基于翻转课堂的形成性评价在医学统计学教学中的实践与评价

正关于医学统计学教学模式,国内外均开展了广泛的探索,如PBL~([1])、MOOC~([2])、翻转课堂~([3-4])等。其中,翻转课堂是近年来兴起的提高课堂教学效果的新模式,其注重学生综合素质和创新能力的培养~([5])。但是大多数翻转课堂教学采取的仍然是终结性评价方式,即学生成绩仍主要由期末考试决定,没有在翻转课堂及整个教学实施过程中给予学生成绩上的反馈,一定     

基于美国FDA不良事件报告系统数据库的度普利尤单抗不良事件信号挖掘及分析

目的 利用美国FDA不良事件报告系统(FAERS)对度普利尤单抗(dupilumab)的药物安全性进行研究,挖掘潜在的不良事件信号,为临床合理用药提供参考.方法 通过检索FAERS数据库2017年第2季度到2020年第2季度数据,将度普利尤单抗进行药名标准化后以"主要怀疑药物"作为限制条件,获得与度普利尤单抗有关的不良事件记录.通过不相称测定分析法中的报告比值法(ROR)和信息成分法(IC)挖掘潜在不良事件信号,并通过MedDRA 23.0软件对不良事件信号挖掘结果进行系统分类.结果 在16684618条数据记录中获得97205条与度普利尤单抗有关的不良事件记录.根据2种不良事件信号挖掘方法所得结果,以ROR值95％CI下限>1或IC值95％CI下限>0为限制条件,共得到365个不良事件信号.通过对非不良事件的去除和同义合并,最终获得82个有较大临床意义的不良事件信号,度普利尤单抗的不良事件主要为眼部疾病、皮肤及皮下组织类疾病、感染及传染性疾病.引起严重不良事件结局的不良事件信号主要包括可能由该药物引起的眼部疾病、感染和炎症、是否存在加速皮肤T细胞淋巴瘤恶化、免疫系统的超敏反应、呼吸系统的支气管炎、骨骼系统的关节痛,以及全身性疾病及给药部位各种反应的病情恶化等.在合并用药总不良事件和严重不良事件中,合并使用的最常发生不良事件的药物前5名均为泼尼松、环孢素、曲前列环素、泼尼松龙、甲氨蝶呤.结论 度普利尤单抗不良事件除轻中度的浅角膜受损和结膜炎外,角膜变性、溃疡性角膜炎等较为严重的眼部检出信号应引起临床医师注意,并建议在指导患者用药的过程中及时联合眼科医师进行病情评估,对原有眼部问题的患者用药更需提高警惕.其他系统检出不良反应信号仍有待真实世界的药物不良反应长期监测加以证实.此外,度普利尤单抗的严重不良事件结局和对应的检出信号及最常发生不良事件的合并用药应引起重视.     

上颈椎X线测量与寰椎发育过小

目的观察正常人的上颈椎椎管后缘弧线形态、寰椎后结节位置,确定寰枕枢角(∠AOA)、寰枢椎比值(RAA)的正常值及其临床意义。方法200例正常成人和9例寰椎发育过小者上颈椎侧位片,用数码相机输入计算机,采用Coreldrew10图像分析软件进行统计学分析,确定正常成人的正常值,并将9例先天性寰椎过小畸形者的变化值与之比较。结果正常成人的上颈椎椎管后缘弧线平滑、自然,寰椎后结节位置为正值,各测量指标呈正态分布,∠AOA为(151.48±5.75)°,RAA为(1.94±0.11),SAC为(24.13±2.47)mm;寰椎发育过小者的寰椎前结节位于正常位置,后结节前移,上颈椎椎管后缘弧线弧度不自然,在寰椎后结节处发生转折,9例中8例寰椎后结节位置为负值;∠AOA(133.14±5.78)°,与正常组比较差异有非常显著性(P<0.01);RAA(1.72±0.06)、SAC(19.14±1.46)mm,与正常组比较差异均有显著性(P<0.05)。结论正常成人的上颈椎椎管后缘弧线弧度自然,寰椎后结节位置为正值,∠AOA≥142.02°,RAA≥1.76;寰椎发育过小者的寰椎前结节位置正常,而后结节前移,上颈椎椎管后缘弧线在该处发生转折,寰椎后结节位置为负值,∠AOA和RAA明显变小。上述指标对确定寰椎发育过小有一定意义。     

基于机器学习算法的重症缺血性脑卒中早期死亡预测效果评价

目的 评价支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极限梯度提升(XGBoost)3种机器学习算法与Logistic回归在重症缺血性脑卒中30天死亡结局的预测效果。方法 使用2008年至2019年MIMIC-IV数据库中符合纳排标准的2358例重症缺血性脑卒中患者资料,分别用SVM、随机森林、XGBoost3种机器学习算法与Logistic回归结合合成少数类过采样(SMOTE)技术建立早期死亡预测模型,并使用通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)、准确度、F1-score、布里尔分数等指标评价预测效果。结果 SVM、随机森林、XGBoost与Logistic回归模型在原始类不平衡数据死亡预测中AUC值分别为0.78、0.81、0.84、0.83。应用SMOTE合成数据集后,SVM、随机森林、XGBoost与Logistic回归模型的AUC值分别为0.72、0.84、0.83、0.83。除SVM 外,机器学习算法与Logistic回归之间有相似的预测能力,但准确率、布里尔分数等优于Logistic回归,综合分类性能更优。结论 机器学习算法在重症缺血性脑卒中早期死亡预测中性能较传统方法更优,在解决重症患者预后预测研究问题中具有优势。     

基于电子医疗数据库的药物流行病学安全性研究的特点及要求

药物流行病学研究在评估药物与不良事件之间的相互关系中起着重要的作用,而随着电子医疗数据库的发展,传统的药物流行病学研究方法 已不能完全满足当今药物警戒工作的需求。基于对电子医疗数据库的认识及对FDA相关指南的理解,本文拟对利用电子医疗数据库进行的药物流行病学安全性研究的一般特点及FDA提出的数据采集要求进行介绍,以期对我国的药物流行病学研究及药物警戒工作提供相关的技术参考。     

基于偏最小二乘的原发性肝癌细胞遗传学异常区域识别方法

目的 应用偏最小二乘法,并结合Fisher精确检验实现原发性肝癌细胞遗传学异常区域的识别.方法 利用Chen等发布在SMD上的原发性肝癌基因表达数据库,运用偏最小二乘法中的变量投影重要性(Variable mportance in the Project,VIP)指标筛选肝癌异常表达基因,根据基因在染色体上的定位,计算每条染色体上的上调、下调基因以及正常表达基因,运用Fisher精确检验识别有统计学意义的细胞遗传学异常区域.结果 得到基因表达增强区域7个(1q,5q,6p,8q,12q,17q,20q),表达下调区域为8个(4q,8p,9p,12p,13q,16q,17p,21q),15个异常区域已全部由实验方法证实.结论 与传统的实验方法和一些预测算法相比,偏最小二乘法结合Fisher精确检验能够有效、快速地识别染色体基因异常表达区域,灵敏度有了较大提高.     

基于信息熵的决策树在结核病人住院费用分析中的应用

目的 探讨基于信息熵的决策树在结核病人住院费用分析中的应用. 方法 采用基于信息熵的决策树C4.5算法建立结核病人住院费用分析模型. 结果 决策树C4.5算法从20个变量中筛选出影响病人住院费用的有意义的14个因素并对其重要性进行排序;产生清楚易懂可用于预测的决策规则;建立预测模型,模型分类符合率为:训练集76.58%,验证集77.31%,测试集77.95%. 结论 决策树C4.5算法建立的模型效果较好,可应用于结核病人住院费用影响因素的分析及费用预测.     

集团变量分析方法用于肝癌术后复发的影响因素研究

目的：研究影响肝癌术后复发的集团因素及其中的主要因素。方法：采用集团变量的分析方法。结果：选用了影响肝癌预后的集团因素，进一步研究了各集团因素中的主要因素。结论：集团变量分析方法适用于变量较多时影响因素的分析。本研究将其应用于生存资料的分析，研究结果为临床定量分析肝癌术后复发的影响因素提供了科学依据。     

上海居民慢性病与生命质量关系的研究

目的研究上海居民慢性病患病情况及其对生命质量的影响,分析慢性病与生命质量的关系。方法采用随机、分层、多阶段抽样的方法抽取调查对象,运用自填式问卷调查方式对919名居民进行调查,问卷包括调查对象基本情况问卷及SF-36健康调查量表。结果上海居民慢性病患病率达25.14%,其中高血压患病率最高。有慢性病者的SF-36量表各维度得分均比无慢性病者低,而且慢性病数量影响生命质量,慢性病越多生命质量越差。结论慢性病已经成为一个重要的公共卫生问题,严重损害人们的生命质量。