检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2024年第10期28卷 1212-1216页

作者：周丽婷李娟寇长贵叶琳于洗河任淑萍刘雅文吉林大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生教研室长春130021 吉林大学公共卫生学院卫生检验教研室长春130021 吉林大学公共卫生学院流行病与卫生统计教研室长春130021 吉林大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理教研室长春130021

“大健康”理念下,公共卫生人才培养是构筑强大公共卫生体系、保障国家公共卫生安全和落实健康中国战略的重要基石。吉林大学公共卫生学院针对公共卫生与预防医学专业人才培养中存在的知识结构单一、创新精神与实践能力不足、国际视野... 详细信息

“大健康”理念下,公共卫生人才培养是构筑强大公共卫生体系、保障国家公共卫生安全和落实健康中国战略的重要基石。吉林大学公共卫生学院针对公共卫生与预防医学专业人才培养中存在的知识结构单一、创新精神与实践能力不足、国际视野不宽等3个突出问题,基于将知识传授与能力培养相结合、创新精神培养与实践能力训练相融合、专业素质形成与家国情怀相统一的人才培养理念,借助教育改革项目、课程开发和国际人才培养计划等途径,实施了“五模块、四平台、三途径”的公共卫生复合型人才培养模式。这一改革不仅提升了公共卫生与预防医学专业人才的培养质量,而且对我国公共卫生教育的整体提升产生了积极影响,同时也为培养新型公共卫生人才提供了新思路。

关键词：大健康公共卫生复合型人才人才培养

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连续贝叶斯网络在尿酸与慢性代谢性疾病相关性中的应用

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中华疾病控制杂志 2023年第9期27卷 1078-1083页

作者：崔宇宋伟梅赵瑞青任浩王旭春乔宇超赵执扬任家辉刘静李一汀仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的基于改进的偏相关(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立连续贝叶斯网络模型,探寻尿酸(uric acid,UA)的代谢性影响因素,并通过与传统的多重线性回归模型分析比较,分析连续贝叶斯网络模型对疾病影响因素的效果和优势。... 详细信息

目的基于改进的偏相关(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立连续贝叶斯网络模型,探寻尿酸(uric acid,UA)的代谢性影响因素,并通过与传统的多重线性回归模型分析比较,分析连续贝叶斯网络模型对疾病影响因素的效果和优势。方法以2015年山西省慢性病监测的4846例监测人群数据为研究对象,分别用多重线性回归模型和连续贝叶斯网络模型分析UA与其余9个代谢性疾病的特征指标的相关性,比较两种方法结果的优劣。结果经多重线性回归模型逐步分析,三酰甘油(triglyceride,TG)、SBP、DBP、低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL)、高密度脂蛋白(high density lipoprotein,HDL)共5个变量与UA水平直接相关,解释了UA 9.5%的变异。连续贝叶斯网络模型共包含24条有向边,年龄、TG、LDL、HDL、SBP、DBP与UA水平直接相关,随着年龄、TG、LDL的增加和HDL的降低均会导致UA水平升高,而UA水平升高又导致SBP、DBP升高;总胆固醇(total cholesterol,TC)与UA间接相关。结论连续贝叶斯网络模型能发现更多UA的直接影响因素,还可以找到UA的间接影响因素,整体解释度更好。

关键词：连续贝叶斯网络改进的偏相关算法多重线性回归尿酸

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基于随机森林变量重要性评分的变量筛选方法及其在肿瘤分型诊断中的应用

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中华疾病控制杂志 2023年第3期27卷 274-280,320页

作者：王文杰马金沙高倩王彤山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的探究高维组学数据中结局为二分类时基于随机森林(random forest, RF)变量重要性评分的变量筛选方法,并选择合适方法构建结局预测模型。方法首先根据不同的变量筛选目标,对最小优化变量筛选类RF算法[递归特征消除(recursive featur... 详细信息

目的探究高维组学数据中结局为二分类时基于随机森林(random forest, RF)变量重要性评分的变量筛选方法,并选择合适方法构建结局预测模型。方法首先根据不同的变量筛选目标,对最小优化变量筛选类RF算法[递归特征消除(recursive feature elimination, RFE)-RF、biosigner]与全部相关变量筛选类RF算法(Boruta、vita、altmann、r2vim)在高维数据中识别重要变量的能力进行了模拟比较。然后结合不同方法优势用于弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma, DLBCL)分型相关基因的筛选,并构建DLBCL分型诊断模型。结果模拟研究表明,vita方法的灵敏度较高,biosigner方法的阳性预测值较高。实例分析表明,经vita方法筛得1 019个与DLBCL分型相关的基因,后经biosigner方法筛得77个与DLBCL分型相关的基因。所建DLBCL分型诊断模型的受试者工作特征(receiver operating characteristical, ROC)曲线下面积(area under the ROC curve, AUC)为0.910。结论 vita及biosigner方法可用于DLBCL分型相关基因的初步和最终筛选阶段。由最终筛得基因所建立的模型可有效实现DLBCL的分型诊断。

关键词：随机森林变量筛选弥漫大B细胞淋巴瘤

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应用深度神经网络和Klemera-Doubal方法估计生物学年龄

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中国公共卫生 2023年第6期39卷 782-788页

作者：陈淑婷高倩曹利美王佳乐王彤山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的将深度神经网络(DNN)和Klemera-Doubal方法(KDM)应用于中国中老年人群估计生物学年龄(BA),并选择最优方案评价模型表现。方法从中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011—2012年的全国基线调查数据中,选取45岁≤年龄≤85岁中老年人的血... 详细信息

目的将深度神经网络(DNN)和Klemera-Doubal方法(KDM)应用于中国中老年人群估计生物学年龄(BA),并选择最优方案评价模型表现。方法从中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011—2012年的全国基线调查数据中,选取45岁≤年龄≤85岁中老年人的血液标志物样本(11513人)、身体测量指标样本(13603人)和血液+身体测量样本(9904人),应用DNN和KDM估计BA,根据Pearson相关系数、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价BA的估计准确性和选出最优方案。通过计算BA和时序年龄(CA)回归的残差ΔBA,与死亡情况、认知能力构建复杂抽样logistic回归或线性回归模型。结果3种样本均是血液+身体测量样本计算的BA与CA相关性最高(r_(DNN)=0.91;r_(KDM)=0.48),MAE(MAE_(DNN)=3.11;MAE_(KDM)=13.74)和RMSE(RMSE_(DNN)=4.15;RMSE_(KDM)=17.76)最低,DNN的BA估计准确性优于KDM。在血液+身体测量样本中,死亡风险随DNN-ΔBA、KDM-ΔBA、CA增加而升高,反之,认知能力随其增加而降低。基于受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测作用,KDM-ΔBA对死亡风险的预测准确性略优于DNN-ΔBA(AUC_(KDM-ΔBA)=0.717;AUC_(DNN-ΔBA)=0.699)。此外,相比于正常衰老者(-5≤ΔBA≤5),衰老加速者(ΔBA>5)具有明显更高的死亡风险(OR_(DNN)=1.760,95%CI=1.207~2.567;OR_(KDM)=1.872,95%CI=1.308~2.679),并与更低的认知能力(β_(DNN)=-0.631,95%CI=-1.124~-0.139;β_(KDM)=-0.374,95%CI=-0.680~-0.068)有关。结论最优方案包含多类型数据(血液+身体测量指标)具有较高的BA估计准确性,明显优于单类型数据,更能准确评估个体的衰老速度。DNN相较于KDM具有更高的BA估计准确性,且DNN与KDM的预测表现较为接近,可认为DNN应用于我国中老年人群评估个体的衰老变化具有更优表现。

关键词：生物学年龄深度神经网络 Klemera-Doubal方法衰老

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基于倾向性评分探讨睡眠时相提前综合征与2型糖尿病的关系

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中华疾病控制杂志 2023年第1期27卷 53-59页

作者：高绒绒高倩王彤山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室太原030001

目的探讨睡眠时相提前综合征(advanced sleep phase syndrome,ASPS)和2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)间的关联性,为深入理解睡眠的健康效应及预防和干预T2DM提供理论依据。方法本研究数据来源于美国国家健康和营养调查(Natio... 详细信息

目的探讨睡眠时相提前综合征(advanced sleep phase syndrome,ASPS)和2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)间的关联性,为深入理解睡眠的健康效应及预防和干预T2DM提供理论依据。方法本研究数据来源于美国国家健康和营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)(2017―2018年)数据库。ASPS由工作日的就寝时间和晨起时间定义。T2DM根据服用降糖药物来定义。使用基于倾向性评分的逆概率加权法(inverse probability treatment weight,IPTW)和重叠加权法(overlap weights,OW)尽可能地控制潜在混杂变量后,分析ASPS和T2DM的关联性。结果共有6048名研究对象被纳入研究,其中759人患有T2DM,411人被诊断为ASPS,分别占12.5%、6.8%。T2DM在ASPS组中的患病率比非ASPS组高(20.0%vs.12.0%,t=21.295,P<0.001)。IPTW控制潜在混杂后,分析显示ASPS组患T2DM的风险是非ASPS组的1.540倍(OR=1.540,95%CI:1.184~2.002,P=0.001);OW进一步完全均衡协变量后,分析显示二者差异有统计学意义(OR=1.362,95%CI:1.078~1.722,P=0.001)。结论ASPS是T2DM独立风险因素,提示睡眠问题的管理在T2DM的防制中具有重要意义。

关键词：睡眠时相提前综合征 2型糖尿病逆概率加权重叠加权

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网络增强核融合方法的改进及其在乳头状肾细胞癌多组学数据整合分子分型中的应用

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中国卫生统计 2024年第3期41卷 376-381页

作者：师国京李灵梅魏亿芳赵鑫房瑞玲杨海涛余红梅张岩波曹红艳山西医科大学卫生统计教研室 030001 重大疾病风险评估山西省重点实验室河北医科大学流行病与卫生统计学教研室

目的针对网络增强的相似网络融合(network enhancement fusion,ne-SNF)方法先融合不同组学网络,再对融合后的网络降噪,忽略了不同组学相似网络噪声对融合网络影响的问题,本文提出了改进的网络增强融合(improved network enhancement fus... 详细信息

目的针对网络增强的相似网络融合(network enhancement fusion,ne-SNF)方法先融合不同组学网络,再对融合后的网络降噪,忽略了不同组学相似网络噪声对融合网络影响的问题,本文提出了改进的网络增强融合(improved network enhancement fusion,improved ne-SNF)方法,并探讨其在乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)分子分型中的应用,识别PRCC高危患者,筛选重要通路及免疫浸润细胞。方法通过模拟研究评估improved ne-SNF分型性能,并将其用于PRCC多组学数据的整合分型,利用Cox回归模型分析不同分型患者的预后风险;筛选不同分型的差异表达mRNA(DEmRNAs)、miRNA(DEmiRNAs)及差异甲基化基因(DMGs),并对其重合基因进行KEGG通路分析;最后对不同分型患者进行免疫细胞浸润分析。结果模拟研究结果表明improved ne-SNF在不同信号比例和噪声强度下的分型准确性均优于SNF和ne-SNF。improved ne-SNF方法将PRCC患者分为高危组和低危组,高危组患者的死亡风险是低危组的7.727倍;筛选出3511个DEmRNAs,96个DEmiRNAs及3426个DMGs,其联合分析的649个重合基因得到42条有统计学差异的KEGG通路。此外,筛选出3种在不同分型中存在统计学差异的免疫浸润细胞。结论improved ne-SNF分型性能优于SNF和ne-SNF,且能够有效识别PRCC预后高风险患者,并筛选出PRCC重要通路及相关免疫浸润细胞,为PRCC的治疗及预后提供新的思路和参考依据。

关键词：改进的网络增强融合乳头状肾细胞癌多组学数据整合分子亚型

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预测重症缺血性脑卒中死亡风险的模型:基于内在可解释性机器学习方法

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南方医科大学学报 2023年第7期43卷 1241-1247页

作者：罗枭程义吴骋贺佳海军军医大学卫勤系军队卫生统计学教研室上海200433

目的构建一种内在可解释性机器学习模型,即可解释提升机模型(EBM)来预测重症缺血性脑卒中患者一年死亡风险。方法使用2008~2019年MIMIC-IV2.0数据库中符合纳排标准的2369例重症缺血性脑卒中患者资料,将数据集随机分成训练集(80%)和测试... 详细信息

目的构建一种内在可解释性机器学习模型,即可解释提升机模型(EBM)来预测重症缺血性脑卒中患者一年死亡风险。方法使用2008~2019年MIMIC-IV2.0数据库中符合纳排标准的2369例重症缺血性脑卒中患者资料,将数据集随机分成训练集(80%)和测试集(20%),构建可解释提升机模型评估疾病预后。通过计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)来衡量预测效果,使用校准曲线及布里尔分数(Brier score)评价模型的校准程度,并绘制决策曲线反映临床净收益。结果本研究所构建的可解释提升机具有良好的区分度、校准度和净收益率,其中模型预测重症缺血性脑卒中预后不良的AUC为0.857[95%CI(0.831,0.887)];校准曲线分析结果显示,可解释提升机模型的校准曲线最接近于理想曲线;决策曲线分析结果显示,当该模型预测概率阈值为0.10~0.80时,其预测净获益率最大。基于可解释提升机模型的前5个独立预测变量为年龄、SOFA评分、平均心率、机械通气、平均呼吸频率,其重要性得分从0.179~0.370。结论建立了一个可解释提升机模型,该模型应用于预测重症缺血性脑卒中患者一年内死亡风险具有良好的表现,通过模型可解释性能帮助临床医生更好地理解结果背后的原因。

关键词：重症缺血性脑卒中内在可解释性机器学习可解释提升机死亡预测

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八年制医学统计学课程分模块多元教学模式探讨

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 775-777页

作者：赵艳芳秦婴逸金志超何倩王睿吴骋海军军医大学卫生勤务学系军队卫生统计学教研室 200433

信息技术的突飞猛进,带动着教学手段的改革。国家精品课程、精品资源共享课、MOOC等教学手段颠覆了学生只能在课堂学习的教学模式。以不同方式进行的混合式教学正在逐渐替代传统课堂教学。混合式教学主张将传统的面对面教学的优势与数... 详细信息

信息技术的突飞猛进,带动着教学手段的改革。国家精品课程、精品资源共享课、MOOC等教学手段颠覆了学生只能在课堂学习的教学模式。以不同方式进行的混合式教学正在逐渐替代传统课堂教学。混合式教学主张将传统的面对面教学的优势与数字化教学的优势结合起来,二者优势互补,从而取得更佳的教学效果,成为国内外高等教育发展的重要趋势[1]。

关键词：精品资源共享课多元教学模式国家精品课程数字化教学混合式教学传统课堂教学信息技术高等教育

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三种缺失机制下数据模拟方法及其SAS实现

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 762-765页

作者：朱荣慧秦婴逸吴骋海军军医大学卫生勤务学系军队卫生统计学教研室 200433

目的研究真实世界研究中连续型结局变量下多个协变量缺失的数据模拟方法,以期为缺失值填补方法的模拟研究提供参考。方法基于多元线性回归模型和三种缺失机制的定义,模拟了存在混杂因素情况下连续型结局变量的完整数据,设置了完全随机... 详细信息

目的研究真实世界研究中连续型结局变量下多个协变量缺失的数据模拟方法,以期为缺失值填补方法的模拟研究提供参考。方法基于多元线性回归模型和三种缺失机制的定义,模拟了存在混杂因素情况下连续型结局变量的完整数据,设置了完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失机制下3个协变量均缺失一定比例(如2%)的情境,并采用SAS软件实现缺失机制的模拟过程。结果构建了不同缺失机制下多元协变量缺失的模拟数据集。结论提供的数据模拟方法和SAS代码实现了三种不同缺失机制的多元缺失数据模拟,可为相关模拟研究提供参考。

关键词：真实世界研究缺失数据缺失机制数据模拟 SAS代码

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从我国2016—2020年新药批准情况看新药研发及审批趋势

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中国新药杂志 2023年第4期32卷 386-395页

作者：王文文黄曼丽陈垂雄李晨王陵空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室

系统分析2016—2020年国家药品监督管理局(NMPA)新药审批情况，对比美国FDA同期获批新药，解析我国近5年的药物研发趋势，总结我国2016—2020年新药研发和审批趋势，并结合我国药品行政监督管理法规，分析我国在全球药物研发中的地位作... 详细信息

系统分析2016—2020年国家药品监督管理局(NMPA)新药审批情况，对比美国FDA同期获批新药，解析我国近5年的药物研发趋势，总结我国2016—2020年新药研发和审批趋势，并结合我国药品行政监督管理法规，分析我国在全球药物研发中的地位作用。研究发现，2016—2020年NMPA共批准新药申请(NDA)956个，其中化学药471个，中药235个，生物制药250个，5年间NMPA批准上市新药数量持续增加。与美国FDA申报审批情况相比，我国药品申报数量多，但通过比例较低，一类创新药申报数量较少，批准上市药物的适应证以抗肿瘤、消化系统和抗感染类为主，罕见病和孤儿药研发不足。中国新药批准数量逐年增加，但本土原研新药占比较小，基础研究及转化研究薄弱，新型靶点分子药物研发不够。

关键词：药物研发新药审批新药申请

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