知识图谱:一种系统性构建因果图的方法

因果推断(相对于相关性分析)是基于大数据的观察性研究的主要目标。因果图通过有向无环图(directed acyclic graph, DAG)整合大量先验知识将变量之间复杂的因果关系可视化,已成为合理制定因果推断策略的重要工具。然而目前因果图的构建主要依赖专家知识和经验,亟需从整个医学知识体系的角度进行系统化构建,从现有出版物中进行医学知识提取是系统构建DAG的基础,本文将系统介绍基于美国国立卫生研究院SemMedDB数据库研发的结构化医学知识体系平台。本文尝试从跨学科角度,将因果图定义为研究问题涉及概念(头概念和尾概念)及其所有第三方变量之间的复杂网络,提出系统化构建DAG提供新策略:一是将知识图谱修剪为因果图;二是将基于人群-干预/暴露-对照-结果(population-interventions/exposure-comparisons-outcomes,PI/ECO)框架的证据结论合成为因果图。     

彝族地区中学生心理健康状况及影响因素——以四川省凉山州喜德县为例

目的 探讨四川省凉山彝族自治州喜德县中学生的心理健康状况及其影响因素,为当地中学生的心理健康干预提供参考。方法 采用横断面研究设计,于2021年9月16日,在四川省凉山彝族自治州喜德县,使用简单随机抽样方法,抽取1所初中和1所高中,在两所学校的各年级中随机选取两个班级的学生为调查对象,共288名。采用患者健康问卷抑郁量表（PHQ-9）、广泛性焦虑障碍量表（GAD-7）、创伤后应激障碍检查量表（PCL-5）、多维度社会支持感知量表（MSPSS）和UCLA孤独量表简版（ULS-3）进行调查。比较不同人口学特征的中学生各量表评分,采用二元Logistic回归分析中学生创伤后应激障碍（PTSD）症状的影响因素。结果 样本中,中学生抑郁症状、焦虑症状、PTSD症状和感到孤独的检出率分别为17.71%(95%CI:0.133～0.221)、8.68%(95%CI:0.054～0.120)、2.78%(95%CI:0.009～0.047)和45.83%(95%CI:0.400～0.516)。高中生PCL-5和ULS-3评分均低于初中生,差异均有统计学意义[（6.46±8.91）分vs.(8.87±9...