检索结果-内蒙古大学图书馆

陆军军医大学学报 2025年第3期47卷 275-284页

作者：黄侦伍亚舟陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院血液病中心重庆

目的探讨NK/T细胞淋巴瘤(natural killer T-cell lymphoma,NKTL)患者的生存预后影响因素。基于随机生存森林(random survival forest,RSF)算法,构建预测NKTL患者总生存期(overall survival,OS)的预后模型。方法从SEER数据库收集2000-2020年的NKTL患者的人口统计学和临床病理资料。按照7∶3的比例将患者划分为训练队列(n=471)和验证队列(n=203)。通过Cox回归分析确定影响患者OS的预后因素,并基于分析结果构建列线图模型。同时,使用RSF算法确定影响患者OS的预后因素,并构建RSF模型。采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线、净重新分类指数(net reclassification improvement,NRI)和综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)对模型的预测能力进行评估,并比较2种模型的预测效果。通过2种模型计算每位患者的风险得分,根据风险得分的中位数,将患者分为高风险组和低风险组,并绘制生存曲线进行比较。结果Ann Arbor分期、年龄、放疗、联合治疗和疾病类型是与生存显著相关的预后变量。在验证队列中,列线图模型的1、3和5年ROC曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.745、0.771和0.748,而RSF模型的AUC为0.764、0.792和0.761。ROC曲线显示2种模型在预测OS方面具有良好的准确性和区分性。校准曲线显示2种模型预测的生存与实际生存之间具有良好的一致性。两种模型均能有效地将患者分为预后差组和预后好组,并且预后差组患者的OS显著低于预后好组(P<0.0001)。决策曲线显示RSF模型的净获益优于列线图模型。与列线图模型相比,RSF模型的NRI为0.184(95%CI:0.098~0.267,P<0.01),IDI为0.300(95%CI:0.241~0.359,P<0.01),RSF模型的预测能力优于列线图模型。结论Ann Arbor分期、年龄、放疗、联合治疗和疾病类型是NKTL患者预后的影响因素,本研究据此建立的RSF模型对NKTL患者预后具有很好的预测能力,可有效评估患者预后。

关键词： NK/T细胞淋巴瘤 SEER数据库列线图机器学习随机生存森林生存预测

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糖尿病视网膜病变相关危险因素间的交互作用分析

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中华实验眼科杂志 2025年第1期43卷 38-46页

作者：孙小佳张国恒周子义牛亚丽冯华王陵窦国睿空军军医大学西京医院眼科全军眼科研究所西安710032 中部战区总医院第六派驻门诊部武汉430000 空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室西安710032

目的探讨糖尿病患者发生糖尿病视网膜病变(DR)相关危险因素之间的交互作用。方法采用横断面研究,纳入美国国家健康与营养调查数据库中2005—2018年具有完整调查资料的糖尿病患者6783例,依据纳排标准剔除后共4426例,将其分为无DR组3491例... 详细信息

目的探讨糖尿病患者发生糖尿病视网膜病变(DR)相关危险因素之间的交互作用。方法采用横断面研究,纳入美国国家健康与营养调查数据库中2005—2018年具有完整调查资料的糖尿病患者6783例,依据纳排标准剔除后共4426例,将其分为无DR组3491例和DR组935例。收集年龄、性别、种族、居住状况、受教育程度、家庭年收入、体质量指数(BMI)、空腹血糖、糖化血红蛋白、糖尿病病程、糖尿病家族史、合并症、吸烟、饮酒、睡眠、运动相关信息,使用患者健康问卷(PHQ-9)评估心理状态。变量二分类赋值后通过Logistic回归分析DR的相关危险因素,并进一步分析各危险因素间的交互作用。结果多因素分析结果显示,女性[比值比(OR)=1.33,95%置信区间(CI):1.02~1.72]、糖尿病病程≥10年(OR=1.03,95%CI:1.02~1.04)、使用胰岛素治疗(OR=2.38,95%CI:1.87~3.05)、尿白蛋白肌酐比值(UACR)≥30 mg/g(OR=1.55,95%CI:1.22~1.96)和抑郁(OR=1.44,95%CI:1.13~1.83)是DR的独立危险因素,BMI<28 kg/m^(2)(OR=0.70,95%CI:0.55~0.89)是DR的保护因素。交互分析显示,UACR≥30 mg/g和使用胰岛素治疗存在协同相加交互作用[超额相对危险度(RERI)=2.46,95%CI:0.84~4.09;归因比(AP)=0.44,95%CI:0.26~0.63;协同指数(S)=2.16,95%CI:1.37~3.41]。UACR≥30 mg/g与糖尿病病程≥10年间同时存在协同相乘交互(OR=1.67,95%CI:1.00~2.76)和协同相加交互作用(RERI=2.02,95%CI:0.79~3.25;AP=0.47,95%CI:0.27~0.66;S=2.53,95%CI:1.37~4.68)。结论糖尿病患者使用胰岛素治疗、糖尿病病程≥10年同时伴随UACR≥30 mg/g相较于单一危险因素存在的患者患DR的风险更高。

关键词：糖尿病糖尿病视网膜病变危险因素交互作用

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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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基于固定研究时长模式下扩展检测阴性设计评价疫苗长期效果的研究设计

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现代预防医学 2025年第5期52卷 931-937页

作者：舒婷曾祥艳冯浚铃王陵空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室桂林电子科技大学数学与计算科学学院空军军医大学特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室

目的考虑个体易感性、接种状态、接种时间等因素导致的异质性以及就医行为混杂对疫苗长期效果评价的影响，探究适合评价疫苗长期效果的研究设计。方法本研究采用蒙特卡洛模拟法，对检测阴性设计（test-negative design, TND）进行扩... 详细信息

目的考虑个体易感性、接种状态、接种时间等因素导致的异质性以及就医行为混杂对疫苗长期效果评价的影响，探究适合评价疫苗长期效果的研究设计。方法本研究采用蒙特卡洛模拟法，对检测阴性设计（test-negative design, TND）进行扩展，在固定研究时长模式下考虑恒定疫苗效力和两种时依疫苗效力，构建基于时间限制性样条的多元logistic回归模型和半参数广义加性模型，评价疫苗长期效果。结果仅考虑疫苗效力变化时，两模型估计的疫苗有效性（vaccine effectiveness, VE）变化曲线均能较准确地拟合真实VE的衰减趋势，仅略高于真实VE（约1%～3%）。VE变化曲线受接种率、全人群流感样概率均值和已接种人群流感样概率的影响较小。结论固定研究时长模式下的扩展TND研究为评价疫苗长期效果提供了一个具有可行性的新思路，以期推广至其他种类的疫苗。两模型随时间变化的拟合效果较好且无明显差异。但未全面考虑其他异质性影响因素以及加入转组后的扩展TND的模拟实验，需进一步探索研究。

关键词：扩展TND 限制性立方样条时依性疫苗长期有效性

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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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某军校学员营养状况与营养KAP的调查及评价

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空军军医大学学报 2025年

作者：徐孝娜王晓慧李娅张磊于芳陈长生张先娇苏征刘寒强空军军医大学军事预防医学系军队健康教育与管理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省环境健康危害评估与防护重点实验室陕西省自由基生物学与医学重点实验室空军军医大学航空航天医学系航空航天卫生学教研室空军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室陕西省人民医院科研处空军军医大学唐都医院检验科

目的了解某军校学员营养知识-态度-行为（KAP）的现状并分析存在的问题，为提高学员营养素养、改善膳食营养状况提供依据。方法采取随机整群抽样法抽取某军校学员202名，测量其身高、体质量及体脂率（PBF），调查其营养KAP，分析学员营... 详细信息

目的了解某军校学员营养知识-态度-行为（KAP）的现状并分析存在的问题，为提高学员营养素养、改善膳食营养状况提供依据。方法采取随机整群抽样法抽取某军校学员202名，测量其身高、体质量及体脂率（PBF），调查其营养KAP，分析学员营养状况以及营养KAP的水平。结果男生体质量指数（BMI）为（22.56±2.63）kg/m2，PBF为（16.77±5.63）%；女生BMI为（21.13±2.40）kg/m2，PBF为（28.96±5.09）%；营养知识：男生优秀率86.36%，合格率100%，女生优秀率97.10%，合格率100%；营养态度：男生优秀率27.27%，合格率68.18%；女生优秀率20.90%，合格率80.68%；饮食行为：男生优秀率9.09%，合格率29.55%；女生优秀率4.48%，合格率25.37%。结论被调查学员营养知识丰富，态度较积极，部分学员存在一些不良饮食行为，饮食行为与PBF具有相关性。在军校学员中进行营养宣传和健康教育时，除了传播营养科学知识，还应结合实际生活，着重帮助其树立正确的饮食观念，纠正不良的饮食行为，从而提高其营养状况和健康水平，提升部队战斗力。

关键词：营养KAP 营养状况军校学员隐形肥胖营养知识饮食行为

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检测阴性设计及其衍生设计在疫苗临床研究中的应用与比较

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空军军医大学学报 2025年

作者：舒婷曾祥艳冯浚铃王陵空军军医大学军事预防医学系军事卫生统计学教研室桂林电子科技大学数学与计算科学学院空军军医大学特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室

目的比较两种观察性研究、检测阴性设计（TND）及其衍生设计的优劣，以评估真实世界中疫苗有效性（VE）的评价方法。方法采用蒙特卡洛模拟法，基于Poisson回归模型，通过设置患流感样率、接种率、未接种发病率、真实VE和不同水平组合... 详细信息

目的比较两种观察性研究、检测阴性设计（TND）及其衍生设计的优劣，以评估真实世界中疫苗有效性（VE）的评价方法。方法采用蒙特卡洛模拟法，基于Poisson回归模型，通过设置患流感样率、接种率、未接种发病率、真实VE和不同水平组合的敏感性（Se）和特异性（Sp），计算各研究方法下的均值VE、偏倚值、区间估计和置信区间覆盖率进而比较模拟结果。结果在Se和Sp均为1时，有4种设计高估了VE，但随着Se和Sp的降低，与疫苗真实有效性的差异越大且Sp比Se的表现更为显著。结论相比其他研究设计，以减少就医行为混杂为优势的TND更适用于VE评价，其衍生设计也在一定程度上提高了VE评估的准确性。但仍需考虑时依性因素的影响，改进TND以期应用于评价疫苗长期有效性。

关键词：疫苗有效性观察性研究实时检测阴性设计整群随机检测阴性设计

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基于潜在剖面分析的学龄前儿童饮食行为特征及其影响因素探索

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中国妇幼健康研究 2025年第2期36卷 9-17页

作者：张薇袁静唐涵杨喆张海悦江逊尚磊空军军医大学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省环境健康危害评估与防护重点实验室、陕西省自由基生物学与医学重点实验室陕西西安710032 中国人民解放军第960医院信息科山东济南250031 空军军医大学第二附属医院陕西西安710038

目的分析学龄前儿童饮食行为特征的潜在类别,探讨不同饮食行为特征的影响因素,以期为儿童饮食行为干预提供参考。方法于2021年3月至8月在西安市和济南市共选取5所幼儿园的689名学龄前儿童及其照护人为研究对象。使用该课题组前期开发的... 详细信息

目的分析学龄前儿童饮食行为特征的潜在类别,探讨不同饮食行为特征的影响因素,以期为儿童饮食行为干预提供参考。方法于2021年3月至8月在西安市和济南市共选取5所幼儿园的689名学龄前儿童及其照护人为研究对象。使用该课题组前期开发的《学龄前儿童饮食行为量表》与一般资料调查表,对其主要照护人进行调查。运用潜在剖面分析提取学龄前儿童饮食行为特征类别,并将学龄前儿童饮食行为总体特征分为3个类别,第1类儿童有299人,第2类儿童有332人,第3类儿童有58人;采用单因素分析及有序多分类Logistic回归分析,探索不同饮食行为特征的影响因素。结果在3个类别学龄前儿童饮食行为总体特征中,第1类(相对健康饮食行为组)占43.4%,该类儿童的挑食、食物响应、不良饮食习惯、过饱响应、外因性进食、情绪性进食及主动进食能力7个维度得分均为最低;第2类(饮食行为易受环境因素影响组)占48.2%,该类儿童的7个维度得分均处于中间位置,且外因性进食维度得分接近该维度得分的最高值;第3类(不良饮食行为组)占8.4%,该类儿童7个维度得分均为最高。不同饮食行为特征组学龄前儿童的挑食、食物响应、不良饮食习惯、过饱响应、外因性进食、情绪性进食、主动进食能力得分比较,差异均具有统计学意义(F值分别为257.263、196.478、425.032、253.867、114.783、307.666、241.805,P<0.05)。不同饮食行为特征组的儿童年龄(H=69.585)、儿童BMI(H=18.429)、照护人年龄(H=23.818)、照护人BMI(H=17.294)、家庭月总收入(H=66.594)、与儿童亲属关系(χ^(2)=10.407)的分布比较,差异均具有统计学意义(P<0.01)。有序多分类Logistic回归分析显示,儿童年龄在4~岁(OR=4.297,95%CI:2.627~7.028)和5~6岁(OR=5.600,95%CI:3.520~8.910)、照护人BMI超重(OR=1.754,95%CI:1.184~2.600)、家庭月收入≥5000元(OR=0.323,95%CI:0.229~0.457)均是学龄前儿童饮食行为特征的主要影响因素(P<0.05)。结论学龄前儿童的饮食行为存在明显的异质性,年龄较大、照护人超重且家庭月总收入较低的儿童是不良饮食行为的重点人群。

关键词：学龄前儿童饮食行为潜在剖面分析影响因素

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基于肠道菌群的帕金森病早期预测模型建立及生物信息分析

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中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1096-1103页

作者：何长颖韦雨婷陈佳陆军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆400038

目的探究基于肠道菌群对人群未来患帕金森症(parkinson′s disease,PD)的早期预测模型进行构建与评价,并对肠道菌群宏基因KO组进行功能分析,探讨PD的潜在治疗靶点。方法基于Zenodo数据库,一方面对肠道菌群相对丰度数据进行标准分数标准... 详细信息

目的探究基于肠道菌群对人群未来患帕金森症(parkinson′s disease,PD)的早期预测模型进行构建与评价,并对肠道菌群宏基因KO组进行功能分析,探讨PD的潜在治疗靶点。方法基于Zenodo数据库,一方面对肠道菌群相对丰度数据进行标准分数标准化及ZicoSeq降维,采用基于自适应最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)变量选择的logistic回归算法建立预测模型,使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)和校准曲线评价模型预测效能,采用临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)进行临床使用价值的评价;另一方面,对肠道菌群宏基因KO组数据使用limma包鉴定差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),对DEGs进行基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析。通过结合蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction networks,PPI)、支持向量机-递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)和随机森林(random forest,RF)对DEGs进行筛选。结果基于自适应LASSO变量选择的logistic回归分析模型的ROC曲线以及校准曲线显示模型预测效果良好。DCA结果显示模型净收益较大。通过PPI网络分析及机器学习方法,最终筛选出6个核心DEGs,即阿拉伯糖转运系统渗透蛋白(L-arabinose operon Q,araQ)、甘油醛-3-磷酸脱氢酶,Ⅱ型、dCTP脱氨酶(dCTP deaminase,dcd)、颗粒19 kDa蛋白(signal recognition particle 19,SRP19)、加工前体5,核糖核酸酶P/MRP亚基(芽殖酵母)[processing of precursor 5,ribonuclease P/MRP subunit(***),POP5]、肌醇-3-磷酸合酶1(inositol-3-phosphate synthase 1,ISYNA1)。结论基于自适应LASSO变量选择的logistic回归分析模型对PD的预测具有优势,从而实现对PD患者的早发现、早干预、早治疗;相关核心基因的发现为PD的治疗提供科学指导和帮助。

关键词：帕金森病肠道菌群机器学习生物信息学分析

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