球坐标变换、主成分二次推断函数及改进非劣分类遗传算法在不含“0”缓释剂混料组分配比优化的效果研究

目的针对不含“0”混料组分配比中重复测量数据及不同时点累计释放度的多目标优化,研究基于球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果。方法对尼莫地平缓释片不含“0”混料的处方配比的试验数据进行处理,使用球坐标变换方法去除定和约束,主成分二次推断函数建立模型解决组分的共线性及重复测量数据的相关性,根据药典对各时点累积释放度的要求,采用改进非劣分类遗传算法进行多目标优化,寻找最优的配比方案。结果当HPMC、乳糖、海藻酸钠的比例分别为26.49%、64.64%、8.87%时,3h、6h、9h、12h的累积释放度分别为21.21%、50.66%、77.60%、99.60%,均在处方筛选范围。比通过建立Scheffé多项式模型寻找到5个最优方案更好。结论针对不含“0”混料组分缓释制剂重复测量数据处方配比的多目标优化,采用球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果满意,且研究者可在Pareto非劣解集中选择可行、合理的混料成分配比方案。

重点监控药品管理制度的建立及执行探讨

加强合理用药的管理,减轻患者经济负担,是大众关注的热点。为规范医疗机构辅助类用药管理,控制医疗费用不合理增长。2015年、2016年、2017年连续3年我省下发《关于印发全省医疗机构临床合理用药专项整治工作方案的通知》,2015年、2016年、2017年连续3年组织专家对全省三级医院进行检查,并连续3年对全省三级医院临床合理用药管理工作考核情况进行排名并通报。针对医疗机构临床合理用药专项整治工作检查发现的问题,2016年5月16日我省下发《关于进一步加强医疗机构辅助类用药管理的通知》,2018年6月11日我委下发《关于建立重点药品监管制度的通知》。

基于Python的LSTM模型对流感预测的研究

目的 探讨基于keras的LSTM模型和SARIMA模型预测我国北方省份流感样病例数的可行性,为流感防控工作提供合理的预测方法。方法 利用国家流感中心2013-2019年北方省份的周流感监测数据构建LSTM模型和SARIMA模型,并进行预测。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)评价两种模型的预测效果。结果 LSTM、SARIMA模型的MAE值分别为304.19、352.74,RMSE值分别为398.71、521.07;相比之下,LSTM模型的预测性能优于SARIMA,较SARIMA模型预测性能分别提高了13.76%、23.5%。结论 基于Keras的LSTM模型的预测效果较好,优于SARIMA模型,可为流感预测提供科学依据。

基于重采样和Voting异质集成的分类模型在肝硬化并发肝性脑病风险预测中的探索性研究

目的针对肝硬化并发肝性脑病风险预测的因素具有高维性、冗余性及类间不均衡的特征,研究变量筛选后的重采样和Voting异质集成分类模型的风险预测性能。方法收集2006年1月-2015年12月某三甲医院消化内科肝硬化住院患者950例,68例并发肝性脑病,采用logistic逐步回归进行风险预报因子初筛;再采用SMOTE重采样技术及其改进算法处理不平衡数据;最后采用SVM、MLP、随机森林以及综合以上三种算法预测结果的Voting异质集成分类算法构建肝硬化并发肝性脑病的风险预测模型。结果logistic回归筛选了7个风险预报因子,采用重采样技术后的分类模型的预测性能整体上优于不平衡数据模型,以SVM-SMOTE最优;相同重采样技术后的Voting异质集成与随机森林分类模型的预测性能优于SVM和MLP,其中Voting异质集成分类模型的性能略高于随机森林。综合各模型性能可知,采用SVM-SMOTE重采样技术处理的Voting异质集成模型在识别肝硬化并发肝性脑病的效果最好,测试集各评价指标值分别为:AUC=0.947、准确率=0.877、精确度=0.898、召回率=0.855、F1分数=0.876。结论针对肝硬化并发肝性脑病风险预测因素的高维性、冗余性及类间不均衡的特征,本文所提出的基于logistic逐步回归特征筛选、SVM-SMOTE重采样的Voting异质集成模型的预测效果较为满意。

山西省2009-2020年手足口病流行特征及时空聚集性分析

目的:分析山西省手足口病流行特征及时空聚集性特征。方法:资料来源于中国疾病预防控制信息系统传染病报告信息管理系统2009-2020年山西省手足口病数据,运用描述流行病学方法、Joinpoint 回归、空间自相关分析和时空扫描对山西省手足口病进行分析。结果:山西省2009-2020年共报告手足口病病例293 477例,年均报告发病率为67.64/10万(293 477/433 867 454),重症率为5.36/10万(2 326/433 867 454),重症比例为0.79%(2 326/293 477),死亡率为0.015/10万(66/433 867 454),病死率为22.49/10万(66/293 477)。手足口病报告发病率、重症率、死亡率和病死率均呈下降趋势。主要的高发人群为0~5岁散居儿童和托幼儿童。手足口病发病存在明显的季节性变化,每年有两个发病高峰,主高峰为6-7月,次高峰为9-11月,高发期为4-11月。实验室共确诊病例13 942例,确诊率为4.75%(13 942/293 477),其中肠道病毒A71型(EV-A71)阳性4 438例(35.11%,4 438/293 477),柯萨奇病毒A16型(CV-A16)阳性4 609例(33.06%,4 609/293 477),其他肠道病毒阳性4 895例(31.83%,4 895/293 477)。山西省手足口病存在空间正自相关(Moran's I值介于0.12~0.58,均 P<0.05)即存在空间聚集性,高值聚集区主要分布在山西省中部太原市、南部临汾市、运城市和晋东南地区长治市。时空扫描探测到1个一类聚集区和8个二类聚集区,其中一类聚集区( RR=2.65, LLR=22 387.42, P<0.001)位于山西省太原市和晋中市,包括12个县(区),聚集时间为2009年4月1日至2018年11月30日。 结论:山西省2009-2020年手足口病存在明显的时空聚集性,疫情总体呈下降趋势,重点区域为地级市的市中心所在区及与其相邻县(区),应加强对手足口病其他肠道病毒监测及型别区分。

基于贝叶斯网络模型的山西省糖尿病相关因素

目的针对2015年山西省糖尿病调查数据,利用最大最小爬山(max-min hill-climbing,MMHC)算法构建糖尿病相关因素的贝叶斯网络模型,探索糖尿病及其相关因素间的网络关系,通过网络模型推理反映各影响因素对糖尿病的影响程度。方法采用单因素及多因素Logistic回归分析模型对2015年山西省≥18岁居民的糖尿病调查数据进行变量初筛,再以MMHC算法构建贝叶斯网络模型,参数估计采用极大似然估计法。结果2015年山西省糖尿病的检出率是9.5%。经Logistic回归分析模型对变量进行筛选后,年龄、职业、日均摄油量、高血压、高脂血症、BMI和心率被纳入贝叶斯网络模型;贝叶斯网络模型结果显示:年龄、高脂血症、高血压与糖尿病直接相关,BMI通过影响高脂血症与糖尿病间接相关,日均摄油量通过影响BMI和高脂血症与糖尿病间接相关。结论贝叶斯网络模型能很好地揭示糖尿病及其相关因素间复杂的网络关系,在分析疾病相关因素上具有较好的适用性和应用前景。

基于倾向性评分匹配的慢性阻塞性肺疾病影响因素研究

目的经倾向性评分匹配(propensity score matching,PSM)均衡组间人口学特征后,研究慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)与生活行为习惯、个体疾病等因素的关系。方法使用2014-2015年山西省居民COPD监测数据,其中病例组277人,对照组1795人。采用PSM按1∶1选取在人口学特征上与病例相近的对照个体;采用条件Logistic回归分析模型分析COPD的影响因素。结果成功匹配275对,条件Logistic回归分析模型结果显示,知晓COPD者患病风险降低了92.8%;既往经常咳嗽、有呼吸道疾病史、接触有害气体、吸烟者患COPD的风险分别提高了1.489倍、1.371倍、1.013倍、0.834倍。结论加强COPD的健康教育、禁烟、不接触有害气体、及时治疗呼吸系统疾病是预防和减少COPD发生的重要措施。