检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2023年第5期27卷 528-533页

作者：褚一凡施恒远刘超刘成榕董意麟张珮瑶贾贤杰吴学森高怀荃蚌埠医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室蚌埠233030 安徽中医药大学党委巡察工作办公室合肥230000合肥

目的评估城市大气颗粒物(particulate matter,PM)对成年居民患心血管疾病(car⁃diovascular disease,CVD)的影响及植被覆盖的效应修饰研究。方法2015年在蚌埠市抽取4000名成年居民,使用问卷调查和居民体检获得基本信息。通过卫星反演技术... 详细信息

目的评估城市大气颗粒物(particulate matter,PM)对成年居民患心血管疾病(car⁃diovascular disease,CVD)的影响及植被覆盖的效应修饰研究。方法2015年在蚌埠市抽取4000名成年居民,使用问卷调查和居民体检获得基本信息。通过卫星反演技术,获得参与者家庭所在1 km缓冲区的大气PM浓度,应用logistic回归分析模型分析PM与患CVD的关联。通过分层分析,探讨年龄、性别、BMI和植被覆盖对这种关联的潜在作用。结果最终纳入3190名对象,其中CVD患者1080例。亚微米颗粒物(submicrometer particles,PM1)、细颗粒物(fine particulate mat⁃ter,PM2.5)、可吸入颗粒物(inhalable particles,PM10)不同组之间患病率差异均有统计学意义(均有P<0.05)。植被覆盖指标归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVI)不同组之间患病率差异有统计学差异(均有P<0.05)。logistic回归分析模型分析显示:调整协变量后,PM2.5高浓度组患病风险为低浓度组的1.352倍(OR=1.352,95%CI:1.078~1.696)。PM1、PM10与CVD的调整模型差异无统计学意义(均有P>0.05)。分层分析显示:PM2.5与植被覆盖的交互作用差异均有统计学意义(均有P<0.05),在植被覆盖处于较低水平时,PM2.5与CVD患病风险的关联更强。结论PM污染越严重,CVD患病风险可能越高。植被覆盖可能缓解了PM污染与CVD之间的关联。

关键词：大气颗粒物植被覆盖心血管疾病 logistic回归分析模型

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CVA6高通量测序方法的建立及应用

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现代预防医学 2023年第9期50卷 1700-1705页

作者：裴书君李懿卢世栋索文帅王笑阳陈泽倩王若琳黄学勇新乡医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室河南省疾病预防控制中心传染病预防控制所郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的建立柯萨奇病毒A组6型（Coxsackievirus A6,CVA6）基于多重PCR扩增的高通量测序方法，并应用于CVA6的基因进化研究。方法利用PRIMER5.0设计7对CVA6型特异性引物，在同一体系构建并优化多重PCR高通量测序方法，并应用该方法对河南... 详细信息

目的建立柯萨奇病毒A组6型（Coxsackievirus A6,CVA6）基于多重PCR扩增的高通量测序方法，并应用于CVA6的基因进化研究。方法利用PRIMER5.0设计7对CVA6型特异性引物，在同一体系构建并优化多重PCR高通量测序方法，并应用该方法对河南省39份CVA6标本开展基因测序，分析核苷酸氨基酸同源性和构建系统进化树。结果本研究成功建立基于多重PCR的CVA6高通量测序方法，基因特征分析表明此次河南省检出的CVA6流行亚型为D3a亚型，与山东、湖南、浙江、云南、辽宁、江西等地区的毒株亲缘关系较近。结论本研究建立CVA6的高通量测序方法特异性强，扩增效率高，为CVA6型基因型遗传特征和变异规律提供了技术支持，可应用于CVA6的同源性分析及基因进化研究分析。

关键词： CVA6 多重PCR引物高通量测序系统进化

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基于列线图的空腹血糖受损发生风险预测模型的构建与验证

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中国医科大学学报 2025年第1期54卷 18-23页

作者：甄紫伊刘蕾孟继娴傅一婷马小慧孙金菊沈阳医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室沈阳110034 辽宁中医药大学护理学院社区护理学教研室沈阳116600

目的探讨空腹血糖受损(IFG)发生的危险因素,构建基于列线图的IFG发生风险的预测模型并验证。方法收集2022年8月至12月沈阳市某医院体检门诊常规体检者(n=3037)的临床资料,将研究对象按照7∶3随机分为训练组(n=2126)和验证组(n=911)。通... 详细信息

目的探讨空腹血糖受损(IFG)发生的危险因素,构建基于列线图的IFG发生风险的预测模型并验证。方法收集2022年8月至12月沈阳市某医院体检门诊常规体检者(n=3037)的临床资料,将研究对象按照7∶3随机分为训练组(n=2126)和验证组(n=911)。通过LASSO回归分析筛选预测变量,采用logistic回归分析进一步筛选并构建列线图预测模型,由验证组对模型可行性进行内部验证,应用受试者操作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验对模型效能进行评价。结果3037例研究对象中2880例未发生IFG,157例发生IFG。结果显示,年龄(OR=1.04,95%CI:1.02~1.05)、体重指数(OR=1.10,95%CI:1.05~1.17)、收缩压(OR=1.01,95%CI:1.00~1.03)、甘油三酯(OR=1.20,95%CI:0.99~1.51)以及高血压(OR=1.28,95%CI:1.04~1.59)是IFG发生的独立危险因素。基于以上变量成功构建了列线图预测模型。预测模型中训练组预测IFG发生的AUC为0.722(95%CI:0.68~0.77),验证组预测IFG发生的AUC为0.907(95%CI:0.87~0.94)。拟合优度检验结果显示训练组与验证组模型差异比较无统计学意义(P>0.05),实际概率与模型预测概率基本一致,模型校准度较好。结论本研究构建了包括年龄、体重指数、收缩压、甘油三酯以及高血压5个变量的IFG发生风险的预测模型,有助于尽早筛选IFG高危人群并及时干预。

关键词：空腹血糖受损危险因素预测模型列线图

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河北省塞罕坝国家级自然保护区蜱类调查研究

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中国媒介生物学及控制杂志 2022年第5期33卷 632-636页

作者：高杨许士奇王丽娜郭文平刘铭承德医学院基础医学院病原生物学实验中心河北承德067000 承德医学院生物医学工程系河北承德067000 承德医学院基础医学院病原生物学教研室河北承德067000

目的掌握河北省塞罕坝国家级自然保护区(塞罕坝保护区)蜱类构成、地理分布和季节消长情况,为蜱类防控提供依据。方法2018年3-12月,在塞罕坝保护区采用布旗法收集不同生境内游离蜱,采用查捉法收集动物体表寄生蜱,调查蜱类构成、分布和季... 详细信息

目的掌握河北省塞罕坝国家级自然保护区(塞罕坝保护区)蜱类构成、地理分布和季节消长情况,为蜱类防控提供依据。方法2018年3-12月,在塞罕坝保护区采用布旗法收集不同生境内游离蜱,采用查捉法收集动物体表寄生蜱,调查蜱类构成、分布和季节消长情况。使用Excel 2010和SPSS 21.0软件进行数据统计及分析,采用χ^(2)检验比较不同生境和不同宿主中蜱的数量与寄生强度差异。结果共采获蜱类601只,隶属1科3属3种;全沟硬蜱数量最多,占采获总数的64.56%(388/601),长角血蜱占28.62%(172/601),森林革蜱数量最少,占6.82%(41/601)。共收集游离蜱458只,且不同生境蜱的数量差异有统计学意义(χ^(2)=96.506,P<0.001),在灌丛和草地收集的蜱较多,占游离蜱总数的58.52%(268/458),针叶林收集蜱最少,占9.39%(43/458)。共采获寄生蜱143只,宿主动物的总阳性感染率为41.38%,寄生强度为3.97,不同宿主间寄生蜱差异有统计学意义(χ^(2)=16.106,P<0.001),羊体及鼠体的感染率分别为46.00%和35.14%。塞罕坝保护区内蜱3月可见活动,5-8月数量维持在较高水平,10-12月蜱大量减少直至消失。全沟硬蜱成蜱6月初达到高峰,8月初该蜱若蜱和幼蜱数量最多;长角血蜱与森林革蜱在8月数量达到高峰。不同蜱种间数量差异有统计学意义(χ^(2)=31.437,P<0.001)。结论塞罕坝保护区蜱类具有多样性,全沟硬蜱为该地区优势蜱种;不同生境蜱类差异明显,且灌丛和草地是当地蜱最适栖息地;该地区蜱的活动高峰集中在夏季,与当地旅游期重合。

关键词：塞罕坝蜱季节动态生境宿主

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一种基于树的集成学习方法新思路在中老年人消化系统疾病相关因素研究中的应用

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中国卫生统计 2023年第2期40卷 242-245页

作者：张蕊郭维恒王世伟冯彦成王添郭志旺王立芹河北医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室 050017 河北省环境与人群健康重点实验室西安医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的本研究借鉴深度森林(deep forest)的思想,提出一种基于树的集成学习方法新思路,为以后相关的研究提供分析策略和思路。方法使用2015年中国健康与养老追踪调查数据库,筛选与消化系统疾病有关的变量,通过“人工地”建立多层随机森... 详细信息

目的本研究借鉴深度森林(deep forest)的思想,提出一种基于树的集成学习方法新思路,为以后相关的研究提供分析策略和思路。方法使用2015年中国健康与养老追踪调查数据库,筛选与消化系统疾病有关的变量,通过“人工地”建立多层随机森林模型,对人群进行分类,再分别建立模型筛选变量,通过计算评价指标评价模型效果,从而选择更优的模型解释与消化系统疾病相关的变量。结果本研究发现通过建立多层随机森林模型对人群分为两类后,再分别建立模型,各评价指标都有很大幅度提高。另外对两类人群分别构建随机森林模型后,根据变量重要性评分筛选出与消化系统疾病有关的重要变量,再建立logistic模型,结果显示,一类人群筛选出15个有统计学意义的变量,其中有13个危险因素,OR值由1.871至35.917,关联最强的是关节炎和风湿病,其次为肾脏疾病、过去一个月生过病、头痛或者颈部痛、胸背部或者腰臀部疼痛、心脏病等;2个保护因素为晚上的睡眠时间、血红蛋白值。另一类人群筛选出的相关变量与第一类人群大部分相同,但作用相反,OR值由0.067至0.771,并且对第一类人群危害最大的因素对第二类保护也最大。结论对于病因复杂的疾病,可通过对人群细分,再分别进行分析。本研究提出的基于树的集成学习新算法,通过叠加多层随机森林模型,可用于以上数据中进行人群分类,使模型更优。

关键词：消化系统疾病集成学习胃病相关因素随机森林

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单细胞RNA测序数据批次效应校正方法

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中国卫生统计 2023年第1期40卷 153-156页

作者：王文杰李康谢宏宇哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150086 浙江大学医学院附属妇产科医院

传统的“bulk”RNA测序通过测量一个细胞群中基因的平均表达水平来描述一个组织的整体状态,掩盖了单个细胞的信号及组织内细胞异质性。单细胞RNA测序(single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)是近年来新兴的检测技术,通过单个细胞的转录... 详细信息

传统的“bulk”RNA测序通过测量一个细胞群中基因的平均表达水平来描述一个组织的整体状态,掩盖了单个细胞的信号及组织内细胞异质性。单细胞RNA测序(single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)是近年来新兴的检测技术,通过单个细胞的转录图谱分析其分子状态[1],在描绘细胞微环境,阐述相关生物学机制,识别新的治疗靶点等方面取得了前所未有的进展[2]。scRNA-seq数据通常由多批次实验数据整合而成,批次效应主要来源于实验数据的获取时间、操作人员、试剂批次、设备及检测技术平台等方面。批次效应可能是高度非线性的,它的存在使得下游分析复杂化,结果难以解释。因此,有效地移除scRNA-seq数据批次效应至关重要。

关键词：批次效应分子状态生物学机制细胞微环境数据整合细胞群校正方法整体状态

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丝胶对STZ致损伤的INS-1细胞的保护作用

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承德医学院学报 2023年第2期40卷 91-95页

作者：李金尧韩思雨李雨欣易梦雅陈志宏承德医学院人体解剖学教研室河北承德067000

目的探讨丝胶对链脲佐菌素(STZ)致损伤大鼠胰岛素瘤细胞(INS-1细胞)的保护作用。方法实验以体外培养的INS-1细胞为研究对象,随机分为5组:正常对照组(常规条件培养细胞)、模型组(培养基中含10mmol/L的STZ)、丝胶低、中、高浓度组(培养... 详细信息

目的探讨丝胶对链脲佐菌素(STZ)致损伤大鼠胰岛素瘤细胞(INS-1细胞)的保护作用。方法实验以体外培养的INS-1细胞为研究对象,随机分为5组:正常对照组(常规条件培养细胞)、模型组(培养基中含10mmol/L的STZ)、丝胶低、中、高浓度组(培养基中分别含10mmol/L的STZ,及150μg/mL、300μg/mL、600μg/mL的丝胶),每组细胞药物作用时间均为24h。蛋白印迹和实时荧光定量PCR法检测各组细胞BCL-2与P53蛋白及mRNA的表达情况。流式细胞术检测各组细胞的凋亡情况。结果与正常对照组相比,在模型组中,INS-1细胞中BCL-2蛋白和mRNA的表达显著减少,P53蛋白和mRNA的表达显著增加,早期凋亡率显著升高(P<0.05)。与模型组相比,丝胶各组INS-1细胞BCL-2蛋白与mRNA的表达均显著增多,P53的蛋白与mRNA的表达均显著下降,早期凋亡率显著下降(P<0.05);3个丝胶组两两比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论丝胶对STZ致损伤INS-1细胞发挥保护作用的机制与调控凋亡蛋白,抑制INS-1细胞凋亡有关。

关键词：丝胶糖尿病 INS-1细胞凋亡

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能谱CT深度学习图像重建与迭代重建算法图像质量对比的体模和动物模型研究

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中华放射学杂志 2023年第12期57卷 1361-1367页

作者：姜江陈勇石骁萌陆伟王柏松石博文王雯芳朱兰潘自来张欢上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科上海200025 GE医疗(中国)CT影像研究中心上海201203 上海交通大学医学院生物统计学教研室上海200025

目的探讨基于体模和动物模型的深度学习重建算法(TF-GSI)和自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)对于能谱CT图像质量的影响。方法使用GE Revolution Apex能谱CT对ACR 464体模和胃癌淋巴结转移小鼠模型(n=16)进行扫描。分别在体模和小鼠的70 ... 详细信息

目的探讨基于体模和动物模型的深度学习重建算法(TF-GSI)和自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)对于能谱CT图像质量的影响。方法使用GE Revolution Apex能谱CT对ACR 464体模和胃癌淋巴结转移小鼠模型(n=16)进行扫描。分别在体模和小鼠的70 keV虚拟单能图像上重建TF-GSI和ASiR-V的中、高两档等级图像(TF-GSI-M、TF-GSI-H、ASiR-V50%和ASiR-V100%)。评价体模各组图像骨和丙烯酸的任务传递函数(TTF)、图像噪声功率谱(NPS)以及可检测能力指数(d′)。使用单因素方差分析对比小鼠图像噪声、脑组织和肝脏的信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。2名医师(A和B)评价TF-GSI-H和ASiR-V100%2种重建算法图像对微小病灶检出的一致性采用Kappa检验。结果体模方面,TF-GSI-H组图像在TTF、NPS和d′的表现均最佳:相较ASiR-V100%,TF-GSI-H组图像骨和丙烯酸的TTF50%分别升高了2.4%和8.9%,TF-GSI-H组图像的NPS peak下降了54.1%,TF-GSI-H相对ASiR-V100%对骨和丙烯酸的检出能力分别提升了52.7%和59.5%。TF-GSI组相较ASiR-V组图像噪声降低,2种组织的SNR和CNR均升高,但各组图像间差异不具有统计学意义(P>0.05)。2名医师对2种重建算法图像评价的一致性良好(A,Kappa=0.875,P<0.001;B,Kappa=0.625,P=0.012)。2种重建算法图像对小鼠微小转移灶的检出方面,TF-GSI组高于ASiR-V组(准确度分别为83.5%、71.9%;灵敏度分别为77.8%、61.2%;特异度分别为85.7%、85.7%)。结论TF-GSI相对ASiR-V可以提高能谱CT虚拟单能图像的空间分辨率,改善图像噪声并具有提高微小病灶检出的潜在价值。

关键词：体层摄影术 X线计算机深度学习迭代重建图像质量

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《麻醉设备学》“五位一体”线上线下混合式教学的应用

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继续医学教育 2024年第3期38卷 34-37页

作者：高小涛刘艳丽谷俊改贝翠琳李葵花董现玲承德医学院生物医学工程系医学设备学教研室河北承德067000

有别于传统教学,摒弃以教师为中心的授课,设计符合学习规律、适合承德医学院校情、学生学情、课程性质的线上线下混合式教学模式,对满足未来人才培养需求至关重要,也是新时代教学改革的必然趋势。承德医学院《麻醉设备学》课程教学自201... 详细信息

有别于传统教学,摒弃以教师为中心的授课,设计符合学习规律、适合承德医学院校情、学生学情、课程性质的线上线下混合式教学模式,对满足未来人才培养需求至关重要,也是新时代教学改革的必然趋势。承德医学院《麻醉设备学》课程教学自2018年起使用网络教学平台,综合应用各种媒体形成较完整的课程体系,构建“五位一体”的立体综合线上线下多元混合互动教学模式,形成调动各教学元素交流互动的新型教学模式。该教学模式通过设置分组任务等活动,设置闯关模式任务点,并结合与课程相关时事作为思政点,循序展开课程教学的各环节。教学模式实施中力求教学设计饱满高质,课程考核评价多样。课程的相关流程由教师主讲、学生汇报等各种活动有机串联。其中课前任务主要为看视频、完成学习通在线平台的章节测验;课中任务主要是投票和随堂练习;课后任务主要是完成限时作业、参与在线讨论和解疑。笔者通过在线资源和线下课堂结合,用多元混合互动教学模式打造以学生为中心的自学平台,推动对认知的更新,形成对传统授课的延伸,完成了《麻醉设备学》课程教与学的改革,一定程度上培养了学生的高阶性认知能力和创新思维,达成了教学目标中对教学质量的要求,获得了教学效果的提升。

关键词：线上线下混合式教学麻醉设备学基于能力的教育教学方法教学改革教学形式

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基于深度学习的胸部X射线图像识别及分类模型研究

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中国卫生统计 2024年第3期41卷 365-369,375页

作者：张晓熙王远涵杨顷落黄雪余红梅武淑琴山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030000 重大疾病风险评估山西省重点实验室山西医科大学基础医学院数学教研室

目的以深度学习中的卷积神经网络为基础搭建胸部X射线(chest X-ray,CXR)图像分类模型,为肺部疾病提供可靠的辅助诊断技术。方法经KAGGLE数据库收集新冠肺炎、轻度肺部感染、病毒性肺炎及正常的四种胸部X射线图片,按3∶1∶1的比例将数据... 详细信息

目的以深度学习中的卷积神经网络为基础搭建胸部X射线(chest X-ray,CXR)图像分类模型,为肺部疾病提供可靠的辅助诊断技术。方法经KAGGLE数据库收集新冠肺炎、轻度肺部感染、病毒性肺炎及正常的四种胸部X射线图片,按3∶1∶1的比例将数据随机划分成训练集,测试集和验证集;基于卷积神经网络架构搭建CXR图像分类模型,调节超参数对模型进行加强和优化;后通过混淆矩阵、准确率、灵敏度、K折交叉验证结果等指标对模型进行验证及评价。结果本研究模型对肺部影像图片的分类准确率为0.81、灵敏度为0.80、测试集和验证集损失值能够稳定在一个较低的水平。与相同迁移算法的模型相比,在测试数据集上的精确率、准确率、灵敏度、F1分值分别提高了1.7%、1.7%、1.3%、2.9%。结论此模型对于CXR图像的识别和分类的性能更强,可以更有效地应用于肺部疾病的辅助分析和判断。

关键词：肺部疾病模型构建深度学习影像识别

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