采用中文版SF-36量表,对江苏省徐州市分层整群随机抽取218名农村空巢老人进行面访调查,评价该量表的信度和效度。结果 SF-36量表的分半系数为0.84,... 详细信息

目的评价简明健康调查量表(SF-36)应用于农村空巢老人生存质量测量时的信度和效度。方法采用中文版SF-36量表,对江苏省徐州市分层整群随机抽取218名农村空巢老人进行面访调查,评价该量表的信度和效度。结果 SF-36量表的分半系数为0.84,生理职能(RP)、生理功能(PF)、躯体疼痛(BP)、总体健康(GH)、精力(VT)、社会功能(SF)、情感职能(RE)和精神健康(MH)8个维度Cronbach’sα系数为0.79、0.88、0.86、0.81、0.77、0.76、0.88、0.77,量表具有良好的分半信度和内部一致性信度;效度分析表明,集合效度和区分效度试验成功率分别为97.14%和97.96%,因子分析(RMSEA=0.12,CFI=0.91),PF、VT、RE、MH 4个维度在因子负荷上与理论模型完全一致;量表反应度评价表明,除RP、BP、SF 3个维度天花板效应分别为42.63%、48.79%、26.45%外,其他维度地板效应和天花板效应均不显著。结论 SF-36量表适用于农村空巢老人生存质量评价,但尚需根据实际情况对部分条目进行完善。

关键词： SF-36量表信度效度农村空巢老人

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徐州市学龄前儿童意外伤害现状及影响因素分析

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中国儿童保健杂志 2013年第10期21卷 1069-1071页

作者：赵华硕卞静何鹏王可徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室江苏徐州221004

目的了解徐州市学龄前儿童意外伤害的现状及其影响因素,为制定有效的预防措施提供科学依据。方法采取整群抽样的方式随机抽取研究对象,采用问卷调查方式了解儿童的基本情况,前瞻性观察4所幼儿园儿童1年内意外伤害发生情况,并采用SPSS 1... 详细信息

目的了解徐州市学龄前儿童意外伤害的现状及其影响因素,为制定有效的预防措施提供科学依据。方法采取整群抽样的方式随机抽取研究对象,采用问卷调查方式了解儿童的基本情况,前瞻性观察4所幼儿园儿童1年内意外伤害发生情况,并采用SPSS 16.0分析儿童意外伤害的发生状况及其影响因素。结果徐州市幼儿园儿童意外伤害的年发生率为15.07%,男童高于女童,年发生率分别为18.16%和11.40%;意外伤害的类型男女童之间无差别;影响儿童意外伤害发生的因素主要有性别、父亲文化程度、家庭人均收入和儿童自身的性格。结论应针对儿童意外伤害发生的影响因素,采取综合安全防范措施,降低儿童意外伤害的发生。

关键词：学龄前儿童意外伤害伤害类型

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徐州某院校医学生心理应激水平及其影响因素分析

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中国学校卫生 2013年第7期34卷 874-876页

作者：高洁孙莉莉罗小虎吴秀娟黄水平徐莉春张训保徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室江苏221004

目的了解徐州医学院校学生心理应激水平和影响因素,为适时、有针对性开展大学生心理健康教育提供参考依据。方法采用中国大学生心理应激量表(CCSPSS)和自制基本情况量表,对分层整群随机抽取的徐州医学院本科生556名进行调查。结果男生... 详细信息

目的了解徐州医学院校学生心理应激水平和影响因素,为适时、有针对性开展大学生心理健康教育提供参考依据。方法采用中国大学生心理应激量表(CCSPSS)和自制基本情况量表,对分层整群随机抽取的徐州医学院本科生556名进行调查。结果男生心理应激量表各维度评分均高于女生,差异有统计学意义(P值均<0.05);各维度均分除大一和大二年级外,其他各年级之间差异均有统计学意义(P值均<0.05);临床专业学生的心理压力高于非临床专业,差异有统计学意义(P值均<0.05)。在过去1 a中经历父母离婚或亲人死亡的学生各维度均分较高。多元Logistic回归分析后得出性别、专业和父亲学历是大学生心理应激水平的主要影响因素。结论医学生心理应激水平偏高。相关部门应该关注心理应激水平较高的学生,针对性地开展心理健康教育,建立三级心理预防保健系统。

关键词：学生医科应激回归分析

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胰腺导管腺癌Nomogram预测模型的构建与验证

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现代预防医学 2023年第14期50卷 2663-2668+2675页

作者：骆泽宇苟美玲张菊英王孟樵四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院流行病与卫生统计学系成都医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的探讨胰腺导管腺癌（PDAC）患者的预后影响因素，构建并内部验证Nomogram预测模型，为患者的预后评估及临床决策提供参考。方法从SEER数据库中筛选2004—2019年的PDAC患者信息，随机分为训练集和验证集。基于训练集，采用单因素和... 详细信息

目的探讨胰腺导管腺癌（PDAC）患者的预后影响因素，构建并内部验证Nomogram预测模型，为患者的预后评估及临床决策提供参考。方法从SEER数据库中筛选2004—2019年的PDAC患者信息，随机分为训练集和验证集。基于训练集，采用单因素和多因素Cox比例风险回归评估与癌症患者生存相关的预后影响因素，并构建预测1、2、3年生存率的Nomogram模型。使用C指数、ROC曲线下面积（AUC）、校准曲线和DCA曲线评估该模型的预测能力和临床效用。结果共筛选出31 216名PDAC患者。多因素Cox回归分析结果提示，性别（HR=1.06,95%CI:1.03～1.09）、年龄（HR=1.16,95%CI:1.12～1.19）、婚姻状况(HR单身或未婚=1.09,95%CI:1.04～1.14;HR离婚或丧偶=1.14,95%CI:1.10～1.19)、原发部位(HR胰体=0.88,95%CI:0.84～0.93;HR胰尾=0.93,95%CI:0.89～0.98;HR其他=0.99,95%CI:0.95～1.04)、肿瘤大小(HR21～40mm=1.40,95%CI:1.33～1.48;HR>40mm=1.76,95%CI:1.67～1.87)、分化程度(HRⅡ=1.31,95%CI:1.24～1.38;HRⅢ或Ⅳ=1.72,95%CI:1.63～1.82)、组织学分期（HRⅡ=1.47,95%CI:1.39～1.56;HRⅢ=1.86,95%CI:1.72～2.02）、转移（HR=1.25,95%CI:1.17～1.33）、手术（HR=0.35,95%CI:0.34～0.37）、放疗（HR=0.94,95%CI:0.90～0.97）和化疗（HR=0.44,95%CI:0.43～0.46）是与PDAC生存率相关的预后因素。训练集和测试集的C指数分别为0.761（95%CI:0.757～0.764）和0.768（95%CI:0.762～0.773）。训练集中1、2、3年生存率的AUC值分别为0.700、0.721和0.649;验证集分别为0.708、0.770和0.689。校准曲线和DCA曲线显示该模型有良好的预测性能。结论本研究建立的Nomogram预测模型具有良好的预测性能和应用潜力。

关键词：胰腺导管腺癌 Nomogram 预测模型预后

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