非酒精性脂肪肝与慢性肾脏病关系的回顾性队列研究

目的 探讨非酒精性脂肪肝(NAFLD)对慢性肾脏病(CKD)发病的影响。 方法 以山东大学附属省立医院健康体检中心接受常规健康体检的人群建立回顾性队列。队列人群为2005~2010年期间体检3次及以上并且在首次体检无CKD者。应用t检验、 χ2检验比较基线有无NAFLD两组人群的特征,应用Kaplan-Meier法分别估计基线有无NAFLD两组人群CKD的累计发病率,Log-rank检验用于比较其差异。单因素Cox用于探索CKD发生风险与相关因素如人口统计学特征、生化指标等的关系,应用多元Cox回归模型控制混杂因素后,分析NAFLD与CKD的关联。 结果 研究队列包含10 775人,共随访34 878人年(平均3.24±0.99年/人)。研究期间,CKD共发生1 068例,发病密度为30.62/1 000人年。基线有NAFLD组CKD的累计发病率显著高于无NAFLD组(22.76% vs 12.07%, P<0.01)。多因素Cox回归模型中,调整年龄、性别、体质量指数(BMI)、收缩压、空腹血糖、甘油三酯、高密度脂蛋白、血红蛋白、血小板压积、是否患高血压、是否患糖尿病、是否患代谢综合征及有无冠心病病史后,HR值为1.20(95% CI:1.05~1.38,P=0.01)。 结论 调整多种已知的CKD危险因素后,NAFLD与CKD发病的关系仍具有统计学差异,说明NAFLD为CKD发病的独立危险因素。该结果对CKD的预防有重要意义。     

基于体检队列的2型糖尿病风险预测模型

目的 构建体检者2型糖尿病发病风险预测模型。 方法 选择2005年1月至2010年12月在山东大学附属省立医院、山东大学附属千佛山医院体检中心体检的非糖尿病者16 715人,随机选取70%体检者为训练组,用于建立Cox预测模型,逐步选择法进行变量选择,使用十折交叉验证法检验模型的稳定性,根据预后指数制定风险分级;剩余30%的体检者为校验组,对模型进行组外验证,再次评价模型效果。 结果 观察期间共新发生2型糖尿病858例,发病密度为15.14‰。最终纳入模型的变量包括年龄、体质量指数、空腹血糖、甘油三酯、是否患高血压以及白细胞自然对数;训练组ROC曲线下面积为0.742(95%CI: 0.732~0.752),校验组ROC曲线下面积为0.760(95%CI: 0.748~0.772)。 结论 建立的2型糖尿病风险预测模型在体检者中有较好的预测能力。     

山东省2010-2016年肾综合征出血热流行与时空分布特征分析

目的 了解2010－2016年山东省肾综合征出血热（HFRS）的流行特征及其时空分布特征,为制定今后的防控措施提供参考。方法 以中国疾病预防信息系统的数据为基础,利用空间自相关和时空扫描的方法对2010－2016年山东省HFRS的发病情况进行分析,描述其流行特征和时空聚集情况。结果 2010－2016年山东省HFRS共发病9 114例,年龄分布以30～70岁组为主,男女性别比为2.63∶1,职业分布以农民为主。发病总体呈现东南高、西北低的趋势。发病率先增后减,形成了一次流行周期,发病高峰在2013年（1.87/10万）。空间自相关和时空扫描结果显示山东省HFRS的高发聚集区由鲁东南地区集中后向鲁中地区扩散,聚集时间主要集中在2011年末至2015年上半年,2016年发病和高发聚集情况均有所下降。结论 2010－2016年山东省HFRS存在流行和聚集情况,重点防控地区在鲁中和鲁东南地区。     

Ripley′s L 指数与最近邻空间热点分析在流行病学标点地图分析中的应用

目的探讨Ripley′s L(d) 指数与最近邻空间系统聚类分析在流行病学标点地图分析中的应用。方法采用实验流行病学的方法,以ArcGIS90为数据管理与分析平台,将Ripley′s L(d)指数分析与最近邻空间系统聚类分析结合,综合反应疾病空间异质性及其动态特征。结果实验疫区内,宿主鼠类第一聚集区平均半径为429?m;最强聚集区平均半径为1443?m;最大聚集区平均半径为8626?m。各村聚集“热点”数差别较大,其一阶波动范围为3～8个,二阶波动范围为0～1个;小家鼠第一聚集区平均半径为486?m;最强聚集区平均半径为2114?m;最大聚集区平均半径为9257?m。各村聚集“热点”数差别较大,其一阶波动范围为1～12个,二阶波动范围为0～2个;褐家鼠第一聚集区平均半径为500?m;最强聚集区平均半径为3271?m;最大聚集区平均半径为9386?m。结论在空间流行病学领域,将Ripley′s L(d)指数分析与最近邻空间系统聚类分析相结合,能够为阐明宿主鼠类的空间分布特征,控制HFRS传染源提供统计学依据。     

“克立格”定量医学地图的理论方法及其应用

目的 :探讨“克立格”法及其在医学地图中的应用价值。方法 :在疾病空间相关 自相关假设下 ,定义疾病空间化变量 ,提出疾病空间变量的二阶平稳性假设 ,构造疾病空间变异函数模型 ,建立“克立格”空间估计方程组 ,实现“克立格”定量医学地图的计算机绘图自动化。结果 :获得“克立格”医学地图 ,定量分析HFRS空间分布特点。结论 :该方法可以准确定量刻画疾病空间分布特点 ,有利于解释疾病的地理流行病学机制和制定区域防治措施。     

用二次平均法计算平均发展速度

计算平均发展速度的传统方法有水平法和累计法两种,但二者都有局限性,水平法只以基期水平(α_o)与最末期水平(α_n)为转移,当α_o和α_n两项或其中一项受偶然因素的影响时,其平决发展速度就很不合理。     

基于孟德尔随机化探索臀围与2型糖尿病的因果关系

  目的   采用孟德尔随机化分析方法, 探讨臀围与2型糖尿病的因果关联。   方法   将分别来自人体测量特征遗传研究(genetic investigation of anthropometric traits, GIANT)和糖尿病遗传学验证和荟萃分析(diabetes genetics replication and Meta-analysis, DIAGRAM)数据库的臀围和2型糖尿病遗传位点数据, 据单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)编号匹配合并, 以与臀围密切相关的SNP为工具变量, 运用逆方差加权法、MR-Egger回归模型和加权中位数法分析臀围对2型糖尿病的因果效应。   结果   不分性别队列、女性队列和男性队列中分别匹配到52、9和15个SNP。异质性检验结果提示SNP间同质。三个队列的OR值及其95%的置信区间分别为1.065(1.030~1.100)、1.103(1.057~1.150)和1.583(1.273~1.968), 均有统计学意义(均有P < 0.05)。敏感性分析结果显示三个队列逐一移除SNP, 其因果效应不受影响, 结果稳健。   结论   人体臀围与2型糖尿病之间均存在因果关联, 臀围可能为2型糖尿病的危险因素。     

多水平模型在纵向研究资料中的应用

目的：探讨多水平模型分析纵向研究数据的适用性。方法：应用多水平模型分析山东省和河南省不同级别的45家医院8个年度的业务收入水平。结果：两省间医院业务收入水平及其增长速度和增长加速度的差别无统计学意义,而省内不同级别医院间的差别具有统计学意义。结论：多水平模型可以有效地分析具有层次结构的、含有缺失值的纵向数据资料。     

山东省食品安全预警系统构建

食品安全预警是通过对食品安全隐患的监测、追踪、量化分析等,对潜在的食品安全问题及时发出警报,从而达到早期预防和控制食品安全事件,最大限度地降低损失,变事后处理为事先预警的目的〔1〕。2009年,山东省规模以上食品企业工业总产值为9 278.9亿元,占全省工业份额的27.5%,产品远销国内外,但食品安全形势不容乐观。