检索结果-内蒙古大学图书馆

中国儿童保健杂志 2022年第3期30卷 314-318页

作者：张瑜谢小敏马田仝海霞王蕾李鸽于夏尚磊江逊空军军医大学唐都医院儿科陕西西安710038 空军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室

目的探究青春期哮喘患儿疾病控制与家庭功能、自我管理、知觉压力的相关性,为针对性干预方案的制定提供理论依据。方法便利选取2020年8月-2021年7月在空军军医大学唐都医院儿科门诊就诊的青春期哮喘患儿为研究对象,采用一般资料调查问... 详细信息

目的探究青春期哮喘患儿疾病控制与家庭功能、自我管理、知觉压力的相关性,为针对性干预方案的制定提供理论依据。方法便利选取2020年8月-2021年7月在空军军医大学唐都医院儿科门诊就诊的青春期哮喘患儿为研究对象,采用一般资料调查问卷、儿童哮喘控制测试问卷、家庭功能评定量表、哮喘儿童自我管理测评量表、中文版知觉压力量表进行问卷调查,采用多元逐步线性回归分析探究青春期哮喘患儿疾病控制的影响因素。结果 372例青春期哮喘患儿疾病控制评分为22.97±3.72,完全控制率为40.32%(150/372)。多元逐步线性回归分析结果显示:性别、是否住校、是否进行过哮喘控制管理培训、患病年限、是否有哮喘家族史、家庭功能、自我管理、知觉压力是青春期哮喘患儿疾病控制的主要影响因素(β=-0.054、-0.045、0.057、0.069、-0.065、-0.164、0.351、-0.373,P<0.05),可共同解释变异的89.0%。结论青春期哮喘患儿疾病控制水平有待提升,儿科医护人员应该针对不同影响因素特征进行针对性干预,以提高其疾病控制水平,促进疾病康复。

关键词：青春期哮喘疾病控制家庭功能自我管理知觉压力

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青少年抑郁症状的相关家庭因素研究

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中国儿童保健杂志 2022年第4期30卷 446-449,464页

作者：谢小敏冯蓓李亚莉梁亚红王玥林燕江逊空军军医大学唐都医院儿科陕西西安710038 空军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室

目的调查青少年抑郁症状发生情况,分析其相关家庭因素。方法于2019年11月选择西安市初级中学和高级中学各2所,采用分层整群抽样的方法抽取650名学生作为调查对象,采用一般情况调查问卷、流调中心用抑郁症状自评量表、儿童期创伤问卷和... 详细信息

目的调查青少年抑郁症状发生情况,分析其相关家庭因素。方法于2019年11月选择西安市初级中学和高级中学各2所,采用分层整群抽样的方法抽取650名学生作为调查对象,采用一般情况调查问卷、流调中心用抑郁症状自评量表、儿童期创伤问卷和父母教养方式问卷进行调查。采用多元线性回归分析探究影响青少年抑郁症状水平的相关家庭因素。结果本组青少年抑郁症状评分为16.00(9.00,20.00)分,抑郁症状阳性筛查率为19.7%。多元线性回归分析结果显示:性别、父母婚姻状态、情感虐待、躯体虐待、父亲过度保护、母亲过度保护、父亲情感温暖、母亲情感温暖(β=-0.028、0.030、0.103、0.267、0.467、0.047、-0.279、-0.272,P<0.001)是青少年抑郁症状的主要影响因素,共解释总变异的92.3%。结论青少年抑郁症状阳性筛查率处于较低水平,性别、父母婚姻状态、情感虐待、躯体虐待、父/母亲过度保护、父/母亲情感温暖是青少年抑郁症状的主要家庭因素。

关键词：青少年抑郁症状童年创伤家庭教养方式

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基于生物信息学筛选区分人类免疫缺陷病毒感染和人类免疫缺陷病毒/结核分枝杆菌共感染的基因表达特征

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疾病监测 2024年第10期39卷 1308-1313页

作者：王龙昊吕恒梁徐元勇张文义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 中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室辽宁沈阳110000 中国人民解放军疾病预防控制中心北京100071

目的筛选用于区分人类免疫缺陷病毒(HIV)感染和HIV/结核分枝杆菌(MTB)共感染的外周血潜在的基因表达特征。方法首先从基因表达总览(GEO)数据库下载数据集GSE50834,分为HIV感染患者和HIV/MTB共感染患者两组进行差异分析,将差异表达基因(D... 详细信息

目的筛选用于区分人类免疫缺陷病毒(HIV)感染和HIV/结核分枝杆菌(MTB)共感染的外周血潜在的基因表达特征。方法首先从基因表达总览(GEO)数据库下载数据集GSE50834,分为HIV感染患者和HIV/MTB共感染患者两组进行差异分析,将差异表达基因(DEGs)进行基因本体(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,然后构建蛋白质相互作用网络(PPI)并筛选关键基因,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析关键基因的诊断价值,以及通过加权基因共表达网络(WGCNA)分析进行验证,从而得到有价值的基因表达特征。结果共筛选得到100个DEGs,其中上调基因58个,下调基因42个。GO功能注释显示,DEGs主要集中在炎症反应、细胞质膜和与碳水化合物结合等功能;KEGG通路富集分析显示,DEGs主要集中在补体凝血级联和趋化因子信号通路。从PPI网络获得4个关键基因,ROC分析显示均有较高的诊断价值,在WGCNA连接度较高的基因集中找到了CXC基序趋化因子配体2(CXCL2)、前血小板碱性蛋白(PPBP)和CXC基序趋化因子配体10(CXCL10)基因。结论CXCL2、PPBP和CXCL10基因可以作为区分HIV感染和HIV/MTB共感染重要的基因表达特征,为相关生物标志物的探索提供一定的思路。

关键词：人类免疫缺陷病毒结核分枝杆菌共感染生物信息学基因表达特征

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糖尿病相关预测模型构建的机器学习方法

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中国卫生统计 2023年第4期40卷 631-635,640页

作者：邹琼张杨万毅陈长生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710032 陕西中医药大学公共卫生学院空军军医大学卫勤训练基地

糖尿病是以高血糖为特征的一种代谢性疾病,血糖高大多是由胰岛素分泌缺陷或其生物作用受损引起,患糖尿病时持续存在的高血糖,会损害各种组织,特别是脑、肾、心脏、神经等[1]。目前,糖尿病是全世界最主要的慢性非传染性疾病之一[2]。新... 详细信息

糖尿病是以高血糖为特征的一种代谢性疾病,血糖高大多是由胰岛素分泌缺陷或其生物作用受损引起,患糖尿病时持续存在的高血糖,会损害各种组织,特别是脑、肾、心脏、神经等[1]。目前,糖尿病是全世界最主要的慢性非传染性疾病之一[2]。新版糖尿病地图指出,在全球范围4.63亿糖尿病患者中,有2.319亿未诊断,未诊断率为50.1%,其中绝大多数为2型糖尿病患者。中国有超过6500万糖尿病患者尚未确诊,这些患者没有明显的糖尿病症状,如果不能早发现、及时干预,将增加糖尿病相关并发症的风险,从而极大地增加糖尿病相关医疗保健费用[3]。在糖尿病相关方面的预测分析研究领域,目前更多的是采用机器学习(machine learning,ML)的方法。

关键词：慢性非传染性疾病糖尿病症状代谢性疾病机器学习高血糖相关并发症全球范围预测分析

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3D打印模型结合案例教学法在骨肿瘤临床教学中的应用

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国际骨科学杂志 2024年第5期45卷 344-348页

作者：石磊裴国清欧阳飞肖鑫李明辉王陵张扬空军军医大学第一附属医院骨科陕西西安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

目的探索3D打印模型结合案例教学法(CBL)在骨肿瘤临床教学中的应用效果及意义。方法选取2023年7月至2023年9月在空军军医大学西京医院骨肿瘤科参加临床实习的五年制本科学生148人,随机分为2组,每组74人,接受相同的病例教学课程,分别采用... 详细信息

目的探索3D打印模型结合案例教学法(CBL)在骨肿瘤临床教学中的应用效果及意义。方法选取2023年7月至2023年9月在空军军医大学西京医院骨肿瘤科参加临床实习的五年制本科学生148人,随机分为2组,每组74人,接受相同的病例教学课程,分别采用CBL方法和3D打印模型结合CBL方法进行授课,课程结束采用随堂测试和课后问卷对授课效果进行评估。结果随堂测试结果显示,CBL结合3D打印组在肿瘤毗邻结构辨识、手术入路选择、肿瘤切除范围评估方面的优良率分别为93.2%、90.5%和87.8%,均高于CBL组的81.1%、78.4%和74.3%,差异具有统计学意义(P<0.05)。课后评估显示,在课程趣味性、激发临床兴趣、理解手术过程和提高临床思维能力方面,CBL结合3D打印组的优良率分别为100%、95.9%、97.3%与95.9%,均优于CBL组的86.5%、83.8%、83.8%和81.1%,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论3D打印模型结合CBL对于骨肿瘤这种少见复杂疾病的临床诊疗教学有积极意义,教学效果良好。

关键词： 3D打印案例教学法骨肿瘤临床教学

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基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型对2型糖尿病肾病的预测研究

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中国全科医学 2024年第8期27卷 961-970页

作者：邹琼吴曦张杨万毅陈长生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省西安市710032 陕西中医药大学公共卫生学院陕西省咸阳市712046 空军军医大学卫勤训练基地陕西省西安市710032

背景糖尿病肾病(DN)是糖尿病常见的微血管并发症之一,发病率高,危害性大。早期发现DN对预防相关疾病非常重要。目前大多研究基于传统的统计预测方法,数据需满足其所要求的前提假设条件。近年来已无法很好满足其在DN预测领域的需求,有必... 详细信息

背景糖尿病肾病(DN)是糖尿病常见的微血管并发症之一,发病率高,危害性大。早期发现DN对预防相关疾病非常重要。目前大多研究基于传统的统计预测方法,数据需满足其所要求的前提假设条件。近年来已无法很好满足其在DN预测领域的需求,有必要尝试开展机器学习等新方法在DN预测领域的应用。目的利用LASSO回归和麻雀搜索算法(SSA)优化的BP神经网络(SSA-BP神经网络)构建DN预测模型。方法本研究时间为2023年4—8月,数据来源于公开的伊朗133例糖尿病患者的并发症数据。采用SPSS 26.0软件进行单因素分析,采用LASSO回归筛选变量。以是否患DN为因变量,分别用8∶2和7∶3的比例划分训练集和测试集,使用SSA-BP神经网络进行建模与分析,并与经典的机器学习模型对比预测性能以分析较优的DN模型。基于准确率、精确率、灵敏度、特异度、F1-score和受试者工作特征曲线下面积(AUC)指标进行模型评价。结果剔除9例1型糖尿病患者,本研究纳入的有效样本量为124例2型糖尿病(T2DM)患者,其中73例(58.9%)被诊断为DN患者。单因素分析显示年龄、BMI、糖尿病持续时间、空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbA_(1c))、低密度脂蛋白(LDL)、高密度脂蛋白(HDL)、三酰甘油(TG)、收缩压(SBP)和舒张压(DBP)的T2DM患者DN危险因素(P<0.05)。训练集∶测试集=8∶2时,训练集(n=100)中有59例DN患者,测试集(n=24)含有14例DN患者。LASSO回归筛选出年龄、糖尿病持续时间、HbA_(1c)、LDL和SBP共5个影响因素。Logistic回归(LR)、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、BP神经网络、SSA-BP神经网络模型在测试集的准确率分别为83.33%、79.17%、79.17%、87.50%、95.83%。F1-score分别为0.8462、0.8000、0.8000、0.8889、0.9600。训练集∶测试集=7∶3时,训练集(n=88)中有52例DN患者,测试集(n=36)含有21例DN患者。LASSO回归筛选出年龄、BMI、糖尿病持续时间、LDL、HDL、SBP和DBP这7个影响因素。LR、KNN、SVM、BP神经网络、SSA-BP神经网络模型在测试集的准确率分别为86.11%、86.11%、86.11%、72.22%、91.67%。F1-score分别为0.8718、0.8718、0.8649、0.7059、0.9091。结论LR、KNN和SVM模型在训练集∶测试集=7∶3时性能较好,BP神经网络和SSA-BP神经网络模型在训练集∶测试集=8∶2时性能较好。相较于BP神经网络模型和传统机器学习模型,SSA-BP神经网络模型的预测性能更佳,可及时准确识别T2DM DN患者,实现DN的早发现和早治疗,从而预防并减缓对其身体带来的危害。

关键词：糖尿病,2型糖尿病肾病神经网络,计算机预测模型

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基于机器学习的2型糖尿病患者视网膜病变风险预测模型研究

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空军军医大学学报 2024年

作者：李林怿万毅刘奎韩政元韩悌昕陈长生空军军医大学卫勤训练基地卫生勤务教研室空军军医大学基础医学院学员三大队空军军医大学军事生物医学工程学系医学电子工程学教研室空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室

目的分析比较逻辑回归（LR）、线性判别分析（LDA）、决策树（DT）、随机森林（RF）、CatBoost和LightGBM六种机器学习模型对2型糖尿病患者视网膜病变风险的预测效能。方法利用国家人口健康科学数据中心的糖尿病并发症预警数据集，基... 详细信息

目的分析比较逻辑回归（LR）、线性判别分析（LDA）、决策树（DT）、随机森林（RF）、CatBoost和LightGBM六种机器学习模型对2型糖尿病患者视网膜病变风险的预测效能。方法利用国家人口健康科学数据中心的糖尿病并发症预警数据集，基于不同算法构建2型糖尿病患者视网膜病变风险预测模型，清洗数据后按照7:3划分训练集和测试集，采用十折交叉验证法对六种模型的预测性能（准确度、召回率、精确度、F1-Score、AUC）进行比较。结果在测试集上使用六种模型对2型糖尿病患者视网膜病变进行风险预测，LightGBM的准确度（0.773 8）、召回率（0.825 1）、精确度（0.762 0）、F1-Score（0.792 3）和AUC（0.843 4）均最高，CatBoost的准确度（0.744 1）、召回率（0.787 8）、精确度（0.729 1）、F1-Score（0.757 3）和AUC（0.828 0）均次之。结论对于2型糖尿病患者视网膜病变风险预测，LightGBM在六种模型中综合表现最好，此外集成学习分类器（LightGBM、CatBoost、RF）的预测效能优于弱学习分类器（DT、LR、LDT），可为2型糖尿病患者视网膜并发症的临床辅助诊断及发病风险预测提供便捷可靠参考。

关键词：糖尿病视网膜病变机器学习疾病预测比较研究

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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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公共卫生硕士专业学位研究生培养质量的调查研究

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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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基于期中条件检验效能的希望区域法在临床试验非盲样本量重估中的应用

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空军军医大学学报 2024年

作者：陈垂雄王文文黄曼丽黄雅茹王陵夏结来李晨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

目的使用希望区域法在适应性设计临床试验中进行非盲样本量重估，通过适应性调整样本量的方式提高临床试验整体研究效率。方法以两均数比较的优效性检验为例，在两阶段适应性设计下使用希望区域法，以固定样本量及成组序贯设计作为方... 详细信息

目的使用希望区域法在适应性设计临床试验中进行非盲样本量重估，通过适应性调整样本量的方式提高临床试验整体研究效率。方法以两均数比较的优效性检验为例，在两阶段适应性设计下使用希望区域法，以固定样本量及成组序贯设计作为方法学参照，通过设定不同的疗效差异初始估计值及真实值，比较希望区域法的Ⅰ类错误、检验效能和平均样本量，并给出应用案例。结果三种试验设计的Ⅰ类错误近似，希望区域法较成组序贯设计及固定样本量设计能提高试验整体的检验效能，但其估计的样本量较大，适用于高估初始差异值的场景，当正确估计或低估初始差异时，提高的检验效能与因有效提前终止试验的成组序贯设计近似，而样本量的估计较成组序贯设计更多。结论希望区域法能有效提高初始估计样本量过低时临床试验的检验效能，避免因试验检验效能不足导致无法检测出药物的真实疗效差异。若有比较可靠的前期数据能够较准确地估计初始差异值，则不推荐在适应性设计临床试验中使用希望区域法。

关键词：希望区域法条件检验效能样本量重估期中分析适应性设计

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