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中国卫生统计 2024年第2期41卷 239-243页

作者：赵一瑾田晶闫晶晶韩琳艾冯佳雨韩港飞丁凤琴韩清华张岩波山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室 030001 山西医科大学附属第一医院心内科山西中医药大学重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的依据最小临床重要差异值,估计慢性心衰患者报告结局恶化事件的预警阈值及与死亡无关的病情恶化时间,预判患者发生不良事件的关键时点,提前干预,以减少不良事件发生。方法使用慢性心力衰竭患者报告结局量表,将患者报告结局评分从基线... 详细信息

目的依据最小临床重要差异值,估计慢性心衰患者报告结局恶化事件的预警阈值及与死亡无关的病情恶化时间,预判患者发生不良事件的关键时点,提前干预,以减少不良事件发生。方法使用慢性心力衰竭患者报告结局量表,将患者报告结局评分从基线到18个月的变化按性别分组,进行Cox分析,并设置评分的降低值超过最小临床重要差异值为结局事件,观察各组患者分别出现生命质量下降的时间。本文主要关注量表的社会及治疗领域。结果共纳入173例患者,其中男性98例,女性75例。社会领域中男性病情恶化时间的中位数为18个月(P=0.043);治疗领域中,男性病情恶化时间的中位数为18个月(P<0.001),女性为12个月(95%CI:9.898~14.011,P<0.001)。对治疗领域做Cox回归分析,结果显示支持利用度维度是患者生命质量下降的危险因素(HR=1.018,95%CI:1.010~1.026,P<0.001)。结论慢性心衰患者生命质量的下降存在性别差异,需更早关注女性患者的生命质量,同时应鼓励患者主动向外界倾诉及寻求帮助。

关键词：心力衰竭患者报告结局最小临床重要差异确定病情恶化时间

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基于鞅残差的多重填补法介绍与R语言实现

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中国卫生统计 2024年第1期41卷 152-155页

作者：杨晓敏韩嫱田晶闫晶晶韩港飞张岩波山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室 030000 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

目的简要介绍基于鞅残差的多重填补法的基本原理,通过模拟研究证明其效能及实现方式,为未测量混杂因素的填补提供方法学参考与思路。方法基于模拟研究使用基于鞅残差的多重填补法填补未测量混杂因素,包括非时依性变量和时依性变量,并... 详细信息

目的简要介绍基于鞅残差的多重填补法的基本原理,通过模拟研究证明其效能及实现方式,为未测量混杂因素的填补提供方法学参考与思路。方法基于模拟研究使用基于鞅残差的多重填补法填补未测量混杂因素,包括非时依性变量和时依性变量,并与传统的Cox模型、基于倾向性评分校准法的填补、基于对数生存时间的填补三种方法进行了比较。结果模拟研究显示,无论未测量混杂为非时依性变量或时依性变量,基于鞅残差的多重填补法在大多数模拟情景中都可以产生更精确的估计和更小的偏倚。结论在生存分析中,相比于其他方法,基于鞅残差的方法在计算生存时间的较复杂分布时比较灵活,能够有效减小填补后模型分析的偏倚。

关键词：鞅残差未测量混杂非时依性变量时依性变量

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基于lncRNA-mRNA共表达网络筛选胃癌分期相关的lncRNA

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中国卫生统计 2021年第5期38卷 665-669页

作者：丛雨欣张秋菊田伟张奇李称赵敏刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的构建lncRNA-mRNA共表达网络,探索与胃癌分期相关的lncRNA及其调控关系,为研究胃癌的进展机制及寻找胃癌治疗的潜在靶点提供依据。方法利用TCGA数据库,收集胃癌RNA-seq数据及临床信息数据;采用表达数量性状位点(eQTL)分析与加权基因... 详细信息

目的构建lncRNA-mRNA共表达网络,探索与胃癌分期相关的lncRNA及其调控关系,为研究胃癌的进展机制及寻找胃癌治疗的潜在靶点提供依据。方法利用TCGA数据库,收集胃癌RNA-seq数据及临床信息数据;采用表达数量性状位点(eQTL)分析与加权基因共表达网络分析(WGCNA)相结合的方法,构建lncRNA-mRNA共表达网络模块,结合临床信息筛选与胃癌分期相关的模块;采用Kruskal-Wallis秩和检验筛选模块内胃癌不同分期差异表达的lncRNA。结果获得286例胃癌组织和30例癌旁对照组织样本的RNA-seq数据;eQTL分析得到5118对顺式作用和1 953 109对反式作用lncRNA-mRNA;2 999个lncRNA和3 884个mRNA纳入WGCNA,产生25个共表达模块,其中与胃癌分期高度相关的模块有3个;模块midnightblue、orange内18个枢纽lncRNA中有14个lncRNA在胃癌不同分期差异表达。结论本研究筛选出14个与胃癌分期相关的lncRNA,这14个lncRNA可能通过调控mRNA的表达影响胃癌的进展,分析其对应的网络调控关系,为研究lncRNA-mRNA调控机制及探索胃癌治疗靶点提供了参考和方向。

关键词：胃癌 eQTL 加权基因共表达网络 lncRNA mRNA

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精浆氧化还原电位与精子DNA碎片指数、高DNA着色性及运动参数的相关性研究

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中国医科大学学报 2025年第1期54卷 56-60页

作者：刘星池张倩李栗妍关小川张宁于月新中国人民解放军北部战区总医院生殖医学科沈阳110016 中国医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室沈阳110122

目的研究精浆氧化还原电位(ORP)和归一化氧化还原电位(nORP)与精子DNA碎片指数(DFI)、高DNA着色性(HDS)及运动参数的相关性,探讨其是否能作为评估男性生育潜能的生物标志物。方法选取2023年10月至12月于中国人民解放军北部战区总医院生... 详细信息

目的研究精浆氧化还原电位(ORP)和归一化氧化还原电位(nORP)与精子DNA碎片指数(DFI)、高DNA着色性(HDS)及运动参数的相关性,探讨其是否能作为评估男性生育潜能的生物标志物。方法选取2023年10月至12月于中国人民解放军北部战区总医院生殖医学科男科门诊就诊的309例男性作为研究对象。采用电极法检测精浆ORP、nORP,分析其与DFI、HDS、年龄、禁欲时间、精液量、精子总数、精子浓度、前向运动精子数、前向运动精子百分率、非前向精子数、非前向精子百分率、不动精子数、不动精子百分率、精子活动率、曲线速度(VCL)、直线速度(VSL)、平均速度(VAP)、线性指数(LIN)、直性指数(STR)及振动指数(WOB)的相关性;对nORP结果进行三等分,比较其与上述参数的差异。采用广义线性回归探讨nORP与HDS的关系,同时生成HDS与nORP的平滑曲线拟合。结果Pearson相关性及Spearman相关性分析显示,ORP和nORP均与精液量、不动精子百分率及DFI呈正相关,与前向运动精子数、前向运动精子百分率、精子活动率、VSL、VAP呈负相关(P<0.05);不同的是ORP还与禁欲时间、不动精子数呈正相关(P<0.05),与LIN、STR及WOB呈负相关(P<0.05),而nORP还与HDS呈正相关(P<0.05),与精子总数、精子浓度、非前向精子数、非前向精子百分率、不动精子数、VCL呈负相关(P<0.05)。nORP分组结果显示,精液量、精子总数、精子浓度、前向运动精子数、前向运动精子百分率、非前向精子数、非前向精子百分率、不动精子数、不动精子百分率、精子活动率、VCL、VSL、VAP、DFI、HDS组间比较差异有统计学意义(P<0.05);将nORP与HDS制作曲线拟合,对年龄及禁欲时间进行了调整。随着HDS的增加,nORP呈线性上升趋势。结论ORP、nORP都与精子DFI和主要运动参数相关,但nORP还与代表精子成熟度的HDS相关,更能反映精液质量,可作为评估男性生育潜能的生物标志物。

关键词：精浆氧化还原电位精子DNA碎片指数精子高DNA着色性精子运动参数氧化应激性不育

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XGBoost算法在二分类非平衡高维数据分析中的应用

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中国卫生统计 2021年第1期38卷 21-24页

作者：卢娅欣黄月李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的探讨XGBoost算法在二分类高维非平衡数据中的分类判别效果。方法通过模拟实验及真实代谢组学数据分析,对XGBoost、随机森林、支持向量机、随机欠采样以及随机梯度提升树共五种方法进行比较。结果模拟实验显示,XGBoost算法在数据非... 详细信息

目的探讨XGBoost算法在二分类高维非平衡数据中的分类判别效果。方法通过模拟实验及真实代谢组学数据分析,对XGBoost、随机森林、支持向量机、随机欠采样以及随机梯度提升树共五种方法进行比较。结果模拟实验显示,XGBoost算法在数据非平衡较明显时,在各种实验条件下均优于或不劣于其他四种算法,在数据类别趋于平衡的情况下也同样具有较好的分类效果,且对噪声变量具有一定的抗干扰能力。实例分析显示,与其他四种算法相比,XGBoost算法的分类性能最优,且在保证分类效果的基础上具有更快的运算速度。结论 XGBoost算法适用于非平衡高维数据的判别分析,值得研究。

关键词：极端梯度提升算法高维组学数据分类判别

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纵向项目反应理论在慢性心力衰竭患者报告结局中的应用

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中国卫生统计 2025年第1期42卷 110-114页

作者：解赛君闫晶晶韩港飞余红梅罗艳虹田晶张岩波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030001 山西医科大学第一医院心内科山西中医药大学健康服务与管理学院

目的探讨纵向项目反应理论在慢性心力衰竭(chronic heart failure,CHF)患者报告结局生理领域中的应用,分析患者纵向随访过程中的重点警示条目。方法本研究收集2017年10月至2020年11月山西省2所三甲医院慢性心力衰竭患者报告结局量表(CHF... 详细信息

目的探讨纵向项目反应理论在慢性心力衰竭(chronic heart failure,CHF)患者报告结局生理领域中的应用,分析患者纵向随访过程中的重点警示条目。方法本研究收集2017年10月至2020年11月山西省2所三甲医院慢性心力衰竭患者报告结局量表(CHF patient-reported outcome measure,CHF-PROM)数据,并在患者出院后1个月、3个月、6个月,之后每半年进行电话随访。构建包含协变量的纵向项目反应理论模型,估计CHF-PROM中生理领域各条目的区分度、难度、项目信息曲线及各协变量的回归系数。结果分析结果显示区分度参数最高的是条目15(能独自上街购买物品,2.487);最小的难度阈值参数为条目13(日常活动能够自理,-0.489);条目6(脸色苍白,13.1%)和条目7(口唇发紫,13.4%)在生理领域条目里提供的信息量最大;在反映CHF患者院外健康状况的变化趋势方面,女性、体力劳动者、NYHA等级高及高龄患者,其独立性维度得分变化较快;食欲睡眠维度,男性、NYHA等级高及非体力劳动者得分变化较快;躯体症状维度,女性、非体力劳动者得分变化较快;BMI小的患者整体生理领域健康水平变化趋势更快。结论总体来说CHF患者院外生理领域健康衰退呈现一定的规律性。对CHF患者生理健康的干预应重点放在恶化较快的方面,及时给予患者关注,防止不良结局事件的发生。

关键词：慢性心力衰竭患者报告结局纵向项目反应理论

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基于ESPCA模型的结肠癌差异基因筛选研究

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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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不同SNPs阈值下机器学习与多基因风险评分的阿尔茨海默症遗传风险预测研究

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现代预防医学 2023年第3期50卷 396-401+407页

作者：赵彩丽陈帅王荣李梓盟王晓聪刘龙山西医科大学卫生统计学教研室澳大利亚莫纳什大学公共卫生与预防医学学院重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的基于全基因组汇总数据的不同单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms,SNPs）阈值，探索机器学习（machine learning,ML）与多基因风险评分（polygenic risk score,PRS）在阿尔茨海默症（Alzheimer's disease,AD）遗传风险统计建模上的预测效果，为全基因组高维数据下的AD遗传风险预测提供更为快速有效的统计建模策略。方法将SNPs按照不同阈值(1×10-8、1×10-7、1×10-6、1×10-5、1×10-4、1×10-3)进行划分，并基于PRS、least absolute shrinkage and selection operator（LASSO）、elastic net（EN）、ridge、random forest（RF）、extreme gradient bosting（XGBoost）模型对AD遗传风险预测进行统计建模。采用十折交叉验证，以AUC、敏感度、特异度和准确度作为模型预测精度的衡量指标。结果共纳入阿尔茨海默症神经成像计划（Alzheimer's disease neuroimaging initiative,ADNI）数据集中的369名研究对象，其中159人为AD患者，210人为认知正常个体。在1×10-8～1×10-3阈值范围内，EN、LASSO表现最为稳健，当P<1×10-4时，EN预测精度最高，AUC为0.774;RF、Ridge和PRS显示出AUC降低。结论从SNPs阈值角度，PRS、Ridge和RF，建议在1×10-8～1×10-5的SNPs阈值范围内进行选择，EN、LASSO和XGBoost，可以将SNPs阈值适当放宽至1×10-4。从统计建模角度，EN与LASSO相较于其他方法有相对明显的性能优势。

关键词：阿尔茨海默症 SNPs阈值多基因风险评分机器学习遗传风险预测

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师资构成模式对本科生《医学统计学》教学效果的影响

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温州医科大学学报 2024年第8期54卷 678-683,F0003页

作者：俞秋嫣徐以淅毛广运杨新军温州医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室浙江温州325035

目的:分析师资构成模式对《医学统计学》教学效果的影响,为优化师资分配、提高教学效果提供依据。方法:选取温州医科大学开设《医学统计学》课程的本科生作为调查对象,自行设计问卷收集信息,从教务系统调取学生总评成绩和任课教师,采用... 详细信息

目的:分析师资构成模式对《医学统计学》教学效果的影响,为优化师资分配、提高教学效果提供依据。方法:选取温州医科大学开设《医学统计学》课程的本科生作为调查对象,自行设计问卷收集信息,从教务系统调取学生总评成绩和任课教师,采用混合效应模型将学生学科专业和所属授课班级设定为随机效应后分析不同师资构成模式对学生总评成绩和知识技能掌握自评得分的影响。结果:共获得1964名学生的有效问卷。理论课由“教授-讲师”、“教授-副教授”、“副教授-讲师”、“讲师-讲师”教授的学生人数和学生总评成绩中位数分别为1186人(60.4%)和81分、251人(12.78%)和86分、286人(14.56%)和80分、241人(12.27%)和80分。实验课由流行病与卫生统计学教研室(本教研室教师)带教的占30%。通过学习同意掌握了该课程的知识和技能的学生有785人(40.0%)。不同理论课师资模式下学生对理论课的内容和教学方法满意度存在差异。学生对实验课课程内容和教学方法的满意度在本教研室教师和非本教研室教师之间差异无统计学意义(P>0.05)。拟合的混合效应模型显示,理论课由“教授-副教授”讲授的学生总评成绩显著高于“教授-讲师”师资构成模式(β=5.036,95%CI=0.065~9.524,P<0.001),理论课和实验课师资构成模式存在交互作用。“副教授-讲师”(β=0.165,95%CI=0.002~0.322,P=0.049)、“讲师-讲师”(β=0.231,95%CI=0.065~0.410,P=0.014)理论课师资模式下的学生知识技能自评得分显著高于“教授-讲师”模式。结论:在今后的教学安排中,可适当提高“教授-副教授”理论授课比例,鼓励讲师丰富自身的教学方法。在实验课教学大纲和课堂作业题库统一的情况下,无需注重实验课带教教师是否为《医学统计学》的专任教师。

关键词：师资构成教学质量调查问卷医学统计学混合效应模型

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基于机器学习的病理组学特征可预测乳腺癌患者对新辅助化疗的反应

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重庆医科大学学报 2023年第12期48卷 1483-1488页

作者：张杰秋伍棋王舰梅要小鹏西南医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室泸州646000 西南医科大学附属医院病理科泸州646000 西南医科大学医学信息与工程学院医学工程技术教研室泸州646000

目的:利用病理组学的方法开发用于预测乳腺癌(breast cancer,BC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)反应的新型标志物。方法:回顾性纳入211例西南医科大学附属医院的非特殊浸润性BC患者(训练组:155例,验证组:56例),使用CellP... 详细信息

目的:利用病理组学的方法开发用于预测乳腺癌(breast cancer,BC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)反应的新型标志物。方法:回顾性纳入211例西南医科大学附属医院的非特殊浸润性BC患者(训练组:155例,验证组:56例),使用CellProfiler软件提取患者数字病理切片中的高维病理组学特征,利用Mann-Whitney U检验、Spearman相关系数和最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征逐层筛选。筛选后的最优特征通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法在训练集中开发了病理组学特征(pathomics signature,PS)并在独立验证集中进行验证。PS与单因素有意义的临床病理因素(P<0.05)纳入多因素逻辑回归进行进一步验证。结果:PS的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.749(95%CI=0.672~0.827),验证集中AUC为0.737(95%CI=0.604~0.870)。多因素逻辑回归的结果显示,PS(OR=2.317)与人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)(OR=4.018)是BC患者NAC反应的独立预测因素。结论:PS可以帮助临床医生在治疗前准确预测NAC的反应,促进BC患者的个性化治疗。

关键词：病理组学新辅助化疗乳腺癌预测模型

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