检索结果-南通市图书馆

基于循环神经网络模型的创伤重症患者临床结局的动态预测

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海军军医大学学报 2024年第10期45卷 1241-1249页

作者：齐戈尧徐进金志超海军军医大学(第二军医大学)卫生勤务学系军队卫生与统计学教研室上海200433 中国人民解放军联勤保障部队第九四〇医院兰州730030

目的探讨基于循环神经网络(RNN)算法构建的动态预测模型用于创伤重症患者临床结局动态预测的价值,并研究动态策略和实时预测模型可行的搭建方案及路径。方法本研究数据来源于美国重症监护医学信息数据库(MIMIC)-Ⅳ2.0。以创伤重症患... 详细信息

目的探讨基于循环神经网络(RNN)算法构建的动态预测模型用于创伤重症患者临床结局动态预测的价值,并研究动态策略和实时预测模型可行的搭建方案及路径。方法本研究数据来源于美国重症监护医学信息数据库(MIMIC)-Ⅳ2.0。以创伤重症患者院内结局为预测目标,使用长短时记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)2种RNN算法分别在4、6和8 h时间窗下训练动态预测模型。使用灵敏度、特异度、F1值和AUC值对模型性能进行评价,并分析不同RNN算法和时间窗对模型性能的影响。在8 h时间窗下分别训练隐马尔科夫模型(HMM)、随机森林(RF)模型和logistic模型作为对照,横向比较2种RNN算法模型与对照模型的性能指标,并分析各模型的时间趋势变化。结果在不同时间窗时,RNN动态模型在灵敏度、特异度、F1值和AUC值等4个性能指标上差异均有统计学意义(均P学意义(P=0.036)。横向比较结果显示,2种RNN算法模型和其他模型间各性能指标差异均有统计学意义(均P学上证据不足(95% CI包含0)。结论基于RNN算法的动态模型对创伤重症患者临床结局的预测效果较其他常见模型具有一定优势,且时间窗对模型性能可能存在影响。

关键词：循环神经网络长短期记忆网络门控循环单元创伤动态模型临床结局预测模型

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海岛环境作业人员睡眠质量及影响因素调查

海军军医大学学报 2024年第6期45卷 770-775页

作者：徐莹任攀刘曼娇王浩徐淑雨蔡文鹏苏彤唐云翔海军军医大学(第二军医大学)心理系医学心理学教研室上海200433 中国人民解放军海军929医院上海200433

目的探究海岛环境作业人员的睡眠状况及影响因素,为开展针对性干预提供科学依据。方法应用一般资料调查表、匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)、抑郁-焦虑-压力量表(DASS-21)、简易应对方式量表(SCSQ)、心理弹性量表(CD-RISC),对897名长期... 详细信息

目的探究海岛环境作业人员的睡眠状况及影响因素,为开展针对性干预提供科学依据。方法应用一般资料调查表、匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)、抑郁-焦虑-压力量表(DASS-21)、简易应对方式量表(SCSQ)、心理弹性量表(CD-RISC),对897名长期位于边远海岛环境作业的人员开展心理调查。通过Pearson或Spearman相关分析检验PSQI、DASS-21、SCSQ、CD-RISC得分之间的相关性。将PSQI得分>7分作为睡眠障碍的判断标准,比较睡眠障碍组与无睡眠障碍组一般资料及DASS-21、SCSQ、CD-RISC得分的差异,通过多因素logistic回归分析探讨睡眠质量的影响因素。结果海岛作业人员PSQI得分为8.0(6.0,10.0)分,其中睡眠障碍组512人(57.08%)、无睡眠障碍组385人(42.92%)。睡眠障碍组与无睡眠障碍组在性别、年龄、婚姻状况、成长期间有无遭遇重大变故及DASS-21、SCSQ、CD-RISC评分方面差异有统计学意义(均P<0.05)。PSQI得分与DASS-21、SCSQ消极应对方式维度得分呈正相关(均P<0.01),与SCSQ积极应对方式维度得分、CD-RISC得分呈负相关(均P<0.01)。多因素logistic回归分析显示,DASS-21得分(P<0.001)、SCSQ积极应对方式维度得分(P=0.017)和SCSQ消极应对方式维度得分(P=0.005)是海岛作业人员睡眠质量的独立影响因素。结论长期处于海岛特殊环境作业人员睡眠质量较差,情绪状态、应对方式是睡眠质量的独立影响因素。

关键词：特殊环境海岛睡眠心理健康影响因素

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甘肃省中医药卫生资源配置公平性与效率评价

中国卫生统计 2024年第2期41卷 266-269页

作者：徐炜翔段光锋李婷熊林平海军军医大学卫勤系军队卫生事业管理学教研室 200082

目的对甘肃省中医药卫生资源配置的公平性和效率进行分析,探讨资源配置中存在的问题,提出优化建议,为相关部门提供决策支持。方法基于集聚度、基尼系数、泰尔指数对中医药卫生资源进行公平性评价,结合TOPSIS法与秩和比法对配置效率进行... 详细信息

目的对甘肃省中医药卫生资源配置的公平性和效率进行分析,探讨资源配置中存在的问题,提出优化建议,为相关部门提供决策支持。方法基于集聚度、基尼系数、泰尔指数对中医药卫生资源进行公平性评价,结合TOPSIS法与秩和比法对配置效率进行评价。结果公平性评价中,酒泉市和甘南州的各项卫生资源集聚度(HRAD)均小于1,临夏州、天水市各项资源HRAD与人口集聚度(PAD)差值均为负数且绝对值较大;按GDP配置的基尼系数较小,总体和区域内物力资源的泰尔指数较大,且区域内泰尔指数远大于区域间泰尔指数。效率评价中,张掖市、甘南州中医药卫生资源的产出量较投入量相对不足。结论基于需要配置中医药卫生资源的公平性有待提高;基于需求配置的公平性较好;张掖市、甘南州中医药卫生资源利用效率有待提高。

关键词：中医药卫生资源配置公平性效率

多源数据预测重庆市肝炎发病趋势的时滞输入神经网络研究

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陆军军医大学学报 2024年第12期46卷 1447-1456页

作者：姚田华陈锡程伍亚舟陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆400038

目的利用多源互联网数据构建时序分析融合工具,继而精准预测重庆市肝炎的发病趋势。方法利用卫生疾控中心数据库获取肝炎发病率数据,大气污染物数据来源于中国环境监测总站官网,气候数据来源于国家气象星系中心,网络指数数据来源于百度... 详细信息

目的利用多源互联网数据构建时序分析融合工具,继而精准预测重庆市肝炎的发病趋势。方法利用卫生疾控中心数据库获取肝炎发病率数据,大气污染物数据来源于中国环境监测总站官网,气候数据来源于国家气象星系中心,网络指数数据来源于百度搜索引擎,时间范围均为2013年11月至2023年5月。基于现有的时序分析方法,利用多源数据对分解模型的残差部分进行校正。基于非自回归(non-autoregressive,NAR)和长短期记忆递归神经网络(long short term memory,LSTM)的各自优势,构建了时滞输入神经网络(delayed input neural network,DINN)。之后,还在其基础上加入了星雀优化算法(nutcracker optimizer algorithm,NOA)和联合四分位-Huber损失函数(joint quantile Huber loss,JQHL)等优化模块,继而构建了DINN+。结果相较于常见的单输入模型及同步多输入模型,DINN可取得最为优异的预测效果。在加入超参数和损失函数优化后,DINN+的预测性能进一步提升,其测试集MSE为0.1709、MAE为0.4612、RMSE为0.5821、MAPE为0.0626、R 2为0.8840。结论基于多样方法和多元数据融合的思想,在既往的时序分析方法基础上,本文提出了一个准确性和泛化能力良好的DINN+优化模型。该模型丰富和补充了利用多源数据校准传染病时序预测分析的方法学研究内容,可作为未来传染病公共卫生层面影响因素分析及趋势预测的全新基准。

关键词：时序分析发病趋势 LSTM 神经网络元启发式算法

基于肠道菌群的帕金森病早期预测模型建立及生物信息分析

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中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1096-1103页

作者：何长颖韦雨婷陈佳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

目的探究基于肠道菌群对人群未来患帕金森症(parkinson′s disease,PD)的早期预测模型进行构建与评价,并对肠道菌群宏基因KO组进行功能分析,探讨PD的潜在治疗靶点。方法基于Zenodo数据库,一方面对肠道菌群相对丰度数据进行标准分数标准... 详细信息

目的探究基于肠道菌群对人群未来患帕金森症(parkinson′s disease,PD)的早期预测模型进行构建与评价,并对肠道菌群宏基因KO组进行功能分析,探讨PD的潜在治疗靶点。方法基于Zenodo数据库,一方面对肠道菌群相对丰度数据进行标准分数标准化及ZicoSeq降维,采用基于自适应最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)变量选择的logistic回归算法建立预测模型,使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)和校准曲线评价模型预测效能,采用临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)进行临床使用价值的评价;另一方面,对肠道菌群宏基因KO组数据使用limma包鉴定差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),对DEGs进行基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析。通过结合蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction networks,PPI)、支持向量机-递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)和随机森林(random forest,RF)对DEGs进行筛选。结果基于自适应LASSO变量选择的logistic回归分析模型的ROC曲线以及校准曲线显示模型预测效果良好。DCA结果显示模型净收益较大。通过PPI网络分析及机器学习方法,最终筛选出6个核心DEGs,即阿拉伯糖转运系统渗透蛋白(L-arabinose operon Q,araQ)、甘油醛-3-磷酸脱氢酶,Ⅱ型、dCTP脱氨酶(dCTP deaminase,dcd)、颗粒19 kDa蛋白(signal recognition particle 19,SRP19)、加工前体5,核糖核酸酶P/MRP亚基(芽殖酵母)[processing of precursor 5,ribonuclease P/MRP subunit(***),POP5]、肌醇-3-磷酸合酶1(inositol-3-phosphate synthase 1,ISYNA1)。结论基于自适应LASSO变量选择的logistic回归分析模型对PD的预测具有优势,从而实现对PD患者的早发现、早干预、早治疗;相关核心基因的发现为PD的治疗提供科学指导和帮助。

关键词：帕金森病肠道菌群机器学习生物信息学分析

希望区域法在临床试验适应性设计中的准确性和稳健性研究

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中国卫生统计 2024年第3期41卷 322-330,338页

作者：陈垂雄王陵王文文黄曼丽夏结来李晨中国人民解放军空军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室 710032

目的评估希望区域法应用于适应性设计样本量再估计的准确性及稳健性,为该方法的适用条件提供理论参考。方法以二分类资料为例,以包含期中分析的两阶段适应性试验为框架,采用Monte Carlo方法,在相同的组间响应率率差、同合并率等参数的... 详细信息

目的评估希望区域法应用于适应性设计样本量再估计的准确性及稳健性,为该方法的适用条件提供理论参考。方法以二分类资料为例,以包含期中分析的两阶段适应性试验为框架,采用Monte Carlo方法,在相同的组间响应率率差、同合并率等参数的模拟场景下,比较固定样本量设计、成组序贯设计和希望区域法进行样本量再估计的准确性和稳健性。结果模拟研究显示希望区域法在期中检验效能落入希望区域内进行适应性样本量调整时,Ⅰ类错误与同场景下固定设计和成组序贯设计近似。初始估计样本量被低估时,希望区域法比固定设计的检验效能平均提高约5%,比成组序贯设计提高约8.8%,样本量比固定设计多耗费0.18倍,比成组序贯设计多0.38倍。高估初始估计样本量时,三种设计的检验效能相差仅在1%左右,但希望区域法比固定设计多消耗7.5%、比成组序贯设计多耗费48%的样本量。结论相比于固定样本量及成组序贯设计,希望区域法对于试验的整体检验效能提高不大,其平均样本量均大于相同设定场景下的固定设计及成组序贯设计,使用该设计方法时应谨慎权衡试验收益。

关键词：希望区域法样本量再估计条件检验效能 Ⅰ类错误适应性设计

创伤暴露1年后创伤后应激障碍的发生率及危险因素

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海军军医大学学报 2024年第10期45卷 1266-1271页

作者：吴荔荔费奥王燕刘伟志欧阳慧海军军医大学(第二军医大学)心理系基础心理学教研室上海200433 海军军医大学(第二军医大学)心理系PTSD防护实验室上海200433 解放军总医院京南医疗区康复二科北京100841

目的观察创伤暴露1年后创伤后应激障碍(PTSD)发生率的变化,并分析创伤暴露1年后PTSD发展的危险因素。方法在新型冠状病毒感染疫情暴发初期和暴发后1年分别进行方便取样,被试在线匿名参与调查。调查内容包括2份自填问卷:1份收集个人信... 详细信息

目的观察创伤暴露1年后创伤后应激障碍(PTSD)发生率的变化,并分析创伤暴露1年后PTSD发展的危险因素。方法在新型冠状病毒感染疫情暴发初期和暴发后1年分别进行方便取样,被试在线匿名参与调查。调查内容包括2份自填问卷:1份收集个人信息(性别、年龄、受教育程度、职业)和主观睡眠质量;另1份是第5版《精神疾病诊断与统计手册》(DSM-5)的PTSD检查表(PCL-5),在创伤暴露初期和创伤暴露1年后分别回收有效问卷2 091、2 092份。结果创伤暴露初期PTSD发生率为5.3%(111/2 091),创伤暴露1年后PTSD发生率为19.1%(399/2 092)。多元线性回归分析显示,年龄(P<0.01)、性别(P<0.01)和主观睡眠质量(P<0.01)为PTSD的风险因子。结论创伤暴露1年后PTSD发生率较创伤暴露初期有所上升。在创伤暴露初期应特别重视年纪轻、女性、睡眠障碍群体,并尽早给予心理干预措施,以防后期发生PTSD。

关键词：创伤后应激障碍创伤后应激症状新型冠状病毒感染心理健康心理障碍

基于SMOTE算法和机器学习模型建立原发性肝癌术后的预后预测模型

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陆军军医大学学报 2024年第19期46卷 2236-2240页

作者：潘比余靖华黄译贤伍亚舟李芳陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆400038

目的基于合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法和机器学习模型构建原发性肝癌术后的预后预测模型。方法选取美国国立癌症研究所的监测、流行病学及最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End ... 详细信息

目的基于合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法和机器学习模型构建原发性肝癌术后的预后预测模型。方法选取美国国立癌症研究所的监测、流行病学及最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库中4297例患者进行回顾性队列研究,通过独热编码和平均值插补法进行数据预处理,利用SMOTE算法解决数据类别不平衡问题,将临床变量纳入机器学习模型,基于决策树(decision tree,DT)、随机森林(random forest,RF)、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)、极限梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)方法构建预后预测模型(SMOTE+DT/RF/GBDT/XGBoost),通过比较多种模型的性能,筛选出最佳的预测模型。结果组合模型SMOTE+RF展示出最优的预测性能,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下的面积(area under the curve,AUC)、准确率和精确率均高于其他模型,分别为0.895、0.811、0.806。结论基于SMOTE+RF算法的原发性肝癌的预后预测模型可有效预测原发性肝癌患者的生存结局。

关键词：原发性肝癌少数类过采样技术算法机器学习预测模型

普通病房护士安宁疗护基本能力评估量表的研制及信效度检验

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陆军军医大学学报 2024年第20期46卷 2337-2345页

作者：吴昱齐雷蕾马会娟王鹏宇罗羽陆军军医大学(第三军医大学)护理系重庆400038 陆军军医大学(第三军医大学)陆军特色医学中心胸外科重庆400042 陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军队卫生统计学教研室重庆400038

目的研制普通病房护士安宁疗护基本能力量表,并检测其信效度。方法通过文献回顾、小组讨论、专家咨询、小样本预调查等方法募集、筛选条目初步形成测试量表;于2021年1-3月用该量表对1000名来自各内科、各外科、急诊科、妇产科及重症监... 详细信息

目的研制普通病房护士安宁疗护基本能力量表,并检测其信效度。方法通过文献回顾、小组讨论、专家咨询、小样本预调查等方法募集、筛选条目初步形成测试量表;于2021年1-3月用该量表对1000名来自各内科、各外科、急诊科、妇产科及重症监护室等科室的护士进行调查;使用SPSS和AMOS软件对数据进行项目分析、探索性因子分析和验证性因子分析,以验证量表的信效度,最终形成正式量表。结果经因子分析提取5个公因子,37个条目,累计方差贡献率71.031%,量表整体Cronbach’sα系数为0.953,折半信度为0.772,重测信度为0.963,验证性因子分析模型拟合良好,χ^(2)/df=2.57,近似误差均方根(root mean square error of approximation,RMSEA)=0.059,比较拟合指数(comparative fit index,CFI)=0.909,增量拟合指数(incremental fit index,IFI)=0.910,非规范拟合指数(Tucker-Lewis index,TLI)=0.901。结论本研究构建的普通病房护士安宁疗护基本能力评估量表信效度良好,可以用于评价普通病房护士安宁疗护基本能力。

关键词：普通病房护士安宁疗护基本能力量表研制信度效度