基于机器学习的儿童啃咬行为的预测

目的构建基于机器学习的儿童使用消费品时发生啃咬行为的预测模型。方法对北京市6所医疗机构就诊的1803例儿童进行问卷调查,依据使用消费品时是否发生啃咬行为分为有啃咬行为组(n=617)与无啃咬行为组(n=1186)。随机抽取1442例儿童的临床资料作为训练集构建预测模型,其余作为测试集进行内部验证。采用单因素分析筛选的指标应用基于机器学习的XGBoost、随机森林、Logistic回归、决策树、贝叶斯网络和SVM算法构建预测模型。完成机器学习算法对特征重要性的排序,比较6种方法构建的模型对儿童使用消费品时是否发生啃咬行为的预测价值。结果XGBoost、随机森林、逻辑回归、决策树、贝叶斯网络和SVM模型的曲线下面积(AUC)分别为0.939、0.935、0.921、0.911、0.893、0.772,灵敏度分别为0.771、0.833、0.879、0.838、0.870、0.233,特异度分别为0.928、0.898、0.847、0.874、0.751、0.969。上述6种机器学习算法优劣排序为:XGBoost>随机森林>Logistic回归>决策树>贝叶斯网络>SVM。儿童年龄(OR=0.721,95%CI=0.683~0.761)、儿童受教育水平(小学:OR=0.244,95%CI=0.170~0.352)、主要照顾者对化学物质知识了解程度(了解一点:OR=0.679,95%CI=0.466~0.990)、主要照顾者陪伴程度(经常陪伴:OR=0.471,95%CI=0.347~0.639)、母亲职业(商业服务人员:OR=0.479,95%CI=0.234~0.980)是儿童啃咬行为主要的影响因素(P<0.05)。结论基于机器学习算法建立的儿童使用消费品发生啃咬行为的预测模型具有较高的应用价值,其中XGBoost的预测效能优于随机森林、Logistic回归、决策树、贝叶斯网络和SVM。     

在线开放课程教学在高职学生性健康教育中的应用研究

目的 探究在线开放课程教学在高职学生性健康教育中的应用效果。方法 对我校2020年1月自愿 参加线上课程学习的1025名学生发放“青少年性心理量表”，而后进行为期3个月的系统线上课程学习，于 学习前后用同一套试卷进行测试，应用测试成绩比较学习前后性知识获取情况。课程结束后发起主题讨论， 探究学生学习性知识后对性态度及对性自我保护方面的影响；同时发放课程满意度调查问卷，以了解学生对 采取在线开放课程形式学习性健康知识的满意度。结果 研究对象获取性健康知识途径是多样的，其中排名 前3的是：网络、小说、电视等媒体；学生在开展线上学习前有一定的性知识，但性态度、性行为和性自我 概念方面有待提高；通过3个月在线开放课程学习，学生性知识获取率得到提高；学习结束后性知识考核成 绩高于学习前，差异有统计学意义（P＜0.05）；绝大部分学生对在线开放课程进行性健康教育的教学模式 表示满意，愿意继续学习。结论 在线开放课程教学在高职学生性健康教育中的应用效果确切，有效提高了 学生的性知识获取率，影响了学生的性态度和性自我概念，且学生乐于接受，教学效果较好。     

复发性鼻窦炎鼻息肉的修正性鼻内镜手术治疗

目的探讨复发性鼻窦炎鼻息肉的修正性鼻内镜手术治疗的临床疗效。方法采用Messerklinger技术对64例复发性鼻窦炎鼻息肉患者进行修正性手术治疗。结果治愈40例(6 2.5%),好转1 5例(2 3.4%),无效9例(1 4.1%)。并发眼眶血肿3例,大出血3例,术后溢泪2例,鼻腔粘连5例。结论修正性鼻内镜手术能有效治疗复发性鼻窦炎鼻息肉,对改善术腔粘连、堵塞有较好疗效。选择具有定向定位作用的解剖参照点是手术安全的关键。术中结合术前CT扫描及鼻内镜检查可以减少并发症的发生。     

18例胸腹水沉渣包埋切片及免疫组化检查的临床病理分析

目的探讨胸腹水沉渣包埋诊断为恶性肿瘤细胞的临床特征及寻找肿瘤细胞的组织来源。方法通过常规涂片初步筛检18例疑诊恶性肿瘤的标本,经离心沉渣包埋切片,再利用免疫组织化学染色来明确诊断并追朔其组织来源。结果依据18例胸腹水包埋后的组织形态学特征和标记结果证实12例胸腹水样品为腺癌,它们分别是肺泡上皮来源的腺癌、卵巢来源的腺癌及胃肠道来源的腺癌,3例为鳞状细胞癌,2例小细胞神内分泌癌;1例为T细胞性恶性淋巴瘤。结论胸腹水沉渣包埋切片及免疫组化可作为恶性胸腹水诊断的重要手段,为临床寻找和判断恶性肿瘤细胞的组织来源带来实用价值。