实验室指标与川崎病并发冠状动脉损伤关联性的系统评价和Meta分析

目的 定量评估6项实验室指标与川崎病（KD）急性期并发冠状动脉损伤（CAL）的关联性,以期为早期判别KD并发CAL提供依据。方法 检索Web of Science、PubMed、Cochrane图书馆、EBSCO、中国知网、万方数据库和维普数据库,纳入6项实验室指标（WBC、Hb、PLT、CRP、ESR和ALB）与KD并发CAL相关性的病例对照研究文献,检索时间限定为2000年1月1日至2016年4月30日。以EndNote X7软件管理文献,依据纳入和排除标准筛选文献,以NOS量表评估纳入文献偏倚风险。提取各实验室指标与CAL关联的经多因素分析调整的OR及其95%CI,采用Stata 12.0软件行Meta分析,根据异质性结果选择相应的效应模型。结果 12篇病例对照研究文献进入Meta分析,纳入4 900例KD患儿,发生CAL 1 256例。NOS量表评估结果,8篇文献评为7分,4篇文献评为6分。WBC、Hb、PLT、CRP、ESR和ALB与CAL相关性的Meta分析分别纳入2、3、8、3、4和5篇文献。WBC、Hb、CRP和ESR与CAL的发生无显著关联, OR（95%CI）分别为0.32（0.02~4.91）、0.94（0.88~1.01）、1.11（0.97～1.26）和1.09（0.98~1.20）。PLT和ALB与CAL的发生相关,随机效应模型汇总的OR（95%CI）分别为1.020（1.001~1.039）和0.87（0.80~0.95）。结论 KD急性期ALB降低和PLT升高为发生CAL的危险因素。     

Cognitive map study of type 2 diabetic nephropathy based on BP neural network model

正Objective A BP neural network model for diagnosing type 2 diabetic nephropathy based on laboratory tests was developed and evaluated.Methods Patients with type2 diabetic nephropathy from 5 hospitals of Chongqing,Guizhou and Sichuan Provinces from January 2016 to December 2016 were collected in the study.Totally 89     

Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变效能的比较

目的 比较Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变(DPN)的效能。方法 纳入2 199例DPN患者作为病例组，2 610例健康体检者作为对照组。收集19个实验室指标，包括超敏C反应蛋白、糖化血红蛋白、LDL、HDL、三酰甘油、总胆固醇、总胆红素、总蛋白、白蛋白、ALT、AST、碱性磷酸酶、γ-谷氨酰转肽酶、尿素、尿酸、血红蛋白、钙、钾、钠。使用SPSS 22.0软件构建诊断DPN的多因素Logistic回归模型，使用R 3.6.0软件构建诊断DPN的随机森林模型，采用受试者工作特征(ROC)曲线评价两种模型的诊断性能。结果 Logistic回归模型和随机森林模型诊断DPN的正确率分别为81.4%、96.7%,灵敏度分别为72.5%、98.3%,特异度分别为89.2%、95.2%,ROC曲线下面积分别为0.882、0.963。结论 随机森林模型对DPN的诊断效能优于Logistic回归模型，同时随机森林模型分析结果给出了各个变量指标的重要性评分，可为DPN的早期诊断提供重要的依据。