检索结果-内蒙古大学图书馆

基于美国FAERS数据库的KRAS G12C抑制剂不良事件不相称测定分析

中国药物警戒 2025年第3期22卷 297-304页

作者：朱志朋吕强叶小飞郭晓晶海军军医大学第二附属医院骨肿瘤科上海200003 海军军医大学基础医学院上海200433 海军军医大学第二附属医院胸外科上海200003 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

目的分析KRAS G12C抑制剂索托拉西布与阿达格拉西布的不良事件信号,为临床安全用药提供参考。方法基于美国食品药品监督管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库,提取2021年第3季度至2024年第2季度数据,采用报告比值比法(ROR)、英国药品和... 详细信息

目的分析KRAS G12C抑制剂索托拉西布与阿达格拉西布的不良事件信号,为临床安全用药提供参考。方法基于美国食品药品监督管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库,提取2021年第3季度至2024年第2季度数据,采用报告比值比法(ROR)、英国药品和保健产品管理局(MHRA)的综合标准法、信息比法(IC)和经验贝叶斯几何平均法(EBGM)进行信号挖掘。结果索托拉西布主要与肝胆系统疾病不良事件相关(n=329,IC_(025)=3.06),信号最强的不良事件是肝脏毒性(n=76,IC_(025)=5.14);阿达格拉西布主要与各种手术及医疗操作(n=102,IC_(025)=1.65)及代谢及营养类疾病(n=76,IC_(025)=0.97)不良事件相关,信号最强的不良事件是心电图QT间期延长(n=11,IC_(025)=2.87)。罕见反应包括索托拉西布的肺栓塞和阿达格拉西布的癫痫持续状态。性别差异和累积剂量显著影响不良事件发生。结论临床应用中需加强索托拉西布和阿达格拉西布不良反应监测,特别是对罕见和严重不良反应,以提高用药安全性。

关键词： KRAS G12C抑制剂索托拉西布阿达格拉西布不良事件肝脏毒性心电图QT间期延长神经毒性美国食品药品监督管理局不良事件报告系统

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我国医疗器械审评报告中临床试验设计与统计分析要素公开情况的汇总分析

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中国医药导刊 2025年第3期27卷 308-313页

作者：李其泽丹增赤列王朵儿林小莹姜茹沈心远王玉鹏王杨中国医学科学院北京协和医学院国家心血管病中心阜外医院医学统计部北京100037 哈尔滨医科大学公共卫生学院流行病学教研室黑龙江哈尔滨150081 哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室黑龙江哈尔滨150081

目的:了解我国医疗器械技术审评报告中临床试验设计与统计分析要素的公开情况。方法:通过提取国家药品监督管理局官网的医疗器械公开审评报告信息,将2023全年度的公开技术审评报告作为研究对象,提取相关信息并进行汇总分析。结果:本研... 详细信息

目的:了解我国医疗器械技术审评报告中临床试验设计与统计分析要素的公开情况。方法:通过提取国家药品监督管理局官网的医疗器械公开审评报告信息,将2023全年度的公开技术审评报告作为研究对象,提取相关信息并进行汇总分析。结果:本研究共纳入了60项临床试验,涉及医疗器械分类条目中全部类型(22个)中的17个,试验设计与分析要素的报告呈现多样性。在临床评价概述中,只有样本量信息被全部明确提及,但有51.5%的临床试验未明确说明是否应用盲法设计,有41.7%的试验未明确说明主要指标结果所基于的统计分析人群。结论:国内医疗器械审评报告反映了上市前临床试验现状,但临床评价与试验设计方法学信息公开仍存在透明度不足的情况。建议规范临床试验设计与统计分析要素公开标准并建立分类机制,提升方法学要素透明度,助力临床试验科学化发展。

关键词：医疗器械公开审评报告临床试验临床研究方法学

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基于机器学习的糖尿病肾病发病风险预测模型研究

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空军军医大学学报 2025年第2期46卷 226-231页

作者：刘奎韩政元李林怿马亦飞杨紫薇赵陆洋陈长生万毅空军军医大学卫勤训练基地卫生勤务教研室陕西西安710032 空军军医大学基础医学院学员三大队陕西西安710032 空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室陕西西安710032

目的分析比较基于机器学习的LightGBM和随机森林模型在糖尿病患者糖尿病肾病(DN)疾病风险预测模型中的应用。方法利用国家人口健康科学数据中心公共数据集,应用LightGBM和随机森林两种算法建立DN疾病风险预测模型并进行分析比较研究。结... 详细信息

目的分析比较基于机器学习的LightGBM和随机森林模型在糖尿病患者糖尿病肾病(DN)疾病风险预测模型中的应用。方法利用国家人口健康科学数据中心公共数据集,应用LightGBM和随机森林两种算法建立DN疾病风险预测模型并进行分析比较研究。结果LightGBM预测模型的准确率、曲线下面积(AUC)、召回率、精确度和F1得分分别为0.7750、0.8071、0.5963、0.8780、0.7102分,均高于随机森林模型。结论基于机器学习的LightGBM和随机森林模型对DN具有较好的预测效果。LightGBM的准确率、AUC、精确度、召回率、F1得分均更高。临床实践中,可以运用机器学习为相关研究提供参考。

关键词：糖尿病肾病机器学习预测分析比较研究

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基于沉浸式案例的计划免疫课程线上线下混合式教学探索与评价

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中国医药导报 2025年第10期22卷 98-101页

作者：刘佳张立芹刘志强袁作雄肖焕波首都医科大学燕京医学院流行病与卫生统计学教研室北京101300 北京市平谷区疾病预防控制中心北京101200

目的探讨基于沉浸式案例的混合式教学模式在计划免疫课程教学实践中的应用效果。方法选取首都医科大学燕京医学院2017、2018、2019级(30、38、45名)五年制预防医学专业(郊区基层定向)学生为研究对象。2017级学生采用传统教学模式,2018... 详细信息

目的探讨基于沉浸式案例的混合式教学模式在计划免疫课程教学实践中的应用效果。方法选取首都医科大学燕京医学院2017、2018、2019级(30、38、45名)五年制预防医学专业(郊区基层定向)学生为研究对象。2017级学生采用传统教学模式,2018级学生采用线上教学模式,2019级学生采用基于沉浸式案例的混合式教学模式。2019级学生按照是否完成课后促学选做内容分为完成组(35名)和未完成组(10名)。比较各年级学生期末考试成绩,比较两组课后促学选做内容成绩。结果调查显示,学生对基于沉浸式案例的混合式教学模式各环节的评价和教师教学能力与态度的评价普遍较高。2018、2019级学生期末考试成绩均高于2017级,差异有统计学意义(P<0.05)。两组课后促学选做内容成绩比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于沉浸式案例的混合式教学模式教学效果良好,具有推广意义。

关键词：线上线下混合式教学沉浸式案例计划免疫教学设计

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慢性心力衰竭患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系

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中国循环杂志 2025年第1期40卷 46-53页

作者：王雅靖田晶郭威王磊张蕾张岩波韩清华山西医科大学第一临床医学院太原030001 山西医科大学第一医院心内科太原030001 山西省心血管病医院心内科太原030024 山西白求恩医院心内科太原030032 重大疾病风险评估山西省重点实验室太原030012 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030012 山西省心脑血管病三高共管技术创新中心太原030001

目的:探讨慢性心力衰竭(心衰)患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系。方法:纳入2014年3月至2021年11月于山西省3家三级甲等医院(山西医科大学第一医院、山西省心血管病医院、山西白求恩医院)诊断为慢性心衰的住院患者3580例... 详细信息

目的:探讨慢性心力衰竭(心衰)患者住院期间QRS间期及其变化与远期全因死亡的关系。方法:纳入2014年3月至2021年11月于山西省3家三级甲等医院(山西医科大学第一医院、山西省心血管病医院、山西白求恩医院)诊断为慢性心衰的住院患者3580例,记录患者入院及出院心电图的QRS间期,并计算住院期间QRS间期变化(ΔQRS)和ΔQRS比率(ΔQRS/入院QRS间期×100%)。根据ΔQRS三分位数将患者分为QRS间期下降组(n=1364)、QRS间期稳定组(n=1248)和QRS间期进展组(n=968),于患者出院后第1、3、6、12个月及此后每6个月进行电话随访,以远期全因死亡为终点事件,随访截止时间为2023年5月1日。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,并用log-rank法进行组间比较。采用Cox比例风险回归模型进行预后分析,采用限制性立方样条图评估慢性心衰患者住院期间QRS间期相关指标与远期全因死亡风险之间的关系。结果:中位随访71(56,92)个月期间,共502例(14.0%)患者死亡。QRS间期下降组和QRS间期稳定组的远期全因死亡率明显低于QRS间期进展组(13.9%vs.10.7%vs.18.6%,χ^(2)=28.607,P<0.001)。多因素Cox回归分析显示,入院QRS间期(HR=1.005,95%CI:1.002~1.009,P=0.003)及住院期间ΔQRS比率(HR=2.071,95%CI:1.247~3.440,P=0.005)是慢性心衰患者远期全因死亡的独立影响因素。限制性立方样条图显示,当入院QRS间期>96.36 ms时,QRS间期越长,患者远期全因死亡风险越高;当入院QRS间期为89.32~96.36 ms时,QRS间期为慢性心衰患者远期全因死亡的保护性因素;当住院期间ΔQRS比率≥3.40%时,其数值越大,患者全因死亡风险越高。结论:入院QRS间期及住院期间ΔQRS比率是慢性心衰患者远期全因死亡的独立影响因素,入院QRS间期>96.36 ms和住院期间ΔQRS比率≥3.40%时患者远期全因死亡风险明显增加。

关键词：慢性心力衰竭 QRS间期 QRS间期变化影响因素全因死亡

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音乐胎教与抚摩训练对婴儿智力动作发育和行为影响的研究

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中国心理卫生杂志 1994年第4期8卷 149-151页

作者：陈达光黄萸芳张镜源齐观平福建医学院附属协和医院福建医学院卫生统计学教研室

通过对曾进行胎教的婴儿５０名和未进行胎教的婴儿５０名的对照研究结果发现：①胎教组和对照组婴儿的发育商（ＤＱ）在６个月和１２个月检查时在统计学上并无差异；②胎教组婴儿的抬头、独坐、扶站、扶走均早于对照组。

关键词：胎教发育商行为动作发育

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福建省农村居民生活质量评价探讨

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中国卫生统计 1990年第4期7卷 12-15页

作者：张镜源福建医学院卫生统计教研室

本文从福建省农村实际情况出发,选择出生低体重比重、幼儿死亡率、周岁儿童四苗平均接种率、每干农业人口合格乡村医生数和儿童入学率等组成评价指标的因素集合,采用生活质量指数(R)和模糊分析两种方法进行综合评价。结果表明我省农村... 详细信息

本文从福建省农村实际情况出发,选择出生低体重比重、幼儿死亡率、周岁儿童四苗平均接种率、每干农业人口合格乡村医生数和儿童入学率等组成评价指标的因素集合,采用生活质量指数(R)和模糊分析两种方法进行综合评价。结果表明我省农村居民的生活质量指数R=1.12,贫困县的R=0.70,非贫困县R=1.24;用模糊分析分别判为“一般”、“较差”、“一般”等级。两种评判结果都与实际情况较吻合。

关键词：生活质量模糊分析

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基于决策树和随机森林算法模型预测醛固酮瘤患者术后血压恢复情况

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山西医科大学学报 2025年第2期56卷 127-133页

作者：关兆娟薛舒婷谷婷钰张岩波王彦山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001 山西医科大学第一临床医学院内分泌科山西医科大学第一医院内分泌科

目的构建决策树和随机森林算法模型,预测醛固酮瘤患者术后血压恢复情况,评估其预测效果,并识别影响术后血压恢复的关键因素。方法收集211例醛固酮瘤患者的基本信息,按照7∶3的比例将数据集划分为训练集和测试集。在训练集上分别使用... 详细信息

目的构建决策树和随机森林算法模型,预测醛固酮瘤患者术后血压恢复情况,评估其预测效果,并识别影响术后血压恢复的关键因素。方法收集211例醛固酮瘤患者的基本信息,按照7∶3的比例将数据集划分为训练集和测试集。在训练集上分别使用决策树和随机森林算法模型构建醛固酮瘤患者术后血压恢复情况的预测模型,并在测试集上进行验证。通过比较两种模型的预测性能,评估其在术后血压恢复预测中的效果。结果在211例醛固酮瘤患者中,术后血压恢复正常的患者79例,术后血压有所改善但未治愈的患者132例,术后血压治愈率为37.4%。两组患者在年龄、体质量指数、高血压病程及肾小球滤过率等方面差异有统计学意义(P<0.05)。决策树模型的预测准确率为0.75,特异度为0.82,灵敏度为0.64,AUC为0.79,F1分数为0.67;随机森林模型的预测准确率为0.81,特异度为0.87,灵敏度为0.72,AUC为0.87,F1分数为0.75,故随机森林模型的预测性能优于决策树模型。结论随机森林模型能够更准确地预测醛固酮瘤患者术后血压的恢复情况,有效识别出年龄、体质量指数、高血压病程和肾小球滤过率等影响因素。该模型可为醛固酮瘤患者术后血压的临床治疗和个性化管理提供科学依据。

关键词：醛固酮瘤肾上腺切除术血压预测模型决策树模型随机森林算法模型影响因素

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中国学生性别自我认同发展过程初步研究

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心理科学 1994年第1期17卷 28-32,60+64页

作者：黄子杰王志萍福建医学院卫生学教研室

本文将简易性度测量应用于中国学生性别自我认同的研究，考察其发展过程、主要差异和影响因素，并制订性度常模。简易性度测量采用定量方式衡量性度，可从行为方面有效地应用于人群性别自认障碍的筛检，对预防心理疾患、健全个体性意识... 详细信息

本文将简易性度测量应用于中国学生性别自我认同的研究，考察其发展过程、主要差异和影响因素，并制订性度常模。简易性度测量采用定量方式衡量性度，可从行为方面有效地应用于人群性别自认障碍的筛检，对预防心理疾患、健全个体性意识有一定的医学价值。

关键词：性度性别自我认同心理测量心理保健

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基于AI的诊断准确性和预后研究报告规范:TRIPOD+AI声明解读

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中国普外基础与临床杂志 2025年第1期32卷 35-45页

作者：粟文赖泽鹏蒋昊林曾子倩陈卫中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

随着临床和生物大数据的极大丰富,机器学习技术通过结合多方面的信息以预测个体的健康结局,在科研及学术论文中应用日益广泛,但关键信息报告的不足也逐渐显现,包括数据偏倚、模型对不同群体的公平性、数据质量和适用性问题,以及在真实... 详细信息

随着临床和生物大数据的极大丰富,机器学习技术通过结合多方面的信息以预测个体的健康结局,在科研及学术论文中应用日益广泛,但关键信息报告的不足也逐渐显现,包括数据偏倚、模型对不同群体的公平性、数据质量和适用性问题,以及在真实临床环境中保持预测准确性和可解释性的难度等,增加了将预测模型安全有效地应用于临床实践的复杂性。针对这些问题,多变量预测模型个体预后或诊断的透明报告(transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis,TRIPOD)+人工智能(artificial intelligence,AI)声明在TRIPOD的基础上提出了针对机器学习模型的报告规范,以提升模型的透明性、可重复性和健康公平性,从而改善机器学习模型的应用质量。当前,国内基于机器学习技术的预测模型研究日益增多。为帮助国内读者更好地理解和应用TRIPOD+AI,笔者结合实例对其进行了解读,希望为研究人员报告质量提升提供支持。

关键词： TRIPOD+AI 机器学习机器学习模型报告规范预测模型

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