检索结果-内蒙古大学图书馆

陆军军医大学学报 2025年第4期47卷 360-368页

作者：刘荣倩彭李陈燕丽杨英肖佳蒋军许辰张巧李敏陆军军医大学(第三军医大学)医学心理系军事心理学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院乳腺甲状腺外科重庆陆军军医大学(第三军医大学)医学心理系基础心理学教研室重庆

目的探讨在阈下和阈上刺激条件下,癌症复发恐惧的乳腺癌患者对癌症相关刺激的注意偏向特点。方法2022年09月至2023年03月在陆军军医大学第一附属医院招募94名女性乳腺癌患者完成癌症复发恐惧量表简版(fear of cancer recurrence invento... 详细信息

目的探讨在阈下和阈上刺激条件下,癌症复发恐惧的乳腺癌患者对癌症相关刺激的注意偏向特点。方法2022年09月至2023年03月在陆军军医大学第一附属医院招募94名女性乳腺癌患者完成癌症复发恐惧量表简版(fear of cancer recurrence inventory-short form,FCRI-SF)及点探测任务。以FCRI-SF划界分(13分)将乳腺癌患者分为临床和非临床癌症复发恐惧组,每组招募患者47人。采用单样本t检验及重复测量方差分析对两组被试在注意偏向分数、注意定向分数及注意脱离困难分数上进行统计分析。结果临床癌症复发恐惧的乳腺癌患者对癌症相关负性词语有显著注意偏向(P<0.05)。在阈下刺激条件下,其主要成分为对癌症相关负性词语注意定向(P<0.05)。在阈上刺激条件下,其主要成分为对癌症相关负性词语所匹配的中性词语注意定向,且对癌症相关负性词语注意脱离困难以及对癌症相关正性词语注意回避(P<0.05)。结论临床癌症复发恐惧的乳腺癌患者存在对癌症相关负性刺激的注意偏向。减少对癌症相关负性刺激的关注可能是降低乳腺癌患者癌症复发恐惧的有效方法。

关键词：乳腺癌症恐惧注意偏向

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高原脱适应症发生风险预测模型的构建与验证

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陆军军医大学学报 2025年第1期47卷 20-29页

作者：丁宇王泽军谢佳新赵思雨张钢陆军军医大学(第三军医大学)高原军事医学系寒区医学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)高原军事医学系高原作业医学教研室重庆医大学(第三军医大学)高原军事医学系极端环境医学教育部重点实验室重庆

目的应用不同机器学习算法构建从高原返回平原人群高原脱适应症(high altitude deacclimatization syndrome,HADAS)发病的风险预测模型,并验证其预测效能。方法于2020年11月至2024年2月对结束高原生活返回内地的人群实地或线上发放问卷... 详细信息

目的应用不同机器学习算法构建从高原返回平原人群高原脱适应症(high altitude deacclimatization syndrome,HADAS)发病的风险预测模型,并验证其预测效能。方法于2020年11月至2024年2月对结束高原生活返回内地的人群实地或线上发放问卷调查。收集基本资料、慢性高原病(chronic mountain sickness,CMS)情况和脱适应症状等调查资料,经筛选最终纳入1095例作为建模组。阳性事件定义为脱适应症状评分>5分。将建模组按7∶3随机分为训练集(n=766)和内部测试集(n=329),采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选自变量,基于多因素Logistic回归(multiple factor logistic regression,LR)、决策树(decision tree,DT)、随机森林(random forest,RF)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGB)、支持向量机(support vector machine,SVM)、K最邻近(K-nearest neighbor,KNN)、轻度梯度提升(light gradient boosting,LGB)、朴素贝叶斯(naïve bayes,NB)8种机器学习方法构建预测模型。采用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic,ROC)、校准曲线和混淆矩阵对模型进行比较并进行内部测试;使用列线图或Shapley加性解释(shapley additive explanations,SHAP)图对最终模型进行展示。于2024年8月收集筛选结束高原生活返回平原132例作为外部验证组,对模型进行外部验证。结果1095例调查人群中有脱适应症者549人(50.14%)。CMS评分、年龄、高原居住时间为LASSO回归筛选出的预测因子。8种机器学习算法建立的HADAS预测模型中,以LR模型最优,ROC的曲线下面积(area under curve,AUC)训练集为0.819(95%CI:0.789~0.850),内部测试集为0.841(95%CI:0.799~0.884),F1评分内部测试集为0.801,内部测试集的AUC、F1得分在8个模型中均为最大;LR模型校准曲线的Spiegelhalter Z检验显示训练集P=0.703、内部测试集P=0.281;LR模型外部验证集AUC为0.867(95%CI:0.765~0.969)。结论以CMS评分、年龄和高原居住时间为预测因子建立的LR模型在内部测试集的综合表现最好,在外部验证集中区分度好,构建的列线图便于应用。

关键词：预测模型高原脱适应症机器学习列线图

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维生素D3通过激活Nrf2抑制氮芥诱导角质形成细胞铁死亡的作用研究

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陆军军医大学学报 2025年第7期47卷 674-680页

作者：董训虎刘浩银葛维陈明亮陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系防化医学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)创伤与化学中毒全国重点实验室重庆

目的探索铁死亡在维生素D3(vitamin D3,VD3)改善氮芥(nitrogen mustard,NM)诱导角质形成细胞(HaCaT)毒性损伤中的作用及机制。方法采用梯度浓度NM(5、10、20和50μmol/L)单独或联合铁死亡抑制剂ferrostatin-1或liproxstatin-1(10μmol/L)、核因子-E2相关因子2(nuclear factor E2 related factor 2,Nrf2)特异性激动剂tBHQ(10μmol/L)、VD3(10 nmol/L)处理HaCaT细胞。共培养24 h后,分别检测细胞增殖活力、细胞内谷胱甘肽(glutathione,GSH)和脂质过氧化物(malondialdehyde,MDA)含量,以及Nrf2、xCT和GPX4等蛋白的表达水平。结果NM以浓度依赖性方式抑制HaCaT细胞增殖活力,当NM浓度为20μmol/L时,细胞增殖活力下降至约55%(P<0.05)。铁死亡抑制剂能够减轻NM诱导的HaCaT细胞毒性损伤(P<0.05)。此外,激活Nrf2可显著抑制NM对HaCaT细胞铁死亡的诱导效应,表现为细胞内GSH水平的恢复和MDA含量的降低(P<0.05)。同时,VD3能够靶向激活Nrf2信号通路,上调xCT和GPX4蛋白的表达,从而有效抑制HaCaT细胞的铁死亡,并缓解NM诱导的细胞毒性。结论VD3通过激活Nrf2抑制HaCaT细胞铁死亡,进而改善NM诱导的细胞毒性损伤。

关键词：氮芥维生素D3 核因子-E2相关因子2 角质形成细胞铁死亡

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基于机器学习算法构建胸段食管鳞癌患者化疗联合免疫治疗反应预测模型的研究

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陆军军医大学学报 2025年第6期47卷 591-601页

作者：陈金城张小勤刘杰李童心吴毅何萍吴蔚陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院胸外科重庆陆军军医大学(第三军医大学)生物医学工程与医学影像学院数字医学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院心脏外科重庆

目的应用不同机器学习算法构建食管鳞癌患者化疗联合免疫治疗反应预测模型,并筛选出最优模型。方法回顾性收集2022年1月至2023年12月在陆军军医大学第一附属医院胸外科住院,行化疗联合免疫治疗的174例食管鳞癌患者,收集患者治疗前的CT... 详细信息

目的应用不同机器学习算法构建食管鳞癌患者化疗联合免疫治疗反应预测模型,并筛选出最优模型。方法回顾性收集2022年1月至2023年12月在陆军军医大学第一附属医院胸外科住院,行化疗联合免疫治疗的174例食管鳞癌患者,收集患者治疗前的CT及临床信息。采用简单随机抽样法将患者按7:3比例随机分为训练集(n=122)与测试集(n=52)。提取并筛选CT影像组学特征,使用5种机器学习算法构建影像组学模型和临床-影像组学模型。在训练集中进行5折交叉验证,在测试集中采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、F1分数评估预测模型性能,对于表现最佳模型使用局部可解释模型不可知的解释(local interpretable model-agnostic explanations,LIME)算法进行解释。结果174例患者中有115例患者出现临床缓解(66.1%)。从患者临床信息与CT影像中筛选出1个临床特征、10个影像组学特征。基于5种机器学习算法构建的影像组学模型和临床-影像组学模型的最佳ROC曲线下面积(area under of receiver operating characteristic,AUC)分别是0.750(95%CI:0.616~0.883)和0.766(95%CI:0.647~0.895)。最优临床-影像组学模型的F1分数为0.829。基于LIME算法,最佳模型对实例样本的预测显示出可靠性。结论基于机器学习算法构建的临床-影像组学预测模型性能良好,通过预测食管鳞癌患者化疗联合免疫治疗反应,为医生临床决策提供参考。

关键词：食管癌机器学习影像组学

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适应中国人群的乳腺钼靶X线图像分类辅助系统设计

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陆军军医大学学报 2025年第1期47卷 92-99页

作者：孙常晋童飞吴毅王雨婷罗俊捷龚滟邱明国乔梁陆军军医大学(第三军医大学)生物医学工程与影像医学系医学图像学教研室重庆陆军特色医学中心(第三军医大学大坪医院)医学工程科重庆陆军军医大学(第三军医大学)生物医学工程与影像医学系数字医学教研室重庆

目的构建适应中国人群的乳腺钼靶图像分类辅助系统,探讨人工智能技术在国内辅助乳腺癌早期筛查的潜力。方法为复现当前文献中的主流深度学习方法,利用乳腺X线筛查数字数据库子集(curated breast imaging subset of digital database for... 详细信息

目的构建适应中国人群的乳腺钼靶图像分类辅助系统,探讨人工智能技术在国内辅助乳腺癌早期筛查的潜力。方法为复现当前文献中的主流深度学习方法,利用乳腺X线筛查数字数据库子集(curated breast imaging subset of digital database for screening mammography,CBIS-DDSM)、乳房X线图像分析学会数据库(mammographic image analysis society database,MIAS)等国际公开数据集分别进行模型训练,并在华教科技有限公司提供的中国人群乳腺钼靶图像数据集(Chinese breast mammography dataset,CBMD)上进行测试和模型性能比较;针对中国人群数据在公开数据集训练模型性能测试不理想的问题,结合中国人群数据特点,提出基于滑动窗口调窗机制的优化策略,设计二阶段迁移学习方法,以提升模型的整体性能,并进行系统研发。结果使用滑动窗口调窗机制及二阶段迁移学习后的CBMD训练模型,以中国人群数据集为测试集,其准确度从默认窗口下公开数据集训练模型的0.50提升至0.80,精度从0.54提升至0.82,灵敏度从0.52提升至0.80,F1值从0.52提升至0.80,AUC值从0.51提升至0.89。结论本研究引入滑动窗口调窗机制和二阶段迁移学习策略,显著提升了乳腺钼靶图像分类模型在中国人群数据集上的性能,初步达到适应中国人群的乳腺钼靶图像辅助分类的目的。

关键词：乳腺钼靶深度学习 X射线计算机辅助

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热习服对电磁辐射所致小鼠海马神经损伤的保护作用及机制研究

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陆军军医大学学报 2025年第7期47卷 629-638页

作者：王泽泽杨学森王英谭雨龙罗珍李萍何根林刘晓倩申婷婷刘怡杉罗雪陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系热带医学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)极端环境医学教育部重点实验室(培育) 重庆

目的探究热习服对电磁辐射所致海马神经损伤的保护作用及机制。方法40只雄性BALB/c小鼠(体质量18~22 g,7周龄)按随机数字表法分为4组(n=10):对照(Con)组、热习服(HA)组(34℃,30 d)、电磁辐射(EMF)组(2450 MHz,20 min/d,4周)、热习服+电... 详细信息

目的探究热习服对电磁辐射所致海马神经损伤的保护作用及机制。方法40只雄性BALB/c小鼠(体质量18~22 g,7周龄)按随机数字表法分为4组(n=10):对照(Con)组、热习服(HA)组(34℃,30 d)、电磁辐射(EMF)组(2450 MHz,20 min/d,4周)、热习服+电磁辐射(HA+EMF)组。采用糖水偏好实验检测各组小鼠蔗糖偏好程度,悬尾实验和强迫游泳实验观察各组不动时间,Morris水迷宫检测各组学习记忆能力。采用HE染色观察各组小鼠海马组织病理变化;分别使用小胶质细胞标志物Iba1、促炎表型标志物CD68及抗炎表型标志物CD206进行免疫荧光标记,检测各组海马内小胶质细胞数量及小胶质细胞表型变化;采用ELISA检测各组海马内TNF-α、IL-1β、TGF-β和IL-10水平;采用Western blot检测各组海马内HSP70的蛋白表达水平。结果与Con组相比,EMF暴露小鼠对蔗糖的偏好降低(P<0.05),悬尾不动时间延长(P<0.01),强迫游泳不动时间延长(P<0.01),第7天的逃避潜伏期延长(P<0.01),穿越平台次数减少(P<0.05);海马区细胞排列较紊乱、结构较松散、存在细胞形态不规则、肿胀,细胞核固缩、着色深,小胶质细胞水肿;海马区小胶质细胞数量增加(P<0.01),CD68相对荧光强度升高(P<0.01)、CD206相对荧光强度差异无统计学意义(P=0.885),提示此时活化小胶质细胞主要呈促炎型M1表型;海马中TNF-α、IL-1β含量显著升高,IL-10和TGF-β含量显著下降(P<0.01)。与EMF组相比,HA+EMF组小鼠对蔗糖的偏好增加(P<0.01),悬尾不动时间减少(P<0.05),强迫游泳不动时间减少(P<0.01),第7天的逃避潜伏期缩短(P<0.01);小鼠海马区细胞损伤程度改善,细胞固缩减轻。与Con组相比,HA+EMF组海马区小胶质细胞数量增加(P<0.01),抗炎型M2表型标志物CD206相对荧光强度升高(P<0.01),此时CD68相对荧光强度相较EMF组显著下降(P<0.01)。与EMF组相比,HA+EMF组小鼠海马中TNF-α、IL-1β水平下降(P<0.01),TGF-β和IL-10水平升高(P<0.01)。HA+EMF组小鼠海马内HSP70蛋白表达量相较于EMF组显著升高(P<0.01)且显著高于HA组(P<0.01)。结论热习服可能通过改变小胶质细胞表型调节炎症反应,改善电磁辐射诱导的神经损伤。

关键词：热习服电磁辐射海马神经损伤神经炎症热休克蛋白70

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基于生物信息学和机器学习鉴定慢性阻塞性肺病合并肺动脉高压标志物及实验验证

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陆军军医大学学报 2025年第9期47卷 948-958页

作者：杨燕陶春容朱佑君张聪李德峰陆军军医大学(第三军医大学)第二附属医院心内科重庆陆军军医大学(第三军医大学)基础医学院实验动物学教研室重庆陆军军医大学(第三军医大学)第二附属医院临床医学研究中心重庆

目的利用生物信息学筛选诊断慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)合并肺动脉高压(pulmonary arterial hypertension, PAH)的关键生物标志物,并验证其临床意义。方法通过高通量测序数据分析鉴定了COPD合并PAH... 详细信息

目的利用生物信息学筛选诊断慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)合并肺动脉高压(pulmonary arterial hypertension, PAH)的关键生物标志物,并验证其临床意义。方法通过高通量测序数据分析鉴定了COPD合并PAH的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),并通过功能富集分析探讨了这些基因的生物学功能。利用最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)、随机森林(random forest, RF)、支持向量机递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination, SVM-RFE)机器学习方法筛选出5个潜在的生物标志物。通过单细胞分析揭示了关键基因在巨噬细胞中的表达模式。提取肺组织巨噬细胞进行细胞水平验证,观察肺PAH关键生物标志物表达差异。通过外周血单个核细胞(peripheral blood mononuclear cells, PBMC)数据验证关键生物标志物临床意义。利用缺氧方法建立COPD合并PAH小鼠模型,将16只8周龄普通级COPD小鼠(雌雄不限,体质量20~22 g)按随机数字抽样法分为(n=8):缺氧组(氧浓度为10%±0.5%,COPD合并PAH组)和常氧组(COPD组)。使用免疫荧光技术标记关键生物标志物,计算表达情况。结果 COPD合并PAH筛选出28个DEGs(|Log_(2)FC|≥2, P<0.05)。功能富集分析显示,COPD合并PAH的DEGs与主要组织相容性复合体(majorhistocompatibility complex,MHC)Ⅱ和细胞分裂相关,参与溶酶体、氧化磷酸化及细胞周期通路(P<0.05)。机器学习得到5个潜在的生物标志物(GRN、KLF4、SHTN1、LRP1和GPNMB),进一步的单细胞分析揭示了这些标志物在疾病发展中存在逆向表达模式。从PBMCs中构建的诺模图模型,用于诊断COPD合并PAH[受试者操作曲线下面积(area under the subject curve,AUC)为0.907]。COPD合并PAH组GRN、KLF4、SHTN1、LRP1和GPNMB蛋白和基因显著高表达(P<0.05)。结论本研究发现了GRN、KLF4、SHTN1、LRP1和GPNMB可作为COPD合并PAH预测和诊断的关键生物标志物,为COPD合并PAH的临床治疗提供了新的见解。

关键词：慢性阻塞性肺病合并肺动脉高压诊断标志物机器学习生物信息学分析肺巨噬细胞

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CYP3A酶突变类型与舒芬太尼代谢的性别差异研究

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陆军军医大学学报 2025年第6期47卷 581-590页

作者：蒋颖秦志刚冯力元刘冠磊黎洁钰刘先哲李勇帅陈妍李鹏顾健腾陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院麻醉科重庆陆军军医大学(第三军医大学)药学与检验医学系生药学与中药学教研室重庆

目的基于细胞色素P450 3A(cytochrome P450 3A,CYP3A)酶突变类型,探究舒芬太尼在中国患者体内药物代谢的性别差异。方法将中国人群细胞色素P450 3A4基因*1G位点(cytochrome P450 3A4 gene*1G locus,CYP3A4*1G)和细胞色素P450 3A5基因*... 详细信息

目的基于细胞色素P450 3A(cytochrome P450 3A,CYP3A)酶突变类型,探究舒芬太尼在中国患者体内药物代谢的性别差异。方法将中国人群细胞色素P450 3A4基因*1G位点(cytochrome P450 3A4 gene*1G locus,CYP3A4*1G)和细胞色素P450 3A5基因*3位点(cytochrome P4503A5 gene*3 locus,CYP3A5*3)突变组合可能导致的影响程度赋予不同权重,依据CYP3A酶突变程度将患者分为3类:Ⅰ类人群,CYP3A4*1G/*1G基因型或CYP3A4*1/*1G+CYP3A5*3/*3基因型;Ⅱ类人群,CYP3A4*1/*1G+CYP3A5*1/*3基因型;Ⅲ类人群,CYP3A4*1/*1基因型或CYP3A4*1/*1G+CYP3A5*1/*1基因型。研究采用单剂量、双盲、分层随机抽样设计,共纳入陆军军医大学第一附属医院255名腔镜手术患者,独立的统计学家根据术前基因检测结果将患者分类,采用分层随机抽样的方式从每类各抽取30人构成研究队列(每组男女比例1:1),并随机命名各组为A、B或C组。临床研究人员和受试者对分组结果、基因检测结果双盲。90名患者入室后接受单剂量舒芬太尼诱导,于给药前2 min和给药后2~120 min内共10个时间点采集血样。术后测定血浆药物浓度,计算药代动力学参数,比较同一群体内不同性别患者的药物代谢差异并揭盲。结果队列符合二房室药代动力学模型,揭盲A、B、C组分别对应Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类人群。在不同CYP3A酶突变程度的患者群体内,女性各时间点的血药浓度-时间曲线均低于男性,女性的总清除率更高(P≤0.01),0~∞时的药时曲线下面积更小(P<0.05)。此外,Ⅰ类人群中女性的中央室消除速率和药物自中央室的分布速率较男性更大(P<0.05),男性的药物分布半衰期(P<0.05)和消除半衰期(P<0.01)更长。Ⅱ、Ⅲ类人群中男性的药时曲线下总面积均大于女性(P<0.05)。结论舒芬太尼在中国患者体内的药物代谢具有性别差异,女性体内舒芬太尼分布与消除均快于男性,男性患者体内的药物暴露程度更高。术前CYP3A酶基因分型及术中个体化用药对于保障临床用药安全具有重要意义。

关键词：性别差异 CYP3A 舒芬太尼药物代谢基因突变

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基于随机生存森林算法的NK/T细胞淋巴瘤患者预后模型的构建与验证

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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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移居高原男性青年慢性高山病的诊断模型构建

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陆军军医大学学报 2025年第1期47卷 10-19页

作者：张权陈建刘宝高志奇赵文琦张二龙徐刚陈德伟高钰琪陆军军医大学(第三军医大学)高原军事医学系高原特需药品与器材研究室重庆陆军军医大学(第三军医大学)高原军事医学系高原生理学与病理学教研室重庆

目的分析移居高原男性青年慢性高山病(chronic mountain sickness,CMS)发生的危险因素,并构建诊断模型及评估诊断效能。方法本研究采用横断面研究设计方案,于2023年6月10日至12月29日以方便抽样方法选取移居到高原(海拔4500~5000 m地区... 详细信息

目的分析移居高原男性青年慢性高山病(chronic mountain sickness,CMS)发生的危险因素,并构建诊断模型及评估诊断效能。方法本研究采用横断面研究设计方案,于2023年6月10日至12月29日以方便抽样方法选取移居到高原(海拔4500~5000 m地区)半年及以上的男性青年作为被试者,收集其人口学资料并采集血液样本进行实验室检测。以“慢性高山病青海标准”将被试者分为CMS组和非CMS组。按照8∶2的比例随机抽样将被试者分为训练集和测试集。通过随机森林变量重要性排序、单因素和多因素Logistic回归分析,筛选出CMS发生的独立危险因素并构建诊断模型;采用受试者工作特征曲线、校准曲线、临床决策曲线和影响曲线分析,全面评估模型的诊断效能。结果376名抽样被试者经纳入排除后,共308人纳入数据分析,其中CMS患病率为17.53%。呼吸困难或心悸(79.63%)和睡眠障碍(85.19%)是CMS患者的主要临床表现。进一步分析发现,肌酸激酶同工酶MB/肌酸激酶(creatine kinase-MB/creatine kinase,CK-MB/CK,OR=2.17,95%CI:1.43~3.28)、高原居住时间(OR=2.44,95%CI:1.08~5.54)和体质指数(body mass index,BMI,OR=1.62,95%CI:1.05~2.50)是CMS发生的三大独立危险因素。训练集和测试集的CMS诊断模型曲线下面积[0.821(95%CI:0.756~0.886)vs 0.822(95%CI:0.700~0.944)]、特异度(66.30%vs 73.90%)、敏感度(89.50%vs 81.20%),提示其区分度较好。通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估模型拟合度(χ^(2)=10.029,P=0.263)和(χ^(2)=4.477,P=0.812),说明模型预测与实际观察结果一致性较好。临床决策曲线分析表明,在阈值概率为0.1~0.7内,模型的净收益优于全干预和无干预策略。临床影响曲线分析显示,当阈值概率>0.4时,模型的预测和实际发病情况高度一致。这2项分析结果共同证实了模型的临床应用价值。结论CK-MB/CK、高原居住时间和BMI是CMS的独立危险因素,其构建的诊断模型有助于识别CMS发生潜在个体,进而早期干预以预防CMS对移居高原男性青年生命健康的危害。

关键词：移居高原高原病慢性高山病诊断男性青年

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