膜型尿LH酶联免疫试剂监测排卵

应用膜型尿促黄体激素(LH)酶联免疫试剂,对48例不育症患者60个周期进行排卵监测。结果显示基础体温双相型并有血孕酮分泌增加(48.4±20.7nmol/L)的47个周期,尿LH显色均阳性;而基础体温单相型且无孕酮分泌增加(2.6±1.5nmol/L)的13个周期,尿LH显色均阴性。提示膜型尿LH酶联免疫试剂预测排卵无假阳性及假阴性。间隔12小时收集标本,按中位数统计法,尿LH显色程度与血LH浓度呈正相关(r=0.9887,P<0.001)。尿LH显示(±)距排卵时间为32.1±3.1小时,显色加深至(+)距排卵时间为16.9±2.6小时,两组差异有极显著意义(P<0.001);而尿LH显色(++)、(+++)距排卵时间与显色(+)组比较差异无显著意义(P>0.05)。表明一次检测到尿LH显色加深,即可推测排卵反应时间。与基础体温、宫颈评分、B型超声等比较,其预测排卵的价值更为可靠,而且操作简便快速,2分钟显示结果。监测结果还提示尿LH显色阳性的47个周期中,优势卵泡在起始显色的72小时内消失的41个周期为正常排卵,72小时后仍未消失的6个周期为未破裂卵泡黄素化。     

Aggregating human judgment probabilistic predictions of the safety,efficacy, and timing of a COVID-19 vaccine

Safe, efficacious vaccines were developed to reduce the transmission of SARS-CoV-2 during the COVID-19 pandemic. But in the middle of 2020, vaccine effectiveness, safety, and the timeline for when a vaccine would be approved and distributed to the public was uncertain. To support public health decision making, we solicited trained forecasters and experts in vaccinology and infectious disease to provide monthly probabilistic predictions from July to September of 2020 of the efficacy, safety, timing, and delivery of a COVID-19 vaccine. We found, that despite sparse historical data, a linear pool—a combination of human judgment probabilistic predictions—can quantify the uncertainty in clinical significance and timing of a potential vaccine. The linear pool underestimated how fast a therapy would show a survival benefit and the high efficacy of approved COVID-19 vaccines. However, the linear pool did make an accurate prediction for when a vaccine would be approved by the FDA. Compared to individual forecasters, the linear pool was consistently above the median of the most accurate forecasts. A linear pool is a fast and versatile method to build probabilistic predictions of a developing vaccine that is robust to poor individual predictions. Though experts and trained forecasters did underestimate the speed of development and the high efficacy of a SARS-CoV-2 vaccine, linear pool predictions can improve situational awareness for public health officials and for the public make clearer the risks, rewards, and timing of a vaccine.     

2004-2018年中国老年居民慢性非传染性疾病死亡水平与变化趋势

目的分析2004-2018年中国≥65岁老年居民慢性非传染性疾病(慢性病)死亡水平及变化趋势,预测2019-2023年慢性病年龄标化死亡率。方法利用2004-2018年中国死因监测数据集中老年居民死亡数据,分析不同性别、城乡、地区的慢性病粗死亡率、年龄标化死亡率、构成比及变化趋势。采用2010年第六次全国人口普查的人口构成计算年龄标化死亡率;采用加权最小二乘法拟合Joinpoint回归模型,计算全时间段内平均年度变化百分比(AAPC)及95%可信区间;采用对数线性模型预测年龄标化死亡率。结果2004-2018年我国老年居民慢性病年龄标化死亡率从4697.05/10万降至3555.35/10万,平均每年下降2.0%(95%CI:-2.7%~-1.3%)。不同性别、城乡、地区间年龄标化死亡率呈下降趋势。东部地区(AAPC=-2.1%,95%CI:-2.8%~-1.3%)、中部地区(AAPC=-2.8%,95%CI:-3.4%~-2.1%)下降速度均快于西部地区(AAPC=-0.8%,95%CI:-1.8%~0.2%)。慢性病死亡构成比从89.82%上升至91.41%,平均每年上升0.1%(95%CI:0.1%~0.2%)。预计至2023年,男性年龄标化死亡率(3906.23/10万)仍高于女性(2708.43/10万);农村年龄标化死亡率(3283.20/10万)与城市(3250.01/10万)相接近;西部地区(3782.48/10万)与东部地区(3037.01/10万)、中部地区(3249.24/10万)的年龄标化死亡率的差距将进一步拉大。结论2004-2018年我国老年居民慢性病年龄标化死亡率呈下降趋势,死亡构成比呈上升趋势,建议以老年人群中男性居民和西部地区居民作为今后慢病防控关注的重点人群。     

ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率预测中的应用

目的 探讨ARIMA乘积季节模型在食源性疾病月发病率研究中的应用,并预测食源性疾病月发病率趋势。方法 采用SPSS 23.0软件对安徽省某市2013年1月至2018年12月的食源性疾病月发病率资料进行ARIMA模型拟合,利用2019年食源性疾病月发病率资料验证模型,并预测2020年食源性疾病月发病率。结果 安徽省某市源性疾病月发病率呈逐年上升趋势,且有明显的周期性。ARIMA（2,0,0）×（0,1,0）12为最优模型（P<0.05）,决定系数（R²）为0.94,贝叶斯信息准则（BIC）为1.862;模型Box-Ljung检验差异无统计学意义（Q=14.682,P＝0.548）,提示残差属于白噪声序列。2019年数据以检验模型外推效果,MAPE= 24.069%,表明模型外推效果较好,且实际值均落在预测值的95%的置信区间,模型预测效果比较理想。结论 ARIMA（2,0,0）×（0,1,0）12模型能够较好的拟合食源性疾病的时间变化,因此可用于食源性疾病月发病率的拟合和预测。     

传统炎性标志物对妊娠期肝内胆汁淤积症的诊断及预后预测价值

目的探讨传统炎性标志物对妊娠期肝内胆汁淤积症(ICP)的诊断及预后预测价值。 方法选择2009年1月至2019年1月,于厦门大学附属中山医院消化内科和妇产科确诊的130例ICP患者为研究对象,并纳入ICP组,其中,初产妇为86例,经产妇为44例。根据ICP严重程度,进一步将其分为重度ICP亚组(n＝29)和轻度ICP亚组(n＝101)。选择同期在本院就诊的80例健康孕妇纳入对照组。按照86例初产妇的分娩孕龄,进一步分为ICP早产亚组(n＝37)和ICP足月亚组(n＝49)。采集受试者一般临床资料(年龄、孕龄等),天冬氨酸氨基转氨酶(AST)、丙氨酸转氨酶(ALT)、碱性磷酸酶(ALP)、γ-谷氨酰转肽酶(GGT)、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血小板计数、红细胞分布宽度(RDW)、血红蛋白(Hb)、平均血小板体积(MPV)、血细胞比容(HCT)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)和血清总胆汁酸(sTBA)等。本研究经过厦门大学附属中山医院伦理委员会批准(审批文号：2019076),与所有患者签署临床研究知情同意书。 结果①ICP组和对照组孕妇年龄、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血小板计数、MPV、ALP、AST、NLR和sTBA比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。2组孕妇孕龄、白细胞计数、HCT、Hb、GGT、ALT和PLR比较,差异无统计学意义(P>0.05)。②轻度ICP亚组患者的孕龄大于重度ICP亚组,而轻度ICP亚组患者sTBA浓度低于重度ICP亚组,2组比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。此外,2组患者年龄、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、MPV、HCT、血小板计数、Hb、GGT、ALP、ALT、AST、NLR和PLR比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。③NLR、血小板计数和MPV诊断ICP的受试者工作特征曲线(ROC)分析结果：NLR、血小板计数和MPV诊断ICP的曲线下面积(AUC)分别为0.802(95%CI：0.737～0.867,P<0.001), 0.642(95%CI：0.560～0.724,P<0.001)和0.947(95%CI：0.920～0.974,P<0.001);根据约登指数最大原则,NLR、血小板计数和MPV诊断ICP的最佳临界值分别为2.831、254×10⁹/L和9.662 fL,此时其诊断ICP的敏感度分别为71.4%、64.7%和72.2%,特异度分别为81.3%、71.2%和82.5%。④ICP早产亚组与ICP足月分娩亚组孕妇ALT、AST和sTBA水平比较,差异均有统计学意义(P<0.05);而2组孕妇年龄、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血小板计数、MPV、PDW、NLR和PLR比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。⑤sTBA、ALT、AST预测ICP所致早产的ROC分析结果：sTBA、ALT和AST预测ICP所致早产的AUC分别为0.634(95%CI：0.513～0.751,P<0.05),0.672(95%CI：0.563～0.784,P<0.001)和0.692(95%CI：0.544～0.793,P<0.001);根据约登指数最大原则,sTBA、ALT和AST预测ICP所致早产的最佳临界值分别为48 μmol/L、56 U/L和37 U/L,此时其预测ICP所致早产的敏感度分别为67.2%、62.2%和63.2%,特异度分别为59.6%、41.3%和49.6%。 结论传统炎性标志物NLR、血小板计数、MPV对诊断ICP具有良好准确度,而目前发现的传统炎性标志物对ICP严重程度评估均无价值,sTBA、ALT和AST水平可能对ICP所致早产具有一定预测价值。     

广东省21个地级市医师人力供需分析与趋势预测

目的 分析广东省21个地市的医师人力供需情况,并预测2022年的供需变化趋势。方法 基于卫生服务需求法与Holt指数平滑法,拟合广东省各个地市2009—2019年的住院与门诊服务数据,对2022年医师供需变化进行预测。结果 预测2022年广东省医师需求为322 290人,执业（助理）医师配置总数为331 806人,全省医师供给状况较充足。2019年供需比最高的3个地市分别是珠海市（1.33）、汕头市（1.31）、汕尾市（1.31）;医师供需比最低的3个地市分别是茂名市（0.55）、中山市（0.76）、江门市（0.76）。预测到2022年,医师供需比最高的3个地市分别是汕尾市（1.64）、珠海市（1.34）、深圳市（1.28）;医师供需比最低的3个地市分别是茂名市（0.58）、江门市（0.79）、云浮市（0.90）。结论 2022年广东省医师供需情况良好,医师配置数将超过医师需求数,大部分地市的医师供需情况得到改善。     

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。     

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.     

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。