检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2022年第1期26卷 61-67,85页

作者：吴天柱吴学森安徽中医药高等专科学校预防医学教研室芜湖241000 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

目的基于深度神经网络原理,通过对糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)的眼底图像分级,构建DR辅助诊断模型,为人群中该类疾病筛查提供方便快捷的方法。方法利用图像增强技术对图像数据进行预处理,并使用Focal Loss损失函数、余... 详细信息

目的基于深度神经网络原理,通过对糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)的眼底图像分级,构建DR辅助诊断模型,为人群中该类疾病筛查提供方便快捷的方法。方法利用图像增强技术对图像数据进行预处理,并使用Focal Loss损失函数、余弦退火学习率、加权随机采样、图像高斯滤波混合加权方法优化深度卷积神经网络Inceptionv4和SENet154,构建出DR的眼底图像分级模型,并用公开发表的Messidor数据集中包含的DR和糖尿病黄斑水肿(diabetic macular edema, DME)的眼底图像对所得到模型进行验证;最后用类激活图(class activation map, CAM)来标记出病灶区域,实现分级的可视化,辅助医生快速诊断。结果 DR分级模型中,经过多种优化方法后,等级为0、1、2、3类的曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.925(95%CI:0.898~0.952)、0.738(95%CI:0.711~0.764)、0.873(95%CI:0.848~0.898)、0.977(95%CI:0.957~0.997);DME分级模型中,等级为0、1、2类的AUC分别为0.965(95%CI:0.948~0.981)、0.881(95%CI:0.852~0.909)、0.963(95%CI:0.941~0.985),并输出眼底图像的CAM。结论通过多种优化方式构建出DR和DME模型取得了较高的AUC,模型绘制出CAM能够准确定位可疑病灶区域,能直观辅助医生方便快捷诊断。

关键词：深度神经网络糖尿病视网膜病变黄斑水肿辅助诊断

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我国临床研究人才队伍建设现况与改进策略研究

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上海交通大学学报（医学版） 2023年第9期43卷 1211-1218页

作者：李冬凉王甦平何豪王炳顺周良上海交通大学医学院学科规划处上海200025 上海交通大学医学院临床研究中心生物统计教研室上海200025 上海交通大学公共卫生学院上海200025

目的·调研我国临床研究人才队伍建设现况与问题,并提出针对性改进策略。方法·通过文献查阅、专家访谈和2轮德尔菲法自制调查问卷,对来自27个省、市、自治区的医院、生物医药企业、医学院校、政府部门中熟悉临床研究的相关人员... 详细信息

目的·调研我国临床研究人才队伍建设现况与问题,并提出针对性改进策略。方法·通过文献查阅、专家访谈和2轮德尔菲法自制调查问卷,对来自27个省、市、自治区的医院、生物医药企业、医学院校、政府部门中熟悉临床研究的相关人员(583人)开展网络问卷调研,并对调研结果进行统计分析。结果·共计回收问卷583份,其中有效问卷579份,有效率为99.3%。调研结果显示:①临床研究人才缺乏和人才发展环境不佳是制约我国高水平临床研究的关键因素。②在被调查对象中,对当前临床研究人才培养不尽如人意(很不满意、不满意和一般)者占比72.7%。主要问题包括:高水平研究型人才的缺乏,同时缺乏一支专业支撑队伍;目前的绩效评价体系过于单一且薪酬、激励未向临床研究工作倾斜,从事临床研究的医务人员、临床研究支撑服务人才缺乏晋升渠道等。③改进策略包括:系统性提升医务人员临床研究能力,完善临床研究能力培训课程体系,在学校教育阶段和在职教育阶段采取不同的培养方式,在临床研究人才队伍的扩充上要注重临床研究型医师和临床研究方法学专门人才两支队伍的培养。结论·提升我国临床研究水平,急需扩大优秀医学生的培养数量,完善临床研究方法学、相关法规等课程;鼓励高水平研究型医师指导新人,在研究项目中做好传帮带;系统化提高在职医务人员的科研能力,做好临床研究项目的规范实施、选题设计等培训;凝聚一支高水平复合型临床研究医务人员队伍,加大临床研究方法学的专业人才培养力度;进一步重视临床研究,从职称晋升、薪酬待遇、科研评价等方面完善临床研究人才的发展环境。

关键词：临床研究人才队伍建设现存问题改进策略

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基于不同方法的大肠埃希菌分型效果评价

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中华流行病学杂志 2022年第8期43卷 1321-1325页

作者：梁文娟胡爱玲龙金照朱金钦段广才新乡医学院公共卫生学院流行病与卫生统计教研室新乡453003 郑州大学公共卫生学院流行病教研室郑州450001

目的评价并验证成簇规律间隔短回文重复序列(CRISPRs)、血清学和多位点测序分型(MLST)方法对大肠埃希菌分型的效果。方法使用CRISPRsFinder分析大肠埃希菌全基因组序列的CRISPRs间隔序列,使用在线软件SeroTypeFinder和MLST获得血清型和... 详细信息

目的评价并验证成簇规律间隔短回文重复序列(CRISPRs)、血清学和多位点测序分型(MLST)方法对大肠埃希菌分型的效果。方法使用CRISPRsFinder分析大肠埃希菌全基因组序列的CRISPRs间隔序列,使用在线软件SeroTypeFinder和MLST获得血清型和序列型(ST);采用PCR扩增并分析349株大肠埃希菌CRISPRs,使用CRISPRs间隔序列预测血清型和ST,并比较血清学和MLST分型结果。结果将I-E型CRISPR/Cas、I-F型CRISPR/Cas和CRISPR3-4分别命名CT-Ⅰ、CT-Ⅱ和CT-Ⅲ。根据CRISPRs间隔序列构成和排列进一步进行分型,203株大肠埃希菌被分为79个CT型别,76个血清型和66个ST。CRISPRs分型的区分能力最强,辛普森指数为0.936。CRISPRs和血清学的关联程度最高,调整兰德指数为0.908。CRISPRs型能进一步区分相同血清或ST产志贺毒素的大肠埃希菌[O157∶H7(ST11)、O104∶H4(ST678)和O26∶H11(ST21)]菌株。扩增实验室菌株的CRISPR1、CRISPR2、CRISPR3、CRISPR4和CRISPR3-4,检出率分别为81.1%、94.5%、1.4%、1.4%和4.6%;根据CRISPRs间隔序列预测O157∶H7(ST11)和ST131准确率分别为95.0%和100.0%。结论基于CRISPRs的大肠埃希菌的分子分型方法呈现较好的分型效果和临床应用效果,预期可以成为大肠埃希菌分型的重要分子标志物。

关键词：大肠埃希菌成簇规律间隔短回文重复序列血清型多位点测序分型

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蚌埠市某区2015-2020年空气污染对恶性肿瘤死亡风险影响的队列研究

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中华全科医学 2023年第5期21卷 857-860页

作者：蔡军张文浩张珮瑶赵珂贾贤杰芈静蚌埠医学院公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室安徽蚌埠233033

目的探讨6种空气污染物对恶性肿瘤患者死亡风险的影响。方法本研究是采用蚌埠市禹会区2015—2020年恶性肿瘤的发病和死亡信息进行的一项回顾性队列研究。利用中国高分辨率的空气污染数据集(CHAP)收集PM2.5、PM10、NO_(2)、CO、SO_(2)和O... 详细信息

目的探讨6种空气污染物对恶性肿瘤患者死亡风险的影响。方法本研究是采用蚌埠市禹会区2015—2020年恶性肿瘤的发病和死亡信息进行的一项回顾性队列研究。利用中国高分辨率的空气污染数据集(CHAP)收集PM2.5、PM10、NO_(2)、CO、SO_(2)和O_(3)浓度,并分析6种空气污染物之间的Spearman等级相关系数。以6种空气污染物的第1三分位数等分点(Q1组)为基线组,应用Cox比例风险回归模型估计6种空气污染物与恶性肿瘤患者死亡风险的风险比(HR)及其95%的置信区间(95%CI)。结果本研究最终纳入蚌埠市禹会区2015—2020年恶性肿瘤患者3840例,其中死亡人数为1443例。Spearman相关分析显示O_(3)与其他污染物之间呈负相关关系,而其他5种污染物互相之间呈正相关关系。Cox比例风险回归模型分析结果显示:除O_(3)外,其他空气污染物在高浓度时与恶性肿瘤的死亡风险呈正相关关系,其中PM2.5的HR(4.553,95%CI:3.853~5.381)最大。O_(3)与恶性肿瘤的死亡风险呈负相关关系。结论空气污染可以影响致癌过程,对确诊的恶性肿瘤患者死亡风险具有显著的影响。本研究为降低恶性肿瘤患者的死亡风险提供了重要的公共卫生意义。

关键词：空气污染恶性肿瘤死亡风险 Cox比例风险回归模型

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基于共享随机效应模型的纵向认知标志物对轻度认知障碍逆转的预测性能比较

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中国卫生统计 2024年第3期41卷 370-375页

作者：秦瑶韩红娟刘龙陈杜荣马艺菲崔靖白文琳张荣余红梅山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001 山西医科大学基础医学院数学教研室山西医科大学公共卫生学院儿少卫生学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的将共享随机效应模型(shared random-effect model,SREM)应用于轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)向认知正常(normal cognition,NC)逆转的研究,比较不同纵向认知标志物对MCI逆转的预测性能,并评价影响因素的协变量效应。... 详细信息

目的将共享随机效应模型(shared random-effect model,SREM)应用于轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)向认知正常(normal cognition,NC)逆转的研究,比较不同纵向认知标志物对MCI逆转的预测性能,并评价影响因素的协变量效应。方法SREM模型包括两个子模型,其中纵向子模型采用线性混合效应模型对纵向认知标志物的变化轨迹建模,生存子模型采用比例风险模型对生存过程建模。基于对数似然函数值和信息准则进行模型拟合优度检验,采用ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价不同纵向认知标志物(MMSE、CDRSB、FAQ、ADAS11、ADAS13和ADASQ4)对MCI逆转的预测性能;同时进行纵向子模型和生存子模型的影响因素分析。结果843名MCI患者中72名(8.54%)在随访结束后逆转为NC。以spline-PH-GH参数分布为基准风险函数的SREM模型对数似然函数值最大,AIC和BIC最小;以CDRSB为纵向认知标志物建立的SREM模型拟合最好,在不同时间的AUC值均表现良好,范围为0.797~0.852,且预测误差最小,范围为0.0427~0.0429;年龄、性别、受教育程度、婚姻状况和APOEε4基因均会影响MCI患者的认知功能和日常活动功能,六种纵向认知标志物均会影响MCI患者的逆转。结论CDR评分对MCI患者的认知功能和逆转预测性能最佳;认知功能和日常活动功能可作为MCI逆转的动态监测指标。

关键词：共享随机效应模型联合模型纵向数据生存数据轻度认知障碍逆转

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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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血脂、体质指数和红肉摄入的时序关系及其对高血压的影响

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临床心血管病杂志 2023年第7期39卷 521-527页

作者：张婷王琪崔小梅张煜莹郭方曦吴清锋董明华罗晓婷赣南医学院公共卫生与健康管理学院江西赣州341000 赣南医学院公共卫生与健康管理学院流行病学与卫生统计学教研室赣南医学院全科医学学院

目的:探讨血脂、BMI和红肉摄入三者之间的时间关联及其对高血压的影响。方法:研究对象来自江西赣州地区的前瞻性队列研究35~65岁人群,共1 251例受试者,平均随访时间3.6年,在基线和随访过程中测量BMI和血脂,包括总胆固醇(TC)、甘油三酯(... 详细信息

目的:探讨血脂、BMI和红肉摄入三者之间的时间关联及其对高血压的影响。方法:研究对象来自江西赣州地区的前瞻性队列研究35~65岁人群,共1 251例受试者,平均随访时间3.6年,在基线和随访过程中测量BMI和血脂,包括总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)。红肉摄入采用食物频率问卷评估。采用交叉滞后通径分析和中介分析探讨血脂、BMI和红肉摄入的时间因果关联及其对高血压发病的影响,并且对性别、年龄、吸烟、饮酒、睡眠时间和每周运动次数进行调整。结果:TG与BMI相互影响,但TG可能先于BMI发生变化(TG→BMI路径系数:ρ1=0.141,P<0.001,BMI→TG路径系数:ρ2=0.054,P=0.018;ρ1vs ρ2,P<0.001)。HDL-C与BMI相互影响,但HDL-C可能先于BMI发生变化(HDL-C→BMI路径系数:ρ1=-0.222,P<0.001;BMI→HDL-C路径系数:ρ2=-0.053,P=0.011;ρ1vs ρ2,P<0.001)。红肉摄入与血脂和BMI的交叉滞后模型无统计学意义。基线TG对收缩压(SBP)的影响通过BMI传递的中介效应显著(βindirect=0.411 3,95%CI:0.188 3~0.753 1)。基线HDL-C对舒张压(DBP)的影响通过BMI传递的中介效应显著(βindirect=-1.128 0,95%CI:-1.783 2~-0.580 3)。红肉摄入通过血脂和BMI影响高血压的中介分析模型无统计学意义。结论:血脂(TG和HDL-C)与BMI相互影响,且TG和HDL-C先于BMI发生变化。BMI在TG影响SBP过程中存在中介效应,BMI在HDL-C影响DBP过程中存在中介效应。

关键词：高血压甘油三酯高密度脂蛋白胆固醇肥胖红肉交叉滞后模型

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基于心脑血管疾病发病风险预测的CatBoost算法和贝叶斯网络模型分析

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吉林大学学报（医学版） 2024年第4期50卷 1044-1054页

作者：王爱民王凤琳黄一铭徐雅琪张文婧丛显铸苏维强王素珍高梦瑶李爽孔雨佳石福艳陶恩学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 山东第二医科大学基础医学院山东潍坊261053

目的:筛选影响心脑血管疾病发病的主要特征变量,基于排序前10位的特征变量构建心脑血管疾病发病风险贝叶斯网络模型,为心脑血管疾病发病风险预测提供参考。方法:从英国生物样本(UK Biobank)数据库中纳入315896例参与者和相关变量,通过... 详细信息

目的:筛选影响心脑血管疾病发病的主要特征变量,基于排序前10位的特征变量构建心脑血管疾病发病风险贝叶斯网络模型,为心脑血管疾病发病风险预测提供参考。方法:从英国生物样本(UK Biobank)数据库中纳入315896例参与者和相关变量,通过类别型特征提升(CatBoost)算法进行特征选择,将所有参与者按7∶3比例随机分为训练集和测试集,并基于最大最小爬山(MMHC)算法构建贝叶斯网络模型。结果:本研究中人群心脑血管疾病患病率为28.8%。CatBoost算法筛选的排名前10位变量分别为年龄、体质量指数(BMI)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、总胆固醇(TC)、甘油三酯-葡萄糖(TyG)指数、家族史、载脂蛋白A/B比值、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、吸烟状态和性别。CatBoost训练集模型受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.770,模型准确性为0.764;验证集模型AUC为0.759,模型准确性为0.763。临床效能分析,训练集阈值范围为0.06~0.85,验证集阈值范围为0.09~0.81。心脑血管疾病发病风险贝叶斯网络模型分析,年龄、性别、吸烟状态、家族史、BMI和载脂蛋白A/B比值与心脑血管疾病直接相关,是心脑血管疾病发生的重要风险因素,TyG指数、HDL-C、LDL-C和TC通过影响BMI和载脂蛋白A/B比值间接影响心脑血管疾病的发生风险。结论:控制BMI、载脂蛋白A/B比值和吸烟行为,可以降低心脑血管疾病的发病风险。贝叶斯网络模型可用于预测心脑血管疾病发病风险。

关键词：心脑血管疾病 CatBoost算法贝叶斯网络风险推理

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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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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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