检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2022年第4期26卷 406-411页

作者：颜有萱陈俊财林柳婷何丽敏吴玲顾星博张帆海南医学院公共卫生学院营养与食品卫生学教研室海口571199 海南医学院公共卫生学院卫生统计学教研室海口571199

目的本研究旨在探索海南省中老年人群BMI与睡眠时长和睡眠质量的关系,为超重肥胖防控提供参考依据。方法对2018年海南省18个市县的体检队列人群中5169名调查对象进行体格检查和问卷调查。调查对象为本地居住时间≥5年,年龄35~75岁,无严... 详细信息

目的本研究旨在探索海南省中老年人群BMI与睡眠时长和睡眠质量的关系,为超重肥胖防控提供参考依据。方法对2018年海南省18个市县的体检队列人群中5169名调查对象进行体格检查和问卷调查。调查对象为本地居住时间≥5年,年龄35~75岁,无严重肢体残疾或精神疾病的常住人口。对BMI的影响因素进行描述性分析和单因素分析,应用有序Logistic回归分析模型分析BMI与睡眠时长和睡眠质量的关系。结果不同BMI调查对象在性别、教育程度、家庭年收入、年龄、吸烟、饮茶、午睡、睡眠质量、睡眠时长方面差异均有统计学意义(均有P<0.05)。有序Logistic回归分析模型进一步分析结果显示,长枕组、睡眠质量较差和很差均为BMI水平增加的危险因素(均有P<0.05);长枕组“BMI高”的OR值为规范枕组的1.336倍(95%CI:1.094~1.632);睡眠质量较差者与很差者“BMI高”的OR值分别为睡眠质量很好者的1.294倍(95%CI:1.082~1.548)和1.948倍(95%CI:1.131~3.357)。结论海南省中老年人睡眠时间延长、睡眠质量差都会增加超重肥胖的风险。

关键词：睡眠时长睡眠质量 BMI 横断面研究

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基于贝叶斯网络的随机森林优化填补算法

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海军军医大学学报 2025年第2期46卷 253-257页

作者：董鑫宇陈琪杨志宇贺佳同济大学医学院上海200092 海军军医大学(第二军医大学)卫生勤务学系军队卫生统计学教研室上海200433

目的评估并改进缺失数据处理方法,提升二分类结局预测模型性能。方法模拟数据缺失场景,通过预测模型的ROC AUC及均方根误差(RMSE)共同评估直接剔除、均值填补、随机森林填补、多重填补对预测模型性能的影响,并将贝叶斯网络引入随机森林... 详细信息

目的评估并改进缺失数据处理方法,提升二分类结局预测模型性能。方法模拟数据缺失场景,通过预测模型的ROC AUC及均方根误差(RMSE)共同评估直接剔除、均值填补、随机森林填补、多重填补对预测模型性能的影响,并将贝叶斯网络引入随机森林填补算法,利用变量间相关性进行填补方法的优化。结果不同缺失占比下,通过AUC及RMSE均可得出贝叶斯网络优化随机森林填补算法效果最佳。此外,在缺失占比为10%~20%时,各种填补方法对预测模型的性能提升效果大体相同;当缺失占比为30%~40%时,相较于均值填补,除贝叶斯网络优化随机森林填补算法外,随机森林填补更好,其效果略优于多重填补;当缺失占比接近50%时,即使模型性能依旧较好,但填补数据逐渐偏离真实数据特征,模型的可用性下降。结论贝叶斯网络优化随机森林填补算法总体效果较好,当随机缺失占比30%~40%时可优先考虑。

关键词：预测模型缺失填补随机森林贝叶斯网络

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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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1990—2019年中国慢性阻塞性肺疾病死亡率的长期变化趋势和预测分析

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现代预防医学 2023年第14期50卷 2514-2518+2531页

作者：苟美玲骆泽宇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

目的慢性阻塞性肺疾病(COPD)是全球第三大死因，给社会带来极大负担。本研究通过对1990—2019年间COPD死亡率进行分析，并预测其未来趋势，从而为控制COPD提供数据支持。方法于全球疾病负担(GBD 2019)数据库中获得COPD死亡数据，通过J... 详细信息

目的慢性阻塞性肺疾病(COPD)是全球第三大死因，给社会带来极大负担。本研究通过对1990—2019年间COPD死亡率进行分析，并预测其未来趋势，从而为控制COPD提供数据支持。方法于全球疾病负担(GBD 2019)数据库中获得COPD死亡数据，通过Joinpoint回归模型分析过去30年间变化趋势，利用年龄-时期-队列(APC)模型分析三个因素的效应，并预测2020—2030年COPD标化死亡率。结果 2019年COPD中国全人群、男性、女性标化死亡率分别为65.20/10万、93.41/10万、48.41/10万，其中男性水平高于女性。在1990—2019年间，其标化死亡率均呈现明显下降趋势，中国全人群、男性、女性可分别得到5、4、5个拐点。总体看来，中国全人群、男性、女性COPD标化死亡率在1990—2019年间分别以平均每年4.12%、3.60%和4.67%的速度下降。其下降趋势受到年龄、时期、队列三个因素共同影响(P<0.001),COPD死亡风险随着年龄增加而增加，随着年份增加而下降，随着出生队列年份增加而下降。中国COPD未来标化死亡率将持续下降，到2030年全人群、男性、女性标化死亡率分别为42.09/10万、54.12/10万和30.10/10万。结论中国COPD死亡率虽然持续降低，但由于老龄化、空气污染等问题不断加重，其死亡情况依然不容小觑，需要重点关注老年人、男性、职业暴露等人群，采取相应措施控制COPD的发展。

关键词：慢性阻塞性肺疾病 Joinpoint模型年龄-时期-队列模型趋势分析

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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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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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海南省3286名学龄儿童饮奶行为对营养不良的影响

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中国儿童保健杂志 2023年第12期31卷 1370-1374,1392页

作者：张滔郭静悦钟成望赵婵娟张帆海南医学院公共卫生与全健康国际学院营养与食品卫生学教研室海南海口571199 海南医学院公共卫生与全健康国际学院卫生统计学教研室

目的分析海南省学龄儿童饮奶行为对营养不良的影响,为改善学生营养不良状况提供理论依据。方法采用分层随机整群抽样的方法,从海南省4个城市和15个县中分别随机抽取1个城市和1个县作为城市和农村调查点,再从2个调查点中随机抽取共10所学... 详细信息

目的分析海南省学龄儿童饮奶行为对营养不良的影响,为改善学生营养不良状况提供理论依据。方法采用分层随机整群抽样的方法,从海南省4个城市和15个县中分别随机抽取1个城市和1个县作为城市和农村调查点,再从2个调查点中随机抽取共10所学校,每所学校按年级分层,从每所学校3~5年级各年级随机抽取3~5个班,采用问卷调查和体格检测收集学生的相关信息。分析该年龄段儿童饮奶行为对营养不良状况的影响。结果在受检的3286名8~12岁学龄儿童中营养不良检出率为23.5%(771/3286),其中生长迟缓检出率为4.0%(132/3286),轻度消瘦检出率为9.0%(296/3286),中重度消瘦检出率为11.7%(385/3286)。92.3%(3033/3286)的儿童每周都有饮用牛奶的行为,46.2%每周有5d以上饮用牛奶的行为,11.1%(364/3286)平均每日饮奶量≥300mL。不同年龄、民族、居住地、选择奶或奶制品作为零食的行为、食用牛奶的频率、平均每日饮奶量与营养不良状况的差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示居住在农村的儿童营养不良风险是居住在城市儿童的2.066倍(95%CI:1.742~2.451);而年龄(OR=0.768,95%CI:0.698~0.845)、饮奶频率[1~2d/周(OR=0.413,95%CI:0.305~0.559)、3~4d/周(OR=0.338,95%CI:0.247~0.461)、5~7d/周(OR=0.286,95%CI:0.214~0.383)]、选择奶或奶制品作为零食(OR=0.676,95%CI:0.570~0.801)、平均每日饮奶量≥300mL(OR=0.648,95%CI:0.475~0.883)是营养不良的保护因素(P<0.05)。结论海南省学龄儿童营养不良率较高,饮奶行为与营养不良的发生密切相关,建议加强儿童饮奶宣教,增加学生饮奶量和频率,改善饮奶行为。

关键词：饮奶行为营养不良学龄儿童

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SDAEC算法在单细胞测序数据批次校正中的应用

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中国卫生统计 2024年第4期41卷 501-506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 150081 浙江大学医学院附属妇产科医院临床研究中心

目的提出深度堆叠降噪自编码嵌套聚类(stacked denoising auto encoder embedded cluster, SDAEC)算法并用于单细胞mRNA测序(single cell mRNA sequence, scRNA-seq)数据的批次效应移除,对其移除批次效应性能进行评估。方法基于单细... 详细信息

目的提出深度堆叠降噪自编码嵌套聚类(stacked denoising auto encoder embedded cluster, SDAEC)算法并用于单细胞mRNA测序(single cell mRNA sequence, scRNA-seq)数据的批次效应移除,对其移除批次效应性能进行评估。方法基于单细胞数据具有高维度、高稀疏性及高度非线性误差特点,通过将单细胞Louvain聚类算法嵌入堆叠降噪自动编码器(stacked denoising auto encoder, SDAE)算法中,形成SDAEC算法,用于单细胞测序数据的批次效应移除。结合实际卵巢癌组织scRNA-seq数据,利用分布邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, tSNE)、 k最近邻批次效应检测(k-nearest-neighbor batch-effect test, kBET)、调整兰德系数(adjusted rand index, ARI)、标准化互信息(normalized mutual information, NMI)、平均轮廓宽度(average silhouette width, ASW)评价其移除批次效应性能。结果利用SDAEC方法对scRNA-seq数据批次效应移除性能高于Combat、相互最近邻(mutual nearest neighbors, MNN)、分布匹配残差网络(maximum mean discrepancy distribution-matching residual networks, MMD-ResNet)和基于零膨胀负二项的方差提取法(zero-inflated negative binomial-based wanted variation extraction, ZINB-WaVE)。结论 SDAEC算法能够移除scRNA-seq数据的批次效应,提高scRNA-seq数据下游分析的有效性,具有实际应用价值。

关键词：深度堆叠降噪自编码嵌套聚类单细胞测序批次效应卵巢癌

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1990-2019年我国2型糖尿病DALYs发展趋势的分析与预测

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中国卫生统计 2023年第5期40卷 741-743,747页

作者：任梦悦贾琳王楠韩松王雨沈阳医学院流行病学与卫生统计学教研室 110034 沈阳海关沈阳医学院研究生院

目的基于GBD(global burden disease)2019年最新数据,分析我国2型糖尿病及归因危险因素导致的DALYs的现况和变化趋势,预测2020-2024年疾病发展情况。方法下载GBD中描述2型糖尿病及归因危险因素的DALYs,采用Joinpoint分析变化趋势,借助灰... 详细信息

目的基于GBD(global burden disease)2019年最新数据,分析我国2型糖尿病及归因危险因素导致的DALYs的现况和变化趋势,预测2020-2024年疾病发展情况。方法下载GBD中描述2型糖尿病及归因危险因素的DALYs,采用Joinpoint分析变化趋势,借助灰色GM(1,1)模型,预测2020-2024年疾病发展状况。结果2019年2型糖尿病DALYs-number、Rate较1990年分别增长145.36%、9.34%;高BMI是2型糖尿病DALYs主要危险因素,归因占比38.06%。2型糖尿病标化DALYs-Rate整体为上升趋势,其中2004-2019年为下降段,APC=-0.87%;归因高BMI的标化DALYs-Rate持续上升,AAPC=2.8%。2型糖尿病不同趋势段的预测显示,到2024年DALYs-Rate分别是531.49/10万、447.17/10万。归因高BMI预测到2024年DALYs-Rate将达到212.03/10万。结论2型糖尿病DALYs有所下降,应持续加强防控措施;随着人口肥胖率的明显增高,若不及时进行干预,由高BMI导致的DALYs将进一步加重。

关键词： 2型糖尿病 DALYs 变化趋势预测

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大气颗粒物对成年居民患心血管疾病的影响及植被覆盖的效应修饰研究

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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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