上海市宝山区细菌性痢疾发病率的ARIMA模型研究

目的构建上海市宝山区细菌性痢疾发病率的差分自回归移动平均模型(autoregressive integratedmoving average model,ARIMA),预测上海市宝山区细菌性痢疾的发病趋势。方法引用1997-2010年上海市宝山区细菌性痢疾年发病率资料,通过SPSS 16.0软件拟合ARIMA模型,采用最大似然法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型结构,依据赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)与贝叶斯信息量(Bayesianinformation criterion,BIC)准则确定模型的阶数,用Q统计量对模型适应性进行检验,建立ARIMA预测模型。结果自回归参数差异有统计学意义,AIC=20.331,BIC=22.591,统计量Q=7.060<χ20.05,13(29.819),检验表明ARI-MA(1,1,1)模型是适合的。预测宝山区2011-2013年细菌性痢疾的发病率水平会呈缓慢下降趋势。结论 ARI-MA(1,1,1)模型可用于上海市宝山区细菌性痢疾发病情况的动态分析和短期预测。     

Using time series analysis to forecast the health-related quality of life of post-menopausal women with non-metastatic ER+ breast cancer: A tutorial and case study

BackgroundTime series models are widely used forecasting techniques in health care for long time series and are typically built in commercial statistical packages. However, for short time series data, such as health-related quality of life (HRQoL), guidance on how to select and use appropriate time series models is lacking. This tutorial provides a step-by-step guide adopting a time series analysis framework for HRQoL forecasting.ObjectiveWe walk through a case study examining the forecasting of the effects of adjuvant endocrine therapy on the HRQoL of post-menopausal women with non-metastatic ER + breast cancer using data from the HRQoL sub-protocol of the Tamoxifen arm of the Arimidex, tamoxifen, alone or in combination (ATAC) trial.MethodsThe forecasting of HRQoL consists of four steps: 1) data extraction and accuracy check, 2) forecasting horizon definition and identification of data pattern, 3) forecasting model identification and fitting using five forecasting approaches appropriate for short time series ((i) double exponential smoothing, (ii) double moving average, (iii) fuzzy forecasting, (iv) grey forecasting, and (v) Volterra series), 4) forecasting model selection. A user-friendly visual basic for applications (VBA) Excel add-in is made available to interested users to facilitate the application of the tutorial.ResultsThe Grey method and Volterra series appeared to be good candidates to forecast the effects of adjuvant endocrine therapy on the HRQoL of post-menopausal women with non-metastatic ER + breast cancer enrolled in the ATAC trial.ConclusionIt is feasible to forecast the effects of treatments on HRQOL even when the time series is short.     

卵巢子宫内膜异位囊肿剥除术中EFI评分对术后IVF-ET妊娠结局的预测价值研究

目的:研究腹腔镜手术中子宫内膜异位症生育指数(EFI)评分对卵巢子宫内膜异位囊肿不孕症患者术后体外受精-胚胎移植(IVF-ET)妊娠结局的预测价值。方法:选择2016年1月1日-2018年12月31日中国人民解放军空军军医大学第二附属医院生殖医学中心行腹腔镜下卵巢子宫内膜异位囊肿剥除术,并于术后行IVF-ET助孕的不孕症患者共93例,记录其术中、术后及IVF-ET过程中的临床资料,根据妊娠结局分为未孕组和妊娠组,对比2组患者的基本资料、术后抗苗勒管激素(AMH)水平、术中EFI评分,行多因素分析并绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)评估术中EFI评分对妊娠结局的预测价值。结果:2组患者的术后AMH水平和术中EFI评分比较,差异有统计学意义(P<0.05)。在患者基本资料相似的情况下,术中EFI评分是影响妊娠结局的独立因素,EFI评分越高,妊娠率越高。单用EFI评分的ROC曲线下面积(AUC)为0.709(95%CI:0.604~0.814),其预测妊娠结局的敏感度为0.867,特异度为0.521,其最佳阈值为5.5分。EFI评分和术后AMH联合预测妊娠结局的AUC为0.793(95%CI:0.626~0.833),其预测的敏感度为0.867,特异度为0.521。EFI评分单独预测和联合术后AMH值预测的特异度和敏感度比较,差异无统计学意义(P=0.125)。结论:术中EFI评分可用于预测术后IVF-ET妊娠结局,当EFI评分>5.5分时,患者妊娠率明显增加,临床对于EFI评分较低的患者,IVF-ET助孕前要给予充分的评估并慎重选择促排卵方案及移植策略,从而改善妊娠结局。     

伤口呈色显影用于预测重症肢体缺血患者血管腔内治疗后溃疡愈合的价值初探

目的 探讨伤口呈色显影预测重症肢体缺血患者血运重建术后溃疡愈合的价值.方法 回顾性分析上海交通大学医学院附属仁济医院血管外科2011年6月1日-2014年6月30日收治成功实施Angiosome概念指导腔内血运重建的重症肢体缺血的缺血性溃疡患者临床资料.根据血管腔内血运重建术后伤口呈色显影情况分组,其中伤口呈色(+)组109例,伤口呈色(-)组64例,分别比较患者保肢率,溃疡愈合时间的差异,试分析其作为重症肢体缺血的缺血性溃疡愈合预测因子的价值.采用SPSS 19.0软件进行统计学分析.正态分布计量资料以均数±标准差(x±s)表示,两组比较采用t检验.计数资料以频数和百分比表示,两组比较采用Pearson x2检验或Fisher确切概率法.结果 纳入研究患者共173例(173条患肢),两组患者年龄、性别比例、吸烟史、冠心病、糖尿病、慢性肾功能不全、术前踝肱指数、术后踝肱指数差异均无统计学意义,溃疡愈合时间:伤口呈色(+)组(3.9±1.9)个月低于伤口呈色(-)组(7.9±2.6)个月,差异有统计学意义(P＜0.05).累积保肢率:伤口呈色(+)组(90.2％)高于伤口呈色(-)组(78.0％),差异有统计学意义(P＜0.05).通过Logistic回归分析,校正年龄、性别、吸烟史、高血压异常等因素后,伤口呈色(-)(OR=4.5,P＜0.05)、IRc(间接血供有侧支)血运重建(OR =2.6,P＜0.05)均是溃疡难愈合的独立危险因素.结论 伤口呈色显影阳性显示足部循环较好,可以作为重症肢体缺血的缺血性溃疡愈合的预测因子,而伤口呈色显影阴性是溃疡难愈合的独立危险因素.     

决策树分析在急性心肌梗死事件预测中的应用

目的: 评价和比较Logistic回归和决策树分析用于预测急性心肌梗死（AMI）事件的可行性和有效性。方法: 回顾性分析2018年10月至2019年4月在浙江省人民医院因心绞痛或不明原因胸痛行选择性冠状动脉造影的295例患者的临床资料,其中55例诊断为AMI。分别利用Logistic回归分析和决策树分析建立AMI事件预测模型,并在是否根据Logistic回归结果条件下建立决策树分析模型（决策树1和决策树2）,继而利用ROC曲线评估上述三组模型预测AMI的价值。结果: 二元Logistic回归分析结果显示,冠心病史、冠状动脉多支病变、他汀类药物史和载脂蛋白A1是AMI发生的独立影响因素（均P < 0.05）。不根据Logistic回归分析结果建立的决策树模型（决策树1）显示,冠状动脉多支病变为根节点,其后分别是冠心病史、载脂蛋白A1水平（以1.314 g/L作为分界点）和抗血小板聚集药物史作为子节点;而根据Logistic回归分析结果建立的决策树模型（决策树2）显示,冠状动脉多支病变为根节点,其后是冠心病史和载脂蛋白A1作为子节点。在对AMI事件的预测中,Logistic回归模型的AUC为0.826,而决策树模型的AUC分别为0.765（决策树1）和0.726（决策树2）。三组模型间比较结果显示,Logistic回归模型的AUC优于决策树2（95% CI：0.041~0.145,Z=3.534,P < 0.01）,但与决策树1差异无统计学意义（95% CI：-0.014~0.121,Z=-1.173,P>0.05）。结论: 在对AMI事件的预测分析中,不根据Logistic回归模型结果建立的决策树模型效力与Logistic回归模型相当,未来有望应用于AMI患者的防治工作。     

基于遥感技术和时间序列分析法预测皖北疟疾的发病率

目的 探讨皖北疟疾的发病率与地表温度（land surface temperature,LST）、归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）的关联性,评价用LST、NDVI对疟疾发病率自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）预测结果进行校正的效果。方法 以皖北五县为研究现场,收集各县2004-2011年的疟疾疫情数据及LST、NDVI等遥感图像资料,提取、合成遥感相关指标;运用SPSS 17.0软件进行统计学处理。结果 ARIMA模型对2010年各月份的预测结果较报告发病率高（平均误差=0.721/10万）。多因素分析结果显示,当地的疟疾发病率与近三个月的平均LST（lst_{_012},β=0.295）及之前两个月的平均NDVI（ndvi_{_12},β=0.280）有关联（P<0.001）;将二者作为校正因子（相对贡献为2:1时）对2010年的预测结果进行校正,平均误差缩小为0.018/10万。以2004-2010年的发病率数据再次拟合并筛选ARIMA模型,并以2011年的疟疾报告发病数据为参照,再次评价lst_{_012} 与 ndvi_{_12}对模型预测结果的校正效果;发现校正后的预测误差（＜0.001/10万）低于校正前的误差（0.293/10万）。结论 ARIMA模型能较好地用于该地疟疾发病率的拟合与预测,环境遥感替代指标LST、NDVI可在一定程度上改善ARIMA模型的预测效果。     

基于支持向量机的麻疹发病率预测研究

目的 建立一种基于支持向量机的麻疹发病率预测模型,为麻疹的预防控制决策提供参考依据。方法 收集我国麻疹1996-2015年发病率数据,以1996-2014年发病率数据为训练样本,以2015年发病率数据为检验样本,采用支持向量机回归算法建立我国麻疹年发病率的预测模型,并对我国2016-2018年的麻疹发病率进行预测。结果 经该模型的预测,麻疹发病率的预测值和实际值吻合度较高,平均相对误差为0.620 07%。我国2016-2018年麻疹的发病率分别为3.23/10万、3.13/10万、3.79/10万。结论 采用支持向量机回归模型预测我国麻疹的年发病率是可行有效的。     

病耻感与首发卒中患者卒中后抑郁的相关性研究

背景　心理-社会因素是卒中后抑郁（PSD）重要的发病机制之一,病耻感给患者带来的认知、情绪和行为的改变可能与PSD的发生密切相关,却很少被重视。目的　探讨病耻感与首发卒中患者PSD的相关性。方法　采用横断面调查研究设计和便利抽样的方法,选取2019年7-12月就诊于南方医科大学南方医院、广东三九脑科医院神经内科和神经外科的首发卒中患者299例。记录患者人口学资料和卒中病史资料。使用卒中病耻感量表（SSS）、9条目患者健康量表（PHQ-9）、改良Rankin量表（mRS）评估患者卒中后1个月时病耻感、抑郁和神经功能恢复情况。结果　共纳入299例首发卒中患者,完整随访221例,脱落78例。根据PHQ-9评分分组,PSD组65例（29.4%,PHQ-9评分≥5分）,非PSD组156例（70.6%,PHQ-9评分为0~4分）。PSD组SSS总分及躯体障碍、社会交往、受歧视经历、自我感受、PHQ-9、mRS评分均高于非PSD组（P<0.05）。相关性分析结果显示,PHQ-9评分与SSS总分及躯体障碍、社会交往、受歧视经历、自我感受、mRS评分呈正相关（rs=0.606、0.319、0.441、0.369、0.616、0.389,P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示,SSS总分是首发卒中患者发生PSD的影响因素〔OR=1.263,95%CI（1.158,1.379）,P<0.05〕。结论　首发卒中患者早期的病耻感对PSD具有一定的预测价值,医护人员和患者家属应采取相应措施,警惕PSD的发生。     

脂质代谢异常对儿童过敏性紫癜肾损伤预测价值的Meta分析

背景　过敏性紫癜（HSP）是儿童最常见的血管炎之一,部分可累及肾脏发展为紫癜性肾炎（HSPN）,影响预后。因此在HSP的发病早期寻找肾脏损伤的预测因子十分必要,近年来越来越多的研究表明脂质代谢异常可能是HSP肾脏损伤的危险因素,然而未见系统的循证研究。目的　全面搜集相关文献,评估HSP发病早期脂质代谢异常是否能作为HSPN的预测因子。方法　计算机检索PubMed、EMBase、The Cochrane Library、中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献数据库,检索时间为建库至2020-02-10。收集第一作者、发表年份、国家、诊断标准、性别、年龄、例数（HSPN组/非HSPN组）、观察指标〔两组人群起病时的总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、载脂蛋白M（ApoM）〕、研究类型、发生情况（初发/复发）、病程、随访时间,运用纽卡斯尔-沃太华量表（NOS）对纳入文献进行质量评估,Stata 15.1软件进行Meta分析。结果　共纳入16篇文献5 312例患者,失访26例,纳入HSP患儿5 286例,其中1 997例发展为HSPN,NOS评分均≥6分。Meta分析结果显示：HSPN组患者起病时的TC水平〔WMD=0.72,95%CI（0.51,0.92）〕、TG水平〔WMD=0.61,95%CI（0.45,0.77）〕、LDL水平〔WMD=0.65,95%CI（0.41,0.89）〕高于非HSPN组,ApoM水平〔OR=0.32,95%CI（0.12,0.85）〕低于非HSPN组。结论　高水平的TC、TG和LDL可能是HSP发展为HSPN的预测因子,HDL水平与HSPN关系尚不明确,有待进一步研究证实,ApoM有望成为HSPN的新独立预测因子。     

性别-年龄-肺功能分期与复合生理指数对特发性肺纤维化患者死亡风险的预测价值比较研究

背景　性别-年龄-肺功能（GAP）分期和复合生理指数（CPI）均作为预测特发性肺纤维化（IPF）患者死亡风险的工具,常被国内外学者使用,而哪一种模型更具有优势或临床应用价值,目前鲜见报道。目的　探讨GAP分期与CPI对IPF患者死亡风险的预测价值。方法　选取2012-2019年在同济大学附属上海市肺科医院确诊的有完整临床数据及回访记录的200例IPF患者为研究对象,其中男181例（90.5%）,女19例（9.5%）;年龄41~85岁,平均年龄（66.0±7.6）岁。分别使用GAP分期与CPI评分对患者进行分组,GAP Ⅰ期109例（54.5%）,GAPⅡ期75例（37.5%）,GAPⅢ期16例（8.0%）;CPI评分≤41分99例（49.5%）,CPI评分>41分101例（50.5%）。对不同GAP分期及CPI分组下IPF患者的临床、影像学、肺功能等特征进行比较,发现其符合GAP分期与CPI的模型分布特征。使用Cox比例风险回归模型对IPF患者的预后因素进行分析,并绘制两模型预测IPF患者死亡率的受试者工作特征曲线（ROC曲线）计算两模型ROC曲线下面积（AUC）,利用Medcalc 软件分析两模型在总体以及不同时间点上对IPF死亡风险的预测能力。结果　Cox比例风险回归模型结果显示,GAP评分高〔HR=1.038,95%CI（1.023,1.054）〕、CPI评分高〔HR=1.509,95%CI（1.286,1.771）〕、GAP Ⅱ期〔HR=2.622,95%CI（1.536,4.475）〕、GAP Ⅲ期〔HR=4.002,95%CI（1.947,8.226）〕是IPF患者预后的独立危险因素（P<0.05）。GAP分期预测IPF患者1年内死亡率、2年内死亡率、3年内死亡率、总体死亡率的AUC分别为0.685〔95%CI（0.616,0.749）〕、0.675〔95%CI（0.606,0.740）〕、0.642〔95%CI（0.571,0.708）〕、0.668〔95%CI（0.598,0.733）〕,CPI预测IPF患者1年内死亡率、2年内死亡率、3年内死亡率、总体死亡率的AUC分别为0.750〔95%CI（0.684,0.809）〕、0.745〔95%CI（0.679,0.804）〕、0.735〔95%CI（0.669,0.795）〕、0.745〔95%CI（0.679,0.804）〕。GAP分期与CPI预测IPF患者2年内死亡率、3年内死亡率、总体死亡率的AUC比较,差异均有统计学意义（Z=2.193,P=0.028 3;Z=2.918,P=0.003 5;Z=2.529,P=0.011 4）;GAP分期与CPI预测IPF患者1年内死亡率的AUC比较,差异无统计学意义（Z=1.799,P=0.072 1）。结论　CPI与GAP分期对于IPF预后均是非常有效的预测指标,且CPI在总体死亡率以及2年、3年内死亡率的预测上明显优于GAP分期,但AUC仅为0.64~0.75,其准确预测能力有限,仍需探索建立更为实用有效的风险预测模型。