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cox回归联合决策树建立脑卒中患者发生创伤后应激障碍预测模型并验证

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临床内科杂志 2024年第9期 629-632页

作者：严欣健曾昭李锋霍华锋广西壮族自治区梧州市中医医院急诊科

目的运用cox回归与决策树探讨脑卒中患者发生创伤后应激障碍(PTSD)的影响因素并建立预测模型及验证。方法选取2018年6月～2020年6月在我院诊治的脑卒中患者250例，收集其一般资料和随访数据。采用单因素分析和cox回归筛选PTSD发病的... 详细信息

目的运用cox回归与决策树探讨脑卒中患者发生创伤后应激障碍(PTSD)的影响因素并建立预测模型及验证。方法选取2018年6月～2020年6月在我院诊治的脑卒中患者250例，收集其一般资料和随访数据。采用单因素分析和cox回归筛选PTSD发病的影响因素，利用卡方自交互检测决策树(CHAID)建立预测模型，并用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的鉴别效度。结果单因素分析结果显示，文化程度、性格类型、合并慢性病数量、偏瘫、吞咽功能障碍及家庭人均月收入均为脑卒中患者发生PTSD的影响因素(Pcox回归分析结果显示，合并慢性病数量≥3种、偏瘫及吞咽功能障碍均是脑卒中患者发生PTSD的独立危险因素，初中及以上文化程度、外向型性格、家庭人均月收入>5 000元均是脑卒中患者发生PTSD的独立保护因素(Pcox回归联合决策树可多方面探讨卒中患者发生PTSD的影响因素，能够准确预测脑卒中患者PTSD风险，为卒中患者预后评估提供参考。

关键词：创伤后应激障碍决策树 cox回归预测模型

基于cox回归的雷达操纵员认知能力智能化选拔研究

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空军军医大学学报 2024年第9期45卷 983-989页

作者：马晓岩卢宏亮张志龙刘方霆郭璞尹海军朱霞空军军医大学军事医学心理学系军事心理学教研室陕西西安710032 解放军93897部队陕西西安710082

目的基于cox回归探讨通过认知能力范式任务测评构建雷达操纵员智能化选拔模型。方法单因素cox回归纳入22名雷达操纵专业新兵和25名非专业新兵,选取以往选拔方法、智力水平以及空间N-back、三维1-back、精神运动警觉性任务(PVT)的反应时(... 详细信息

目的基于cox回归探讨通过认知能力范式任务测评构建雷达操纵员智能化选拔模型。方法单因素cox回归纳入22名雷达操纵专业新兵和25名非专业新兵,选取以往选拔方法、智力水平以及空间N-back、三维1-back、精神运动警觉性任务(PVT)的反应时(RT)和正确率(ACC)为自变量,因变量以新兵在新训期间(120 d)首次连续3次专业考核成绩达到良好的日期作为时间变量。多变量cox回归纳入88名雷达操纵专业新兵和49名非专业新兵,以单因素cox回归与时间变量显著相关(Pcox回归。结果以往选拔方法、3-back ACC、4-back ACC、三维1-back RT、PVT RT共5项因素构成了最终的选拔模型(P<0.05)。通过列线图呈现概率预测值,采用Bootstrap法进行验证得出第60、90、120日达标率校准曲线显示选拔模型的预测概率与实际观察值吻合较好。通过受试者工作特征曲线对选拔模型预测效能进行评估,结果显示在第60、90、120日均展现出较好的鉴别能力,其中第60日曲线下面积(AUC)为0.73(P=0.01),95%CI为0.59~0.87,第90日AUC为0.86(P=0.01),95%CI为0.80~0.93,第120日AUC为0.76(P=0.01),95%CI为0.68~0.84;以往选拔方法在第60日AUC为0.55(P=0.44),95%CI为0.42~0.69,第90日AUC为0.60(P=0.05),95%CI为0.51~0.69,第120日AUC为0.61(P=0.02),95%CI为0.51~0.70;比较该选拔模型及以往选拔方法AUC之间的统计学差异结果显示第90日及第120日的AUC差异显著(P<0.05),表明该选拔模型的鉴别能力优于以往选拔方法。决策曲线分析法显示该选拔模型曲线绝大部分在以往选拔方法曲线的上方,且阈值宽度更广,表明相比以往选拔方法,用该选拔模型挑选雷达操纵专业兵会得到更大的净收益。结论本研究构建的选拔模型对专业绩效情况反馈更加精确,能有效降低选拔风险与时间成本。

关键词：智能化选拔雷达操纵员认知能力 cox回归

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cox回归联合决策树建立宫颈癌预后的预测模型

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现代预防医学 2022年第2期49卷 206-212页

作者：韦苑饶群仙冯小燕陈勍韩雪沈天然刘新霞卢淮武陈青松广东药科大学公共卫生学院广东省公共卫生检测与评估工程技术研究中心中山大学孙逸仙纪念医院妇科肿瘤专科中山市第三人民医院

目的运用cox回归与决策树探讨宫颈癌患者预后的影响因素并建立预测模型。方法收集1 075例自2013—2019年入院治疗的宫颈癌患者的临床资料和随访数据。采用检验、cox回归模型探讨预后的影响因素,并借助决策树建立预测模型。结果多因素CO... 详细信息

目的运用cox回归与决策树探讨宫颈癌患者预后的影响因素并建立预测模型。方法收集1 075例自2013—2019年入院治疗的宫颈癌患者的临床资料和随访数据。采用检验、cox回归模型探讨预后的影响因素,并借助决策树建立预测模型。结果多因素cox回归模型显示更晚的FIGO分期、非鳞癌或腺癌的病理类型、深层肌层浸润、赘生物直径≥4 cm均是宫颈癌预后的独立影响因素,宫旁阳性、阴道穹隆受累是肿瘤进展的独立影响因素,而脉管侵犯、尖锐湿疣是死亡的独立影响因素(Pcox回归联合决策树建立预测模型的方法可以联合两种模型优势,结果可视化,为临床评估提供参考。

关键词：宫颈癌决策树 cox回归预测模型

大数据库批量单因素cox回归分析的SAS宏程序

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中南大学学报（医学版） 2015年第2期40卷 194-197页

作者：杨仁东熊杰彭扬琴彭小宁曾小敏中南大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学系长沙410078 湖南师范大学医学院基础医学系长沙410013

目的:利用SAS宏程序实现批量单因素cox回归分析。方法:利用SAS9.2软件,结合实例,编写SAS宏程序,进行批量单因素cox回归分析,筛选输出P值,整合、导出到Excel表中。结果:给出了批量单因素cox回归分析、结果筛选和导出的SAS宏程序语言。结... 详细信息

目的:利用SAS宏程序实现批量单因素cox回归分析。方法:利用SAS9.2软件,结合实例,编写SAS宏程序,进行批量单因素cox回归分析,筛选输出P值,整合、导出到Excel表中。结果:给出了批量单因素cox回归分析、结果筛选和导出的SAS宏程序语言。结论:该SAS宏程序具有良好的应用性,可以减少统计分析工作量,为批量单因素cox回归分析提供了参考。

关键词：生存分析 cox回归 SAS 宏程序

8451名接种两剂含腮腺炎成分疫苗儿童流行性腮腺炎发病风险cox回归分析

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中国公共卫生 2020年第9期36卷 1268-1270页

作者：李雪梅梅树江于海航罗诗丽深圳市盐田区疾病预防控制中心广东深圳518000 深圳市疾病预防控制中心

目的了解接种两剂含腮腺炎成分疫苗(MuCV)儿童流行性腮腺炎(流腮)发病影响因素及其长期保护效果,为优化两剂MuCV免疫策略提供参考。方法收集深圳市盐田区2003-2016年出生且接种两剂MuCV儿童的免疫史及发病数据,对流腮发病影响因素及疫... 详细信息

目的了解接种两剂含腮腺炎成分疫苗(MuCV)儿童流行性腮腺炎(流腮)发病影响因素及其长期保护效果,为优化两剂MuCV免疫策略提供参考。方法收集深圳市盐田区2003-2016年出生且接种两剂MuCV儿童的免疫史及发病数据,对流腮发病影响因素及疫苗保护期进行cox回归分析。结果深圳市盐田区2003-2016年出生且接种两剂MuCV儿童共8451名,报告流腮病例146例,发病率1.73%。第1剂MuCV接种年龄(初免月龄)以8月龄(35.86%)为主,第2剂MuCV接种年龄主要在2~3岁(46.25%)、4~6岁(5.64%)较少。两剂MuCV接种时间间隔,最短28天,最长164个月,中位时间11个月。第1剂MuCV接种类型以麻腮(59.58%)为主,第2剂以麻腮风(55.32%)为主。cox回归分析结果显示,两剂接种间隔时间与流腮发病,关联有统计学意义(P=0.033)。两剂接种间隔时间“13-36月”对比“≤12月”发病风险降低43.2%(RR=0.568,95%CI=0.382~0.845)。Kaplan-Meier生存分析显示接种两剂MuCV儿童疫苗平均保护期95~176个月。结论建议深圳盐田区两剂MuCV接种程序为:第1剂按国家免疫规划要求,18月龄接种麻腮风疫苗,第2剂接种年龄3~4岁,两剂接种时间间隔13-36月,可最大限度减低辖区流腮发病率。

关键词：流行性腮腺炎含腮腺炎成分疫苗 cox回归

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影响无创呼吸机依从性的cox回归分析

上海交通大学学报（医学版） 2013年第5期33卷 644-650页

作者：任蕾徐海琴杜井波翁秋霖沈宏华施凡王年李庆云上海市静安老年医院呼吸科上海200042 上海交通大学医学院附属瑞金医院呼吸科上海200025

目的评估影响无创呼吸机治疗依从性的相关因素。方法 138例使用无创呼吸机患者,其中呼吸衰竭患者48例,阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患者130例(包括40例合并呼吸衰竭患者),收集患者的相关资料,对可能影响其治疗依从性的因素(性别、年... 详细信息

目的评估影响无创呼吸机治疗依从性的相关因素。方法 138例使用无创呼吸机患者,其中呼吸衰竭患者48例,阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患者130例(包括40例合并呼吸衰竭患者),收集患者的相关资料,对可能影响其治疗依从性的因素(性别、年龄、文化程度、吸烟与否、体质量指数、鼻部因素、基础疾病、认知能力、呼吸机压力释放方式、面罩类型、呼吸机输出压力、不良反应、心理状态、教育方式、居住情况、经济水平、确诊到呼吸机治疗执行时间)进行评定,并采用cox回归全变量模型和逐步回归模型对以上因素进行分析。结果年龄<65岁(HR=2.513,95%CI:1.222～5.167)、文化程度高(HR=2.740,95%CI:1.765～4.255)、有Ⅰ型呼吸衰竭(HR=2.776,95%CI:1.547～4.982)、Ⅱ型呼吸衰竭(HR=2.545,95%CI:1.262～5.133)、高血压(HR=2.404,95%CI:1.550～3.729)、认知无障碍(HR=1.641,95%CI:1.114～2.416)、患者家属联合教育(HR=3.105,95%CI:1.687～5.715)、经济水平高(HR=1.871,95%CI:1.048～3.343)、双水平正压通气(BiPAP)(HR=2.329,95%CI:1.065～5.094)是提高患者无创呼吸机依从性的因素(P<0.05或P<0.01)。结论临床上应加强对年龄≥65岁、有认知障碍、文化程度低、经济水平较低以及使用的呼吸机压力释放方式为持续正压通气(CPAP)患者的教育,同时加强对患者家属的联合教育,以提高患者对无创呼吸机使用的依从性。

关键词：无创呼吸机依从性影响因素 cox回归

cox回归比例风险假定的考察和影响点的识别及其SAS和SPSS实现

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Cox回归比例风险假定的考察和影响点的识别及其SAS和SPSS实现

作者：马振中山西医科大学

学位级别：硕士

目的:用SAS 8.2和SPSS 11.5软件包对生存资料cox回归中比例风险假定和影响点进行考察与识别,并比较两者输出结果的异同。方法:比例风险假定的考察采用比较Kaplan-Meier生存曲线、log[-logS(t)]对t曲线和时协变量法正规检验;影响点的识... 详细信息

目的:用SAS 8.2和SPSS 11.5软件包对生存资料cox回归中比例风险假定和影响点进行考察与识别,并比较两者输出结果的异同。方法:比例风险假定的考察采用比较Kaplan-Meier生存曲线、log[-logS(t)]对t曲线和时协变量法正规检验;影响点的识别采用Schoenfeld残差、加权score残差、鞅残差、剩余残差、似然距离和最大影响曲率等统计量及其统计图。统计软件的实现采用SAS 8.2和SPSS 11.5。结果:图示法和检验法都能够在一定程度上检查cox回归比例风险假定,除了SAS实现log[-logS(t)]对t曲线较需要自编程序外,其它方法SAS和SPSS软件实现非常方便和快捷。对影响点的识别,SAS可输出所有的影响诊断统计量,包括Schoenfeld残差、加权score残差、鞅残差、剩余残差、似然距离和最大影响曲率,而SPSS只能输出Schoenfeld残差和加权score残差,SPSS下的partial residuals相当于SAS下的Schoenfeld残差。结论:生存资料拟合cox回归有必要考察比例风险假定和检查影响点。SAS和SPSS的诊断功能基本相近,比例风险假定的考察SPSS略优于SAS,影响点的识别SAS优于SPSS。

关键词：生存分析 cox回归比例风险影响点

基于cox回归模型分析2651例COVID-19患者低血钙与不良预后的关系

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第三军医大学学报 2021年第8期43卷 722-729页

作者：向和东刘川柯景彬谭虎张丽敏丁小涵李平高旭滨杨杰黄岚陆军军医大学(第三军医大学)第二附属医院心血管内科全军心血管病研究所重庆400037

目的探讨低血钙与COVID-19患者预后不良的关系。方法回顾性分析2020年2月4日至4月11日在武汉火神山医院就诊的2651例COVID-19患者资料,对比分析低血钙组患者(n=773)与正常血钙组患者(n=1878)的人口学基本特征、实验室检查、治疗、并发... 详细信息

目的探讨低血钙与COVID-19患者预后不良的关系。方法回顾性分析2020年2月4日至4月11日在武汉火神山医院就诊的2651例COVID-19患者资料,对比分析低血钙组患者(n=773)与正常血钙组患者(n=1878)的人口学基本特征、实验室检查、治疗、并发症和预后结果,采用cox回归模型分析低血钙是否为COVID-19患者预后不良的独立危险因素。结果与正常血钙组比较,低血钙组患者机械通气使用率、体外膜肺氧合使用率和重症监护室入住率显著升高(Pcox回归模型分析显示,血钙<2.11 mmol/L是COVID-19患者预后不良的独立危险因素(HR=5.695,95%CI:2.363~13.725,P<0.001)。结论低血钙是影响COVID-19患者预后不良的独立危险因素,纠正低血钙可能是改善COVID-19患者预后的重要策略。

关键词：低血钙 COVID-19 预后 cox回归回顾性研究

狂犬病潜伏期及病例暴露后生存与风险变化的cox回归分析

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中国人兽共患病学报 2011年第8期27卷 734-737页

作者：孙建伟陈豪敏许汴利河南省疾病预防控制中心郑州450016

目的分析和探讨狂犬病潜伏期及病例暴露后生存与风险随时间变化的特点。方法对2004-2009年河南省狂犬病病例进行流行病学调查,用SPSS15.0建立数据库,进行cox回归等统计分析。结果狂犬病潜伏期为正偏态分布,调查显示平均潜伏期为60 d。... 详细信息

目的分析和探讨狂犬病潜伏期及病例暴露后生存与风险随时间变化的特点。方法对2004-2009年河南省狂犬病病例进行流行病学调查,用SPSS15.0建立数据库,进行cox回归等统计分析。结果狂犬病潜伏期为正偏态分布,调查显示平均潜伏期为60 d。病例暴露后总的生存率变化趋势是,40 d时病例累计生存率约为50%,60 d时累计生存率约为35%,80 d时累计生存率约为10%,120 d时的累计生存率几近为零。累计风险量随暴露后时间逐渐增高,120 d时达到风险高峰,之后形成一风险平台。暴露后60 d以内男性病例累计生存率要高于女性病例,60 d以后则低于女性。个案调查资料分析结果显示,在暴露后50 d以内,男性累计生存率均高于女性,且30 d以内差异有显著性(P<0.05)。50 d之后,男性累积生存率逐渐低于女性,第70 d时差异有显著性(P<0.05)。结论狂犬病潜伏期为正偏态分布,病例暴露后120 d时发病累积风险达到最高,且60 d内女性发病风险高于男性。

关键词：狂犬病潜伏期生存率风险量 cox回归