检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2024年第6期28卷 664-671页

作者：张文婧徐雅琪黄一铭王凤琳王爱民王清华石福艳潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室潍坊261053

目的基于基因组学数据,探索缺血性脑卒中免疫相关分子标志物,为缺血性脑卒中的预防和临床治疗提供理论依据。方法选取基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)中GSE16561和GSE58294两个数据,对缺血性脑卒中相关免疫分子标志物... 详细信息

目的基于基因组学数据,探索缺血性脑卒中免疫相关分子标志物,为缺血性脑卒中的预防和临床治疗提供理论依据。方法选取基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)中GSE16561和GSE58294两个数据,对缺血性脑卒中相关免疫分子标志物进行分析和探索。基于免疫学数据库和分析网站(the immunology database and analysis portal,ImmPort)数据库,获取免疫相关的基因,分析其在缺血性脑卒中组和正常对照组中的差异表达,鉴定差异表达免疫基因(differentially expressed immune genes,DEIGs),并利用蛋白质互作网络(protein-protein interaction,PPI)鉴定免疫相关的关键基因。基于DEIGs进行通路富集分析,发现缺血性脑卒中可能富集的分子信号通路。最后,基于CIBERSORT算法评估22种免疫细胞的浸润丰度,并计算其在缺血性脑卒中组和正常对照组中的差异,以此推断缺血性脑卒中相关的免疫细胞。结果差异分析结果表明37个DEIGs在两组间差异均有统计学意义(均P<0.05),包含缺血性脑卒中样本上调基因31个,下调基因6个。通路分析结果表明鉴定的DEIGs主要富集于免疫相关分子通路上。PPI的分析结果显示,TLR4、TLR2、MMP-9、CCR7、STAT3、TNFSF13B、S100A12、CD19、CAMP和SLC11A1是缺血性脑卒中密切相关的关键免疫基因。CIBERSORT结果表明,与正常对照样本相比较,缺血性脑卒中样本免疫回应细胞的富集水平较低(均P<0.05),而免疫抑制细胞的水平较高(均P<0.05)。结论研究基于转录组表达数据鉴定了缺血性脑卒中相关的免疫基因、免疫信号通路和免疫细胞,从3个分子水平上揭示了与缺血性脑卒中相关的免疫分子标志物,对缺血性脑卒中的有效防控和治疗策略的制定具有重要意义。

关键词：缺血性脑卒中免疫基因信号通路免疫细胞分子标志物组学数据

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云南剑川鼠疫疫源地野外鼠形动物寄生蚤丰盛度和丰富度影响因素

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中华疾病控制杂志 2024年第1期28卷 75-82页

作者：武丽罗云燕黎文鸿洪汝丹艾志琼尹家祥大理大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室大理671003

目的分析鼠形动物特征和环境因子与鼠形动物寄生蚤的关系,明确影响云南剑川鼠疫疫源地野外鼠形动物寄生蚤丰盛度和丰富度的因素。方法选取剑川县作为采样点,分别在4个季节不同海拔梯度进行鼠形动物、寄生蚤、环境因子取样。使用跨栏模... 详细信息

目的分析鼠形动物特征和环境因子与鼠形动物寄生蚤的关系,明确影响云南剑川鼠疫疫源地野外鼠形动物寄生蚤丰盛度和丰富度的因素。方法选取剑川县作为采样点,分别在4个季节不同海拔梯度进行鼠形动物、寄生蚤、环境因子取样。使用跨栏模型分析环境因子(季节、生境、海拔)和鼠形动物特征指标(种类、性别、年龄、体长、体重等)与鼠形动物寄生蚤丰盛度和丰富度的关系。结果寄生蚤丰盛度跨栏负二项回归模型多因素分析结果显示:相比于春季,夏季、秋季、冬季的染蚤率分别降低了68%、78%、45%。与耕地相比,林地中野外鼠形动物染蚤数量减少了35%。与齐氏姬鼠相比,大绒鼠的染蚤率增加了0.41倍,中华姬鼠的染蚤率降低54%,其他种类的鼠形动物染蚤率降低了39%;中华姬鼠的染蚤数量降低60%。雌性鼠形动物染蚤率降低了25%。成年的鼠形动物染蚤数量降低了44%。体长>100 mm、耳高>13 mm的鼠形动物染蚤率分别增加了0.48、0.53倍。尾长>13 mm的鼠形动物的染蚤数量降低了49%。寄生蚤丰富度跨栏Poisson回归模型多因素分析结果显示:相比于春季,夏季、秋季、冬季的染蚤率显著降低,分别降低了68%、78%、45%。林地比耕地染蚤种类降低了47%。与齐氏姬鼠相比,大绒鼠染蚤率增加了0.41倍,中华姬鼠的染蚤率降低54%,其他鼠形动物种类染蚤率减低了39%。雌性鼠形动物染蚤率降低了25%。体长>100 mm、耳高>13 mm的鼠形动物染蚤率分别增加了0.48、0.53倍。结论影响寄生蚤丰盛度的因素包括季节、生境,以及鼠形动物种类、性别、年龄、体长、尾长、耳高。影响寄生蚤丰富度的因素包括季节、生境,以及鼠形动物种类、性别、体长、耳高。

关键词：寄生蚤丰盛度丰富度鼠形动物影响因素

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疾病治疗质量纵向综合评价模型的构建及在CIS中的应用

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 662-666,670页

作者：于磊刘梦洋王超栗景坤刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 吉林医药学院流行病与卫生统计学教研室

目的构建疾病治疗质量纵向综合评价模型,应用模型评价急性缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke,CIS)的治疗质量。方法潜变量测量模型联合多项式和多水平回归,建立疾病治疗质量纵向综合评价模型,利用马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Mo... 详细信息

目的构建疾病治疗质量纵向综合评价模型,应用模型评价急性缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke,CIS)的治疗质量。方法潜变量测量模型联合多项式和多水平回归,建立疾病治疗质量纵向综合评价模型,利用马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法进行参数估计。模拟研究确定模型的适用条件,通过均方根误差(root mean square error,RMSE)和秩相关系数评价模型参数估计的准确性,并与潜变量增长曲线模型(latent growth curve model,LGCM)进行效果比较。结果构建可用于评价疾病治疗质量纵向变化、趋势变化及协变量影响的综合模型。模拟研究结果:评价对象数对模型效果影响较小,观测时间数6个、评价指标数20个时,模型可获得评价对象不同时间点治疗质量及变化趋势。治疗质量估计值与真值的秩相关系数均值为0.8128,高于LGCM的0.7610,协变量回归系数估计值与真值的RMSE均值为0.3756,低于LGCM的0.448;观测时间数及评价指标数越多,纵向综合评价模型效果越准确,且始终高于LGCM。应用结果:2011年到2016年,医院CIS平均治疗质量综合得分增加了0.9256,二级和三级医院分别增加了0.9432和1.321,教学和非教学医院分别增加了1.4904和1.1155。结论纵向综合评价模型可以全面合理评价疾病治疗质量及其纵向变化,分析评价对象的差异对变化趋势的影响。我国CIS治疗质量总体向好,变化趋势受医院等级及教学状态影响,研究结果可为后续有针对性的治疗质量干预措施制定及治疗质量的持续改善提供参考。

关键词：治疗质量评价纵向研究综合评价模型急性缺血性脑卒中

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基于倾向性评分重叠加权法的老年直肠癌疗效评价及其预后影响因素分析

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现代预防医学 2025年第8期52卷 1502-1508页

作者：丛显铸李爽葛佳瑜王爱民孔雨佳石福艳王素珍山东第二医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室

目的本研究旨在评估术前、术后及术前后均系统治疗3种治疗方案对老年人群直肠癌(RC)患者的的疗效，分析老年RC患者预后影响因素。方法本研究使用SEER数据库中2011—2015年间60岁及以上的4612例RC患者数据。采用XGBoost的重叠加权(OW)... 详细信息

目的本研究旨在评估术前、术后及术前后均系统治疗3种治疗方案对老年人群直肠癌(RC)患者的的疗效，分析老年RC患者预后影响因素。方法本研究使用SEER数据库中2011—2015年间60岁及以上的4612例RC患者数据。采用XGBoost的重叠加权(OW)方法均衡治疗组间的协变量差异，并评估不同治疗方案对RC患者生存预后的影响。通过Kaplan-Meier方法绘制生存曲线，并进行log-rank检验，使用Cox回归分析评估影响RC患者生存期的独立危险因素。结果经过OW加权后，三组治疗方案在各协变量上均实现均衡。不同治疗组的生存率差异具有统计学意义(P<0.001)。术前系统治疗组的1年、3年和5年生存率分别为94.6%、82.2%和71.6%,术后系统治疗组为95.0%、79.0%和67.8%,术前后均系统治疗组为97.3%、85.5%和73.4%。多因素Cox回归分析结果显示，与术前系统治疗组相比，术后系统治疗组特异性HR=1.216(95%CI:1.072～1.381)。与不发生肝转移的患者相比，发生肝转移的患者特异性死亡HR=1.719(95%CI:1.253～2.358)。结论系统治疗的顺序对老年RC患者的生存预后具有显著影响。在控制年龄、性别等因素的影响后，3种治疗方式中术前系统治疗的生存预后更佳；肝转移可能是RC患者预后的独立影响因素。

关键词： XGBoost 重叠加权直肠癌系统治疗影响因素

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含时间依赖性治疗变量预后预测模型构建策略的模拟研究

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中国循证医学杂志 2024年第4期24卷 490-496页

作者：钱迪金志超赵艳芳海军军医大学卫生勤务学系军队卫生统计学教研室上海200433

目的探究构建临床预后预测模型中时间依赖性变量的处理方法,将边际结构模型与临床预后预测模型结合,为患者的个体化预后评估提供更精确的预测工具。方法通过数据模拟,构建样本量为7000的训练数据集、样本量为3000的验证数据集,设置在不... 详细信息

目的探究构建临床预后预测模型中时间依赖性变量的处理方法,将边际结构模型与临床预后预测模型结合,为患者的个体化预后评估提供更精确的预测工具。方法通过数据模拟,构建样本量为7000的训练数据集、样本量为3000的验证数据集,设置在不同随访时间及不同情境下,分别比较忽略治疗模型、基线无治疗模型、基线治疗预测模型和边际结构预测模型的预测效能。结果模拟研究设置2种随访时间点情况(2个、5个时间点),64种不同的治疗变量、时依性协变量、结局变量三者之间关系,共128种模拟情境。2个随访时间点情况下,边际结构预测模型预测效能与基线治疗预测模型预测效能未见明显差别,但均高于忽略治疗模型和基线无治疗模型;5个随访时间点情况下,边际结构预测模型预测效能优于其余三个预测模型。结论观察性队列存在时间依赖性治疗情况,在构建临床预后预测模型时,应该考虑基线后治疗发生变化的情况,否则会降低预后预测模型的预测效能。

关键词：预后预测模型边际结构模型模拟研究

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中心聚集效应下多种预测模型构建策略的模拟比较

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中国循证医学杂志 2023年第7期23卷 834-842页

作者：于建彭驰金志超海军军医大学卫生统计学教研室上海200433

目的利用多中心数据构建临床预测模型时,数据的独立性假设会发生违背,研究对象之间存在明显中心聚集效应,为了充分考虑聚集性问题,本研究拟比较考虑中心聚集效应的随机截距Logistic回归模型(RI)和固定效应模型(FEM)与不考虑中心聚集效... 详细信息

目的利用多中心数据构建临床预测模型时,数据的独立性假设会发生违背,研究对象之间存在明显中心聚集效应,为了充分考虑聚集性问题,本研究拟比较考虑中心聚集效应的随机截距Logistic回归模型(RI)和固定效应模型(FEM)与不考虑中心聚集效应的标准Logistic回归模型(SLR)和随机森林算法(RF)在不同场景下的模型性能。方法模拟预测模型建立过程中,存在不同程度中心聚集效应时,在中心水平上不同模型的预测性能,包括在不同场景中的区分度和校准度差异,同时比较这种差异在不同事件率时的变化趋势。结果在中心水平,不同模型(除RF外)在中心聚集效应下不同场景的区分度差异不大,其C-index均值变化很小。利用多中心高度聚集的数据进行预测时,边缘预测(***、SLR和RF)与条件预测相比校准截距略小于0,高估了预测的平均概率。其中RF则在多中心大样本条件下截距校准表现很好,这也体现了机器学习算法对处理大样本数据的优势。在中心多患者少时,FEM进行条件预测,校准截距大于0,预测的平均概率被低估。此外,在利用多中心大样本数据开发预测模型时,三个条件预测(FEM、***、***)斜率校准较好,边缘预测(***和SLR)的校准斜率大于1出现了欠拟合的问题,且随着中心聚集效应增加欠拟合问题越发凸显。特别是在中心少患者少时,数据的过拟合会掩盖边缘预测与条件预测校准性能上的差异。最后,越低的事件发生率时,中心聚集效应在中心水平对不同模型预测性能的影响越明显。结论利用高度聚集的多中心数据构建模型并应用于特定环境中预测,当中心数较少或因不同发病率导致中心间差异较大时可以选择RI和FEM进行条件预测;当中心数较多、样本量较大时可选择RI进行条件预测或RF进行边缘预测。

关键词：中心聚集效应临床预测模型区分度校准度模拟研究异质性

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基于增强子调控化疗相关基因的结直肠癌分型研究

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中国卫生统计 2024年第1期41卷 45-48,52页

作者：田伟严光灿张秋菊刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的利用增强子RNA调控的化疗相关基因对结直肠癌患者进行分型,为精准医疗提供依据。方法通过TCGA、 GEO数据库获取结直肠癌患者基因表达数据,筛选增强子调控的化疗相关基因,利用非负矩阵分解方法进行直肠癌患者分型,并在独立数据集... 详细信息

目的利用增强子RNA调控的化疗相关基因对结直肠癌患者进行分型,为精准医疗提供依据。方法通过TCGA、 GEO数据库获取结直肠癌患者基因表达数据,筛选增强子调控的化疗相关基因,利用非负矩阵分解方法进行直肠癌患者分型,并在独立数据集中验证分型结果的稳定性。通过生存分析、 GSVA、 SubMap方法,比较各亚型患者在生存结局、代谢通路活性、免疫浸润细胞浸润等方面的差异。收集结直肠癌新辅助化疗患者血浆,检测血浆蛋白表达量,分析增强子RNA(eRNA)调控基因与结果化疗敏感性的相关性。结果本研究收集了581人的TCGA基因表达数据,筛选50个eRNA调控的化疗相关基因,通过非负矩阵分解获得三个结直肠癌亚型:eRNA1、 eRNA2、 eRNA3, GEO验证集的分型结果与TCGA基因表达数据一致,均分为3个亚型。生存分析、代谢通路分析、免疫浸润分析提示:eRNA2,生存结局最差、 32个代谢相关通路异常激活、免疫浸润程度明显偏低。在蛋白水平上,eRNA调控基因与化疗敏感性存在关联性。结论在缺乏有效结直肠癌临床分型的前提下,本研究通过eRNA调控的化疗相关靶基因可以进行结直肠癌稳定有效的分型;各亚型在生存结局、免疫细胞浸润、代谢相关通路研究中的差异,可为临床个体化治疗提供指导,并为相关机制研究指供线索。

关键词：结直肠癌增强子RNA 化疗代谢通路

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基于WGCNA和机器学习筛选帕金森病免疫相关关键基因

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中南大学学报（医学版） 2024年第2期49卷 207-219页

作者：黄一铭王爱民王凤琳徐雅琪张文婧石福艳王素珍山东第二医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山东潍坊261053

目的:在帕金森病的发病过程中,免疫系统的异常激活和炎症反应起着重要作用。然而,目前对于免疫相关关键基因在帕金森病发生和发展中的具体作用和作用机制的了解仍然有限。本研究旨在通过加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expres... 详细信息

目的:在帕金森病的发病过程中,免疫系统的异常激活和炎症反应起着重要作用。然而,目前对于免疫相关关键基因在帕金森病发生和发展中的具体作用和作用机制的了解仍然有限。本研究旨在通过加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)和机器学习筛选帕金森病免疫相关关键基因。方法:从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库下载基因芯片数据,采用WGCNA筛选出与帕金森病相关的重要基因模块;将重要模块中的基因导出,绘制帕金森病重要相关基因与免疫相关基因的韦恩图,从而筛选出帕金森病免疫相关基因。采用基因本体(gene ontology,GO)分析和京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)深入分析免疫相关基因的功能及参与的信号通路。通过R语言的CIBERSORT包进行免疫细胞浸润分析。采用生物信息学方法和3种机器学习方法[最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归、随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)]对筛选出的帕金森病免疫相关基因进行进一步筛选研究,绘制4种方法筛选的差异表达基因的韦恩图,筛选交集基因即中心节点(hub node,hub)基因。通过STRING数据库搜索帕金森病hub基因的下游蛋白质,绘制蛋白质互作网络图。结果:筛选出帕金森病重要模块基因中与免疫相关的基因218个,其中45个为上调基因,50个为下调基因。富集分析结果显示218个基因主要在免疫系统对外来物反应和病毒感染通路富集。免疫浸润分析结果表明,CD4^(+)T细胞、NK细胞、CD8^(+)T细胞、B细胞在帕金森病患者样本中的浸润百分率较高,静息NK细胞、静息CD4^(+)T细胞在帕金森病患者样本中显著浸润。4种方法筛选出的hub基因为ANK1基因。交集基因蛋白质互作网络分析结果显示,ANK1基因翻译表达的11个蛋白质主要参与信号转导、铁稳态调节及免疫系统激活等功能。结论:通过WGCNA和机器学习方法,筛选出帕金森病免疫相关关键基因ANK1,该基因可能成为帕金森病诊断和治疗的候选靶点。

关键词：加权基因共表达网络分析机器学习帕金森病免疫 ANK1基因

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临床试验期中分析中不同样本空间排序方法矫正效应高估的比较

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郑州大学学报（医学版） 2024年第2期59卷 171-177页

作者：李恒杨永利贾晓灿杨超君施学忠郑州大学公共卫生学院计算机与卫生统计学教研室郑州450001

目的:比较逐段(SW)排序法、似然比(LR)排序法和极大似然估计值(MLE)排序法对临床试验中成组序贯设计期中分析效应高估的矫正效果。方法:使用SAS 9.4生成正态分布资料模拟数据集,模拟期中分析,采用中位无偏估计值(MUE)及其95%CI下限评估... 详细信息

目的:比较逐段(SW)排序法、似然比(LR)排序法和极大似然估计值(MLE)排序法对临床试验中成组序贯设计期中分析效应高估的矫正效果。方法:使用SAS 9.4生成正态分布资料模拟数据集,模拟期中分析,采用中位无偏估计值(MUE)及其95%CI下限评估3种样本空间排序法的矫正效果。采用一项已上市的随机对照临床试验进行验证。结果:与SW排序法相比,LR排序法和MLE排序法的MUE及其95%CI下限更接近真实值。结论:对于正态分布数据,LR和MLE排序法能更好地矫正临床试验期中分析的效应高估。

关键词：临床试验期中分析样本空间排序效应高估矫正

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EMD-LSTM模型在山西省肺结核发病率预测中的应用

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中国卫生统计 2025年

作者：赵瑞青刘静赵执扬翟梦梦李美晨崔宇李一汀仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室

目的探讨基于EMD和SSA分解的LSTM模型预测山西省肺结核发病率的可行性,为山西省肺结核疫情防控工作提供合理的预测方法。方法收集并整理国家公共卫生科学数据中心2007年1月至2018年12月山西省肺结核报告发病率月度数据,以2007年1月至2... 详细信息

目的探讨基于EMD和SSA分解的LSTM模型预测山西省肺结核发病率的可行性,为山西省肺结核疫情防控工作提供合理的预测方法。方法收集并整理国家公共卫生科学数据中心2007年1月至2018年12月山西省肺结核报告发病率月度数据,以2007年1月至2017年12月数据作为训练集分别建立LSTM、SSA-LSTM、EMD-LSTM模型,预测2018年1—12月的肺结核报告月发病率,采用MSE、MAE、RMSE、MAPE四个指标来评价模型的预测性能。结果 EMD-LSTM模型的预测性能最优,在预测肺结核未来一年发病趋势时的MSE、MAE、RMSE、MAPE分别为0.036、0.140、0.189、0.045;相较于LSTM模型预测性能分别提高了66.36%、38.33%、42.38%和41.56%;相较于SSA-LSTM模型分别提高了28.00%、9.68%、15.25%和16.67%。结论与单一LSTM模型相比,EMD-LSTM和SSA-LSTM模型的预测性能均得到有效提升;但EMD-LSTM模型的预测效果优于SSA-LSTM模型。因此EMD-LSTM模型更适合山西省肺结核发病趋势预测,可为肺结核防控政策提供理论依据。

关键词：肺结核长短时记忆神经网络经验模态分解奇异谱分析预测

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