特征选择技术在江西地区缺血性脑卒中合并肺部感染风险预测模型中的应用

目的 采用不同特征选择技术构建基于机器学习的预测模型，探讨江西地区缺血性脑卒中患者发生肺部感染的风险因素，为江西地区缺血性脑卒中合并肺部感染的控制和预防提供参考。方法 分别采用互信息、Lasso回归、决策树对特征进行筛选，比较XGboost、SVM、随机森林、MLP、logistic回归在缺血性脑卒中合并肺部感染模型中的效果。结果 Lasso回归优于其他两种特征选择方法，筛选的侵入性操作、NIHSS评分、中性粒细胞计数等15个特征纳入最终模型，与其他分类算法相比，MLP分类性能最好，AUC与约登指数分别是0.8740（95%CI:0.8694～0.8804）和0.6267。结论 Lasso回归可以限制多重共线性带来的影响，并输出高风险因素，结合MLP分类算法，能够较好的预测缺血性脑卒中患者是否会发生肺部感染，为其精准防控提供借鉴，具有一定的临床实践意义。     

天津高校大学生乙肝认知及影响因素分析

覆盖东、中、西部14个省(区、直辖市)、涉及全国59所高校72.9万学生的“中国大学生人群乙型肝炎防治现状调查报告”结果显示,我国高校新生乙肝表面抗原携带率为9.06%[1],略高于国家卫计委公布的15 ~59岁人群8.57%的平均水平;而我国高校学生乙肝疫苗接种率仅在30%左右.接种率低主要源于大学生对乙肝疾病的认知不足[1].高校人口密度大,大学生相互接触密切,乙肝病毒携带者隐蔽性较强,增加了交叉感染的机会,因此高校是公共卫生问题重点关注的场所之一[2].本研究在2014年11月对天津市6所高校学生进行调查,旨在了解大学生乙肝知识认知水平及其影响因素,为开展有针对性的健康教育提供依据.     

大学生童年期受虐待现状及其对抑郁的影响

了解大学生童年期受虐待的常见形式及其对抑郁的影响,为虐待导致抑郁的相关机制研究提供依据.方法 采用多阶段分层整群抽样的方法,抽取宁夏2所高校2 120名大学生,采用童年期创伤问卷(Childhood Trauma Questionnaire,CTQ)和抑郁自评量表(Self-rating Depression Scale,SDS)分别评定童年期虐待和抑郁状况.结果 大学生童年期遭受虐待检出率为35.9%,遭受多种形式虐待的检出率为19.3%,占全部受虐待行为的53.7%.其中情感忽视+躯体忽视虐待组合形式所占比例最高,为14.7%.遭受虐待的种类数和严重程度可以分别解释抑郁5%和14.4%的变异.遭受虐待的种类数和虐待严重程度对抑郁的主效应有统计学意义,且两者的交互作用有统计学意义(P值均<0.05).结论 忽视是大学生童年期最常见的受虐待形式,且大学生抑郁受虐待种类数和虐待严重程度及其交互作用的影响.     

广州市属技工院校学生主动参加HIV检测情况及影响因素

了解广州市属技工院校学生艾滋病检测情况,为校内艾滋病防控工作提供数据支持.方法 2018年10月,使用分层整群随机抽样方法对广州市属10所技工院校1 112名学生进行艾滋病知识、态度、行为及人类免疫缺陷病毒(HIV)检测情况调查,采用多因素Logistic回归分析学生主动参与HIV检测的影响因素.结果 广州市属技工院校学生主动进行HIV检测率为10.3%.男性、<18岁、每月生活费>3000元和家庭氛围较差学生的HIV主动检测率(12.1%~24.3%)高于对应组别(6.6%~8.4%),差异均有统计学意义(x2值分别为12.07,7.25,10.73,9.77,P值均<0.05).多因素Logistic回归分析显示,<18岁、愿意参加相关预防艾滋病宣传活动、同性恋、支持多个性伴侣和发生过性行为等因素与学生主动进行HIV检测呈正相关(P值均<0.05).结论 广州市属技工院校学生性行为发生率较高、主动进行HIV检测率较低,尤其是男男同性恋.卫生和教育部门应加强学生的艾滋病咨询检测服务和提高学生艾滋病危险感认知,提高学生检测的覆盖率.     

乌鲁木齐地区铁路职工糖尿病患病率及其危险因素分析

目的分析乌鲁木齐地区25~60岁铁路职工糖尿病患病情况及其危险因素。方法采取整群抽样方法对乌鲁木齐地区铁路职工3900人进行横断面调查,采用多因素非条件Logistic回归分析筛选糖尿病的危险因素。结果乌鲁木齐地区铁路职工糖尿病患病率为11.9%,男性和女性患病率分别为7.9%和4.0%,差异具有显著性(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,年龄、体质指数(BMI)、糖尿病家族史为糖尿病的危险因素,高文化水平为糖尿病的保护因素。结论乌鲁木齐地区铁路职工糖尿病患病率明显偏高,肥胖、有糖尿病家族史的中老年人群需重点预防与治疗。     

如何正确运用t检验——线性回归模型中参数与0比较t检验及SAS实现

本文目的是介绍t检验在简单线性回归分析和多重线性回归分析中参数与0之间差异性比较时的理论依据和应用实践。首先介绍线性回归分析中t检验的基本原理和计算公式;然后用SAS程序分别对2个实例进行简单线性和多重线性回归分析,提请读者着重关注输出结果中有关"参数假设检验部分的检验统计量的名称及结果";最后对结果进行解释和讨论。     

生存资料回归模型分析——生存资料参数回归模型分析SAS实现

本文目的是介绍生存资料参数回归模型的SAS实现,包括创建SAS数据集、依据图示法选择模型、拟合参数模型和似然比检验。利用SAS中的LIFEREG过程绘制生存函数关于生存时间的关系图,拟合对应的参数分布回归模型,通过拟合优度检验选择最优的参数回归模型,最后对相关结果进行解释。