徐州市高校大学生医疗保险意识现状及影响因素分析

目的：：探讨徐州市高校大学生医疗保险意识现状及其影响因素，为提高大学生医疗保险意识提供依据。方法：采用分层随机整群抽样的方法抽取徐州市1645名在校大学生，采用自制调查问卷进行调查。结果：调查对象参保情况为：参加城镇居民基本医疗保险者占54.6%，未参加者占15.3%，不知道是否参加者占30.1%；参加新型农村合作医疗保险者占50.1%，未参加者占27.3%，不知道是否参加者占22.6%。医疗保险意识强者占79.7%；单因素分析显示是否有宗教信仰、是否喜欢运动、父母亲职业类型、两周内是否患病及是否获得学校宣传教育是大学生医疗保险意识的影响因素；多因素分析显示：医疗保险意识的危险因素主要有父亲职业类型是务农[OR（95% CI）=2.372（1.216～4.630）]、两周内未患病[OR（95% CI）=1.711（1.256～2.330）]、有宗教信仰[OR（95% CI）=1.669（1.171～2.377）]，保护因素主要有女性[OR（95% CI）=0.765（0.588～0.996）]、母亲职业类型是事业单位[OR（95% CI）=0.407（0.227～0.729）]和务农[OR（95% CI）=0.394（0.206～0.754）]（P 〈0.05）。结论：徐州市高校大学生医疗保险意识不强，影响因素复杂；需大学生自身、学校以及政府共同努力来提高其医疗保险意识。

新一代测序数据的罕见遗传变异关联性统计方法

通过在基因组水平上对成千上万的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）进行系统性检测和分析,全基因组关联性研究（genome-wide association study,GWAS）发现了一系列与人类复杂性状和疾病（比如,身高、恶性肿瘤、糖尿病和高血压）相关的常见遗传变异位点[1-3]。

徐州市农村地区居民糖尿病认知情况调查

目的了解徐州农村地区居民对糖尿病的认知情况及其影响因素,为健康教育策略的制定与糖尿病的预防提供依据。方法对徐州农村地区1028位居民进行随机抽样问卷调查,采用χ2分析、Logistic多因素回归分析等方法,对糖尿病的认知率、认知度及其相关因素进行分析。结果被调查居民对糖尿病的总体认知率为36.8%,对糖尿病概念、症状、并发症、危险因素和预防方法的认知率分别为37.8%、34.4%、28.5%、48.1%和38.1%。单因素分析显示,居民对糖尿病的认知度与年龄、职业、文化程度、人均月收入和健康教育程度(P<0.01)有关;Logistic多因素回归分析显示,居民对糖尿病的认知度与文化程度(OR=1.947)、健康教育程度(OR=1.778)和年龄(OR=0.653)有关。结论徐州市农村地区居民对糖尿病的认知不足,加强健康宣传教育可有效提高居民特别是中老年居民对糖尿病的认知度;宣传内容应注重疾病知识与健康行为相结合。

医学与非医学院校女大学生心理健康状况调查

目的比较医学与非医学院校女大学生心理健康状况,以利于更有针对性地开展女大学生尤其是医学院校女大学生的心理健康教育。方法用整群抽样方法,抽取医学院校和非医学院校女生共763人,并利用SCL-90心理健康状况量表进行问卷调查。结果医学与非医学院校女大学生的心理健康状况均为良好,但有个别女生超出常模标准,显示心理不健康。具体来说,在强迫、人际关系、抑郁、焦虑、精神病性等因子上医学院校女生的得分高于非医学院校女生(P<0.05)。结论女大学生心理健康平均状况良好。医学院校女大学生在某些方面差于非医学院校者。

错误发现率及其扩展和应用

目的:介绍多重假设检验中的错误发现率控制和在此基础上发展起来的q值和局部错误发现率。方法:将Benjamini和Hochberg(BH)控制程序、q值和局部错误发现率应用于一个前列腺癌微阵列数据的基因差别表达分析,控制和估计错误发现率。结果:当错误发现率为0.10时通过BH程序得到60个差别表达基因,q值小于0.10的有74个基因,局部错误发现率小于0.10的有31个基因。结论:高维数据多重假设检验中能同时控制或估计错误发现率,BH控制程序、q值和局部错误发现率的联合应用能提供更多的信息。

BP神经网络和Cox比例风险模型在生存分析应用中的比较

目的:比较BP神经网络模型和Cox比例风险模型在生存分析中的预测性能,进一步探讨BP神经网络模型在生存分析中的应用。方法:采用Monte Carlo模拟数据集,如不同样本量、不同删失比例、不同协变量间关系及是否满足等比例风险假定的理论研究和胃癌根治术患者预后预测的实例分析,分别建立BP神经网络模型和Cox比例风险模型,最终使用一致性指数C对其预测性能进行比较。结果:当样本量为100、删失比例为60%、80%及样本量为300、删失比例为80%时,BP神经网络模型的预测性能高于Cox比例风险模型(P<0.05)。协变量不满足等比例风险假定、协变量间存在三维交互作用和非线性关系时,BP神经网络模型的预测性能较Cox比例风险模型好(P<0.05)。实例研究中发现,BP神经网络模型预测的一致性指数C(0.835)高于Cox比例风险模型(t配对=4.311,P<0.001)。结论:BP神经网络模型在生存分析的应用中对样本删失比例、是否满足PH假定、协变量间复杂交互作用和非线性关系具有非特异性,对资料限制较少,且预测一致性高,值得在生存分析中进一步推广应用。

徐州某院校医学生心理应激水平及其影响因素分析

目的了解徐州医学院校学生心理应激水平和影响因素,为适时、有针对性开展大学生心理健康教育提供参考依据。方法采用中国大学生心理应激量表(CCSPSS)和自制基本情况量表,对分层整群随机抽取的徐州医学院本科生556名进行调查。结果男生心理应激量表各维度评分均高于女生,差异有统计学意义(P值均<0.05);各维度均分除大一和大二年级外,其他各年级之间差异均有统计学意义(P值均<0.05);临床专业学生的心理压力高于非临床专业,差异有统计学意义(P值均<0.05)。在过去1 a中经历父母离婚或亲人死亡的学生各维度均分较高。多元Logistic回归分析后得出性别、专业和父亲学历是大学生心理应激水平的主要影响因素。结论医学生心理应激水平偏高。相关部门应该关注心理应激水平较高的学生,针对性地开展心理健康教育,建立三级心理预防保健系统。

错误发现率的经验估计和应用

目的:研究大规模数据中的密度、无效分布和错误发现率的经验贝叶斯估计和应用。方法:对2个微阵列数据的贝叶斯模型,采用Poisson回归方法估计密度函数,并在此基础上经验估计贝叶斯错误发现率和局部错误发现率。

微阵列数据分析和错误发现率

目的:介绍微阵列数据的差异表达分析和基于错误发现率的多重假设检验。方法:通过t检验对一个关于前列腺癌的微阵列数据进行基因差异表达分析,采用BH程序进行错误发现率的控制和经验估计。结果:当错误发现率为0.05时通过BH程序得到21个差异表达基因;当以|t|≥3作为拒绝域时,得到105个基因,对应的错误发现率估计值为0.20。结论:相对传统的总体错误率,错误发现率更加适合于微阵列这种高维数据多重比较的错误控制;而且能同时控制或估计错误发现率。

基于后验预测分布的贝叶斯模型评价及其在霍乱传染数据中的应用

目的:探讨基于后验预测分布的贝叶斯模型评价方法。方法:采用贝叶斯ZIP模型和Possion模型分析霍乱传染数据,通过后验预测分布评价2个模型的拟合优度。结果:如果以数据中0的家庭数为差别检验统计量,则Poisson模型和ZIP模型的后验预测P值分别为0.038和0.503。如果以χ2为差别检验统计量,则Poisson模型和ZIP模型的后验预测P值分为0.005和0.476。结论:ZIP模型对霍乱传染数据拟合良好,而Possion模型拟合不足。

苏北某市三县区农村儿童心理健康状况研究

目的:了解苏北某市三县区农村儿童的心理健康状况。方法:随机抽取苏北某市三县区11所乡镇农村中学的学生及老师进行调查。结果:10个因子的总平均分(1.96±0.66),各因子均分排前3位的分别为情绪不稳定、焦虑、偏执。校园暴力遭受率4.8%。心理健康教育设施明显不足。结论:苏北某市三县区农村儿童的心理健康存在轻度问题,心理健康教育设施明显不足。

霍乱传染数据贝叶斯ZIP分析的后验预测评价

1926年英国流行病学家麦克德里克（McKen-drick）应用数学模型研究了1906年印度孟买一个村庄流行性霍乱传染的数据[1]。为了描述霍乱传播过程,麦克德里克首先考虑了简单的Poisson分布,在发现Poisson分布拟合效果很差后,麦克德里克又考虑了零截尾Poisson分布（zero-truncated Poisson）,Irwin采用EM算法改进了麦克德里克的方法[2]。

徐州市学龄前儿童意外伤害现状及影响因素分析

目的了解徐州市学龄前儿童意外伤害的现状及其影响因素,为制定有效的预防措施提供科学依据。方法采取整群抽样的方式随机抽取研究对象,采用问卷调查方式了解儿童的基本情况,前瞻性观察4所幼儿园儿童1年内意外伤害发生情况,并采用SPSS 16.0分析儿童意外伤害的发生状况及其影响因素。结果徐州市幼儿园儿童意外伤害的年发生率为15.07%,男童高于女童,年发生率分别为18.16%和11.40%;意外伤害的类型男女童之间无差别;影响儿童意外伤害发生的因素主要有性别、父亲文化程度、家庭人均收入和儿童自身的性格。结论应针对儿童意外伤害发生的影响因素,采取综合安全防范措施,降低儿童意外伤害的发生。

农村空巢老人SF-36量表应用信度及效度评价

目的评价简明健康调查量表(SF-36)应用于农村空巢老人生存质量测量时的信度和效度。方法采用中文版SF-36量表,对江苏省徐州市分层整群随机抽取218名农村空巢老人进行面访调查,评价该量表的信度和效度。结果 SF-36量表的分半系数为0.84,生理职能(RP)、生理功能(PF)、躯体疼痛(BP)、总体健康(GH)、精力(VT)、社会功能(SF)、情感职能(RE)和精神健康(MH)8个维度Cronbach’sα系数为0.79、0.88、0.86、0.81、0.77、0.76、0.88、0.77,量表具有良好的分半信度和内部一致性信度;效度分析表明,集合效度和区分效度试验成功率分别为97.14%和97.96%,因子分析(RMSEA=0.12,CFI=0.91),PF、VT、RE、MH 4个维度在因子负荷上与理论模型完全一致;量表反应度评价表明,除RP、BP、SF 3个维度天花板效应分别为42.63%、48.79%、26.45%外,其他维度地板效应和天花板效应均不显著。结论 SF-36量表适用于农村空巢老人生存质量评价,但尚需根据实际情况对部分条目进行完善。

农村留守儿童心理健康状况分析

目的探讨农村留守儿童心理健康状况及影响因素。方法随机分层整群抽取江苏省徐州市沛县地区5所小学4~6年级共748名留守儿童,采用自行设计的调查问卷及心理健康诊断测验量表（MHT）进行现况调查。结果不同性别留守儿童在恐怖症状和总焦虑倾向得分差异有统计学意义（P〈0.05）;监护人中72.5%为母亲照顾,20.9%为（外）祖父母,1.4%为父亲,5.2%为其他人监护。监护人文化程度构成中文盲占10.8%,小学占40.4%,初中占34.4%,高中及以上占14.4%;以监护人不同文化程度分组,留守儿童在学习焦虑、自责倾向、恐怖症状和总焦虑倾向得分差异有统计学意义（P〈0.05）;父母不同外出打工时间,留守儿童在自责倾向、身体症状及冲动倾向得分差异有统计学意义（P〈0.05）。结论女生、监护人文化程度较低或父母外出打工时间较长,农村留守儿童心理健康状况相对较差。

血液透析患者生命质量、社会支持及影响因素

目的了解血液透析患者的生存质量、社会支持状况及相关影响因素,为改善其生存质量提供参考依据。方法采用随机整群抽样方法,抽取江苏省徐州市3家医院的606例住院患者为研究对象,采用自编调查问卷、生存质量量表(QOL)及社会支持评定量表(SSRS)进行问卷调查。结果血液透析患者QOL总分为(115.7±16.8)分,其中生理功能、心理状况、社会关系与生存环境、疾病症候维度分别为(22.8±5.2)、(26.2±5.1)、(26.9±4.4)、(40.2±6.9)分;血液透析患者客观支持、主观支持、社会支持利用度和社会支持总分分别为(9.5±2.1)、(22.3±4.2)、(7.3±2.5)和(39.7±7.1)分;多因素logistic回归分析结果显示,有医疗保障和对康复有信心者的血液透析患者生命质量得分较高;本地户籍、在婚、与子女居住血液透析患者社会支持得分较高。结论建立符合血液透析患者个体化康复的综合医保措施,重点进行心理干预可以提高其社会支持度和生存质量。