高血压人群年龄及体重指数对癌症发病共同作用的回顾性队列研究

目的在上海市闵行区高血压人群中,探究年龄和体重指数(body mass index,BMI)对癌症发生的共同作用。方法研究对象为2007—2015年进入上海市闵行区电子健康信息系统的未患癌症的212394名高血压患者。将年龄、BMI以平滑函数形式纳入广义加性Cox比例风险模型,用双变量响应模型构建曲面图使结果可视化,全面分析两者对癌症发生的联合效应。结果截至2018年12月31日,累计22141名高血压患者新发癌症。年龄与癌症发生风险整体呈线性趋势,而BMI与癌症发生风险整体呈“U”型,BMI在26 kg/m^(2)左右时癌症发生风险最低。不同BMI下,随着年龄增大,癌症发生风险均增加;不同年龄下,BMI与癌症发生风险的关联不同:青年人群(20~44岁)中BMI与癌症发生风险无明显关联,中老年人群(≥45岁)中BMI与癌症发生风险呈“U”型关联,BMI在26 kg/m^(2)左右时癌症发生风险最低。结论建议高血压人群控制BMI在合理范围内,特别是中老年人群,以减少癌症发生。

变系数模型简介及其在医学研究领域中的应用

简要介绍变系数模型,并以变系数Cox模型为例,通过实际数据分析展示其在医学和公共卫生领域的应用,为相关研究提供方法学参考。实例基于某疾病预防控制中心部分慢病管理数据,拟合变系数Cox模型,探索高血压人群中体重指数(body mass index,BMI)与死亡风险之间的时变关联。结果显示,体重过低(BMI<18.5 kg/m^(2))与较高的死亡风险相关,但其关联程度随着随访时间的延长而逐渐减弱;超重(23 kg/m^(2)≤BMI<25 kg/m^(2))与较低的死亡风险相关,其关联程度随着随访时间的延长而逐渐减弱。变系数模型能够捕捉到暴露因素对于结局的影响如何随着其他变量的改变而变化,有助于更为全面地理解变量间的复杂关系,在医学和公共卫生研究中有很好的应用和推广价值。

非参数回归方法简介及其在医学研究领域中的应用

本文介绍了非参数回归方法的基本理论,并通过实例数据分析展示其在医学和公共卫生领域的应用,为相关研究提供方法学参考。实例基于某疾病预防控制中心部分慢病管理数据,拟合包含限制性立方样条的Cox比例风险模型及双变量响应模型,探索2型糖尿病人群中血糖均值水平和血糖变异水平对全因死亡的单独和共同作用。结果显示血糖变异水平与全因死亡风险存在非线性关联;在高血糖均值水平下观察到的血糖变异水平与全因死亡的关联比在低血糖均值水平下更强。非参数回归方法可以全面探索连续型暴露因素和结局变量之间复杂的剂量-反应关系,揭示两个连续型暴露因素间的共同作用,可为目标人群制定针对性的干预提供参考依据。该方法在医学和公共卫生研究中有很好的应用和推广价值。

含有测量误差与缺失值的纵向数据亚组分析方法的模拟研究

目的 研究可以同时处理协变量含有测量误差和响应变量含有缺失值的纵向数据下的亚组分析方法。方法 基于阈值回归模型进行亚组分析;利用重复测量之间的独立性来处理测量误差,并引入逆概率加权来处理缺失值,从而构造一个新的广义渐近无偏估计方程。结果 计算机随机模拟显示该估计方法在处理测量误差和缺失数据方面具有良好的效果,相比于未修正测量误差或缺失数据的广义估计方程方法具有更小的偏倚和均方误差。结论 亚组分析中,当协变量存在测量误差、响应变量存在缺失值时,通常需要考虑对测量误差和缺失值进行处理,以便得到可靠的参数估计。

倾向性评分加权方法简介及其在医学研究领域中的应用

倾向性评分加权方法是观察性研究中调整混杂进行因果推断的一类重要方法。本文介绍了多种倾向性评分加权方法及其关键特征,以帮助研究人员选择最适合的分析方法。同时,通过实例数据分析展示了倾向性评分加权方法在医学和公共卫生领域的应用,为相关研究提供方法学参考。实例基于996名接受经皮冠状动脉介入治疗患者的数据,通过不同的倾向性评分加权方法探索经皮冠状动脉介入联合阿昔单抗治疗对患者术后6个月内存活率的效应。结果发现不同的倾向性评分加权方法得到针对不同推断目标的处理效应估计,提示在实践中应根据实际推断目标选择相应的倾向性评分加权方法。倾向性评分加权方法能够促进处理组和对照组间协变量分布的平衡性,是观察性研究中调整混杂因素的有力工具,在医学和公共卫生研究中具有很好的应用和推广价值。

分位数回归方法简介及其在医学研究领域中的应用

本文介绍了分位数回归方法的基本理论,并通过实例数据分析展示其在医学和公共卫生领域的应用,为相关研究提供方法学参考。实例基于美国健康和营养调查的横断面数据拟合分位数回归模型,探索睡眠时间和抑郁水平在不同抑郁水平分位数下的关联。方法揭示了抑郁程度越高的群体,其抑郁水平受睡眠时间的影响更大。该实例说明了分位数回归方法可以提供暴露和连续型结局之间的全面关联分析,并能识别出对暴露因素更敏感的亚组人群,可为该人群制定针对性的干预提供建议。该方法在医学和公共卫生研究中有很好的应用和推广价值。

部分线性混合效应模型中方差分量的稳健估计

部分线性混合效应模型中方差分量是我们感兴趣的参数,文献中已经给出许多估计方法．但是其中很多方法都可以归结为广义估计方程方法(GEE),如:最大似然估计(MLE),约束最大似然估计(REMLE)等,而GEE方法对异常点很敏感．本文提出一组关于部分线性混合效应模型(PLMM)中均值和方差分量的稳健估计方程,对均值和方差分量同时进行稳健估计;并进行了随机模拟考察所提出稳健估计的有效性,最后通过两个实例,说明了所提方法的可行性．

应用t分布统计量和t检验统计量介绍假设检验原理

假设检验是统计推断的一个重要内容,也是医学统计课堂教学的重点和难点之一。在讲授这部分内容时,很多学生即使记住了相关的知识要点,在理解和实际使用中可能会出现较多问题和偏差。小概率事件不是拒绝H0的唯一因素目前的医学统计教材（[1-4]）对于假设检验问题论述均是以单样本t检验为例,阐述假设检验步骤和计算公式,最后得到t检验统计量取值或借助统计软件得到P值。

以t检验为例说明影响假设检验功效和P值的因素

以单样本t检验为例,对医学统计教学重点和难点"假设检验中的重要概念功效和P值的影响因素"进行讨论,为进行假设检验的课堂教学提供参考。

纵向数据边际模型非参数光滑方法的比较

对于纵向数据边际模型的均值函数,有很多非参数估计方法,其中回归样条,光滑样条,似乎不相关(SUR)核估计等方法在工作协方差阵正确指定时具有最小的渐近方差,回归样条的渐近偏差与工作协方差阵无关,而SUR核估计和光滑样条估计的渐近偏差却依赖于工作协方差阵。本文主要研究了回归样条,光滑样条和SUR核估计的效率问题,通过模拟比较发现回归样条估计的表现比较稳定,在大多数情况下比光滑样条估计和SUR核估计的效率高。

纵向数据线性回归模型中最小二乘估计效率的比较

在做回归分析时,正确地解释协方差阵是相当困难的。文[4]针对线性回归模型,在误差为序列相关结构和正确的协方差阵为单位阵时,讨论了协方差阵错误确定后的广义最小二乘估计(IncorrectGeneralizedLeastSquareEstimator,简称IGLSE)的相对效率问题。本文采用随机模拟的方法,比较五种纵向数据中常见协方差阵结构的IGLSE的相对效率,从中寻找较为稳健的协方差阵结构。模拟比较显示,采用等相关结构是一种较好选择。等相关结构的IGLSE相对效率比较大,同时它的计算较为简单。所以在处理实际问题时,若无法正确地解释协方差阵,本文建议采用等相关结构。

应用关联规则筛选疾病相关的SNP位点及其组合的分析方法

目的探讨应用关联规则(association rules)挖掘技术筛选对疾病表型相关的基因SNP位点的分析方法。方法应用关联规则挖掘技术,从中国肺癌病例对照研究的核苷酸切除修复通路(nucleotide exicision repair,NER)基因SNP位点筛选与肺癌有关联的SNP位点及其组合,作为logistic回归模型的待选解释变量作进一步确认性研究。结果发现与肺癌易感性可能相关的基因变异位点,并且发现位点ERCC1-rs3212951和ERCC1-rs3212955之间可能存在交互作用。结论关联规则挖掘技术可以作为疾病相关的SNP位点及交互作用的初筛手段,有效地找到肺癌等复杂性状疾病相关的基因多态位点和交互作用项。

不同混杂结构条件下各倾向性评分方法的模拟比较研究

目的通过构建不同混杂结构的处理因素模型和结局模型、不同相关性的协变量,比较多种倾向性评分方法在结局模型为线性回归模型的情况下估计处理效应的优劣。方法采用Monte Carlo模拟方法,通过构建四种由简单到复杂的不同结构的混杂模型,生成相应的数据集,再分别应用倾向性评分匹配、回归调整、加权以及分层的方法估计处理效应并进行比较。评价指标包括点估计、标准误、相对偏倚、均方误差。结果在结局模型为线性回归模型情况下,倾向性评分回归调整法估计的相对偏倚最小,稳定性也最好。匹配法卡钳值取0.02较卡钳值取倾向性评分标准差的0.2倍估计的相对偏倚更小。当处理因素模型中含有非线性效应时,用逆概率加权法估计的偏倚较大,并且加权法估计的标准误也最大。倾向性评分分层法在各种情况下估计的相对偏倚都较大。结论倾向性评分回归调整法能够较好地估计处理效应,并且在各种情况下估计都较为稳健。建议当协变量与处理因素和结局变量的关系无法确定时,这四种方法中可以考虑优先使用回归调整法。

定量金相的图象分析技术

讨论了将数字图象处理技术用于定量金相中材料组织测量分析的方法，并根据数字图象处理技术的特点和定量金相的要求，研制出了一套定量金相自动图象分析系统。根据二维截面或投影面上的图象参数去推断三维的空间图象参数，提取需要的特征信息并自动地进行处理及输出特征参数值。为理论检验、测试提供了快速、准确的定量分析手段。

中国人群2型糖尿病脂联素基因+45位点多态性的Meta分析

目的综合评价中国人群脂联素基因＋45位点多态性与2型糖尿病的关联性。方法以2型糖尿病组和健康对照组的脂联素基因型及等位基因型频数分布的OR值为统计量，在基因分型水平上做meta分析。结果脂联素基因SNP＋45的GG基因型是中国人群2型糖尿病的危险基因型（OR=2．41，95％CI为1．63～3．55）。结论脂联素基因＋45G为中国人群2型糖尿病的危险等位基因型，SNP＋45GG基因型与2型糖尿病显著关联。

社区2型糖尿病患者健康素养量表编制研究

目的初步编制社区糖尿病患者健康素养量表,评价其信度和效度。方法根据世界卫生组织健康素养的定义,确定量表的理论结构,编制社区糖尿病患者健康素养量表,并进行预调查和信度及效度检验。结果通过预调查后调整量表,确定社区糖尿病患者健康素养量表分为5个维度,其中防治基本知识14个条目,膳食治疗知识7个条目,运动知识6个条目,药物与心理知识5个条目,防治行为9个条目,根据各条目具体内容进行赋分后,总分共100分。经内部一致性分析,克朗巴哈系数α=0.903,大于一般标准0.800,认为量表内部一致性较好。因子分析量表的KMO值为0.891,各条目在其公因子上的负荷值均大于0.400,认为内容效度较高。结论编制的社区糖尿病患者健康素养量表具有较好的信度和效度,可作为社区糖尿病患者健康素养的测量和干预效果评价的简易工具。

大数据技术在医保反欺诈中的应用

目的:回顾和总结大数据技术在医保反欺诈工作中的应用现况,以提出决策依据及建议。方法:检索知网等数据库中的相关文献及相关网站,系统查找和分析大数据技术在医保欺诈行为识别中的应用原理、方法及实例。结果:基于医保大数据,采用有监督学习法、无监督学习法及两者结合的各类算法,我国已建立了多个针对医疗服务供方和需方的预警模型,对医保欺诈行为进行了较为准确的检出与预测。但我国大数据技术起步较晚,有待进一步发展并应用于医保反欺诈工作。结论:大数据技术可有效预测和防控医保欺诈行为。我国需大力推动其在医保领域的应用,保障医保基金安全平稳运行。

变系数模型中稳健估计方法的比较和应用

目的在变系数模型中比较七种常见的稳健估计方法与最小二乘法的表现,为变系数模型中估计方法的选择提供依据。方法通过R软件随机模拟,以变系数模型产生数据并对其进行污染,比较稳健估计方法和最小二乘法估计结果的偏差、方差、均方误差以及积分均方误差的差异。结果当数据存在扰动时,尤其是存在X方向上的异常点时,M-Huber、最小绝对离差(least absolute deviation,LAD)估计、MM以及R这几种稳健方法的四项指标几乎都小于最小二乘法,其中,MM表现最好。而最小截断平方法(least trimmed squares,LTS)、最小中位数平方法(least median of squares,LMS)以及S由于在R软件中稳定性较差,并不适用于变系数模型。结论在变系数模型中,当有异常点存在时,采用MM估计能得到更加准确的结果。

浦东新区社区卫生服务机构运营发展指数模拟研究

目的:采用2009-2010年模拟数据纵向评价新医改下浦东新区社区卫生服务机构的运营发展状况。方法:设计社区卫生服务机构运营评价指标体系,从全区共抽取10家社区卫生服务中心,计算各指标环比增速的加权平均值获得社区卫生服务机构运营发展指数。结果:浦东新区社区卫生服务机构效率发展指数均值最大(103.82),其次为满意度发展指数(101.93)和总量发展指数(101.45),总体运营发展指数达到104.60。结论:新区社区卫生机构整体运营发展态势良好,应进一步强化社区首诊实现基本诊疗服务下沉,同时改善满意程度。

智慧医疗背景下医学统计教学方法的探索

在智慧医疗背景下,医学统计学处于医学研究与实践的关键节点位置。如何在“以学生为中心”教学理念的指导下,夯实医学生的统计学基础,加深医学生对统计理论、方法的理解,提高医学生的统计学实践能力,激发医学生对统计学的兴趣,是现今医学统计教学亟需研究的问题。文章从智慧医疗的背景出发,讨论了医学统计学教学对智慧医疗关键技术培养的作用以及传统医学统计学教学中存在的问题,提出结合智慧医疗案例,采用以问题为基础的教学法,结合比较教学法,改变医学统计学教学模式;结合互联网的优势,采用慕课教学、e-learning系统、微信群互动教学等丰富教学方式,以期达到激发学生学习兴趣、培养学生统计学思维、夯实教学效果的教学目标。