检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2025年第1期42卷 85-88页

作者：林杨陈琦李佳琏刘文昊陈裕玺孙红卫姜晓明王玖滨州医学院公共卫生学院卫生统计学教研室 264003 海阳市疾病预防控制中心

目的了解烟台市成年居民2013年、2017年、2021年戒烟变化趋势及影响因素,为政府部门以及相关机构采取针对性控烟措施提供依据。方法采取多阶段分层抽样方法,于2013年、2017年、2021年对在芝罘区居住6个月及以上,且年龄≥18岁的男性居民... 详细信息

目的了解烟台市成年居民2013年、2017年、2021年戒烟变化趋势及影响因素,为政府部门以及相关机构采取针对性控烟措施提供依据。方法采取多阶段分层抽样方法,于2013年、2017年、2021年对在芝罘区居住6个月及以上,且年龄≥18岁的男性居民进行横断面调查,由经过统一培训的调查员采用问卷调查,以面对面询问的方式进行。单因素分析采用Wilcoxon秩和检验和卡方检验,多因素分析采用logistic回归分析。结果2013、2017和2021年标化戒烟率分别为15.04%、29.83%和25.50%,2017年和2021年较2013年戒烟率提高,但2017年与2021年间戒烟率差异无统计学意义。logistic回归结果显示,年龄、职业、吸烟致病风险认知、早餐食用频率、睡眠时间、中心性肥胖是戒烟的独立影响因素。年龄越大(OR=1.292,95%CI=1.051~1.587)、吸烟致病风险认知越高(OR=1.224,95%CI=1.057~1.416)、早餐食用频率越高(OR=1.609,95%CI=1.105~2.342)的吸烟者,越容易戒烟;职业方面,以商业/服务人员为参考,离退休人员戒烟概率更大(OR=2.818,95%CI=1.322~6.004),其次为体力劳动者(OR=2.372,95%CI=1.028~5.476);睡眠时间越短戒烟概率越大(OR=0.996,95%CI=0.993~0.999)。结论烟台市居民控烟效果整体较好,但部分人群戒烟意愿并不高,要针对重点人群采取针对性的控烟措施。

关键词：吸烟戒烟影响因素烟草控制健康教育

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基于健康生态学模型的中国女性老年人群抑郁症状影响因素研究

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中国全科医学 2025年第13期28卷 1595-1600页

作者：张滢姜欣彤王萍玉滨州医学院公共卫生学院流行病学教研室山东省烟台市264003

背景我国老年人口基数庞大且增长迅速,抑郁是老年人群常见的情绪障碍和心理健康问题,而女性老年人群的心理健康问题日益成为社会关注的焦点。目的基于健康生态学模型多层次、全方位探讨女性老年人群抑郁症状的影响因素,为识别及干预中... 详细信息

背景我国老年人口基数庞大且增长迅速,抑郁是老年人群常见的情绪障碍和心理健康问题,而女性老年人群的心理健康问题日益成为社会关注的焦点。目的基于健康生态学模型多层次、全方位探讨女性老年人群抑郁症状的影响因素,为识别及干预中国女性老年人群的抑郁症状提供理论依据。方法于2024年1月提取中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2020年调查数据,选取≥60岁女性老年人群为研究对象(n=4594)。基于健康生态学模型将影响因素分为个人特征层、行为特征层、人际网络层、生活和工作条件层、政策环境层5个层面,采用χ2检验和二分类Logistic回归模型探讨抑郁症状的影响因素,并建立中国女性老年人群抑郁症状健康生态学模型。结果中国女性老年人群抑郁症状检出率为48.06%(2208/4594)。Logistic回归分析结果显示,年龄≥80岁(OR=0.601,95%CI=0.449~0.804)、睡眠时间≥6 h(OR=0.561,95%CI=0.493~0.639)、对生活满意(OR=0.256,95%CI=0.199~0.330)、自评身体健康状况好(OR=0.459,95%CI=0.395~0.533)、城市户口(OR=0.717,95%CI=0.603~0.853)、对子女满意(OR=0.666,95%CI=0.472~0.940)、受教育程度为初中及以上(OR=0.712,95%CI=0.582~0.871)、家庭收入>5万元(OR=0.822,95%CI=0.704~0.959)、所在城市人均国内生产总值(GDP)为5万~10万元(OR=0.841,95%CI=0.730~0.970)是中国女性老年人群发生抑郁症状的保护因素(P<0.05);已失能(OR=1.786,95%CI=1.556~2.050)、患慢性病(OR=1.159,95%CI=1.014~1.324)、中部地区(OR=1.298,95%CI=1.107~1.522)和西部地区(OR=1.407,95%CI=1.183~1.675)是中国女性老年人群发生抑郁症状的危险因素(P<0.05)。结论中国女性老年人群抑郁症状检出率较高,影响因素较多,包括个人特征层的年龄,行为特征层的睡眠时间、对生活满意度、自评身体健康情况、失能情况、慢性病情况,人际网络层的户口类型、对子女满意度、地理分布,生活和工作条件层的受教育情况、家庭收入,政策环境层的所在城市人均GDP。应从各个层面,针对重点人群,联合采取有效干预措施,减少中国女性老年人群抑郁症状的发生。

关键词：抑郁健康生态学模型老年人女性患病率影响因素研究

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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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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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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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线粒体DNA拷贝数与肺腺癌发病风险的孟德尔随机化研究

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成都医学院学报 2025年第2期20卷 283-286,353页

作者：李红越吴思淇王孟樵成都医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室成都610500

目的采用孟德尔随机化研究(MR)探讨线粒体DNA拷贝数(mtDNA-CN)与肺腺癌之间的潜在因果关系。方法本研究采用公开的全基因组关联研究(GWAS)汇总统计数据,应用逆方差加权法(IVW)对mtDNA-CN与肺腺癌之间的潜在因果关系进行评估,同时使用肺... 详细信息

目的采用孟德尔随机化研究(MR)探讨线粒体DNA拷贝数(mtDNA-CN)与肺腺癌之间的潜在因果关系。方法本研究采用公开的全基因组关联研究(GWAS)汇总统计数据,应用逆方差加权法(IVW)对mtDNA-CN与肺腺癌之间的潜在因果关系进行评估,同时使用肺腺癌的工具变量反向重复分析。此外,考虑到吸烟这一混杂因素的影响,将其纳入暴露,进行了多变量孟德尔随机化分析(MVMR)。结果mtDNA-CN与肺腺癌发病风险相关(OR=1.303,95%CI:1.021~1.664);反向分析中,没有证据表明肺腺癌会对mtDNA-CN产生影响(β=0.011,95%CI:-0.001~0.024);排除吸烟的混杂后,mtDNA-CN与肺腺癌风险之间的因果关系依然稳定(OR=1.679,95%CI:1.016~2.774);敏感性分析表明了结果的稳健性。结论mtDNA-CN增加会提高患肺腺癌风险,肺腺癌的遗传易感性与mtDNA-CN水平之间不存在因果关系。

关键词：肺腺癌线粒体DNA拷贝数孟德尔随机化

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基于LASSO回归的塔城地区人群冠状动脉狭窄程度预测模型构建及验证

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中国医科大学学报 2025年第2期54卷 139-143,149页

作者：徐以康刘蕾刘丽敏马晶茹王嘉钰马军甄紫伊沈阳医学院附属第二医院心内科沈阳110001 辽宁中医药大学护理学院社区护理教研室沈阳110033 塔城市人民医院心内科新疆塔城834700 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

目的分析新疆塔城地区人群冠状动脉中重度狭窄的危险因素,构建并验证冠状动脉狭窄程度列线图风险预测模型。方法回顾性收集2021年1月至2023年6月于塔城市人民医院心内科住院治疗的629例患者的临床资料。用R语言软件将所有患者的临床... 详细信息

目的分析新疆塔城地区人群冠状动脉中重度狭窄的危险因素,构建并验证冠状动脉狭窄程度列线图风险预测模型。方法回顾性收集2021年1月至2023年6月于塔城市人民医院心内科住院治疗的629例患者的临床资料。用R语言软件将所有患者的临床资料纳入LASSO回归进行危险因素初筛。按7∶3的比例将629例患者随机分为训练组(440例)和验证组(189例)。训练组数据用于模型构建,以冠状动脉狭窄程度为因变量,将LASSO回归筛选出的变量作为自变量纳入logistic回归建模。验证组用于模型验证。基于logistic分析结果,用R语言软件构建冠状动脉狭窄程度预测的可视化列线图。应用曲线下面积(AUC)、临床决策曲线分析(DCA)及校准曲线评价模型的区分度、临床效用和校准度。结果年龄、非汉族、高血压、高脂血症、脑血管病史是发生冠状动脉中重度狭窄的危险因素,纳入风险预测模型。训练组和验证组AUC分别为0.905 (95%CI:0.790~0.863)和0.864(95%CI:0.744~0.861),校准曲线预测值与实际值一致度较高(训练组和验证组Brier得分分别为0.03和0.14),模型的预测性能好,DCA结果提示本模型具有临床净获益。结论本研究所构建塔城地区人群冠状动脉狭窄程度风险预测模型具有良好的预测性能,可为筛查冠状动脉中重度狭窄患者提供简便易行、经济、易推广的评估工具。

关键词：冠状动脉狭窄程度列线图预测模型 LASSO回归

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高频重复经颅磁刺激治疗脊髓损伤后神经病理性疼痛疗效的影响因素分析

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中华物理医学与康复杂志 2025年第3期47卷 226-231页

作者：禄熠行孙晓龙郗宵吴相波韩涛刘新禹李娇桢成贵卿戴春秋梁英袁华空军军医大学第一附属医院(西京医院)康复医学科西安710032 空军军医大学基础医学院学员六大队西安710032 空军军医大学预防医学系军队卫生统计学教研室西安710032

目的探讨影响高频重复经颅磁刺激(rTMS)治疗脊髓损伤(SCI)后神经病理性疼痛(NP)疗效的相关因素。方法对89例接受高频rTMS治疗的SCI后NP患者进行回顾性分析,将治疗2周后数字疼痛评分法(NRS)评分较治疗前下降≥30%的患者纳入应答组(36例)... 详细信息

目的探讨影响高频重复经颅磁刺激(rTMS)治疗脊髓损伤(SCI)后神经病理性疼痛(NP)疗效的相关因素。方法对89例接受高频rTMS治疗的SCI后NP患者进行回顾性分析,将治疗2周后数字疼痛评分法(NRS)评分较治疗前下降≥30%的患者纳入应答组(36例),余患者纳入非应答组(53例)。收集2组患者的人口统计学数据(性别、学历、年龄)、SCI特点(损伤原因、损伤程度、损伤平面、SCI病程)、NP特点(疼痛类型、疼痛程度、镇痛药物使用情况)、功能评估结果(改良Ashworth量表评分、脊髓独立性评定量表评分、改良Barthel指数评分、美国脊髓损伤协会运动及感觉评分)等相关资料。采用最小化绝对收缩和选择算子(LASSO)回归法筛选因子,并将其纳入二元Logistic回归分析,探讨影响疗效的相关因素。结果89例患者中,有36例患者(40.4%)对高频rTMS产生了应答。二元Logistic回归分析结果显示,SCI后NP患者对高频rTMS治疗产生应答的相关因素为性别(女性)[比值比(OR)=7.677,95%置信区间(CI)为(2.363,24.937),P<0.001]、颈髓损伤[OR=4.470,95%CI(1.283,15.570),P=0.019]和痉挛[OR=7.866,95%CI(2.518,24.572),P<0.001]。结论性别(女性)、颈髓损伤、痉挛是影响高频rTMS治疗SCI后NP疗效的独立相关因素,其中痉挛的相关性最高。

关键词：脊髓损伤神经病理性疼痛重复经颅磁刺激

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机器学习算法在抗肿瘤药物响应预测中的应用研究

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中国临床药理学与治疗学 2025年第2期30卷 200-208页

作者：谈妍辰王文文夏结来李晨空军军医大学基础医学院学员五大队十七队陕西西安710032 空军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室陕西西安710032

随着药物基因组学和精准医学的不断发展,针对生物标记物的靶向治疗和免疫疗法开创了抗肿瘤治疗的新时代。由于肿瘤细胞的异质性和肿瘤微环境的多变性,即使在具有相同生物标记物富集的患者群体中,对于同一药物的反应仍存在显著差异。通... 详细信息

随着药物基因组学和精准医学的不断发展,针对生物标记物的靶向治疗和免疫疗法开创了抗肿瘤治疗的新时代。由于肿瘤细胞的异质性和肿瘤微环境的多变性,即使在具有相同生物标记物富集的患者群体中,对于同一药物的反应仍存在显著差异。通过将多组学数据与药物敏感性分析整合的算法,可以预测抗肿瘤药物的反应,进而将其转化成符合个体化医疗需求的诊疗方案,从而有望提高抗肿瘤药物在临床治疗中的效果。机器学习是目前常用的抗肿瘤药物响应预测建模算法之一。然而,由于输入数据和算法构建方法的差异,对该领域尚缺乏较全面的文献综述。因此,本文对抗肿瘤药物响应预测机器学习算法进行综述,总结公开可用的药物基因组数据集、机器学习算法和在药物响应预测中的评价指标以及在临床应用中所面临的现状和挑战,以期为机器学习算法在药物响应预测领域的主要研究问题和潜在解决方案提供方法学上的参考。

关键词：机器学习药物响应预测监督学习精准医疗神经网络

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基于随机森林的冠状动脉狭窄风险识别模型

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中山大学学报(医学科学版) 2025年第1期46卷 138-146页

作者：吕勇峰王钰婧张乐怡李一心原娜田晶山西医科大学第一临床医学院山西太原030000 山西医科大学医学科学院山西太原030000 公共卫生学院卫生统计学教研室山西太原030000 山西医科大学第一医院心血管内科山西太原030000 重大疾病风险评估山西省重点实验室山西太原030000

【目的】采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型,分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。【方法】连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院,经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量,Gensini积分为结局... 详细信息

【目的】采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型,分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。【方法】连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院,经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量,Gensini积分为结局变量,采用Logistic回归、反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)算法构建冠状动脉狭窄风险识别模型。通过灵敏度(TPR)、特异度(TNR)、准确率(ACC)、阳性预测值(PV+)、阴性预测值(PV-)、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和校准曲线进行模型评价。并对最佳模型进行特征重要性排序。【结果】Logistic回归、反向传播神经网络和随机森林模型的TPR分别为75.76%、74.30%和93.70%,ACC分别为74.05%、72.30%和79.49%,AUC分别为0.7399、0.7231、0.7522,随机森林模型综合效能表现最佳。随机森林模型结果表明,胸痛症状、心电图提示ST段异常、室性早搏、合并高血压、房颤、心脏彩超提示节段性室壁运动异常、主动脉瓣关闭不全、肺动脉瓣关闭不全、心血管疾病家族史、体质量指数是冠脉狭窄的前10位重要变量。【结论】在识别冠状动脉狭窄方面,随机森林模型表现出最佳的综合性能,可较为准确地评估冠脉狭窄的程度,为临床干预提供科学依据。

关键词： Gensini积分反向传播神经网络随机森林冠状动脉狭窄机器学习

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