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我院床位合理设置问题探讨
通过建立统计模型,利用病床工作效率分析我院床位设置问题,如果病区实际床位数在统计区间中则不调整,否则需要调整床位数.此方法可为制订卫生资源配置提供参考依据.
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利用样本数据估计流感相关死亡负担的研究进展
流感季节性流行和大流行均可导致大量门急诊就诊、住院、死亡,严重危害人类健康和社会经济[1].由于流感诊断需要特异的实验室检测且临床上不开展常规检测,因此住院、死亡负担通常采用间接方法进行评价.据WHO估计,季节性流感的年度流行导致全球300万~ 500万人出现严重疾病,25万~ 50万人死亡[2].1918年、1957年和1968年三次大流行分别导致全球约2 000万、400万和200万人死亡[3],2009-2010年的甲型H1N1流感大流行[A(H1N1)pdm]导致201 200人死于流感相关呼吸系统疾病[4].
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关于中药药性-脂类成分的药性统计识别模型思路探讨*
目的:探讨基于脂类成分气-质(GC-MS)联用图谱数据的中药寒热药性识别模型,建立药性特征标记统计模式识别方法。方法:以60种寒或热性中药脂类成分的GC-MS图谱为研究对象,建立数据库,比较5种建模策略,筛选识别脂类成分GC-MS指纹图谱药性特征标记的优模型。结果:支持向量机(SVM)为筛选60味中药的寒热药性特征标记的佳模型,能够有效标记中药寒热药性特征区域。趋于寒性强的标记在保留时间61.550 min处,趋于热性强的标记在保留时间31.395 min处。结论:中药寒热药性与脂类成分密切相关,脂类成分是中药药性的物质基础之一,基于物质成分与药性建立的数理统计模型可识别和预测中药的寒热药性。
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解剖结构对直肠癌IMRT计划膀胱受量影响
目的:建立基于解剖结构定量分析直肠癌静态IMRT计划膀胱受量的统计模型。方法选择2012—2013年100例直肠癌放疗患者,制定AP布野方式的7个野逆向IMRT计划。患者解剖结构信息用膀胱与PTV和PTV外扩0.5 cm重叠区域的大小来定量分析。利用DVH对膀胱受量分析,建立膀胱受量与解剖结构信息之间数学模型,并在20例新直肠癌计划上验证所建立的模型是否准确。结果膀胱V50与膀胱和PTV重叠区域占膀胱百分体积( x%)呈线性关系( V50=0.89x-0.99);V40与膀胱和PTV外扩0.5 cm重叠区域占膀胱的百分体积( y%)也近似存在线性关系;平均剂量取决于x%和y%。模型预测20例直肠癌膀胱V50与V40偏差绝对值范围分别为(-3.13%~3.78%)和(-5.30%~5.66%),平均剂量相对偏差范围(-3.94%~3.76%)。结论这个模型提供了一种定量预估直肠癌IMRT膀胱受量方法。
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适用于公众健康调查结果报告的统计模型标准
近年来,随着大众对公共健康问题及卫生突发事件关注的增加,更多的单位及个人加入到公众健康结果统计报告工作中来,所以非常有必要规范公众健康调查结果报告的统计模型标准.心血管疾病是当今公众健康的主要威胁,在过去的20年里,很多研究小组研究发现:心血管预防保健过程中统计结果组织者的表现会影响统计结果的准确性;目前,一些国家级的公共健康报告制度建立在医院临床病例的登记制度上,登记人表现的好坏与统计结果的准确性及医疗保健质量直接相关.
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Cox模型在肿瘤生存资料中的应用
目的探讨Cox比例风险模型在肿瘤生存资料中的应用及其意义.方法对1 014例食管癌切除术患者资料进行研究.选择13个可能对食管癌切除术预后产生影响的因素,通过Cox模型对食管癌切除术患者预后进行多因素分析.根据预后指数(Prognostic Index,PI)的大小将患者分组,建立其术后生存预测模型.统计分析采用计算机处理. 结果全组生存率5年45.9 %,10年39.3 %.影响预后的主要因素是淋巴结转移、肿瘤分期、肿瘤侵及深度、部位和组织类型(P<0.0001).PI值小的患者预后较好.结论利用Cox比例风险模型可以分析影响肿瘤患者预后的重要因素,可利用预测模型,预测不同患者的生存概率.
关键词: 肿瘤 存活率分析/流行病学 统计模型 预后 -
临床药效评价中的负二项模型应用
在药物临床试验中常遇到医学事件发生次数的问题,如盐酸托烷司琼注射液缓解肿瘤患者化疗引致的恶心呕吐次数,γ干扰素治疗慢性肉芽肿后患者复发次数等[1-2],对这类数据称为计数资料(counl dala)由于表现为连续的数值变量,计数资料的统计分析方法常常选择不当,大多通过如对数、倒数、平方根等数值转换后采用多重线性回归,方差分析或t检验,但医学事件的分布常成正偏态,而且取值被限制在一定范围,即便经过转换也多不能得到正态分布,特别是其巾的"0"不能用于对数、倒数等数值转换,数值转换对绝大多计数资料并不合适因此本文主要介绍计数资料的统计模型包括Poisson 回归和负二项回归,期望为药物临床评价提供合适的统计分析工具.
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结构方程模型在糖尿病控制影响因素中应用
糖尿病是一种慢性终身性疾病.亚洲糖尿病治疗现状调查中国区的结果显示.绝大多数(88.5%)的患者血糖控制未能达标[1].结构方程模型(structural equation modeling,SEM)是一种新兴的统计模型技术,它不仅可以检查变量间的直接作用,还可以检查变量间复杂的多极间接作用.本研究旨在应用结构方程模型分析糖尿病控制效果的影响因素,并根据各因素的作用方式为改善糖尿病控制现状提供依据.
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珠海市居民健康素养多因素统计模型
目的 了解珠海市居民健康素养影响因素.方法 应用整群抽样方法在珠海市香洲、斗门和金湾3个行政区内分别抽取6个居委会和6个行政村15~69岁人群进行健康素养问卷调查,对珠海市居民健康素养影响因素进行综合分析.结果 健康知识因子的大小与调查对象的性别、文化程度、职业和家庭收入有关;健康理念因子与调查对象的年龄、文化程度、职业和购买保险有关;健康行为因子与调查对象的性别、职业、家庭收入和身体疾病状况有关;健康技能因子与身体的疾病状况有关.结论 珠海市居民健康素养水平主要受性别、文化程度、职业、家庭收入、疾病、年龄等因素的影响.
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配对资料的精确检验方法及其应用
配对比较试验的精确检验为比较两种药物A,B对治疗某病的效果,选择2n个条件基本一致的动物(或病人)并将其结成n对,每对两个个体(同一药物处理前后也是一种配对比较),在这n对内各自独立地施行随机化,从两个个体中抽一个用A药,剩下的那一个用B药,记XA,XB分别为A,B两药的疗效指标,记d=XA-XB,则|d|可以作为衡量两药疗效是否有差别的指标,当|d|大时,否定"两药疗效无差别"的检验假设,至于这界限如何定,则要看取怎样的统计模型.
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Mplus软件简介
Mplus是目前流行、也是功能强大的潜变量分析软件.在处理分类潜变量和连续潜变量模型时具有独特的优势.Mplus由Linda Muthén和Bengt Muthén于1998年合作研发,目前已经发展到版本6.它具有程序语言简单、统计模型和估计算法多的特点,受到了越来越多的统计工作者的青睐.2012年4到6月份的一期《Structural Equation Modeling》的所有七篇文章中全都使用了Mplus软件[1].目前国内对于Mplus软件的应用处于初始阶段,因此本文试图简单介绍Mplus软件的基本功能,希望能够起到抛砖引玉的作用.
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用SAS软件拟合广义线性模型
广义线性模型是由Nelder和Wedderburn(1972年)定义的[1],该模型是传统线性模型的延伸,它使总体均值通过一个非线性连接函数而依赖于线性预测值,同时还允许响应概率分布为指数分布族的任何一员.事实上,许多广泛应用的统计模型均属于广义线性模型,包括带正态误差的经典线性模型,二元数据的对数和概率单位模型,以及多项数据的对数线性模型.此外,对于其他许多有用的统计模型,当选择合适的连接函数和响应概率分布的话,也可表示为广义线性模型.
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广义可加模型及其SAS程序实现
回归分析中,非参数回归以其适用性强,对模型假定要求不严等优点,扩展了参数回归的应用范围,增强了模型的适应性[1].但非参数回归也有其局限性[2],当模型中的解释变量个数较多而样本含量并不是很大时,非参数回归拟合的效果并不尽如人意,容易引起方差的急剧增大.这种由于维度的增加而使方差急剧扩大的问题通常被称为"维度的孽根(curse of dimensionality)".而且非参数回归多是建立在核估计和光滑样条基础上的,其解释性也是一个问题.为了解决这些问题,Stone(1985)提出了可加模型(additive models),这种模型对多变量回归方程估计一个可加近似值.可加近似值有两个优点:(1)由于每一个个体的可加项是以单变量平滑估计的,因而"维度的孽根"可以避免;(2)个体项的估计解释了应变量如何随着自变量的变化而变化的.为了使可加模型扩展到更广范围的分布族,Hastie和Tibshirani(1990)又提出了广义可加模型(generalized additive models,GAM).它使反应变量的均值通过一个非线性连接函数而依赖于可加解释变量,同时还允许响应概率分布为指数分布族中的任意一员.许多广泛应用的统计模型均属于广义可加模型,包括带正态误差的经典线性模型、二分类数据的非参数logit模型、Poisson数据的非参数对数线性模型等.
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非参数bootstrap方法在验证统计模型参数估计值稳定性方面的应用
考察统计模型参数估计值的稳定性,好的方法是增大样本含量后用原方法重新拟合模型,若得到的参数估计值与原参数估计值接近,则可认为原参数估计值的稳定性较好.但实际工作中由于时间、人力、物力和财力的限制,增大样本含量重新搜集资料,实施起来非常困难.
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多状态统计模型在慢性病流行病学研究中的应用进展
随着人们对客观事物观察的不断深入,已经认识到从出生到死亡、从无病到发病或痊愈到复发等,并不是一个简单、同质的发展过程,而是由多个不同质的发展阶段连接而成,并且不同质的发展阶段其影响因素可能也不同.
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自然图像效率编码
效率编码理论认为经过漫长历史进化,大脑感知系统有效地适应了自然环境.自然图像统计规律计算建模对视觉信息处理机理的理解大有裨益.本文简要回顾近期视觉系统对自然图像效率编码的新进展.
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基于模型的meta分析在药物研发中的应用
基于模型的meta分析(MBMA)是近年来新提出的一种用于药物研发的定量分析方法,通过建立药效学模型和统计模型,合并临床研究,并引入协变量来考察药物剂量、疗程、基线等因素对疗效的影响,且基于药效学模型进行不同给药方式或不同严重程度下药效的模拟和预测.MBMA是药物研发过程中比较药物疗效、制定药物研发决策以及优化给药方案的一个重要工具.简述MBMA方法及其特点,重点介绍近年来国内外有关MBMA在药物研发中应用情况,以期为MBMA在药物研发过程中进一步研究与应用提供参考.
关键词: 基于模型的meta分析 Meta分析 协变量 药效学模型 统计模型 -
宁波市镇海区伤寒疫情ARIMA时间序列模型分析
时间序列分析是专门用于分析时间序列资料的统计模型.它考虑的不是变量间的因果关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律,并为之建立数学模型.
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灰色预测模型预测犬伤就诊数的精度检验
灰色预测模型是灰色控制系统模型之一.与一般的统计模型比较,它不需要对原始数据建模,不需要有足够的样本和典型的分布规律,是一种比较简捷而又对资料要求不高的预测方法.本文应用GM(1,1)灰色模型对我区被犬咬伤来防疫站求诊人数进行预测,并通过与实际值的比较,进行精度检验,以验证此种预测工具在疾病预测方面的应用价值.
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Ames试验的剂量效应关系及统计学方法探讨
Ames试验,即鼠伤寒沙门氏菌/哺乳动物微粒体试验,自20世纪70年代由美国加利福利亚大学伯克利分校生化系B.N.Ames教授实验室建立[1]与不断完善以来,至今已成为国际上通用的遗传毒理评价体系的必检项目,同时也是许多遗传毒理学新兴技术发展过程中对照验证结果的试验之一[2],广泛应用于化合物的致突变性和潜在致癌性的初筛检验.美国环境保护局(Environmental Protection Agency,EPA)、遗传毒理学计划(Gene-Tox)、美国国立环境卫生研究所(National Institute of Environmental Health Sciences,NIEHS)及国家毒理学规划(National Toxicology Program,NTP)通过对几种常用的遗传毒理学试验方法进行比较发现[3],Ames试验具有能够鉴定化合物的突变类型、实验周期短、操作相对简单、灵敏性与特异性较高、实验成本低等优点,成为体外快速初筛试验的首选方法[4].该试验应用于药品、食品、日化品、农药、染料、烟草等研发过程中的安全性监测,已经成为环境质量安全评价、食品安全监测、产品检定、癌症病因分析等的重要依据.