应用R软件HSROC程序包联合RevMan 5软件实现诊断准确性试验Meta分析

目的 介绍R软件HSROC程序包联合RevMan 5软件实现基于HSROC模型的诊断准确性试验Meta分析.方法 通过对实例中的数据采用R软件HSROC程序包来拟合HSROC模型,采用RevMan 5软件进行Meta分析.结果 通过R软件HSROC程序包联合RevMan 5软件能够进行相关统计学计算及HSROC曲线的绘制,制作完整的诊断准确性试验Meta分析.结论 R软件HSROC程序包联合RevMan 5软件可以作为系统评价制作者处理诊断准确性试验Meta分析的一种方法,可以弥补其他软件的不足之处.     

在R软件中实现单个率的Meta分析

目的介绍在R软件中实现单个率的Meta分析方法。方法在R软件中加载Meta分析程序包,录入Meta分析数据,用实例数据进行Meta分析。结果单个率资料的Meta分析要求率的分布服从正态分布,R软件提供了四种率的转换方法。对实例数据进行正态性转换后进行Meta分析,其合并率及95%可信区间与原文一致。结论 R软件可以实现对单个率研究结果的Meta分析,功能强大,实用性强。     

应用GeMTC软件实现网状Meta分析

网状Meta分析亦称为混合比较Meta分析,GeMTC软件是首款基于贝叶斯框架下MCMC法设计的制作网状Meta分析的专用非编程软件。该软件具有操作简洁、使用方便、结果准确性高及图形绘制方便等特点。该软件可以通过一致性模型、非一致性模型和节点分裂模型实现网状Meta分析;同时,该软件亦可实现传统的头对头比较的Meta分析。     

R 语言meta包在Meta分析中的应用

目的介绍一般Meta分析方法在R语言meta包上的实现。方法以实例说明了R语言中meta包的使用方法,并将其与STATA和RevMan作比较。结果通过R语言的meta包分析,从中可得到Meta分析固定效应模型与随机效应模型下的合并效应值、森林图和漏斗图,还可做影响性分析等。结论R语言Meta分析的能力十分强大、使用简便,它与STATA的功能基本一致,其有些模块的操作要比STATA简单,而且它是一个完全免费的软件。     

应用R语言MetaOmics分析流程实现基因芯片数据的Meta分析

随着基因芯片技术的发展和检测成本的下降,近年来成千上万的基因表达谱研究被公开发表,因此基于基因表达芯片数据的Meta分析对于进一步验证具有重要意义。美国匹兹堡大学研究人员开发的基于R语言的MetaOmics分析流程目前包含的MetaQC、MetaDE和MetaPath程序包,可分别用于基因芯片数据Meta分析质量控制、差异基因筛选以及后续功能分析。本文以9例前列腺癌基因表达谱研究为例,介绍通过MetaOmics基因芯片数据实现Meta分析的具体步骤,为其临床应用提供参考。     

应用R软件制作新型冠状病毒肺炎动态交互地图

目的 介绍使用R软件leaflet程序包制作疾病动态交互地图的方法和具体步骤,为展示疾病的地区分布、疫情的分析和现场处置提供帮助。方法 通过传染病信息报告系统收集海南省截至2020年8月30日新型冠状病毒肺炎确诊病例和无症状感染者地址、病例分类、发病日期等资料。将病例地址录入高德地图坐标拾取系统,获取病例地址的经纬度坐标。利用R软件leaflet程序包调用高德地图、Esri卫星地图做为底图,添加病例标记,病例聚合功能及测量工具。结果 R软件制作的海南省新冠病毒动态交互地图可以实现放大、缩小、拖拽等操作,可以切换行政区划地图和卫星地图,点击病例可以显示病例序号,现住址和发病日期等信息,可将地图以html文件方式分享给相关研究人员,并可以测量病例间或病例与可疑暴露地点间的距离。结论 R软件作为一款免费、开源的软件,可以简便、灵活的制作疾病动态交互地图,直观、全面的展示疾病的地区分布,对于分析传染病的传播过程、疫情的现场处置起到很好的辅助作用,在流行病学调查研究中值得推广应用。     

Meta-DiSc软件在诊断试验Meta分析中的应用

准确的诊断是临床实践的基础，如果没有它，医师不能正确地治疗疾病和预测疾病转归，随着循证医学的发展．不少学者致力于诊断试验的Meta分析方法及软件研究。其中，Meta-DiSc软件是一免费软件．可用于多个诊断或筛检试验评价的Meta分析。与另一DOS下操作的诊断试验Meta分析软件Meta-Test相比．它功能强大，可以视窗操作（可运行于Windows95、2000、XP等视窗操作系统下），界面友好，操作简单，易学易用，目前最新版本为1．4。现以实例说明其在诊断试验Meta分析中的应用。     

经颅多普勒超声对蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛的诊断试验

目的通过Meta分析,探讨经颅多普勒超声（TCD）诊断蛛网膜下腔出血（SAH）后脑血管痉挛（CVS）的准确性。方法遵循循证医学的原则,运用Cochrane系统评价的方法采用计算机检索和手工检索相结合的方法检索1994年1月-2010年12月期间MEDLINE,EMBASE,Cochrane图书馆,CNKI等文献数据库,纳入经颅多普勒诊断蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛的试验。由2名评价者共同评价所纳入研究的质量,对符合纳入标准的研究采用Rev Man5.0软件和Meta-DiSc1.4软件进行Meta分析和数据处理。结果共纳入11个符合要求的研究,共包括病例1172例。Meta分析显示经颅多普勒超声诊断蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛的灵敏度为87.04%,特异度为86.32%。ROC曲线远离中间的对角线,并十分接近左上角,曲线下面积为0.94,接近最大值1。阳性似然比（PLR）为6.20,阴性似然比（NLR）为0.16,诊断性的比数比（DOR）值为52.44。结论经颅多普勒超声在诊断蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛方面具有良好的诊断准确性和较强的诊断效力,拥有较高的特异度和灵敏度均。加上其无创、方便、床旁的特点,使其成为诊断SAH后CVS的优秀诊断方法。     

无对照二分类资料的Meta分析方法及Stata实现

目的介绍无对照二分类资料Meta分析方法及在Stata软件中的操作步骤。方法首先介绍3种数据类型无对照二分类资料Meta分析的原理及方法,再用Stata软件对3个实例数据进行Meta分析。结果无对照二分类资料Meta分析的关键是选择服从正态分布或可转化为正态分布的指标。3个实例数据经正态转换后进行Meta分析,结果与原文一致。结论Stata软件可实现无对照二分类资料（含患病率、发病密度和比值）的Meta分析,操作简单,实用性强。     

应用OpenBUGS软件实现网状Meta分析

网状Meta分析是近年来新出现的一种Meta分析方法,因其能够实现多种干预措施的比较而日益受到广泛关注。OpenBUGS软件是基于贝叶斯统计理论研发的统计软件,具有强大的运算功能,能够在多种操作系统上实现网状Meta分析,是当前该方面的主流软件之一。本文以实例演示的方式介绍了如何使用OpenBUGS软件完成网状Meta分析。     

融合决策树模型的体检套餐定制系统在军队大型医院的应用

目的利用数据挖掘的思想发掘体检套餐定制过程中有用的知识,构建智能体检套餐定制系统。方法根据国际疾病分类标准ICD-10将体检者疾病分类,然后使用C4.5算法构建决策树,利用这些数据构建一种简单的体检定制系统模型。结果以2型糖尿病为例,采用500例体检者的体检信息建立决策树模型,运用该决策模型诊断糖尿病准确率高达85.71%,误诊率仅为0.64%。结论实验表明融合决策树模型的体检套餐定制系统表现出较好的性能。     

过程模型化数据处理软件PROM-1的设计与实现

以化工过程开发为背景,提出一个过程模型化数据处理的通用程序,编制成实用软件PROM-1在IBM-PC、PC/XT及其兼容机种上实现。PROM-1软件具有实验设计,曲线拟合、参数估值、统计检验等一整套实验室数据处理的计算功能;具有结构模块化、标准化程度高、全部采用菜单选择、人机对话进行输入输出、使用简便易学、通用性强等特点,经使用证明,该软件能大大缩短过程模型化的研究周期、方便使用者、提高科研及教学的效率。     

健康宣教对门诊行结核菌素试验患者的效果观察

目的对门诊行结核菌素试验（PPD）的患者进行健康宣教观察其效果。方法用发放调查问卷的形式对门诊50例行PPD试验的患者进行健康宣教,并分析调查结果。使用SPSS12.0统计软件包进行分析。比较采用卡方检验,以P〈0.05表示有显著性差异,P〈0.01表示有非常显著性差异。结果不同学历的患者通过健康宣教后对该试验的了解程度、接受程度以及配合程度均存在差异（P〈0.01）。结论健康宣教可提高患者的依从性、试验结果的准确性和对护理工作的满意度,改善护患关系,避免医疗纠纷。     

脂肪肝影像学诊断性试验的系统评价

目的对已发表的脂肪肝影像学诊断试验研究进行系统评价,为脂肪肝的临床诊断和筛检提供决策依据.方法检索中国生物医学文献光盘数据库、PubMed和EMBASE,手工检索中文文献,检索日期至2002年11月.纳入所有评价人类脂肪肝影像学诊断试验的研究.2名评价员独立提取资料,按照既定的质量评价标准评价研究的质量.根据可供分析的资料,进行综合定量评价或定性评价.结果符合纳入标准的研究共13篇,其中评价B超诊断的研究有10篇,评价增强(螺旋)CT的3篇.用调整SROC法综合评价7篇以肝活检为对照的B超诊断性试验:灵敏度为0.89(95%可信区间0.87～0.92),特异度为0.94(95%可信区间0.92～0.96),Q值为0.90;综合评价2篇以常规CT为对照的B超诊断性试验,结果显示其灵敏度、特异度和Q值分别为0.92(95%可信区间0.89～0.96)、0.88(95%可信区间0.84～0.92)和0.90.结论 B超可作为临床上诊断和筛检脂肪肝的有效方法;诊断性试验研究的方法学质量亟待提高.     

软组织外周性原始神经外胚层瘤的临床病理分析

目的分析软组织外周性原始神经外胚层瘤的临床病理特征,为临床诊断与治疗提供参考和依据。方法整理我院收治的12例软组织外周性原始神经外胚层瘤患者的病理检测及诊断治疗资料,将病理检测结果与术后最终确诊结果进行对比,分析两者间的关系,并分析归纳出软组织外周性原始神经外胚层瘤的临床病理特征。结果术前单纯病理检验结果为软组织外周性原始神经外胚层瘤10例,检测正确率为83.3%,经统计学分析与最终诊断结果具有正相关性,0     

Plasma-metabolite-based machine learning is a promising diagnostic approach for esophageal squamous cell carcinoma investigation

The aim of this study was to develop a diagnostic strategy for esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) that combines plasma metabolomics with machine learning algorithms. Plasma-based untargeted metabolomics analysis was performed with samples derived from 88 ESCC patients and 52 healthy controls. The dataset was split into a training set and a test set. After identification of differential metabolites in training set, single-metabolite-based receiver operating characteristic (ROC) curves and multiple-metabolite-based machine learning models were used to distinguish between ESCC patients and healthy controls. Kaplan-Meier survival analysis and Cox proportional hazards regression analysis were performed to investigate the prognostic significance of the plasma metabolites. Finally, twelve differential plasma metabolites (six up-regulated and six down-regulated) were annotated. The predictive performance of the six most prevalent diagnostic metabolites through the diagnostic models in the test set were as follows: arachidonic acid (accuracy: 0.887), sebacic acid (accuracy: 0.867), indoxyl sulfate (accuracy: 0.850), phosphatidylcholine (PC) (14:0/0:0) (accuracy: 0.825), deoxycholic acid (accuracy: 0.773), and trimethylamine N-oxide (accuracy: 0.653). The prediction accuracies of the machine learning models in the test set were partial least-square (accuracy: 0.947), random forest (accuracy: 0.947), gradient boosting machine (accuracy: 0.960), and support vector machine (accuracy: 0.980). Additionally, survival analysis demonstrated that acetoacetic acid was an unfavorable prognostic factor (hazard ratio (HR): 1.752), while PC (14:0/0:0) (HR: 0.577) was a favorable prognostic factor for ESCC. This study devised an innovative strategy for ESCC diagnosis by combining plasma metabolomics with machine learning algorithms and revealed its potential to become a novel screening test for ESCC.     

子宫角部妊娠的超声误诊分析

目的探讨宫角妊娠超声误诊的原因,以提高宫角妊娠诊断准确率。方法回顾性分析2001年1月至2011年1月期间,超声检查误诊为其他疾病而经手术和病理确诊为子宫角部妊娠的患者21例的临床资料。结果在21例超声误诊的病例中,误诊为子宫浆膜下肌瘤变性3例,误诊为输卵管间质部妊娠5例,不全纵膈子宫一侧子宫妊娠的7例,滋养细胞疾病3例,炎性包块3例。结论宫角妊娠部位特殊,易被误诊为其他疾病而延误病情,结合临床病史与超声图像特征分析可提高诊断宫角妊娠的准确性。     

肾上腺肿瘤影像学检查的诊断价值(附94例分析)

目的　评价以CT为主的各种影像学检查方法对肾上腺肿瘤的临床诊断价值 ,为临床医师合理有序地运用各种影像学检查方法提供参考。材料与方法　以手术病理为依据 ,用比较影像学的方法 ,对各种影像学检查方法的定位、定性诊断正确率对比分析。结果　 94例肾上腺肿瘤中 ,良性 86例 (内含囊性占位 10例 ) ,恶性 8例 ,IVP、BUS、CT、CDFI、MRI的术前定位诊断正确率分别为 4 2 5 %、91 5 %、96 7%、94 1%、92 9% ,定性诊断正确率分别为 15 %、82 9% (鉴别囊、实性 )、74 7%、6 4 7%、78 6 % ,综合影像组则高达 10 0 %及 85 1%。结论　IVP定位、定性诊断率低 ;BUS对囊性、实性的识别力高 ;IVP +BUS可作为肾上腺肿瘤筛选手段 ;CT、CDFI、MRI对肾上腺肿瘤的定位诊断正确率高 ,定性诊断正确率相近 ,对鉴别良、恶性有很高的诊断价值 ,综合影像检查可发挥多种检查的互补作用 ,明显提高肾上腺肿瘤的诊断正确率。     

基于多元统计分析方法的心悸阴虚火旺证判别模型建立

目的：采用多元统计分析方法,建立心悸阴虚火旺证量化标准。方法：采用X2检验或秩和检验筛选出对阴虚火旺证与非阴虚火旺证有鉴别意义的指标,并利用SPSS17．0统计软件对其进行非条件的Logistic回归分析。结果：五心烦热、盗汗、口干或口苦、脉数、眩晕所建立的模型为最佳诊断模型,经检验阳性预测的准确率为82．7％、阴性预测的准确率为83．3％,符合统计学的判别要求。结论：建立的心悸阴虚火旺证判别模型,可为心悸阴虚火旺证证候客观化研究提供依据。