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海军军医大学学报 2025年第5期46卷 693-698页

作者：向蔓宛慧琴潘喆敏何倩秦婴逸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

目的实现影像诊断试验中多阅片者多病例设计下的样本量估计,探索阅片者和病例均随机、阅片者固定病例随机、阅片者随机病例固定3种情形下阅片者和受试者的数量组合。方法采用Van Dyke数据集中114例受试者(45例被金标准诊断为主动脉夹... 详细信息

目的实现影像诊断试验中多阅片者多病例设计下的样本量估计,探索阅片者和病例均随机、阅片者固定病例随机、阅片者随机病例固定3种情形下阅片者和受试者的数量组合。方法采用Van Dyke数据集中114例受试者(45例被金标准诊断为主动脉夹层)的影像,并由5名影像科医生在自旋回波(Spin-echo)和电影(Cine)2种序列MRI下的判读结果为预试验数据,使用Obuchowski-Rockette法估计正式试验中所需的样本量。结果医生在Spin-echo MRI、Cine MRI序列下判别主动脉夹层的平均AUC值分别为0.941(95% CI 0.899~0.983)、0.897(95% CI0.837~0.957)。当效应量取两者AUC差值0.044、阅片者数量为5时,阅片者和病例均随机、阅片者固定病例随机、阅片者随机病例固定3种情形下分别需要受试者337、162、282例。结论多阅片者多病例设计在进行样本量估计时需考虑阅片者和受试者两者数量,相同情况下,阅片者人数越多所需的受试者数量越少;3种情形中,阅片者(≥5人)和病例均随机时所需样本量最多。

关键词：影像诊断试验多阅片者多病例 Obuchowski-Rockette法样本量

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多阅片者多病例设计在人工智能辅助阅片影像诊断试验评价中的应用

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海军军医大学学报 2025年第4期46卷 504-510页

作者：宛慧琴向蔓潘喆敏秦婴逸何倩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

目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构... 详细信息

目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构建及其检验方法。实例研究共收集了3家医院200例受试者的CT影像资料,其中133例为肋骨骨折患者,68例为非肋骨骨折患者,由3位阅片医师对所有CT影像进行判读。分析在2种阅片方式(医师+AI辅助阅片、医师独立阅片)下肋骨骨折检出的AUC值、灵敏度和特异度的差异。结果AI辅助阅片组的AUC值为0.958,医师独立阅片组的AUC值为0.902,两组AUC值差异有统计学意义(P<0.001)。AI辅助阅片组总体的灵敏度为0.970,特异度为0.946;医师独立阅片组的灵敏度为0.838,特异度为0.966;两组灵敏度差值为0.131(95%CI 0.091~0.171),特异度差值为-0.020(95%CI-0.059~0.020),说明AI辅助阅片与医师独立阅片的灵敏度差异有统计学意义而特异度差异无统计学意义。两组的阳性似然比均大于10,阴性似然比均小于0.2,阳性预测值都接近1,说明AI辅助阅片影像诊断试验的诊断准确性高。结论AI辅助阅片在提高诊断效能方面有显著优势,不仅可以提高肋骨骨折诊断的准确性和检出率,还能提高医师工作效率,优化医院服务。

关键词：人工智能多阅片者多病例设计 Obuchowski-Rockette法肋骨骨折诊断准确性

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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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提升案例教学在医学统计学教学中应用效果的探讨

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中国卫生统计 2022年第4期39卷 619-620,624页

作者：任艳峰杨桂茂付晓静王清华刘洪庆王素珍吕军城潍坊医学院卫生统计学教研室 261053 潍坊医学院附属医院

随着医学科学发展和进步,培养与医疗卫生事业需求相适应的复合型人才已成为医学院校的教育目标。医学统计学课程在医学科学领域中发挥着不可估量的作用,是医学进步不可缺少的实践性很强的方法学科。医学统计学课程具有公式多、难理解、... 详细信息

随着医学科学发展和进步,培养与医疗卫生事业需求相适应的复合型人才已成为医学院校的教育目标。医学统计学课程在医学科学领域中发挥着不可估量的作用,是医学进步不可缺少的实践性很强的方法学科。医学统计学课程具有公式多、难理解、与枯燥的数学原理密切相关等特点[1]。其授课对象为临床医学专业学生,课程为非专业课,学生人数多,学时数少,在相对有限的课时中一些教学方法(如semi教学法)相对受局限[2]。这种情况下,案例教学就有相对的优势。尽管研究表明,和传统教学方法相比,案例教学法应用于医学统计学课程中,取得了一定的教学效果[3-4],但如何更好地采用案例教学方法,进一步提升案例教学效果,仍是值得医学教育工作者思考和探索的问题。笔者就案例教学在医学统计课程中应用的几点切实体会,与大家分享。

关键词：医学进步医学科学发展医疗卫生事业案例教学医学院校授课对象复合型人才教学效果

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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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药物警戒中基于个例安全报告的药品安全性信号检测报告规范解读与启示

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中国药物警戒 2024年第11期21卷 1280-1283页

作者：梁际洲陈晨鑫白汪洋郭晓晶许金芳贺佳叶小飞海军军医大学军队卫生统计学教研室上海200433 同济大学医学院上海200092

目的对药物警戒中基于个例安全报告进行药品安全性信号检测报告规范(READUS-PV)进行分析并解读,为国内更好地基于个例安全报告进行药品安全性信号检测研究提供参考。方法整理分析并解读国际上信号检测领域专家共同发表药物警戒中基于个... 详细信息

目的对药物警戒中基于个例安全报告进行药品安全性信号检测报告规范(READUS-PV)进行分析并解读,为国内更好地基于个例安全报告进行药品安全性信号检测研究提供参考。方法整理分析并解读国际上信号检测领域专家共同发表药物警戒中基于个例安全报告进行药品安全性信号检测报告规范(READUS-PV)。结果READUS-PV从题目、引言、方法、结果、讨论、宣言、摘要等7个方面给出14个条目的建议。结论在实际药品安全性信号检测研究中,可参考READUS-PV,提升研究质量。

关键词：个例安全报告药物警戒信号检测解读启示

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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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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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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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