台湾35~74岁男性体检者骨质疏松5年发病风险预测模型

目的 构建台湾35~74岁男性体检者骨质疏松（OP）5年发病风险（个体化）预测模型。方法 选择1999~2005年首次参加台湾美兆健检的35~74岁男性体检者7801人，去除基线患OP者505人后余下7296人，将4个体检中心分为建模队列（台北中心，n=3844），余下3中心为验证队列（n=3452）。按建模队列5年后是否发生OP为因变量，以该队列基线指标为自变量在进行单变量分析后，建立多元逐步Logistic回归模型，以ROC曲线下的面积（AUC）为判定预测模型拟合优度的主要指标，用验证队列对模型的外部效度进行评估。模型建立后，将人群的预测风险概率正态化后再转化为可实际应用操作的4个风险等级。 结果 基线4个体检中心OP患病率范围为4.77%~7.88%。去除基线患者后，全部受检者5年发病率为2.34%（171/7296），4个中心OP发病率范围为：1.52%~4.89%。多变量Logistic回归构建的预测模型包括年龄、日常工作性质、腰围、体重和血肌酐水平5个指标。建模队列建立的预测模型的ROC曲线下面积（AUC）约为0.728 (95%CI：0.675-0.772) ，验证队列外部效度验证结果为0.698(0.633-0.762)。将建模队列划分为4个风险等级后，显示中危（占11.9%）和高危（占1.1%）的个体5年内发生OP的危险分别比一般人群高2.4倍和8.1倍。 结论 利用台湾美兆健检纵向数据资料建立的OP 5年个体风险预测模型效应与信度均较高，且纳入的预测变量和建立的风险等级评价标准简单实用，因此对于今后无论个体进行自身OP风险评价还是社区工作者对社群人群进行OP监测均具有较大的应用价值。     

基于关联规则和复杂系统熵聚类的腱鞘炎外用药规律研究

目的：基于中医传承辅助平台（TCMISS）软件分析腱鞘炎中药外用处方的用药规律。方法通过中国知网、重庆维普、万方数据库、中国生物医学文献数据库中收集自建库至2015年治疗腱鞘炎的中药外用处方,采用关联规则算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法,分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合和新处方。结果对筛选出的76个中药处方进行分析,确定处方中药物的使用频次,药物之间的关联规则,挖掘出27个核心组合和3首新处方。结论腱鞘炎常用的药物以祛风湿、活血化瘀药为主。该研究结果对治疗腱鞘炎的组方用药规律具有一定的指导意义和参考价值。     

膝骨关节炎中医内外合治的临床数据挖掘

目的探讨中医药内外合治膝骨关节炎的用药特色。方法基于临床数据挖掘技术,即采取复杂网络技术和关联规则,对安徽中医药大学第一附属医院风湿免疫科2012年6月至2015年10月膝骨关节炎住院患者的病历资料回顾性分析,根据是否采用中医外治法进行分组,对每组的一般资料、中医证型、常用中药和外用药进行分类整理,采用SPSS 22.0软件包对两组的实验室指标和临床疗效进行统计分析。结果总共1588例,其中内外合治843例(占53.1%),单纯内治745例(占46.9%)。中药处方中以清热解毒、健脾化湿、祛风除湿、活血通络四类药为主,外治法以中药外敷为主,常用有芙蓉膏和消瘀接骨散。与治疗前相比,单纯内治和内外合治组均能降低补体C3、补体C4、免疫球蛋白A(Ig A)、免疫球蛋白G(Ig G)、红细胞沉降率(ESR)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)(P0.05或P0.01);与单纯内治组相比,内外合治组降低补体C3、补体C4、Ig G、ESR、hs-CRP水平,以及上调超氧化物歧化酶(SOD)水平方面优于单纯内治组(P0.05或P0.01)。结论膝骨关节炎的内服药物以清热解毒、健脾化湿、祛风除湿、活血通络四类药为主,外用药以芙蓉膏和消瘀接骨散为主。内外合治组在降低患者体内炎症免疫反应,以及上调自由基清除剂SOD方面明显优于单纯内治组。     

健脾化湿清热通络药对活动期强直性脊柱炎患者血小板参数影响的数据挖掘

目的应用关联规则和统计学方法分析应用健脾化湿清热通络药治疗活动期强直性脊柱炎对患者血小板参数及炎症指标、免疫指标的影响,以期为优化临床用药提供依据。方法整理2012年6月至2016年12月安徽中医药大学第一附属医院录入的1011例强直性脊柱炎患者的资料。采用SPSS 21.0软件和SPSS Clementine 11.1软件分析治疗前后实验室指标情况并对中药进行关联规则分析和聚类分析。结果 (1)治疗强直性脊柱炎的常用药物分为4大类:健脾利湿药、祛风除湿药、活血化瘀药、清热解毒药。(2)健脾化湿清热通络药治疗活动期强直性脊柱炎后,患者血小板参数及炎症指标、免疫指标均有所改善。(3)中药与实验室指标关联分析发现,鸡血藤、陈皮、伸筋草、豨莶草、白花蛇舌草、蒲公英、黄芩与血小板参数相关。(4)当欧式距离为20时,可将药物分为3大类。第1类:含桃仁、红花、丹参、陈皮、薏苡仁、威灵仙、茯苓、山药、蒲公英、白花蛇舌草、泽泻、豨莶草12味药。第2类:含独活、伸筋草、鸡血藤3味药。第3类:含黄柏、知母、黄芩、桑寄生、川芎5味药。结论健脾化湿清热通络药可改善活动期强直性脊柱炎患者的血小板参数,可降低患者的炎症指标及调节其免疫指标。     

影像组学的临床价值及面临的挑战

影像组学可将医学影像资料转化为可挖掘的数据。利用计算机软件从医学影像资料中挖掘海量的深层图像信息, 再基于机器学习或统计学方法, 筛选出关键的影像组学特征, 构建模型, 用于疾病的精准诊断、疗效评估和预后预测等, 在辅助临床决策方面具有重要作用。尽管目前已有多项研究证实了影像组学在临床中的重要价值, 但其仍是一门新兴的学科, 在将影像组学研究成果转化为临床实践前, 仍面临着诸如数据标准化、模型验证等问题。本文对影像组学的临床价值和目前研究中面临的挑战进行简要阐述。     

教学过程中学生受教师影响程度的SIMPP分析

教学过程中学生受到教师影响的程度关系到教学有效性,即是否可促进学生学习和达成预期教学目标。为了提高教学有效性,在教学改革微观系统工程的理念指导下,对中医药院校教学过程中学生受教师影响程度的相关因素进行了SIMPP分析。结果表明,学生受教师影响程度不仅与教师本身有关,也和作为教学主体的学生有关,和学生自身的状态、家庭背景等因素存在内在联系。深入研究这些因素以及学生受教师影响的相关行为模式,有助于形成提升教学针对性和有效性的系统策略。     

信息化建设中医疗大数据现状

介绍了医疗大数据的多维性、不完整性、时序性、冗余性等特点,医疗大数据主要来自医疗服务方、医疗保险方、卫生行政方、医药和医疗器械生产流通方、因特网医疗和生命科学,主要应用于药品研发、疾病诊疗、医疗保险、智能决策、个人健康管理等方面及其面临的数据整合、数据存储、数据共享、人才缺乏和隐私保护等问题的挑战。     

大数据时代中医药领域面临的机遇与挑战

我国中医药资源丰富,历史悠久,中医药大数据目前仍在“沉睡”。运用大数据的理论及其研究方法整理和挖掘中医药宝库,将给中医药领域带来前所未有的机遇和挑战。本文从概念、特点、分析技术介绍了“大数据”,并着重说明了中医药信息、中医药古籍、中医药学术创新等方面在大数据时代面临的机遇和挑战。     

移动健康技术在慢性病管理中的应用

介绍了国内外移动健康研究现状,采用数据挖掘技术研发糖尿病健康管理移动APP,实现了糖尿病患病风险评估、体征指标监测、用药和饮食管理、相关健康知识推送,以及公众健康的实时管理。