正常人群非特异性细胞免疫功能实验研究

目的：了解正常人群的细胞免疫功能状态，为制定正常值范围提供依据。方法：采集正常人血液，加入含植物血凝素（pHa）的细胞培养基中培养一定时间后，观察母细胞化的淋巴细胞百分率。结果：2～7岁组PHA刺激的淋巴细胞转化率（以下简称淋转率）为85．91％，自发淋转率为8．69％；8～15岁组的淋转率为84．46％，自发淋转率为8．21％；16～55岁组的淋转率为83．25％，自发淋转率为9．45％；大于55岁组的淋转率为77，75％，自发淋转率为8．63％。结论：各年龄组的人均有自发的淋巴细胞母细胞化现象，其转化率没有显著性差异；PHA淋转率则有显著性差异。     

医学统计学素质教学的课堂实践与探讨

目的 :探讨促进医学统计学素质教学的方法。方法 :通过教学实践 ,以培养医学生统计学思维方法和思维习惯、加强基本概念和原理的讲授为主要的教学原则 ;借助统计软件提高学生的学习兴趣和统计分析的能力 ;结合医学期刊讲解和评述统计方法 ;结合科研课题进行应用能力训练。结果 :学生对一般医学资料统计分析和结论推断能力有较大提高。结论 :医学统计学素质教学提高了该课程的教学质量     

国内丙型肝炎病毒感染与肝细胞癌关系的19个病例对照研究的 Meta 分析

本文对国内１９个有关丙型肝炎病毒（ＨＣＶ）感染与肝细胞癌（ＨＣＣ）关系的病例对照研究进行Ｍｅｔａ分析。经齐性检验表明，１９个研究中有１７个研究结果是一致的。对此１７个研究结果加权合并，累积ＨＣＣ病例１５７７例，ＨＣＶ感染率为２３．０％，累积对照１９８０例，ＨＣＶ感染率为４．０％；合并ＯＲ值为６．７。结果表明，国内ＨＣＶ感染与ＨＣＣ关系密切，ＨＣＶ感染是ＨＣＣ发生的一个危险因素。     

不完全病例对照研究中对照组部分基因信息缺失基因-环境交互作用的估计

目的探讨不完全病例对照研究中对照组基因信息部分缺失时基因一环境交互作用的估计。方法在Stata9．0软件上采用MonteCarlo方法模拟不同基因信息缺失比例数据，对缺失数据采用hotdeck多重填补程序后分析和删除缺失值分析结果进行比较。结果缺失数据〈50％时，hotdeck多重填补后分析和删除缺失值分析对环境主效应、基因主效应以及基因-环境交互作用的估计系数接近完全数据的系数，随缺失比例的增加，两种方法的估计方差均增加，但hotdeck多重填补估计方差小于删除缺失值分析。结论不完全病例对照研究中，对照组基因信息缺失比例〈50％时，可以用hotdeck填补方法充分利用已有的信息估计基因-环境的交互作用，提高估计精度。     

分娩巨大儿孕妇体重的危险因素分析

目的 探讨孕妇孕期增重及各孕期体重增加速度与分娩巨大儿的相关性,减少巨大儿的发生率.方法 采用病例对照研究方法,将106例巨大儿和109例正常体重出生儿(对照组)母亲的孕前体重及孕期体重变化等资料作一回顾性分析. 结果 经过单因素和多因素非条件logistic回归分析表明,孕前体重(OR=2.204,95%CI:1.377～3.529)、孕12～20周体重增加速度(kg/周,OR=1.961,95% CI:1.204～3.194)、孕20～30周体重增加速度(kg/周,OR=1.811,95%CI:1.078～3.041)、孕30周至产前体重增加速度(kg/周,OR=1.858,95%CI:1.095～3.153)、男性婴儿(OR=2.630,95%CI:1.420～4.850),是发生巨大儿的危险因素.值得注意的是孕30周后每周体重增加在0.5～1.0 kg的孕妇比每周体重增加在0.5 kg以下的孕妇发生巨大儿的风险增加1.13倍(OR=2.13,95%CI:1.07～4.22). 结论 巨大儿的发生与孕妇孕前体重、孕期增重、胎儿性别等因素相关.     

偏最小二乘法降维在微阵列数据判别分析中的应用

目的探讨微阵列数据的判别分析方法。方法首先采用偏最小二乘法对高维数据降维,然后再用Fisher’s线性判别。文中同时介绍了偏最小二乘法的基本原理、基本算法,讨论了成分数选择等问题,并以实际微阵列数据展示了其效果。结果偏最小二乘法降维不但实现了数据的可视化,而且取得了较好的后期判别效果。结论偏最小二乘法是一种新的实用的降维方法,可用于微阵列数据判别分析的前期降维。     

平均数的比较——计量资料的统计分析

<正> 医学研究中,经常碰到对每个观察单位测量某个指标量的大小,如在体格检查中,测量每个人的身高、体重、血压、血红蛋白含量、血清谷丙转氨酶、中性自细胞百分率等,这样得到的数据称之谓计量资料。对一组计量资料做初步分析,可计算平均数表示其平均水平,常用的平均数有三种:算术均数(简称均数),几何均数和中位数。本讲是对平均数作进一步分析,比较两个或多个平均数之差异是否有显著性,按资料的性质,介绍几种常用的分析方法于下。     

链二项分布模型在传染病资料分析中的应用

由于传染病资料不同于一般的医学资料，有其自身的特殊性：传染病资料不是精心设计的实验的结果，而是来自对自然发生的传染病的观察；传染病资料的观察之间存在高度的相依性，即非独立性(non-inde-pendent)；一般说来，感染过程只能被部分观察。因而传统的统计学方法不再适用。为此，本文简单介绍一下适用于传染病资料分析的链二项分布模型。     

计算器在统计分析中的应用

为滿足广大医务工作者学习和应用医学统计学起见,从本期起连续刊载《医学统计学知识讲座》,共分四讲讲完。     

Bayesian两变量层次模型及其在诊断试验系统评价中的应用

目的探讨Bayesian两变量层次模型的构建及其在诊断试验系统评价中的应用。方法将Bayesian两变量层次模型应用于传统Pap细胞学涂片诊断子宫颈癌准确性评价的历史Meta分析资料，估计相关的效应指标敏感度和特异度及筛查研究比随访研究的相对可信度。结果与经典综合受试者工作特征曲线方法相比，Bayesian两变量层次模型估计得到三个层次的效应指标，其中综合敏感度和特异度均数及95％可信区间分别为0．64（0．56，0．72）和0．74（0．67，0．80），预测敏感度和特异度均数及95％可信区间分别为0．61（0．12，0．96）和0．69（0．21，0．97），筛查研究比随访研究的相对可信度估计为1．3（0.59，2.48）。结论采用Bayesian两变量层次模型进行诊断试验Meta分析，更加灵活、有效，易于实现和解释，值得推广应用。