29例复发性动脉瘤样骨囊肿的临床诊治经验

  目的  探讨四肢复发性动脉瘤样骨囊肿（recurrent aneurysmal bone cyst,RABC）的临床、影像学特点,分析不同术式的疗效及预后,为其诊断和治疗提供经验。  方法  2008年1月至2016年1月就诊于广西医科大学第一附属医院经病理确诊的29例四肢RABC患者,其中男性15例,女性14例;复发平均年龄为17.4（4~42）岁;胫骨近端12例,股骨远端11例,肱骨近端3例,股骨近端3例。复发时间为术后2~36个月,其中多数患者于术后2年内复发（22/29）。再行手术方式与例数:再次病灶刮除术24例（植骨充填18例,骨水泥6例）,瘤段切除重建术5例（肿瘤假体重建4例;自体骨重建1例）。采用MTSS评分评估患肢术后功能,根据Mankin标准评定综合临床疗效。  结果  随访时间24~90个月,平均时间64个月。1例再次复发,总再复发率为3.4%。术后MTSS评分再次病灶内刮除术组为26~30分（平均29.1）,瘤段切除术组为21~27分（平均23.0）;综合临床疗效再次刮除术组优良率为95.8%,切除术组为60%。  结论  ABC术后定期随访对于早期诊断病灶复发至关重要;再次刮除术术后复发率在可接受范围内,且术后患肢功能恢复良好,是四肢复发性ABC的首选治疗;对于关节面破坏严重、反复复发的患者,可选择瘤段切除+肿瘤假体重建治疗,但存在一定的远期并发症。      

基于随机森林分析广西地区20~39岁青年人超重及肥胖的影响因素

目的  探讨广西地区20~39岁青年人的交通方式、工作状态、闲暇时间的活动对超重和肥胖的影响,为提高全民身体素质水平提供参考意见。 方法  对广西14个地市的国民体质监测中心监测点的20~39岁青年人进行随机整群抽样,共纳入7 534例研究对象。将其分成20~＜30岁、30~39岁两组资料过采样处理后建立随机森林分类模型。 结果  根据基尼指数的下降幅度对变量重要性排序结果显示：20~＜30岁青年超重和肥胖的影响因素主要为骑摩托车、电动车时长,读书、用电脑等时长,看电视、听广播时长,以静坐伏案为主时长,轻家务劳动时长;30~39岁青年超重和肥胖的影响因素主要为骑摩托车或电动车时长,看电视、听广播时长,读书、用电脑等时长,轻家务劳动时长,以静坐伏案为主时长。 结论  人们要尽量缩短静坐行为的持续时间。短距离路程尽量选择骑自行车和步行,工作方式与闲暇活动方面避免久坐,增加科学规律的体育锻炼。     

广西60~69岁老年人体质健康状况及影响因素

目的 了解广西60~69岁老年人的体质健康状况和影响因素。方法 通过多阶段整群随机抽样的方法收集到有效样本4996人。数据录入使用EpiData 3.1软件,统计分析使用SPSS 24.0软件,计数资料采用n(%)的形式表示,采用卡方检验,Mann-WhitneyU检验和二元logistic回归模型分析广西60~69岁老年人体质健康的影响因素。结果 老年人体质评分总达标率为87.19%,女性（88.53%）高于男性（85.80%）。二元logistic回归模型结果显示:女性（OR=1.445,95%CI:1.206~1.732）, 骑摩托车、电动车（OR=1.371,95%CI: 1.086~1.730）,工作中静坐并伴有上肢活动或者以站为主（OR=1.158,95%CI: 1.015~2.293）,经常参加体育锻炼（OR=1.500,95%CI: 1.199~1.878）和退休前职业为国家机关、党群组织、企业（含私营企业）、事业单位负责人均是老年人体质达标的保护因素,而患病（OR=0.763,95%CI: 0.638~0.913）是影响老年人体质达标的危险因素。结论 广西60~69岁老年人体质健康状况女性高于男性,同时在工作中静坐并伴有上肢活动或者以站为主和经常参加体育锻炼均能提高老年人的体质健康状况。     

基于随机森林算法及Logistic回归分析的脊柱结核预测模型

目的利用随机森林算法与Logistic回归模型,建立脊柱结核的预测模型。方法选取250例脊柱结核患者和250例非脊柱结核患者,收集17项临床指标。利用随机森林算法对纳入指标的重要程度排序,根据滑动窗口序贯向前选择法找出合适的变量个数;将变量纳入二元Logistic回归模型,分析与脊柱结核发病相关的指标;采用混淆矩阵评价所建立模型的预测效能。结果重要性位列前10的指标为低白蛋白、脊柱后凸、血沉、椎旁或腰大肌脓肿、贫血、骨质破坏、C反应蛋白、盗汗、活动受限、体重下降。Logistic回归分析显示,白蛋白降低、脊柱后凸、血沉升高、椎旁或腰大肌脓肿、贫血、骨质破坏、C反应蛋白升高、体重下降均与脊柱结核有关(均P<0.05)。所建立的模型对脊柱结核患者预测的正确率为94.0%,模型预测的总准确度达93.4%。结论基于随机森林算法的Logistic回归模型预测脊柱结核具有较高的准确度。如患者存在血沉、C反应蛋白、白蛋白异常,以及脊柱后凸、脊柱破坏、椎旁或腰大肌脓肿,应高度警惕脊柱结核的可能。     

随机森林模型和Logistic回归模型在高尿酸血症预测中的应用效果比较

目的比较随机森林模型和Logistic回归模型在体检人群高尿酸血症预测中的应用效果。方法选取2 754例体检个体作为研究对象,运用随机森林模型和Logistic回归模型建立高尿酸血症预测模型,采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能。结果随机森林模型特征变量的重要性分析结果显示,排名前5位的变量依次是血肌酐、三酰甘油、腰围、体质指数、尿素氮;随机森林预测模型的曲线下面积为0.759(95%CI:0.746～0.772),灵敏度为97.2%,特异度为54.5%。Logistic回归分析结果显示,性别、腰围、体质指数、三酰甘油、血肌酐是高尿酸血症发生的影响因素(均P<0.05);Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.658(95%CI:0.647～0.669),灵敏度为87.7%,特异度为43.9%。随机森林预测模型曲线下面积优于Logistic回归模型(P<0.05)。结论 Logistic回归模型可直观解释变量对疾病发生的风险度;而随机森林模型对高尿酸血症预测效果较好,可获得各个因素的重要性评分,可以作为Logistic回归预测模型的补充。