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基于因果图模型的非小细胞肺癌治疗质量影响因素分析

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实用肿瘤学杂志 2024年第4期38卷 227-234页

作者：姚雪佩白山奇刘美娜哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室哈尔滨150001

目的利用快速因果推断(Fast causal inference,FCI)算法构建因果图模型,分析影响非小细胞肺癌治疗质量的直接和间接因素,为改善患者治疗质量提供依据。方法收集10家三甲医院的非小细胞肺癌患者病例信息;确定影响因素为研究变量,不良事... 详细信息

目的利用快速因果推断(Fast causal inference,FCI)算法构建因果图模型,分析影响非小细胞肺癌治疗质量的直接和间接因素,为改善患者治疗质量提供依据。方法收集10家三甲医院的非小细胞肺癌患者病例信息;确定影响因素为研究变量,不良事件发生率为患者治疗质量评价指标,即结局变量;利用FCI算法挖掘病例数据,构建研究变量与结局的因果图模型,分析研究变量与结局变量及不同研究变量之间的因果关系。结果本研究共纳入2846例患者,平均年龄56.00±7.70岁,不良事件发生率为9.63%。因果图模型共包含24个节点,71条边,其中有向边54条,双向边7条。影响不良事件发生的直接因素包括医院类型、组织学分级、是否淋巴结清扫及住院天数;间接因素包括职业、医保类型、现病史、病理分期、综合治疗、手术性质及肺切除类型;因素间相互作用分析结果显示,现病史、组织学分型、综合治疗、手术性质、肺切除类型决定患者是否接受淋巴结清扫;手术性质、肺切除方式、综合治疗影响住院天数;既往史影响肺癌组织学分型;职业、医保类型影响患者就诊医院类型。结论在非小细胞肺癌治疗质量影响因素分析中,因果图模型能够获得影响不良事件发生的直接和间接因素,发现可干预的目标变量,为改善非小细胞治疗质量提供依据;医院可通过提高淋巴结清扫、综合治疗接受率,降低不良事件发生率。

关键词：非小细胞肺癌影响因素因果图模型快速因果推断算法

非小细胞肺癌患者首次住院天数对治疗质量的影响分析

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实用肿瘤学杂志 2024年第4期38卷 221-226页

作者：徐灵燕李倩妮李健姚雪佩刘美娜哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室哈尔滨150081

目的基于多项式logistic回归模型,分析不同分期非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)患者获得最佳治疗质量的住院天数,为提高治疗质量及制定相关政策提供参考。方法收集非小细胞肺癌病例数据,选择16个诊疗过程指标;根据肺癌... 详细信息

目的基于多项式logistic回归模型,分析不同分期非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)患者获得最佳治疗质量的住院天数,为提高治疗质量及制定相关政策提供参考。方法收集非小细胞肺癌病例数据,选择16个诊疗过程指标;根据肺癌分期分层,构建多项式logistic回归模型,调整患者特征,分析首次住院天数对综合治疗质量的影响。结果本研究共收集10053例非小细胞肺癌患者,综合治疗质量得分中位数为0.60;根据肺癌分期,将患者分为早期组(Ⅰ~Ⅱ期)、局部晚期组(Ⅲ期)、晚期组(Ⅳ期),各亚组首次住院天数与治疗质量呈非线性关系;多项式模型结果显示,调整患者特征,各亚组患者住院天数及住院天数二次项对治疗质量影响均有统计学意义:早期患者首次住院天数18天、局部晚期和晚期患者首次住院天数22天,获得高治疗质量的概率最大。结论不同分期患者因病情差异大、诊疗方案不同,获得高治疗质量概率最大时所对应的首次住院天数亦不同。医院可通过落实标准化诊疗指南,强化诊疗过程管理,合理控制不同分期患者首次住院时间,以提高治疗质量及医疗效率。

关键词：非小细胞肺癌治疗质量首次住院天数多项式回归

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乳腺癌多维治疗质量纵向评价的趋势分析

实用肿瘤学杂志 2024年第4期38卷 213-220页

作者：李倩妮徐灵燕李健姚雪佩刘美娜哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室哈尔滨150081

目的基于潜变量增长混合模型(Latent growth mixture model,LGMM)分析乳腺癌多维度治疗质量的纵向趋势,识别潜在的变化模式及影响因素,为提高治疗质量和改善患者预后提供科学依据。方法选取国家“特定(单)病种质量监测系统”中连续4年... 详细信息

目的基于潜变量增长混合模型(Latent growth mixture model,LGMM)分析乳腺癌多维度治疗质量的纵向趋势,识别潜在的变化模式及影响因素,为提高治疗质量和改善患者预后提供科学依据。方法选取国家“特定(单)病种质量监测系统”中连续4年的乳腺癌质量监测数据;基于项目反应理论(Item response theory,IRT)计算乳腺癌在术前检查、治疗以及结局3个维度的治疗质量;构建LGMM分析乳腺癌各维度治疗质量的独立以及联合变化趋势,结合实际意义及统计指标确定最优模型。结果在独立变化趋势分析中,术前检查、治疗和结局维度均识别出2个潜在类别,其中,术前检查维度中呈快速上升趋势占9%、呈相对稳定趋势占91%;治疗维度中稳定增长占23%、缓慢下降占77%;结局维度中呈上升趋势占13%、呈下降趋势占87%。在联合变化趋势分析中,识别出2个潜在类别:第一类占比约8%,该类术前检查维度治疗质量较好,其截距和斜率均值分别为3.326和3.367,治疗和结局维度的治疗质量稳步提高;第二类占比约92%,该类治疗维度治疗质量较好,其截距和斜率均值分别为0.548和0.018,术前检查和结局维度的治疗质量仍有改善空间;患者特征中BMI和M分期是治疗质量联合变化趋势的重要影响因素。结论该研究期间乳腺癌治疗质量在术前检查、治疗和结局各维度均有不同程度的改善;在三个维度的联合变化趋势分析中,术前检查维度治疗质量的提高,可为后续治疗提供可行的参考,达到减少并发症的目的。

关键词：乳腺癌治疗质量潜变量增长混合模型变化趋势

基于双重稳健估计方法的非小细胞肺癌治疗过程对院内死亡的因果效应研究

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实用肿瘤学杂志 2024年第4期38卷 235-240页

作者：李健李倩妮徐灵燕姚雪佩刘美娜哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室哈尔滨150081

目的基于双重稳健估计(Doubly robust,DR)方法估计非小细胞肺癌治疗过程对院内死亡的因果效应大小,为降低非小细胞肺癌院内死亡率提供参考依据。方法依据非小细胞肺癌治疗质量评价体系,计算治疗过程指标的使用率,以治疗过程质量均值得... 详细信息

目的基于双重稳健估计(Doubly robust,DR)方法估计非小细胞肺癌治疗过程对院内死亡的因果效应大小,为降低非小细胞肺癌院内死亡率提供参考依据。方法依据非小细胞肺癌治疗质量评价体系,计算治疗过程指标的使用率,以治疗过程质量均值得分为界限将患者划分为高质量组与低质量组。以院内死亡为结局指标,采用倾向性评分逆概率加权(Inverse probability of treatment weighting,IPTW)法校正的Kaplan-Meier法及Cox回归,分析治疗过程质量对非小细胞肺癌院内死亡的影响;结合DR估计治疗过程对院内死亡的因果效应大小。结果治疗过程指标使用率的中位数为66.88%,患者治疗过程质量得分为0.270±0.124,其中高质量组为0.358±0.069,低质量组为0.158±0.081。经过IPTW法加权后,患者基线特征标准化平均差(Standardized mean difference,SMD)减小;IPTW前后两组患者生存曲线间差异具有统计学意义(P<0.05),高质量组患者的预后优于低质量组患者(IPTW前:HR=0.367,95%CI:0.275~0.491;IPTW后:HR=0.228,95%CI:0.167~0.312)。与低质量组相比,高质量组患者治疗过程对院内死亡的平均因果效应大小为-0.026。结论DR可弥补logistic或IPTW的不足,规避模型出错的风险,可以获得治疗过程质量对院内死亡的因果效应。医疗实践中应提高治疗过程指标的使用率,从而改善患者预后;因果效应研究提示,除治疗过程外,影响院内死亡的其他因素也是不可忽略的。

关键词：非小细胞肺癌倾向性评分逆概率加权双重稳健估计治疗质量

慢性阻塞性肺疾病急性加重住院患者出院状态预测研究

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中华疾病控制杂志 2024年第6期28卷 685-690页

作者：李少凡李莉芳何航帜张垚烨原一玮赵卉张岩波山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室太原030001 山西医科大学第二医院呼吸与危重症医学科太原030001 山西中医药大学晋中030619

目的为解决肺功能检测不易获取、测量误差大等问题,结合出院状态和住院的时间,构建机器学习预后预测模型,实现慢性阻塞性肺疾病急性加重期(acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease,AECOPD)患者预后的精准预测。... 详细信息

目的为解决肺功能检测不易获取、测量误差大等问题,结合出院状态和住院的时间,构建机器学习预后预测模型,实现慢性阻塞性肺疾病急性加重期(acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease,AECOPD)患者预后的精准预测。方法选择2011年10月―2020年5月因AECOPD于山西医科大学第二医院呼吸科住院的患者3035例。结局变量为中位住院时长内是否好转出院。通过构建5种机器学习模型[逻辑回归(logistic regression,LR)、支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、Catboost(categorical boosting)、多层感知机(multilayer perceptron,MLP)]建立预测模型,比较受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)的曲线下面积(area under curve,AUC)等评价指标,选出最优模型。最后使用最优模型进行决策曲线分析,验证其临床实用性。结果RF相较于其他机器学习模型的综合预测性能最佳,AUC为0.780、准确率为69.69%、精确率为64.50%、召回率为75.18%、F1分数为69.44%、布里尔分数为18.77%,校准曲线基本与对角线一致,决策曲线分析有较好的临床收益。结论基于RF的预测模型可以在无法获得肺功能检测相关指标的情况下实现对AECOPD患者预后的准确预测,为临床医生在评估与治疗决策中提供一定的支持。

关键词：慢性阻塞性肺疾病急性加重期机器学习预测模型

重庆市男性大学生久坐和体育运动与心理健康问题和睾酮水平的关联研究

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中华疾病控制杂志 2024年第5期28卷 535-539,553页

作者：万梅王立宏凌曦陈卿孙磊杨桓刘晋祎敖琳曹佳邹鹏山西医科大学公共卫生学院劳动卫生学教研室太原030001 陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军事毒理学教研室重庆400038 四川大学华西公共卫生学院成都610041

目的探讨重庆市男性大学生久坐和体育运动与心理健康问题和睾酮等激素水平的关联。方法研究对象为582名来自重庆市男性大学生生殖健康队列(2015年)的大学生。问卷收集人口统计学、久坐、体育运动和心理健康数据,体育运动根据《体育运... 详细信息

目的探讨重庆市男性大学生久坐和体育运动与心理健康问题和睾酮等激素水平的关联。方法研究对象为582名来自重庆市男性大学生生殖健康队列(2015年)的大学生。问卷收集人口统计学、久坐、体育运动和心理健康数据,体育运动根据《体育运动等级量表》得分进行四分位数分类,分为Q1、Q2、Q3、Q4组。使用化学发光酶免疫法测定血清睾酮和皮质醇水平,使用logistic回归和线性回归模型分析久坐和体育运动与心理健康问题、睾酮和皮质醇水平的关联。结果 582名男性大学生抑郁、焦虑和压力症状的发生率分别为6.70%、12.71%和6.70%。与久坐10 h组抑郁症状的发生风险增加5.66倍(OR=6.66,95%CI:2.16~20.49,P=0.001),睾酮水平减少13.22%(95%CI:-19.56%~-6.37%,P大学生中,久坐与抑郁、焦虑、压力症状及睾酮、皮质醇水平和睾酮/皮质醇比值的差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论久坐是大学生抑郁症状和睾酮水平降低的危险因素,体育运动是抑郁症状发生的保护因素,并与睾酮水平的升高有关,且体育运动可能缓解久坐的不良影响。

关键词：久坐体育运动心理健康睾酮

男男同性性行为学生暴露前预防药物知信行及影响因素分析

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中国学校卫生 2024年第1期45卷 55-59页

作者：王健平魏思月鲜伊丹赵锦华刘媛媛李长平杨杰于茂河崔壮天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系天津300070 天津深蓝公共卫生咨询服务中心天津市疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制所

目的探究中国学生男男同性性行为者(MSM)群体的暴露前预防药物(PrEP)知晓、意愿、使用情况及面临的困境和需求,为结合PrEP进行针对性的干预提供相关证据。方法以按比例抽样的方法对2021年10月20日至12月20日期间居住在中国内地21个省、... 详细信息

目的探究中国学生男男同性性行为者(MSM)群体的暴露前预防药物(PrEP)知晓、意愿、使用情况及面临的困境和需求,为结合PrEP进行针对性的干预提供相关证据。方法以按比例抽样的方法对2021年10月20日至12月20日期间居住在中国内地21个省、市、自治区的≥16岁MSM进行横断面调查,收集人口学和性行为特征方面的信息,选择其中923名学生作为研究对象。采用χ^(2)检验和Fisher检验进行单因素分析,多因素Logistic回归分析PrEP知晓和使用情况的影响因素。结果根据级联分析方法得到学生MSM群体对PrEP的知晓率、意愿率、实际服用率和坚持服用率分别为88.95%,67.36%,13.20%,45.21%。近3个月HIV检测次数>1次、全部了解最近性伴HIV感染状况、安全套使用频率高者PrEP知晓率更高(OR值分别为2.32,1.79,1.69);来自试点城市、性行为中使用助兴剂类物品、近3个月HIV检测次数>1次者服用PrEP意愿率更高(OR值分别为2.13,1.65,1.69);来自高风险地区及试点地区、存在商业性行为、在性行为中使用助兴剂类物品、硕士及以上学历者PrEP服用率更高(OR值分别为5.60,3.54,2.81,1.92,4.54);采用每日1粒、每日1粒或按需服用两者都有的PrEP服用方式者坚持服用率更高(OR值分别为12.77,13.26)(P值均<0.05)。学生MSM面临的困境和需求主要是个人对药物副作用、药物预防效果的担忧,对个人性行为方式的自信和高昂的药物及相关服务成本。结论中国学生MSM群体对于PrEP呈现高知晓、低意愿、低服用、低坚持的特点。相关部门应采取针对性的干预措施,并根据具体情况进行调整,以便在学生MSM群体中推广PrEP。

关键词：同性恋男性暴露前预防健康知识态度实践回归分析学生

结合环论的粒子群优化算法进行冠心病合并慢性心衰预后分析

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中国卫生统计 2024年第1期41卷 53-57页

作者：张瑜田晶杨弘韩港飞韩清华张岩波山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室 030001 山西医科大学附属第一医院心内科重大疾病风险评估山西省重点实验室

目的采用结合环论的粒子群优化算法(hybridization of ring theory-based evolutionary algorithm and particle swarm optimization, RTPSO)对数据进行均衡化处理,以构建高性能冠心病合并慢性心衰预后模型。方法分别用SMOTE算法、RTPSO算法对数据进行均衡化处理,在均衡化数据集上构建logistic回归、随机森林、支持向量机模型。结果本研究共纳入2229例冠心病合并慢性心衰患者,依据筛选出的BMI、射血分数、N端前脑钠肽等22个变量构建模型。用灵敏度、特异度、准确率、F-measure和AUC值评价模型性能,其中RF、SVM、logistic回归、RF-RTPSO、SVM-RTPSO、Logistic-RTPSO灵敏度的中位数分别为0.0172、0.0773、0.0776、0.7568、0.7640、0.7838;F-measure的中位数分别为0.0338、0.1143、0.1283、0.3412、0.3505、0.4545;AUC的中位数分别为0.5086、0.5264、0.5313、0.8016、0.7785、0.7985。结论 RTPSO算法可以从多数类样本中选择有代表性的少数样本,从而达到数据均衡化,使分类模型具备更高的预测性能,指导临床医生发现高危患者,尽早预防不良事件的发生。

关键词：慢性心衰类不平衡粒子群优化随机森林支持向量机

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