检索结果-内蒙古大学图书馆

现代预防医学 2024年第22期51卷 4165-4169+4224页

作者：吴思淇李红越王孟樵成都医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的利用孟德尔随机化方法探究肌少症与高血压的因果关联及久坐行为的中介作用。方法在IEU Open GWAS数据库网站获取肌少症各指标、久坐行为(电视观看、电脑使用和驾驶)和高血压的汇总统计数据。首先使用单变量孟德尔随机化调查肌少... 详细信息

目的利用孟德尔随机化方法探究肌少症与高血压的因果关联及久坐行为的中介作用。方法在IEU Open GWAS数据库网站获取肌少症各指标、久坐行为(电视观看、电脑使用和驾驶)和高血压的汇总统计数据。首先使用单变量孟德尔随机化调查肌少症各指标与高血压的关联；再使用两步孟德尔随机化探究久坐行为(电视观看、电脑使用和驾驶)是否介导了该因果关联。结果单变量孟德尔随机化结果显示，肌少症的四个指标均与高血压呈负相关，包括四肢瘦组织(OR=0.92,95%CI:0.88～0.96)、左握力(OR=0.78,95%CI:0.66～0.92)、右握力(OR=0.78,95%CI:0.66～0.91)和步速(OR=0.20,95%CI:0.14～0.30);此外，两步孟德尔随机化结果显示，电视观看分别在左握力(22.92%)和右握力(23.62%)与高血压的因果关联中起了部分中介作用。结论肌少症四个指标均与高血压存在负向因果关联，并且电视观看介导了部分左握力和右握力与高血压的因果关联。

关键词：孟德尔随机化肌少症高血压久坐行为

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基于中断时间序列分析评估河南省新冠病毒感染疫情防控对手足口病流行趋势的影响

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郑州大学学报（医学版） 2024年第4期59卷 459-463页

作者：李言言李鑫潇张冰洁薛晨路王永斌新乡医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室新乡453003

目的:使用中断时间序列分析方法评估河南省新冠病毒感染疫情防控对手足口病流行趋势的影响。方法:从河南省卫生健康委员会法定报告传染病系统中收集2013年1月至2022年9月手足口病发病数据。用河南省2013年1月至2019年6月手足口病发病数... 详细信息

目的:使用中断时间序列分析方法评估河南省新冠病毒感染疫情防控对手足口病流行趋势的影响。方法:从河南省卫生健康委员会法定报告传染病系统中收集2013年1月至2022年9月手足口病发病数据。用河南省2013年1月至2019年6月手足口病发病数据构建ARIMA预测模型,用2019年7月至2019年12月数据验证模型的预测效果。以该模型预测的2020年1月至2022年9月(疫情防控期间)手足口病发病数据为预测值,同期报告数据为真实值,采用阶跃变化、脉冲变化两种评价方法,分析疫情防控对手足口病发病的影响。结果:ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型的MA1=0.43(t=3.14,P<0.001),SMA1=-0.62(t=6.94,P<0.001);根据AIC、AICC和BIC最小,LL最大,确定其为最优模型。该模型的预测值与真实值的平均相对误差为10.20%。疫情防控期间估计的手足口病发病数阶跃变化为-3471(95%CI为-11794~4852)例,估计的脉冲变化为每月9210(95%CI为3153~15268)例。结论:新冠病毒感染疫情防控降低了河南省手足口病发病水平。

关键词：中断时间序列分析自回归综合移动平均模型新冠病毒感染疫情手足口病河南省

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利用年龄-时期-队列模型探讨中国CVD疾病负担的饮食因素

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中国卫生统计 2024年第6期41卷 846-850,856页

作者：任梦悦高雨辰李京晓韩松王楠王雨沈阳医学院流行病学与卫生统计学教研室 110034 沈阳医学院研究生院 110034

目的分析1990—2019年归因于不同饮食因素导致的心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)的疾病负担年龄、时期、队列变化趋势,为心血管疾病患者制定防治策略提供科学依据。方法下载全球疾病负担中心(global burden of disease,GBD)中9... 详细信息

目的分析1990—2019年归因于不同饮食因素导致的心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)的疾病负担年龄、时期、队列变化趋势,为心血管疾病患者制定防治策略提供科学依据。方法下载全球疾病负担中心(global burden of disease,GBD)中9种与心血管疾病相关的饮食因素,通过构建年龄-时期-队列模型(age-period-cohort,APC)结合内源估计算法(intrinsicestimator,IE),估计各饮食因素的变化趋势及独立作用。结果1990—2019年男性饮食因素导致的CVD伤残调整寿命年(disability-adjusted life,DALYs)率约是女性的2倍,APC模型拟合各饮食因素的年龄效应显示其随年龄增长不断增加,并从50岁开始上升显著。时期效应表明随着时期的变化,低水果、低蔬菜、低坚果种子摄入风险下降,1990—2019年依次变化为0.19~-0.16、1.35~-0.98、0.17~-0.09,其余饮食因素随时期效应的变化风险不断上升。各饮食因素的队列效应表明随着出生队列的累加风险降低,出生人群越晚,饮食因素的风险越小。结论1990—2019年归因饮食的CVD DALYs总体呈下降趋势,但年龄因素的影响随着年龄增长不断增加,且男性约高于女性2倍。应减少动物性食物、高钠、饮酒及糖的摄入量,增加全谷物、蔬菜、水果、坚果种子的摄入。不断加强CVD的预防措施筛查高危人群,尤其针对男性,并加强社区健康宣教,养成健康的生活方式和饮食习惯,逐步降低CVD的疾病负担。

关键词：心血管疾病饮食年龄-时期-队列模型变化趋势

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1990—2019年中国慢性阻塞性肺疾病死亡率的长期变化趋势和预测分析

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现代预防医学 2023年第14期50卷 2514-2518+2531页

作者：苟美玲骆泽宇张菊英王孟樵四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院流行病与卫生统计学系成都医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的慢性阻塞性肺疾病(COPD)是全球第三大死因，给社会带来极大负担。本研究通过对1990—2019年间COPD死亡率进行分析，并预测其未来趋势，从而为控制COPD提供数据支持。方法于全球疾病负担(GBD 2019)数据库中获得COPD死亡数据，通过J... 详细信息

目的慢性阻塞性肺疾病(COPD)是全球第三大死因，给社会带来极大负担。本研究通过对1990—2019年间COPD死亡率进行分析，并预测其未来趋势，从而为控制COPD提供数据支持。方法于全球疾病负担(GBD 2019)数据库中获得COPD死亡数据，通过Joinpoint回归模型分析过去30年间变化趋势，利用年龄-时期-队列(APC)模型分析三个因素的效应，并预测2020—2030年COPD标化死亡率。结果 2019年COPD中国全人群、男性、女性标化死亡率分别为65.20/10万、93.41/10万、48.41/10万，其中男性水平高于女性。在1990—2019年间，其标化死亡率均呈现明显下降趋势，中国全人群、男性、女性可分别得到5、4、5个拐点。总体看来，中国全人群、男性、女性COPD标化死亡率在1990—2019年间分别以平均每年4.12%、3.60%和4.67%的速度下降。其下降趋势受到年龄、时期、队列三个因素共同影响(P<0.001),COPD死亡风险随着年龄增加而增加，随着年份增加而下降，随着出生队列年份增加而下降。中国COPD未来标化死亡率将持续下降，到2030年全人群、男性、女性标化死亡率分别为42.09/10万、54.12/10万和30.10/10万。结论中国COPD死亡率虽然持续降低，但由于老龄化、空气污染等问题不断加重，其死亡情况依然不容小觑，需要重点关注老年人、男性、职业暴露等人群，采取相应措施控制COPD的发展。

关键词：慢性阻塞性肺疾病 Joinpoint模型年龄-时期-队列模型趋势分析

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胰腺导管腺癌Nomogram预测模型的构建与验证

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现代预防医学 2023年第14期50卷 2663-2668+2675页

作者：骆泽宇苟美玲张菊英王孟樵四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院流行病与卫生统计学系成都医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的探讨胰腺导管腺癌（PDAC）患者的预后影响因素，构建并内部验证Nomogram预测模型，为患者的预后评估及临床决策提供参考。方法从SEER数据库中筛选2004—2019年的PDAC患者信息，随机分为训练集和验证集。基于训练集，采用单因素和... 详细信息

目的探讨胰腺导管腺癌（PDAC）患者的预后影响因素，构建并内部验证Nomogram预测模型，为患者的预后评估及临床决策提供参考。方法从SEER数据库中筛选2004—2019年的PDAC患者信息，随机分为训练集和验证集。基于训练集，采用单因素和多因素Cox比例风险回归评估与癌症患者生存相关的预后影响因素，并构建预测1、2、3年生存率的Nomogram模型。使用C指数、ROC曲线下面积（AUC）、校准曲线和DCA曲线评估该模型的预测能力和临床效用。结果共筛选出31 216名PDAC患者。多因素Cox回归分析结果提示，性别（HR=1.06,95%CI:1.03～1.09）、年龄（HR=1.16,95%CI:1.12～1.19）、婚姻状况(HR单身或未婚=1.09,95%CI:1.04～1.14;HR离婚或丧偶=1.14,95%CI:1.10～1.19)、原发部位(HR胰体=0.88,95%CI:0.84～0.93;HR胰尾=0.93,95%CI:0.89～0.98;HR其他=0.99,95%CI:0.95～1.04)、肿瘤大小(HR21～40mm=1.40,95%CI:1.33～1.48;HR>40mm=1.76,95%CI:1.67～1.87)、分化程度(HRⅡ=1.31,95%CI:1.24～1.38;HRⅢ或Ⅳ=1.72,95%CI:1.63～1.82)、组织学分期（HRⅡ=1.47,95%CI:1.39～1.56;HRⅢ=1.86,95%CI:1.72～2.02）、转移（HR=1.25,95%CI:1.17～1.33）、手术（HR=0.35,95%CI:0.34～0.37）、放疗（HR=0.94,95%CI:0.90～0.97）和化疗（HR=0.44,95%CI:0.43～0.46）是与PDAC生存率相关的预后因素。训练集和测试集的C指数分别为0.761（95%CI:0.757～0.764）和0.768（95%CI:0.762～0.773）。训练集中1、2、3年生存率的AUC值分别为0.700、0.721和0.649;验证集分别为0.708、0.770和0.689。校准曲线和DCA曲线显示该模型有良好的预测性能。结论本研究建立的Nomogram预测模型具有良好的预测性能和应用潜力。

关键词：胰腺导管腺癌 Nomogram 预测模型预后

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CVA6高通量测序方法的建立及应用

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现代预防医学 2023年第9期50卷 1700-1705页

作者：裴书君李懿卢世栋索文帅王笑阳陈泽倩王若琳黄学勇新乡医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室河南省疾病预防控制中心传染病预防控制所郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的建立柯萨奇病毒A组6型（Coxsackievirus A6,CVA6）基于多重PCR扩增的高通量测序方法，并应用于CVA6的基因进化研究。方法利用PRIMER5.0设计7对CVA6型特异性引物，在同一体系构建并优化多重PCR高通量测序方法，并应用该方法对河南... 详细信息

目的建立柯萨奇病毒A组6型（Coxsackievirus A6,CVA6）基于多重PCR扩增的高通量测序方法，并应用于CVA6的基因进化研究。方法利用PRIMER5.0设计7对CVA6型特异性引物，在同一体系构建并优化多重PCR高通量测序方法，并应用该方法对河南省39份CVA6标本开展基因测序，分析核苷酸氨基酸同源性和构建系统进化树。结果本研究成功建立基于多重PCR的CVA6高通量测序方法，基因特征分析表明此次河南省检出的CVA6流行亚型为D3a亚型，与山东、湖南、浙江、云南、辽宁、江西等地区的毒株亲缘关系较近。结论本研究建立CVA6的高通量测序方法特异性强，扩增效率高，为CVA6型基因型遗传特征和变异规律提供了技术支持，可应用于CVA6的同源性分析及基因进化研究分析。

关键词： CVA6 多重PCR引物高通量测序系统进化

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蚌埠市某区2015-2020年空气污染对恶性肿瘤死亡风险影响的队列研究

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中华全科医学 2023年第5期21卷 857-860页

作者：蔡军张文浩张珮瑶赵珂贾贤杰芈静蚌埠医学院公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室安徽蚌埠233033

目的探讨6种空气污染物对恶性肿瘤患者死亡风险的影响。方法本研究是采用蚌埠市禹会区2015—2020年恶性肿瘤的发病和死亡信息进行的一项回顾性队列研究。利用中国高分辨率的空气污染数据集(CHAP)收集PM2.5、PM10、NO_(2)、CO、SO_(2)和O... 详细信息

目的探讨6种空气污染物对恶性肿瘤患者死亡风险的影响。方法本研究是采用蚌埠市禹会区2015—2020年恶性肿瘤的发病和死亡信息进行的一项回顾性队列研究。利用中国高分辨率的空气污染数据集(CHAP)收集PM2.5、PM10、NO_(2)、CO、SO_(2)和O_(3)浓度,并分析6种空气污染物之间的Spearman等级相关系数。以6种空气污染物的第1三分位数等分点(Q1组)为基线组,应用Cox比例风险回归模型估计6种空气污染物与恶性肿瘤患者死亡风险的风险比(HR)及其95%的置信区间(95%CI)。结果本研究最终纳入蚌埠市禹会区2015—2020年恶性肿瘤患者3840例,其中死亡人数为1443例。Spearman相关分析显示O_(3)与其他污染物之间呈负相关关系,而其他5种污染物互相之间呈正相关关系。Cox比例风险回归模型分析结果显示:除O_(3)外,其他空气污染物在高浓度时与恶性肿瘤的死亡风险呈正相关关系,其中PM2.5的HR(4.553,95%CI:3.853~5.381)最大。O_(3)与恶性肿瘤的死亡风险呈负相关关系。结论空气污染可以影响致癌过程,对确诊的恶性肿瘤患者死亡风险具有显著的影响。本研究为降低恶性肿瘤患者的死亡风险提供了重要的公共卫生意义。

关键词：空气污染恶性肿瘤死亡风险 Cox比例风险回归模型

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一种基于树的集成学习方法新思路在中老年人消化系统疾病相关因素研究中的应用

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中国卫生统计 2023年第2期40卷 242-245页

作者：张蕊郭维恒王世伟冯彦成王添郭志旺王立芹河北医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室 050017 河北省环境与人群健康重点实验室西安医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

目的本研究借鉴深度森林(deep forest)的思想,提出一种基于树的集成学习方法新思路,为以后相关的研究提供分析策略和思路。方法使用2015年中国健康与养老追踪调查数据库,筛选与消化系统疾病有关的变量,通过“人工地”建立多层随机森... 详细信息

目的本研究借鉴深度森林(deep forest)的思想,提出一种基于树的集成学习方法新思路,为以后相关的研究提供分析策略和思路。方法使用2015年中国健康与养老追踪调查数据库,筛选与消化系统疾病有关的变量,通过“人工地”建立多层随机森林模型,对人群进行分类,再分别建立模型筛选变量,通过计算评价指标评价模型效果,从而选择更优的模型解释与消化系统疾病相关的变量。结果本研究发现通过建立多层随机森林模型对人群分为两类后,再分别建立模型,各评价指标都有很大幅度提高。另外对两类人群分别构建随机森林模型后,根据变量重要性评分筛选出与消化系统疾病有关的重要变量,再建立logistic模型,结果显示,一类人群筛选出15个有统计学意义的变量,其中有13个危险因素,OR值由1.871至35.917,关联最强的是关节炎和风湿病,其次为肾脏疾病、过去一个月生过病、头痛或者颈部痛、胸背部或者腰臀部疼痛、心脏病等;2个保护因素为晚上的睡眠时间、血红蛋白值。另一类人群筛选出的相关变量与第一类人群大部分相同,但作用相反,OR值由0.067至0.771,并且对第一类人群危害最大的因素对第二类保护也最大。结论对于病因复杂的疾病,可通过对人群细分,再分别进行分析。本研究提出的基于树的集成学习新算法,通过叠加多层随机森林模型,可用于以上数据中进行人群分类,使模型更优。

关键词：消化系统疾病集成学习胃病相关因素随机森林

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NLRP3炎症小体在感染性疾病中的作用研究进展

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中国病原生物学杂志 2024年第11期19卷 1371-1376页

作者：高雪涵卫麟娜董品志陈晋柯源张浪浪王海燕覃明罗军敏遵义医科大学基础医学院免疫学教研室贵州遵义563000 遵义医科大学流行病学与卫生统计学教研室

核苷酸结合寡聚化结构域样受体蛋白3(Nucleotide-bindingoligomerization domain-like receptor protein 3,NLRP3)是一类存在于胞浆中的大分子蛋白复合物,作为炎症反应的核心,能够感知外源性病原体和内源性危险信号,在多种感染性疾病的... 详细信息

核苷酸结合寡聚化结构域样受体蛋白3(Nucleotide-bindingoligomerization domain-like receptor protein 3,NLRP3)是一类存在于胞浆中的大分子蛋白复合物,作为炎症反应的核心,能够感知外源性病原体和内源性危险信号,在多种感染性疾病的发生发展中发挥重要作用。因此,本文对NLRP3炎症小体的激活机制以及NLRP3炎症小体在感染性疾病中的研究进展予以综述,旨在为感染性疾病的治疗提供新的靶点。

关键词：固有免疫模式识别受体 NLRP3炎症小体感染性疾病综述

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大气颗粒物对成年居民患心血管疾病的影响及植被覆盖的效应修饰研究

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中华疾病控制杂志 2023年第5期27卷 528-533页

作者：褚一凡施恒远刘超刘成榕董意麟张珮瑶贾贤杰吴学森高怀荃蚌埠医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室蚌埠233030 安徽中医药大学党委巡察工作办公室合肥230000合肥

目的评估城市大气颗粒物(particulate matter,PM)对成年居民患心血管疾病(car⁃diovascular disease,CVD)的影响及植被覆盖的效应修饰研究。方法2015年在蚌埠市抽取4000名成年居民,使用问卷调查和居民体检获得基本信息。通过卫星反演技术... 详细信息

目的评估城市大气颗粒物(particulate matter,PM)对成年居民患心血管疾病(car⁃diovascular disease,CVD)的影响及植被覆盖的效应修饰研究。方法2015年在蚌埠市抽取4000名成年居民,使用问卷调查和居民体检获得基本信息。通过卫星反演技术,获得参与者家庭所在1 km缓冲区的大气PM浓度,应用logistic回归分析模型分析PM与患CVD的关联。通过分层分析,探讨年龄、性别、BMI和植被覆盖对这种关联的潜在作用。结果最终纳入3190名对象,其中CVD患者1080例。亚微米颗粒物(submicrometer particles,PM1)、细颗粒物(fine particulate mat⁃ter,PM2.5)、可吸入颗粒物(inhalable particles,PM10)不同组之间患病率差异均有统计学意义(均有P<0.05)。植被覆盖指标归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVI)不同组之间患病率差异有统计学差异(均有P<0.05)。logistic回归分析模型分析显示:调整协变量后,PM2.5高浓度组患病风险为低浓度组的1.352倍(OR=1.352,95%CI:1.078~1.696)。PM1、PM10与CVD的调整模型差异无统计学意义(均有P>0.05)。分层分析显示:PM2.5与植被覆盖的交互作用差异均有统计学意义(均有P<0.05),在植被覆盖处于较低水平时,PM2.5与CVD患病风险的关联更强。结论PM污染越严重,CVD患病风险可能越高。植被覆盖可能缓解了PM污染与CVD之间的关联。

关键词：大气颗粒物植被覆盖心血管疾病 logistic回归分析模型

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