随机森林算法对体检人群糖尿病患病风险的预测价值研究

背景2017年我国是全世界糖尿病患者人数最多的国家,糖尿病患者人数达到了1.14亿,及早识别糖尿病高危人群并对其进行有效干预,能够降低糖尿病的患病风险。目的探讨随机森林算法在体检人群糖尿病患病风险预测中的应用价值。方法 2016年9月—2017年3月,利用乌鲁木齐市石油新村街道和卡子湾街道社区卫生服务中心35～74岁全民健康体检的数据进行研究,考虑到数据的完整性最终纳入6 727例体检者数据(包含调查问卷、体格测量和实验室检测3部分内容),其中调查问卷内容包括一般人口学资料,体格测量指标包括身高、体质量、腰围等,实验室检测指标包括血液、血糖、血生化等。将数据集按3∶1分为训练集和测试集,在训练集中分别应用多因素Logistic回归和随机森林算法建立糖尿病风险预测模型,用测试集进行模型验证,通过预测一致率和受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的预测效能。结果在本次体检的6 727例体检者中,既往糖尿病患者和新检测出糖尿病患者717例,糖尿病患病率为10.7%。糖尿病患者中65岁及以上者占37.1%(266/717),女性占51.0%(366/717),汉族占94.0%(674/717),初中学历者占35.3%(253/717),超重者占48.0%(344/717),从不吸烟者占72.8%(522/717),从不饮酒者占77.0%(552/717)。采用多因素Logistic回归分析在训练集建立糖尿病风险预测模型对测试集进行预测,其灵敏度为0.202,特异度为0.950,预测一致率为0.696,约登指数为0.151,AUC为0.685;采用随机森林算法在训练集建立糖尿病风险预测模型对测试集进行预测,其灵敏度为0.608,特异度为0.953,预测一致率为0.864,约登指数为0.561,AUC为0.702。结论随机森林算法对体检人群的糖尿病患病风险具有较高的预测效能,但是多因素Logistic回归分析对糖尿病影响因素有直观的解释。建议在实际应用中结合两个模型的优点,使其在疾病风险预测中发挥最大的价值。

基于ARIMAX模型的乌鲁木齐市流感样病例预测分析

目的探讨ARIMAX模型(autoregressive integrated moving average model-X,ARIMAX)在流感发病趋势预测方面的效果,为提高此模型在传染病发病预测方面的使用提供依据。方法收集乌鲁木齐市(乌市)2013年1月~2016年12月的流感样病例(ILI)病例数和大气颗粒物PM_(2.5)及PM_(10)浓度数据,用R软件建立ARIMA及ARIMAX模型,并对2017年前10周ILI病例数做预测。结果乌市2013年1月~2016年12月ILI病例总数161 773例,周平均发病数为777例;时序图显示呈冬春季高发的特点。流感周发病数建立ARIMA(1,0,0)模型,赤池信息准则(akaike information criterion,AIC)=2 549.03;以大气颗粒物PM_(2.5)及PM_(10)为影响变量,带入转换函数建立ARIMAX模型,AIC=2 535.51,且模型各参数有统计学意义。使用迭代法对前10期(10周)数据进行预测,预测结果显示仅预测3期(3周)误差最小;两模型预测误差百分比绝对值均值(mean absolute percentage error,MAPE)分别为12.019 74%,12.014 17%,显示两模型均有较好的预测精度。结论 ARIMA模型和ARIMAX模型均能较好预测短时间内ILI病例数的发病趋势,为流感监测和预防控制提供依据。

乌鲁木齐市男男性行为者HPV HBV感染状况及影响因素

目的了解乌鲁木齐市(简称乌市)男男性行为者(MSM)人乳头瘤病毒(HPV)和乙型肝炎(简称乙肝)病毒(HBV)感染的现状及影响因素。方法 2017年9月至2018年3月,采用滚雪球的方法招募MSM,填写在线问卷收集人口学特征、高危行为特征及HBV感染史等相关信息,并采集肛周棉拭子和血样通过实验室检测确定HPV和HBV感染情况,采用多因素Logistic回归模型分析HPV和HBV感染的影响因素。结果共招募373名MSM,肛周HPV的感染率为48.8%(182名),乙肝病毒表面抗原(HBsAg)阳性率为5.9%(22名),HPV/HBV双重感染率为3.5%(13名)。多因素Logistic回归分析显示,被插入性行为为主是肛周HPV感染的主要危险因素[校正比值比(aOR)=1.84,95%可信区间(CI):1.21～2.81];未接受包皮环切和既往有肝病史是HBV感染的危险因素(aOR=8.80,95%CI:1.92～40.30;aOR=57.94,95%CI:14.25～235.59)。结论乌市MSM的HPV感染率较高,HBV感染率低于一般人群;提倡MSM肛交性行为中使用安全套预防HPV感染;进行包皮环切术及肝病史者尽早接种乙肝疫苗预防HBV感染。

2016年新疆生产建设兵团恶性肿瘤疾病负担研究

目的恶性肿瘤给新疆生产建设兵团(新疆兵团)居民带来了严重的疾病负担,已经成为一个重大公共卫生问题。本研究分析2016年新疆兵团恶性肿瘤的发病、死亡情况及疾病负担,为确定兵团恶性肿瘤的防治重点提供决策依据。方法获取2016年新疆兵团肿瘤登记地区恶性肿瘤的发病资料和死因监测系统中恶性肿瘤死亡资料,并运用国际通用的伤残调整寿命年(DALY)计算方法来计算新疆兵团恶性肿瘤的疾病负担。结果 2016年新疆兵团恶性肿瘤发病率为288.10/10万,死亡率为106.52/10万。恶性肿瘤共导致DALYs损失47 937个健康生命年,其中男性损失25 771个健康生命年,占比53.76%;女性损失22 166个健康生命年,占比46.24%;且早死所致寿命损失年(YLLs)占比73.01%,伤残所致寿命损失年(YLDs)占比26.99%;恶性肿瘤DALYs率为17.3/千人,其中男性为17.8/千人,女性为16.8/千人;恶性肿瘤疾病负担DALYs值排在前10位的是肺癌、肝癌、胃癌、白血病、结直肠癌、乳腺癌、食管癌、淋巴瘤、胰腺癌和前列腺癌。结论新疆兵团恶性肿瘤发病和死亡处于全国中高水平,尤其要做好呼吸系统和消化系统恶性肿瘤提前预防和筛查工作,同时女性也要更加注重乳腺癌,从而有利于减轻患者、家庭、社会的经济和医疗负担。