精神分裂症患者心血管疾病竞争风险模型构建

目的:构建精神分裂症患者心血管疾病竞争风险模型。方法:依托“山东多中心健康医疗大数据平台(SMCHBDP)”,建立了精神分裂症患者纵向队列，采集心血管疾病相关影响因素，基于竞争风险理论，构建精神分裂症患者心血管疾病风险预测模型，采用一致性指数(C-index)检验模型的区分度，采用校准图检验模型的校准度。结果:纵向队列中共纳入了28 671例精神分裂症患者，中位随访时间5.1(1.0,10.1)a,其中2 633例患者发生了心血管疾病，323例患者在心血管疾病发生前死亡。竞争风险模型纳入的预测因子有年龄、性别、腰围、体质指数、婚姻状况、饮酒、吸烟、睡眠质量、饮食状况、高血压、糖尿病、血脂异常和抗精神病药物。模型的C-index为0.84(95%CI:0.84～0.85),表明该模型具有良好的区分度；校准图显示模型具有良好的校准度。结论:本研究筛选出了精神分裂症患者心血管疾病相关危险因素集，构建了具有良好预测能力的精神分裂症患者心血管疾病竞争风险模型，可为心身疾病风险评估提供方法参考。     

上海市社区非自愿随访严重精神障碍患者暴力行为相关因素

目的:分析上海市社区非自愿随访患者发生暴力行为的相关因素。方法:数据采自上海市精神卫生信息管理系统,对非自愿随访时间满12月且2015-2016年处于连续随访患者,收集一般人口学、随访信息及暴力行为史资料,应用多因素非条件logistic回归法分析患者发生暴力行为相关因素。结果:共331名患者数据,其中非自愿随访中至少有1次发生严重暴力行为者35名,无严重暴力行为者296名。多因素非条件Logistic回归分析显示双相情感障碍(OR=2.97)、服药不依从(OR=2.56)、病情不稳定(OR=20.14)和既往暴力行为史(OR=3.47)等4个暴力行为的危险因素(P0.05)。结论:社区非自愿随访中应加强对患者暴力风险相关因素的评估,并基于综合风险因素开展分级分类管理。     

精神分裂症患者暴力行为临床特征研究

目的 探讨精神分裂症患者的暴力行为特点及相关影响因素,为制定干预措施提供依据.方法 对176例具有暴力行为的精神分裂症患者的相关文化背景、职业、、精神症状等进行回顾性研究.并提出干预对策.结果 男性暴力行为发生率高于女性(3:1);工人农民居多,占68.75%.初中以下文化程度占76.15%.结论 暴力行为多发生于男性,且与患者的文化背景、职业等特征有关,早期预测和干预有重要意义.     

严肃游戏评估青少年自杀风险的探索

目的:探索基于严肃游戏构建的青少年自杀风险机器学习预测模型的性能。方法:从医院和学校共招募1135名9～18岁青少年，医生依据临床症状诊断、既往自杀史等资料，心理老师依据量表、观察、访谈等心理普查资料，将青少年自杀风险程度评估为无风险、低风险、中风险或高风险，通过严肃游戏软件获取其行为反应特征数据，运用机器学习算法建立行为反应特征和自杀风险的模型，并评估模型的预测性能。结果:机器学习模型对高风险的预测准确度最高(AUC=0.92),其次依次是中风险(AUC=0.85),无风险(AUC=0.74),低风险(AUC=0.62)。模型在区分自杀风险的4个类别(无风险、低风险、中风险、高风险)上的预测准确率为0.81,召回率为0.69,精确率为0.64,F1值为0.66;在区分有无自杀风险上的预测准确率为0.84,召回率为0.80,精确率为0.66,F1值为0.69。结论:通过严肃游戏软件获取的行为反应特征数据集能够在一定程度上解释和预测青少年的自杀风险。     

创伤性颈脊髓损伤5年死亡率的危险因素分析及预测模型的构建

目的分析创伤性颈脊髓损伤(TCSCI)5年死亡率的危险因素, 探讨据此构建的预测模型对TCSCI 5年死亡率的预测效能。方法回顾性队列研究。纳入2010年1月—2017年12月美国脊髓损伤数据库(NSCID)中TCSCI患者2 540例, 其中男2 030例、女510例, 年龄15～89岁。2 540例患者以3∶1比例按照随机抽样法分为开发队列1 927例和验证队列613例, 其中开发队列用于分析危险因素、建立5年死亡率预测模型, 验证队列用于预测模型的内部验证。根据开发队列患者伤后5年生存与否分为存活组1 554例和死亡组373例。观察指标:(1)对比开发队列和验证队列TCSCI患者的临床病理特征。(2)对开发队列中2组TCSCI患者临床病理特征、出院后是否因呼吸或泌尿系统疾病再入院、出院后是否需转医疗机构继续治疗等观察指标进行单因素分析和多因素logistic回归分析, 分析TCSCI后5年死亡率的独立危险因素。根据危险因素构建预测TCSCI 5年死亡率的列线图模型。(3)对验证队列采用受试者操作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线评估列线图模型的性能。结果 (1)开发队列和验证...     

中国西部某省社区精神分裂症患者药物治疗现状

目的:了解社区精神分裂症患者药物治疗现状,为提升地区社区精神卫生服务质量提供参考。方法:在西部某省选择4个代表性县(区),对辖区所有在管的精神分裂症患者通过电话调查抗精神病药物使用情况。采用有序logistic回归模型和树模型探讨患者抗精神病药物治疗依从性相关因素。结果:1817例患者中接受抗精神病药物治疗者1480例,药物治疗完全依从者占65.41%,部分依从者占10.95%,不依从者占23.65%。多因素分析显示:非独居(OR=1.60,95%CI:1.13～2.28,P0.01)、城市(OR=2.44,95%CI:1.73～3.43,P0.001)、有残疾证(OR=2.21,95%CI:1.67～2.92,P0.001)、近1年看过精神科医生的患者(OR=13.29,95%CI:8.83～20.00,P0.001)的患者的服药依从性更好。结论:社区精神分裂症患者服药依从性的主要相关因素是精神专科服务利用能力,应重点关注农村地区精神卫生服务建设。     

成都市农村社区精神分裂症患者犯罪行为的危险因素

目的:探讨农村社区中精神分裂症患者犯罪行为的发生率及其相关因素。方法:对成都市新津县农村社区中510例精神分裂症患者的犯罪行为及其临床症状、社会功能、治疗、照管等情况进行了14年(1994-2008年)的随访调查。调查工具包括精神现况检查第9版(Present State Examination,PSE-9)、社会功能缺陷筛查表(Social Disability Screening Schedule,SDSS),以及阳性与阴性症状量表(Positive and Negative Syndrome,PANSS)等。结果:在14年的随访调查中有489例患者(95.9%)完成了随访。随访患者终身犯罪行为的发生率为13.5%。犯罪行为在未婚(19.1%)、较年轻[平均年龄(41.2±16.6)岁]、发病年龄较早的精神分裂症患者[平均发病年龄(28.4±10.4)岁]中较常发生。随访资料中,患者家庭经济状况较差(16.6%)、缺乏监护照管人(28.6%)、无家可归(25.0%),及PANSS总分(68.7±28.7)和阳性(14.1±7.4)、阴性(19.3±10.2)分较高的患者中犯罪行为的发生率较高(P0.05)。结论:精神分裂症患者的犯罪行为在农村社区中较为常见,其影响因素是多方面的。在制定社区精神卫生服务政策、提供精神卫生服务及家庭干预时,应考虑社区中精神分裂症患者的犯罪行为及其危险因素(如患者的婚姻、家庭及监护照管状态、社会支持系统等)。     

治疗前BALAD-2 模型风险指数在肝细胞癌预后中的应用价值

目的:探讨治疗前BALAD-2模型风险指数在肝细胞癌(HCC)预后评估中的价值。方法:收集2014年12月至2015年3月福建省肿瘤医院收治的125例未经治疗的HCC患者血清样本。分别采用化学发光免疫、电化学发光和微量离心柱法检测血清异常凝血酶原(DCP)、甲胎蛋白(AFP)和甲胎蛋白异质体(AFP-L3)等标志物水平,同时检测ALB、TBIL等肝功能指标,建立BALAD-2模型。收集患者临床诊疗数据,并对患者生存状态进行随访,计算BALAD-2模型对无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)的风险指数,用SPSS16.0软件进行统计分析。结果:HCC患者的乙肝病毒感染状态、肝硬化情况、肿瘤大小和数量等均与BALAD-2模型风险指数分级相关(P均0.05)。所有125例患者中位PFS为3.2个月,3年无进展生存率为9.6%;中位OS为4.0个月,3年总生存率为16%。患者的生存时间、生存率均与BALAD-2模型风险指数显著相关,并随模型风险指数的升级而降低。亚组分析显示,BALAD-2模型Ⅳ级高风险患者的中位PFS为2.0个月,中位OS为2.6个月,3年无进展生存率和总生存率均为3.5%,显著低于低风险患者(P均0.05)。多因素Cox回归分析显示,治疗前BALAD-2模型风险指数Ⅳ级高风险、肿瘤直径5 cm均为患者无进展和总体生存率低的独立危险因素(P均0.05)。结论:治疗前BALAD-2模型风险指数的评估可作为肝癌预后的标志物,其Ⅳ级高风险提示预后不良。     

9种机器学习模型预测幕上深部自发性脑出血早期血肿扩张及预后不良的比较

目的 比较9种机器学习模型对幕上深部自发性脑出血（SICH）患者发生早期血肿扩张及预后不良情况的预测性能。方法 回顾性研究。纳入2015年1月—2019年5月4家医院幕上深部SICH患者420例。其中男275例、女145例,年龄25~90（61.0±12.9）岁。420例患者按照7∶3的比例,采用完全随机法分为训练集294例和验证集126例。患者在72 h内复查CT,若血肿体积比初始体积增长>6 mL或>33%,判定存在早期血肿扩张。采用改良的Rankin评分量表（mRS）评估预后,以mRS>3分判定为预后不良。比较训练集和验证集的基线资料。采用随机森林、极限梯度提升算法（XGboost）、梯度爬升决策树、自适应提升算法、朴素贝叶斯、logistic回归、支持向量机、K近邻、多层感知机9种机器学习算法对早期血肿扩张及预后不良分别构建预测模型;在训练集中,依据各模型的灵敏度和特异度绘制受试者操作特征曲线,采用3折交叉验证取曲线下面积（AUC）,比较各模型对早期血肿扩张及预后不良情况的预测性能,并在验证集测试模型的可靠性。结果 训练集和验证集患者基线资料比较差异均无统计学意义（P值均>0.05）。420例患者中,早期脑血肿扩张的患者有117例（27.86%）;399例患者获随访,其中预后不良的患者有210例（52.63%）。预测早期血肿扩张：训练集中,9种机器学习模型的AUC为0.590~0.685,其中以XGboost模型最高,AUC为0.685±0.024;在验证集中,XGboost模型AUC为0.686[95%可信区间（CI）0.578~0.721]。预测预后不良：9种机器学习模型的AUC为0.703~0.852,其中logistic回归模型最高,AUC为0.852±0.041;而在验证集中,logistic回归模型AUC为0.894（95%CI 0.862~0.912）。结论 9种机器学习算法模型中,XGboost对幕上深部SICH早期血肿扩张的预测性能最佳,而logistic回归模型对预后不良的预测性能最高;对于不同临床结局的预测,应选用合适的机器学习模型。     

入院诊断为急性短暂精神病性障碍患者的转归及其预测因素

目的:调查入院诊断为急性短暂精神病性障碍(acute and transient psychotic disorders,ATPD)患者的最后转归,研究转归的预测因素。方法:采用回顾性随访研究,收集以ATPD(依据ICD-10诊断标准)序贯入院的患者112名,于首次入院诊断后1.0～4.5年内,由2名高年资精神科主治医师利用各种医疗及社区康复资料,判断患者最近的转归,探索与转归有关的预测因素。结果:(1)73.2%(82/122)的患者更改为其他诊断,主要改诊为精神分裂症65.2%(73/122);还有26.8%的患者短期患病后恢复正常,仍维持原来的诊断即ATPD;(2)将转归为精神分裂症及仍为ATPD的患者分组[2组占全部患者92.0%(103/112)]比较,发现家族史阳性患者几乎全来自精神分裂症组,精神分裂症组较ATPD组入院前病程更长[(9.8±5.8)d vs.(7.2±5.8)d,P0.05],而病前人格方面2组均存在较高比例的内向性人格(分别为50/73和18/28);(3)对2组中测查过MMPI的患者进行分析,发现其中精神病态量表分(Pd)在精神分裂症组明显升高[(59.8±11.1)vs.(52.1±10.7),P0.01]。结论:入院诊断为急性短暂精神病性障碍的患者大部分转归为精神分裂症,其中有精神分裂症谱系障碍阳性家族史,入院前病程偏长,MMPI精神病态量表分高者,转归为精神分裂症的可能性更大。     

计算机辅助诊断软件联合多学科建立甲状腺结节恶性风险预测模型

目的:应用计算机辅助诊断（CAD）软件量化分析甲状腺结节的超声特点,结合临床及实验室指标,建立甲状腺结节恶性风险预测模型,检测预测模型诊断效能并与不同年资医师诊断对比。方法:模型建立组多中心、前瞻性地纳入2019年1月~9月在福建医科大学附属第二医院、厦门大学附属中山医院、漳州市医院接受甲状腺手术及术前超声检查的364例患者（共388个结节）,采用CAD软件分析超声图像。收集CAD软件图像分析信息、临床信息及实验室信息作为相关因素。以病理为金标准,对比21种相关因素的良恶性组间差别,筛选出组间差异具有统计学意义的11种相关因素进行Logistic回归分析,筛选出对结节良恶性预测有统计学意义的6种相关因素进行模型建立。模型验证组纳入同期于3所医院行甲状腺细针穿刺（FNA）及穿刺前检查的105例患者（共105个结节）。由预测模型及3位不同年资的医师分别判断结节良恶性,对照病理结果,绘制受试者工作曲线（ROC）,计算曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）,对比预测模型与不同年资医师的诊断效能。结果:建立预测模型为Logit（p）=-5.218+2.601×（低回声指数）+1.981×（强回声指数）+3.079×（边缘模糊指数）+1.267×（纵横比>1）+0.614×（TSH）-0.071×（结节最大径）。计算可得模型的AUC为0.884,敏感度为85.50%,特异度为81.97%,PPV为91.1%,NPV为72.5%。预测模型的AUC、敏感度介于中、高年资医师间,特异度介于低、中年资医师间。结论:该模型具有较好的甲状腺结节恶性风险预测能力,可认为总体诊断效能介于中、高年资医师之间。     

精神病人暴力行为相关因素分析

目的探讨造成精神病人暴力行为的有关因素,为预防暴力行为的发生提供依据。方法由专科和兼职精防医生填写《精神疾病患者基本情况核查表》,对每位患者进行临床评估。结果 1精神病人2746例,有暴力行为212例(7.72%)。其中精神分裂症有暴力行为143例(10.45%),心境障碍有暴力行为6例(8.21%),精神发育迟滞有暴力行为55例(6.11%);2男性精神病人有暴力行为153(11.01%),女性精神病人有暴力行为59例(5.15%);3有配偶的精神病人有暴力行为80例(6.74%),离婚的精神病人有暴力行为26例(16.88%),再婚的精神病人有暴力行为27例(72.97%),丧偶的精神病人有暴力行为8例(21.05%);4核心型家庭有暴力行为154例(8.58%),中间型家庭有暴力行为43例(16.04%),大家庭有暴力行为15例(3.17%);5病症期有暴力行为44例(14.96%),被动期有暴力行为41例(11.26%)。结论精神分裂症、心境障碍、精神发育迟滞易发生暴力行为;男性,离婚、再婚、丧偶,缺少家庭支持,处于疾病期和波动期是危险因素;良好的婚姻状况和大家庭的支持是保护因素。     

乳酸代谢相关基因预测肝细胞癌预后的风险评分模型的构建

目的 鉴定肝细胞癌相关乳酸代谢基因,并基于相关基因构建风险评分模型预测肝细胞癌预后。方法 使用TCGA数据库收集了377例肝细胞癌患者的临床信息和转录组数据,通过Cox单因素分析、Lasso回归筛选乳酸代谢相关基因,构建肝细胞癌患者预后多因素风险评分模型,采用TCGA内部验证数据集验证一致性。结果 在获取的303个乳酸代谢相关基因中,从肿瘤组和正常组中筛选了91个差异表达大于2倍的基因;训练组中通过Cox单因素分析、Lasso回归筛选出3个差异表达基因ACTN3、DTYMK和HTRA2,3个基因的高表达均与HCC患者不良预后相关,基于3个代谢基因的表达构建肝细胞癌患者预后预测模型对各肿瘤样本评分,其中年龄、分期和风险评分均为HCC患者OS的独立预测因素,TCGA内部验证数据集(n=192)验证不同风险评分对患者生存的影响,结果与训练集一致。进一步分析发现高风险评分组患者的IFN反应力更低。结论 基于乳酸代谢相关基因构建的风险评分模型可较好地预测HCC患者预后,乳酸代谢基因的研究有助于深入理解HCC发生发展的分子机制,为HCC患者治疗提供新的潜在靶点。     

预测乳腺癌预后的免疫相关基因对特征的开发和验证

目的：鉴定与乳腺癌显著相关的免疫基因,构建免疫相关基因对标志（IRGPs）预测乳腺癌患者的预后。方法：从TCGA和GEO数据库中下载乳腺癌患者的基因表达谱及相应的临床信息,筛选与预后相关的免疫基因构建IRGPs,根据风险值将这两个队列中的患者分为低风险和高风险亚组。使用Kaplan-Meier生存分析、单因素和多因素Cox分析研究免疫基因对特征和其他独立预后特征。结果：由47个免疫基因对构建的IRGPs可以显著预测TCGA和GEO队列中患者的总生存期（OS）。结论：本研究构建的IRGPs有助于预测乳腺癌患者的预后,为乳腺癌的临床预后评估提供了有效的风险分层工具。     

主动性社区治疗对分裂症患者自杀风险的影响及机制

目的:探讨主动性社区治疗对精神分裂症患者自杀风险的影响及其机制。方法:随机抽取的社区精神分裂症患者114例分为主动性社区治疗组(n=43)和对照组(n=71),对主动性社区治疗组进行6个月的主动性社区治疗,入组前及治疗6个月后比较两组患者社会支持、临床症状和自杀风险,分析影响患者自杀风险的因素。结果:主动性社区治疗组6个月后客观支持得分、支持利用度得分高于对照组,阳性因子、兴奋敌对因子、焦虑抑郁因子和自杀风险得分均低于对照组。干预后患者的支持利用度和焦虑抑郁症状与其自杀风险相关。患者是否参与主动性社区干预以及首次测量的主观支持、焦虑抑郁症状、自杀风险与患者6个月后自杀风险相关。结论:主动性社区治疗可以提高患者社会支持、减轻临床症状和自杀风险,干预后患者的支持利用度和焦虑抑郁症状与其自杀风险相关。主动性社区治疗、干预前的主观支持、焦虑抑郁因子和自杀风险可预测患者6个月后的自杀风险。     

精神分裂症、抑郁症、双相障碍患者自杀风险比较及相关因素

目的:描述和分析精神分裂症、抑郁症、双相障碍患者的自杀风险。方法:选取符合精神障碍诊断与统计手册第5版诊断标准,来自住院、门诊或社区的精神分裂症患者2 016例、抑郁症患者903例和双相障碍患者381例,使用简明国际神经精神访谈诊断精神障碍并评估自杀风险,精神症状维度评定量表(CRDPSS)评估症状,采用多因素logistic回归分析探讨3类精神障碍患者自杀风险的差异及相关因素。结果:37例(1.8%)精神分裂症患者、516例(57.1%)抑郁症患者、102例(26.8%)双相障碍患者近1个月有自杀风险。与精神分裂症患者相比,抑郁症(OR=36.50)和双相障碍患者(OR=20.10)自杀风险增加。女性(OR=1.87)、目前吸烟(OR=1.76)、有自杀家族史(OR=5.09)、CRDPSS幻觉条目得分高(OR=1.80)、CRDPSS抑郁条目得分高(OR=1.54)是患者有自杀风险的危险因素。结论:抑郁症和双相障碍患者的自杀风险高于精神分裂症患者,临床上应定期评估患者的自杀风险,重点关注存在幻觉和抑郁症状的患者。     

机器学习分析肱骨近端内侧柱不稳定骨折术后失效的风险因素

背景：切开复位解剖锁定钢板内固定是治疗肱骨近端内侧柱不稳定型骨折的首选,但骨折复位失效是术后主要并发症之一,准确的风险因素评估有利于筛选高风险患者和临床决策的选择。目的：通过机器学习算法构建4种预测模型,分析筛选出最优模型并按照风险变量对结局变量影响的权重评分排序,探讨其对临床诊疗的指导意义。方法：纳入2012年6月至2022年6月期间佛山市中医院收治的262例肱骨近端内侧柱不稳定型骨折患者,年龄(60.6±10.2)岁,所有患者均接受切开复位锁定钢板手术治疗,根据术后5个月随访是否发生复位失效分为复位失效组(n=64)和复位维持组(n=198)。收集患者的临床资料,确定模型变量及其分类,将数据集随机按照7∶3比例分为训练集和测试集,训练集按照5折交叉检验获取最优超参数,构建逻辑回归、随机森林、支持向量机、极端梯度提升4种机器学习预测模型,在测试集用AUC、正确率、灵敏度、特异度和F1得分观察不同算法的表现,综合评价模型的预测性能。将表现最佳的模型利用SHAP评估重要风险变量,并对其临床指导意义进行评价。结果与结论：(1)两组间三角肌结节指数、骨折类型术前骨折端合并内翻畸形、肱骨头下干...     

机器学习模型用于妊娠糖尿病发病风险预测及干预对策分析

目的 采用新型机器学习模型用于预测妊娠糖尿病（GDM）发病风险，为采取相应干预措施提供依据。方法 纳入2019年10月至2021年11月南通大学附属海安市人民医院收治的孕妇412例，依据孕妇是否并发GDM予以分组，分成GDM组（n=115）与正常组（n=297）。随后，随机将整个患者队列分配至独立训练集与独立测试集。在训练集中，采用单变量分析与多变量Logistic回归分析影响孕妇并发GDM的危险因素，并采用随机森林算法建立机器学习模型和引入独立测试集，采用受试者操作特征（ROC）曲线、校准曲线、决策曲线分析交叉验证机器学习模型的准确度与稳健性。结果 机器学习模型具有较好的区分度，训练集中曲线下面积（AUC）为0.881，测试集中AUC为0.846。对模型的解释和分析表明，年龄、孕前体质量指数（BMI）、胎次、空腹血糖、糖化血红蛋白、B细胞比例、甘油三酯水平显著影响GDM的发生风险（P<0.05）。结论 机器学习模型具有较好的准确度和稳健性，能够预测孕妇并发GDM的风险，辅助临床医护人员开展针对性的干预，从而降低GDM的发生率并改善预后。     

晚发性精神分裂症社区康复综合效果分析

目的 :探讨社区康复疗法治疗晚发性精神分裂症的综合效果。方法 :将 76例晚发性精神分裂症患者 ,随机分为住院治疗组和社区康复组进行 1至 3个月的治疗 ,半年后随访。用BPRS减分率评定疗效 ,用SDSS减分率评定社会功能缺陷变化 ,用直接费用核算法分析治疗成本与费用。结果 :两组疗效相当 ,但社区康复组的SDSS减分率、复发率和成本效益均显著优于住院治疗组。结论 :社区康复疗法治疗类似晚发性精神分裂症的患者可显著降低复发率 ,提高患者的社会功能 ,减轻患者经济负担     

Gail乳腺癌风险评估模型的临床应用

目的:探讨Gail乳腺癌风险评估模型的应用价值.方法:回顾性分析沈阳医学院沈洲医院69例乳腺癌患者及159例正常对照组的年龄、乳腺疾病史、家族史、初潮年龄、初产年龄、乳腺活检情况及种族的资料,应用Gail乳腺癌风险评估模型评估5年前的发病风险,并绘制ROC曲线及评价Gail模型作为诊断试验的价值.结果:病例组65例及对照组10例,经模型评估后提示有5年内乳腺癌发病高风险.Gail 模型作为诊断试验的评价结果,其灵敏度为94.2%,特异度为93.7%,阳性预测值为86.7%,阴性预测值为97.4%.结论:Gail乳腺癌风险评估模型对乳腺癌发病高风险人群的预测价值较高,可作为高风险人群的乳腺癌筛查的工具.