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医院质量管理与现代贝叶斯理论启示
当今是质量挑战的时代,提高人民的生活和生命质量是我国经济发展战略的基本内涵.医院作为卫生体系的重要组成部分和医疗卫生服务的主要组织机构,必须以病人为中心加速完善医院质量体系,使我国医院质量管理尽快步入世界先进行列.
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某省20～65周岁已婚妇女宫颈癌及癌前病变发病率的贝叶斯估计
目的:估计某省宫颈癌癌前病变CINⅡ°及以上(CINⅢ°、宫颈癌)的发病率,并为宫颈癌的防治提供依据.方法:对该省20 ～65周岁已婚妇女进行宫颈癌筛查,并对部分筛查正常者隔年随访,通过贝叶斯方法估计发病情况.结果:共进行113 134例.累计226 972.33人年随访,其中1 846例细胞学阳性需进行病理学检查,终收到1 510份病理结果,检出CINⅡ°及以上者442例;通过贝叶斯法考虑病理检查随访人群中的失访病例以及细胞学检查阴性人群中的漏诊病例,估计得该省宫颈癌癌前病变CINⅡ°及以上的发病率为283.79/10万,95％可信区间(201.58,393.06)/10万.结论:基于贝叶斯法,考虑了病理检查失访人群中的失访病例以及细胞学检查阴性人群中的漏诊病例,估计得到的该省宫颈癌癌前病变CINⅡ°及以上的发病率更合理、更准确.
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贝叶斯推论重建乳头瘤病毒的进化系统
基于90种乳头瘤病毒的L1基因和E2基因的DNA全序列,应用似然比检验和贝叶斯推论重建病毒的系统发育树,并在此基础上讨论病毒分子系统学研究的一般原则和方法.同时比较研究贝叶斯推论和过去常用的小进化、大简约、大似然三种建树算法的优劣.结果表明:乳头瘤病毒可分为4超群,不同超群的乳头瘤病毒宿主和组织特异性不同.引起人宫颈癌的高危和低危乳头瘤病毒在进化上分别具有相近的亲缘关系,高危类群起源于共同祖先.算法的比较研究表明,贝叶斯推论作为进化生物学的新进展,在计算速度和可靠性上明显优于其它算法.
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大学生特质拖延、跨期选择和未来时间洞察力的关系
目的:探讨大学生特质拖延、跨期选择以及未来时间洞察力的关系.方法:选取326名大学生(男144人,女182人),使用一般拖延量表(GPS)、跨期选择任务问卷(TCTQ)、未来时间洞察力问卷(FTP)进行调查.根据TCTQ计算延迟折扣并以此作为跨期选择偏好指标.通过潜变量建模的贝叶斯估计法检验未来时间洞察力在特质性拖延和跨期选择中的中介和调节效应.结果:特质性拖延对延迟折扣有正向预测作用(β=0.13,P＜0.001),未来时间洞察力在特质性拖延和跨期选择中不仅起部分中介作用(95％ HDI为-0.046～-0.004),同时有调节作用(β=-0.008,95％ HDI为-0.022～-0.001).结论:大学生特质性拖延能通过未来时间洞察力部分作用于跨期选择,未来时间洞察力能调节特质性拖延和跨期选择间的关系.
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基于贝叶斯方法对乳腺癌进行计算机辅助预测
选取699例疑似患上乳腺癌的细胞样本特性的数据集,每个数据样本都由11个属性字段所构成,选取9个细针吸取细胞学指标为学习字段,并且将数据集随机分为测试集和训练集,然后从训练集中学习得到贝叶斯模型,而从测试集的检验中获取了很高的准确率,因此贝叶斯方法是一种可行的计算机预测技术.
关键词： 贝叶斯 乳腺癌 Clementine -
基于优先条件约束分类的心室早期收缩的高精度检测方法
目的 研究一种基于多心电(ECG)周期融合和优先权分类的心室早期收缩(premature ventricular contraction,PVC)高精度检测方法.方法 利用再定义ECG样本和2种不同ECG分割方法得到4个以非线性Hermite系数为特征的向量集.文中的数据取自MIT-BIH数据库,包括正常窦性心律(normal sinus rhythm,NSR)和PVC.进行一种基于类优先条件约束的改建二次判别函数(improved quadratic discriminant function,IQDF)的分类,其中以贝叶斯分类阈值为基准寻找在优先限定PVC错误率条件下使NSR错误率为小的拉格朗日分类阈值.结果 PVC和NSR分别取得了99.29％和96.73％的分类精度.结论 文中方法不仅能使PVC高分类精度得到优先保证,而且能使NSR分类精度保持在理想的高水平上.
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临床试验中贝叶斯自适应随机化的介绍与评价
目前,在我国新药临床试验中,随机化是进行临床试验的规范程序,现在通用的随机化方法是1∶1均衡性随机,这样做的好处是在相同样本含量前提下可以获得较大的检验效能,并且从伦理学上来考虑,由于不能及时的根据已获得的处理结果,提早的判别何为较优疗效,重新调整分组概率,使得后续受试者面临额外的接受较劣疗效处理的风险.本文介绍一种基于贝叶斯的自适应随机化方法,以便解决上述问题.
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药物经济学评价中的贝叶斯法介绍
21世纪是贝叶斯统计的世纪,其作为两大统计学派之一,已被越来越多地应用于包括医疗在内的科学、技术、管理、商业等多个领域.本文从贝叶斯法的原理、概率含义、计算技术等方面较全面地介绍了贝叶斯法,以促进贝叶斯法在药物经济学评价中的应用.贝叶斯法的优势主要体现在先验信息的应用及推测方面,而马尔可夫链蒙特卡洛模拟技术(MCMC)使得贝叶斯法的这种优势在计算技术中得以实现,其计算过程是通过从后验分布中随机抽取一个大样本来形成贝叶斯推断.贝叶斯法可以在理论上准确地提供药物经济学中增量成本-效果比(ICER),成本-效果可接受曲线(CEAC)、净货币收益(NMB)和净健康收益(NHE)的概率阐述.
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贝叶斯法在临床诊断决策中的应用
贝叶斯法(Bayes theorem)是决策学的重要数理模型之一,由Thomas Bayes在1761年首先提出.近年来随着循证医学的发展,贝叶斯法在临床决策中的实用价值受到关注.
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基于贝叶斯分类算法的治疗中风中药组方研究
目的：运用现代数据挖掘技术结合疗效数据对中医中风临床中使用的方剂进行分析，得到有价值的信息以支持中药新药的研发，并且获得一些有指导临床价值的数据分析结果。方法首先从中风诊疗文献库中抽取大量方剂和疗效信息，接着进行数据清洗，术语规范化等处理，然后运用数据挖掘中的贝叶斯等计算方法，进行关于治疗中风方药的知识发现，建立中药组方疗效模型，通过方剂、证候、药味的出现次数、有效率等关键数据进行统计计算。结果具有较好疗效的中药及其和证候、疗效之间的联系和规律，如赭石、胆星、赤芍、川芎在肝阳上亢证候使用时疗效好。结论这些结果可以为新药的研发提供新的技术支持，为临床医师用药提供参考和支持。
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预测性伪似然法和贝叶斯法广义线性混合模型估计
目的 比较预测性伪似然法(PQL)和基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)的贝叶斯方法在广义线性混合模型参数估计的偏差和精度.方法 针对样本含量不等的层次数据,运用SAS/glimmix过程和WinBUGS软件分别进行PQL和贝叶斯法参数估计.结果 两种方法固定效应参数估计结果基本一致,但对随机效应方差的估计,基于MCMC的贝叶斯法偏差远小于PQL法.结论 对二分类层次数据,采用广义线性混合效应模型贝叶斯估计精度更高,偏差更小.
关键词： 线性模型 广义线性混合效应模型 贝叶斯 马尔可夫蒙特卡罗 预测性伪似然法 -
时间序列预测模型的贝叶斯统计分析
贝叶斯(Bayes)统计预测方法是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法,其基本思想是将人们的经验信息作为已知条件结合到实际模型中,即利用模型信息、数据信息及先验信息(有关总体分布的未知参数的信息)来进行预测.由于结合了分析人员的主观经验及判断,因此可以利用模型监控和干预的方法,合理、科学地处理突发事件等异常情况,和传统的预测方法相比,克服了传统的静态模型难以处理突发事件的缺陷,具有灵活、易于适应外部变化的特点.本文以英国1969～1984年因车祸伤亡人数为资料,探讨贝叶斯统计预测方法在医学领域中的应用.
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试用贝叶斯法估计非脊髓灰质炎急性弛缓性麻痹标准化发病比
目的 利用贝叶斯法对中国各地区的非脊灰急性弛缓性麻痹标准化发病比进行估测,并与普通法进行比较.方法 利用2003年全国急性弛缓性麻痹监测系统报告资料和人口资料,计算非脊灰急性弛缓性麻痹标准化发病比及其贝叶斯推测值.结果 贝叶斯法计算结果可以减少人口规模小的地区的推测值的离散程度,使结果更加稳定.结论 贝叶斯法计算结果可以减少人口规模小的地区的推测值的离散程度,使结果更加稳定.
关键词： 标准化发病比 贝叶斯 非脊灰急性弛缓性麻痹 -
有缺失数据的生物等效性评价的MCMC方法
目的为有缺失数据的生物等效性评价资料的处理提供一种实用的统计方法.方法构建两阶段交叉设计的随机效应模型,使用WinBUGS软件由MCMC方法给出两种药物的基于贝叶斯理论的生物等效性评价.结果对完整数据和有缺失数据的情形,MCMC方法分别计算出了待评价指标落于等效区间的后验概率从而做出了生物等效性评价,结论与文献报道一致.结论MCMC方法可以方便地给出生物等效性评价的贝叶斯推断结果,能有效处理有缺失数据的试验资料并提供缺失数据的估计值(或分布).
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REML法和Bayesian法对小样本不平衡单因素随机效应模型方差成分估计的模拟比较分析
目的 比较限制性极大似然估计(REML)法和贝叶斯法(Bayesian)对小样本不平衡单因素随机效应模型方差成分估计的偏差和精密度,同时考虑在样本量的大小、单位的数量和单位内相关系数(ICC)的大小不同的情况下对方差成分估计的精确程度的影响.方法 通过计算机模拟7组不同设计的数据集,用SAS软件MIXED模块进行方差成分估计.结果 不同的设计中,REML法估计比Bayesian法估计更加接近真值,但Bayesian法对组间方差的区间估计更加精密.对于两种方法 而言,样本和单位数量的增加,估计结果 更加准确.组内方差的估计,比组间方差的估计更准确和精密.结论 对小样本不平衡结构数据,当ICC为小或中等时,REML估计比Bayesian估计的偏差和均方误差要小,推荐使用.但是Bayesian法的区间估计比REML法的区间估计更加精密.
关键词： 不平衡单因素随机效应模型 方差成分 限制性极大似然 贝叶斯 -
MCMC Bayes方法在双相情感性精神障碍致病基因研究中的应用
目的探讨双相情感性精神障碍的易感基因,为疾病防治提供科学依据.方法针对病例对照研究资料样本含量相对偏小的特点,采用MCMCBayes方法进行分析.结果MCMCBayes分析的结果发现,不管是病例组与对照组比较,还是早发性病人与晚发性病人比较,DRD2P和COMT基因的等位基因、基因型与双相情感性精神障碍的发生以及早发或晚发的关系均无统计学意义.但两基因的组合基因型(-141△C/-141C+met/met)有统计学意义.结论-141△C/-141C与met/met的基因型组合几乎不可能早发双相情感性精神障碍.
关键词： 双相情感障碍 贝叶斯 受体 多巴胺D2 儿茶酚O-甲基转移酶 -
重复测量诊断试验的RO C曲线广义线性混合效应模型
目的针对重复测量诊断数据，为同时考虑协变量对诊断试验准确性评价的影响，度量重复测量数据间的相关性，本文探索新的ROC曲线的建模方法。方法通过广义线性混合效应模型对ROC曲线进行模拟，并采用贝叶斯参数估计方法，利用WinBUGS软件予以实现，进而计算不同协变量取值下的ROC曲线下面积（AUC）以对诊断试验结果进行评价。结果实例数据分析结果表明，基于广义线性混合效应模型的ROC曲线建模方法可以有效地刻画重复测量诊断试验数据，给出更有解释意义的回归参数，提供临床分析的参考依据。结论基于广义线性混合效应的ROC曲线模型在解决重复测量诊断试验的准确度评价问题起着至关重要的作用。
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非标准分布贝叶斯分析的WinBUGS实现
WinBUGS是一套程序化贝叶斯统计分析软件,应用者只需要指定数据的似然函数和参数的先验分布,然后就可通过Gibbs抽样得到参数的后验样本,这对没有显性表达式的贝叶斯后验分布尤其重要.
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中药质量评定中贝叶斯(BayeS)分类判别法的应用
在中药质量鉴别中,药品质量的优与劣评定多凭经验和专业知识进行,这种评定方式简单、直观,但主观因素较大.在中药质量评定时,一旦需要客观化、量化时,数学手段往往是首选,如在质量等级分类中,可以采用聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析等各种数学的分类判别方法.在诸多判别分析方法中,模糊聚类判别与贝叶斯(Bayes)分类判别往往可在一个问题中连用,一般先进行聚类分析,再进行贝叶斯判别分析,就可完成样品的识别与质量判定.
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基于连续性变量和二元变量的贝叶斯自适应剂量发现算法
临床试验中的阶段Ⅰ/Ⅱ试验主要研究如何确定佳剂量.以前在阶段Ⅰ/Ⅱ试验中研究毒性或者有效性时,只用二元或三元的离散变量.现在越来越多的把生物标记(biomarker)作为有效性的替代结果,而biomaNer是连续变量,于是如何把二元的毒性变量和连续的biomarker变量联合起来进行研究就成为了新的问题.
