检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2021年第1期38卷 10-13,17页

作者：张瑞高铖铖陈锡程易东伍亚舟陆军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室 400038

目的了解我国公共卫生硕士专业学位研究生的培养现状,探究培养质量影响因素,发现问题提出对策,为我国公共卫生硕士专业学位研究生培养提供依据。方法采用自编问卷对28所开设公共卫生硕士专业学位研究生教育院校的研究生进行问卷调查,采... 详细信息

目的了解我国公共卫生硕士专业学位研究生的培养现状,探究培养质量影响因素,发现问题提出对策,为我国公共卫生硕士专业学位研究生培养提供依据。方法采用自编问卷对28所开设公共卫生硕士专业学位研究生教育院校的研究生进行问卷调查,采用描述性统计、探索性因子分析和多元线性回归分析对问卷结果进行分析。结果 53.68%的研究生认为课程教学中"重理论,与实践联系太少",9.81%的研究生表示没有专业实践机会,71.78%的研究生是单一导师制,44.79%的研究生在课题研究阶段进行基础类的实验研究。探索性因子分析降维提取"平台条件"、"专业实践"、"课程设置"、"导师队伍"、"奖惩机制"5个因子;多元线性回归分析发现"专业实践"、"导师队伍"和"平台条件"对研究生的自身培养质量评价呈正向影响。结论高校应该优化公共卫生硕士专业学位研究生的导师指导制度和导师队伍,规范专业实践培养过程,健全科研基础设备和完善专业实践基地建设,提高专业学位研究生的培养质量。

关键词：公共卫生硕士专业学位培养质量影响因素因子分析多元线性回归

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人工智能在临床领域的研究进展及前景展望

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陆军军医大学学报 2022年第1期44卷 89-102页

作者：伍亚舟陈锡程易东陆军军医大学(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400038

人工智能(artificial intelligence,AI)的提出引发了医学领域的诸多技术创新,并彻底改变了传统医学模式。医学人工智能主要包括机器学习(machine learning,ML)、深度学习(deep learning,DL)、专家系统(expert systems,ES)、智能机器人(i... 详细信息

人工智能(artificial intelligence,AI)的提出引发了医学领域的诸多技术创新,并彻底改变了传统医学模式。医学人工智能主要包括机器学习(machine learning,ML)、深度学习(deep learning,DL)、专家系统(expert systems,ES)、智能机器人(intelligent robots,IR)及医疗物联网(internet of medical things,IoMT)等常用和新兴AI技术方法。AI在医学领域的应用主要体现于智能筛查、智能诊断、风险预测和辅助治疗等方面。当前医学AI已经取得了重大突破,大数据质量治理、新技术赋能革新、多领域知识整合和个性化医疗决策等在临床领域中将展示出更为广阔的发展前景。

关键词：人工智能大数据机器学习深度学习临床领域

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患者报告结局的反应转移效应的评价方法研究进展

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中国卫生统计 2020年第1期37卷 157-160页

作者：梁英尚磊张玉海张海悦徐勇勇谭志军空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室 710032

患者报告结局(patient reported outcome,PRO)是指直接来自患者的有关患者健康状态的任何方面的信息,广泛应用于健康相关生活质量、临床试验、不良事件监测及批准药物等[1-2]。患者自主报告比医生报告对患者自身状态改变更敏感,可在治... 详细信息

患者报告结局(patient reported outcome,PRO)是指直接来自患者的有关患者健康状态的任何方面的信息,广泛应用于健康相关生活质量、临床试验、不良事件监测及批准药物等[1-2]。患者自主报告比医生报告对患者自身状态改变更敏感,可在治疗早期就发现异常症状[1,3]。在以患者报告结局为终点的临床研究中,研究对象在不同时点的内在评价标准、价值取向和对PRO测量内容的定义可能会发生变化,从而影响PRO报告结果并混淆临床干预所带来的PRO真实改变量,这种改变被称为反应转移(response shift,RS)[4]。RS会影响PRO真实改变量评价的准确性,降低疗效估计的效度。目前,RS评价方法主要分为基于设计和基于模型的两大类,前者主要包括个体化法、then-test法、基于偏好的方法和连续比较法,后者主要包括基于结构方程模型(structural equation modeling,SEM)和项目反应理论(item response theory,IRT)等。其他基于模型的RS评价方法还包括分类回归树法等其他方法,但不常用。本文就1999年至2018年RS的研究进展、评价方法及应用进行分析,为未来开展相关研究提供依据。

关键词：分类回归树项目反应理论结构方程模型转移效应测量内容临床试验评价方法研究比较法

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多源数据预测重庆市肝炎发病趋势的时滞输入神经网络研究

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陆军军医大学学报 2024年第12期46卷 1447-1456页

作者：姚田华陈锡程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400038

目的利用多源互联网数据构建时序分析融合工具,继而精准预测重庆市肝炎的发病趋势。方法利用卫生疾控中心数据库获取肝炎发病率数据,大气污染物数据来源于中国环境监测总站官网,气候数据来源于国家气象星系中心,网络指数数据来源于百度... 详细信息

目的利用多源互联网数据构建时序分析融合工具,继而精准预测重庆市肝炎的发病趋势。方法利用卫生疾控中心数据库获取肝炎发病率数据,大气污染物数据来源于中国环境监测总站官网,气候数据来源于国家气象星系中心,网络指数数据来源于百度搜索引擎,时间范围均为2013年11月至2023年5月。基于现有的时序分析方法,利用多源数据对分解模型的残差部分进行校正。基于非自回归(non-autoregressive,NAR)和长短期记忆递归神经网络(long short term memory,LSTM)的各自优势,构建了时滞输入神经网络(delayed input neural network,DINN)。之后,还在其基础上加入了星雀优化算法(nutcracker optimizer algorithm,NOA)和联合四分位-Huber损失函数(joint quantile Huber loss,JQHL)等优化模块,继而构建了DINN+。结果相较于常见的单输入模型及同步多输入模型,DINN可取得最为优异的预测效果。在加入超参数和损失函数优化后,DINN+的预测性能进一步提升,其测试集MSE为0.1709、MAE为0.4612、RMSE为0.5821、MAPE为0.0626、R 2为0.8840。结论基于多样方法和多元数据融合的思想,在既往的时序分析方法基础上,本文提出了一个准确性和泛化能力良好的DINN+优化模型。该模型丰富和补充了利用多源数据校准传染病时序预测分析的方法学研究内容,可作为未来传染病公共卫生层面影响因素分析及趋势预测的全新基准。

关键词：时序分析发病趋势 LSTM 神经网络元启发式算法

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基于SMOTEENN算法的音乐APP听歌习惯与大学生抑郁倾向的相关性研究

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陆军军医大学学报 2024年第23期46卷 2670-2680页

作者：黄馨巧朱珲屈壕伍亚舟宋秋月陆军军医大学(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400038

目的探究基于音乐APP听歌习惯的大学生抑郁倾向影响因素,构建预测模型并进一步优化。方法 2023年4~5月采用方便抽样对1 157份在校大学生进行问卷调查,利用单因素分析和Logistic回归分析筛选影响因素,在此基础上构建预测模型;采用SMOTE... 详细信息

目的探究基于音乐APP听歌习惯的大学生抑郁倾向影响因素,构建预测模型并进一步优化。方法 2023年4~5月采用方便抽样对1 157份在校大学生进行问卷调查,利用单因素分析和Logistic回归分析筛选影响因素,在此基础上构建预测模型;采用SMOTEENN过抽样算法改进数据集,构建预测模型。结果 Logistic回归分析发现性别:女性(OR=1.730,95%CI:1.257~2.396),年级:大四和研究生(OR=2.649,95%CI:1.198~7.506)、(OR=2.041,95%CI:1.231~3.885),专业:理科(OR=1.573,95%CI:1.052~2.350),每天听歌时长:0.5~2 h(OR=1.661,95%CI:1.011~2.695),听歌曲风:“伤情”和“怀旧”(OR=2.668,95%CI:1.701~4.226)、(OR=1.751,95%CI:1.086~2.837),留言频率:“0~5%”的歌曲留言(OR=2.938,95%CI:1.018~8.417)是抑郁倾向的独立危险因素。开始听歌的年限:1~3年内(OR=0.547,95%CI:0.347~0.872),听歌时间段:14:00~18:00和18:00~21:00(OR=0.375,95%CI:0.167~0.845)、(OR=0.313,95%CI:0.148~0.671),“国风”类歌曲:喜欢(OR=0.711,95%CI:0.541~0.941)是抑郁倾向的独立保护因素。预测效果最优的模型为基于SMOTEENN算法的Logistic预警模型,AUC为0.923。结论构建Logistic回归模型得到大学生抑郁倾向的9个独立影响因素。基于SMOTEENN算法所构建的预警模型能更准确地预测大学生的抑郁倾向。

关键词：大学生音乐APP 听歌习惯抑郁倾向预警模型

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基于转录组学数据和堆叠监督自编码器的肺腺癌预后预测研究

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陆军军医大学学报 2023年第6期45卷 579-585页

作者：李鹏鹏陈锡程黄金羽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400038

目的基于转录组学数据构建堆叠监督自编码器(stacked supervised autoencode,SSAE)模型,旨在提高肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)预后预测的能力。方法收集癌症基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库的转录组学数据(包含475例样本和25481个基因),对LUAD患者进行生存预后分析和基因差异表达分析,方法包括SSAE、随机生存森林(random survival forest,RSF)和DeepSurv,使用一致性指数(concordance index,CI)和Log-rank检验以P值评估各方法性能。结果相较于RSF(CI=0.54,P=0.15)和DeepSurv(CI=0.55,P=0.10),SSAE获得了更高的一致性指数(CI=0.58)和更低的Log-rank检验P值(P=0.05)。在生存分析上,高危组和低危组的生存结局有显著差异(HR:2.841,95%CI:1.907~4.232,Log-rank检验P<0.001)。生信分析选出了IGFBP1、ANXA13、MUC2、CIDEC、NTSR1、DSG3等21个上调的代表性差异基因。结论相较于既往研究,利用组学数据构建的SSAE可有效提高LUAD预后预测的能力。深度学习和组学研究的交叉融合可为癌症相关的诊断、治疗、预后研究提供新的方案。

关键词：肺腺癌转录组学预后预测 Cox回归自编码器

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基于多尺度多模式图像的肺结节分类对比研究

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计算机工程与应用 2020年第3期56卷 165-175页

作者：汤宁卫泽良张瑞易东伍亚舟陆军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室

基于深度卷积神经网络模型,讨论了不同尺度及不同模式肺结节图像对模型分类表现的影响,并提出了一种2D多视图融合的肺图像处理方法,该方法比传统的2D方式能获取更多的肺结节信息,同时又能比3D的方式引入更少的干扰组织。为了验证模型,对... 详细信息

基于深度卷积神经网络模型,讨论了不同尺度及不同模式肺结节图像对模型分类表现的影响,并提出了一种2D多视图融合的肺图像处理方法,该方法比传统的2D方式能获取更多的肺结节信息,同时又能比3D的方式引入更少的干扰组织。为了验证模型,对LIDC-IDRI和LUNA16数据集进行了预处理,得到了16、25、36三种尺度下2D、3D、2D全视图融合以及2D多视图融合四种不同模式的肺结节图像,然后构建了2D CNN、3D CNN、2D全视图融合卷积神经网络、2D多视图融合卷积神经网络四种模型。利用上述样本对模型进行训练和验证,最终结果表明,2D多视图融合模式下的肺结节图像相对于其他模式图像具有更佳的肺结节分类表现;对比多种尺度图像,小尺度下的分类表现相对更佳。

关键词：计算机辅助诊断肺结节分类卷积神经网络多视图融合多尺度多模式图像

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基于SMOTE算法和机器学习模型建立原发性肝癌术后的预后预测模型

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陆军军医大学学报 2024年第19期46卷 2236-2240页

作者：潘比余靖华黄译贤伍亚舟李芳陆军军医大学(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400038

目的基于合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法和机器学习模型构建原发性肝癌术后的预后预测模型。方法选取美国国立癌症研究所的监测、流行病学及最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End ... 详细信息

目的基于合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法和机器学习模型构建原发性肝癌术后的预后预测模型。方法选取美国国立癌症研究所的监测、流行病学及最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库中4297例患者进行回顾性队列研究,通过独热编码和平均值插补法进行数据预处理,利用SMOTE算法解决数据类别不平衡问题,将临床变量纳入机器学习模型,基于决策树(decision tree,DT)、随机森林(random forest,RF)、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)、极限梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)方法构建预后预测模型(SMOTE+DT/RF/GBDT/XGBoost),通过比较多种模型的性能,筛选出最佳的预测模型。结果组合模型SMOTE+RF展示出最优的预测性能,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下的面积(area under the curve,AUC)、准确率和精确率均高于其他模型,分别为0.895、0.811、0.806。结论基于SMOTE+RF算法的原发性肝癌的预后预测模型可有效预测原发性肝癌患者的生存结局。

关键词：原发性肝癌少数类过采样技术算法机器学习预测模型

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统计类课程思政研究的文献计量分析

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中国卫生统计 2022年第4期39卷 616-618,624页

作者：易大莉张彦琦陈济安伍亚舟陆军军医大学军事预防医学系军队健康教育学教研室 400038 陆军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室

目的通过对统计类课程思政研究的相关文献进行全面分析,了解统计类课程思政研究的基本情况、研究热点、研究进程及发展趋势,为今后进一步开展相关研究提供线索和参考依据。方法以中国知网(CNKI)、万方数据库和维普期刊服务平台中2015-2... 详细信息

目的通过对统计类课程思政研究的相关文献进行全面分析,了解统计类课程思政研究的基本情况、研究热点、研究进程及发展趋势,为今后进一步开展相关研究提供线索和参考依据。方法以中国知网(CNKI)、万方数据库和维普期刊服务平台中2015-2022年的期刊论文为数据源,检索与统计类课程思政相关的文献。采用文献计量分析方法,对发文量、高被引情况、期刊分布、作者和机构发文量和关键词等指标进行深入分析。结果总共发表文献209篇;发表期刊集中在《科教导刊》《教育现代化》和《教育教学论坛》;重要作者发表文献数量不多(仅2篇);高发表第一机构集中在综合性高校的数理学院;关键词研究热点的演化进程经历了两个阶段:第一个阶段是起步期(2017年至2019年),热点集中于调查研究;第二个阶段是生长期(2020年至2021年),热点集中于课程思政的具体实践应用研究;医学领域课程思政起步较晚,自2019年以来,仅发表了9篇论文。结论当前,统计类课程思政研究仍处于起步和上升阶段,其研究成果质量不高且数量偏少,缺少较为稳定成熟的研究者群体和机构。

关键词：课程思政统计类文献计量分析

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低肺活量:影响脊髓损伤患者功能预后的独立危险因素

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中国康复医学杂志 2024年第8期39卷 1149-1154,1161页

作者：薛白洁何霞吴相波梁英许招娣琚芬王宏斌王薇惠琳娜张亚妮袁华孙晓龙空军军医大学第一附属医院(西京医院)康复医学科西安市710032 空军军医大学预防医学系军队卫生统计学教研室

目的:探讨基础肺功能指标与脊髓损伤(spinal cord injury,SCI)患者功能预后的相关性,为临床早期精准判断预后及提高康复效果提供依据。方法:回顾性分析2018年6月至2022年5月由空军军医大学第一附属医院康复医学科收治的SCI患者398例。... 详细信息

目的:探讨基础肺功能指标与脊髓损伤(spinal cord injury,SCI)患者功能预后的相关性,为临床早期精准判断预后及提高康复效果提供依据。方法:回顾性分析2018年6月至2022年5月由空军军医大学第一附属医院康复医学科收治的SCI患者398例。收集患者入院时年龄、性别、身体质量指数(body mass index,BMI)、入院距损伤时间、住院天数、ASIA(American Spinal Injury Association)分级、损伤平面、血液学指标(白细胞计数、红细胞计数、血红蛋白浓度)、入院时基础肺功能指标包括潮气量(tidal volume,VT)、肺活量(vital capacity,VC)、用力肺活量(forced vital capacity,FVC)、第一秒用力呼气容积(forced expiratory volume in one second,FEV1)、一秒率(forced expiratory volume in one second/forced vital capacity,FEV1/FVC)、呼气峰流速(peak expiratory flow,PEF)、用力呼出25%肺活量时的呼气流速(FEF25)、用力呼出50%肺活量时的呼气流速(FEF50)、用力呼出75%肺活量时的呼气流速(FEF75)、最大通气量(maximal voluntary ventilation,MVV)、最大通气量占预计值百分比(maximal voluntary ventilation/maximal predicted voluntary ventilation,MVV/MVVpre)等资料。以改良Barthel指数的平均相对功能恢复百分比(mean relative function gain,m RFG)作为因变量,利用单因素及多因素线性回归方法分析筛选出影响SCI患者预后的相关因素,尤其是基础肺功能指标。结果:单因素及多因素线性回归分析结果显示,SCI患者预后与ASIA分级(B=11.064,P=0.019)、住院天数(B=0.125,P=0.005)及VC(B=5.177,P=0.014)有显著相关性。VC判断SCI患者预后的临界值为2.39L。结论:低VC是SCI患者功能预后的独立危险因素。入院时检测基础肺功能有助于判断SCI患者功能预后,其中VC为2.39L以下患者提示预后更差,对于这类患者应予以重点关注,介入更充分地康复治疗,最大程度改善患者的日常生活能力。

关键词：脊髓损伤预后基础肺功能相关因素

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