疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防

动态疾病风险预测模型将是精确预防策略的核心,在过去20年中,以精准预防为目的的疾病风险预测模型研究呈现快速增长的态势。目前广泛应用的模型未能充分考虑预测因子随时间变化对疾病风险的影响(静态模型),校准漂移不可避免。综述了动态风险预测模型建模方法,得出如下认识:随着医疗健康大数据的互联互通和共享共用的不断推进,统计学和人工智能新方法的不断涌现,如何挖掘出更丰富的预测因子、识别出更准确的作用模式、开发更符合生物医学背景和实际场景的具有可解释性的疾病风险预测模型,赋能共病共防、异病同防,最终实现个体化多疾病谱的精准预防,将是未来的预测模型方法学研究的重点方向。

我国部分公共卫生学院师生新型冠状病毒感染现况调查

目的了解我国新型冠状病毒感染疫情防控策略调整后,不同地域的流行现况及特点。方法于2022年12月20日12:00至23日9:00,对全国23个省份39个高校公共卫生学院的教职工和学生(师生)开展网络问卷调查。分析不同地区的感染率,探索感染风险因素、感染者人群特征和临床症状等情况。结果调查获得28901份有效问卷(其中学生26355份,教职工2546份),问卷有效率为94.3%。北京市感染率最高,其学生和教职工感染率分别达78.55%和76.40%;天津市、河北省的师生感染率均超过65.00%;各省份感染率差异较大;96.76%的感染时间发生于2022年12月1日及以后。与教职工相比,学生的感染风险更低(OR=0.72,95%CI:0.60~0.86);与≤20岁组相比,21~、31~、41~、51~、>60岁组的OR值(95%CI)分别为1.22(1.14~1.30)、1.54(1.30~1.84)、1.25(0.99~1.58)、1.29(0.94~1.78)、1.19(0.51~2.80);末次新型冠状病毒疫苗接种时间距今越长,感染风险越高,以≤3个月以内者为参照,4~、7~、10~、13~及≥16个月者的OR值(95%CI)分别为1.56(1.34~1.82)、1.59(1.36~1.86)、1.67(1.45~1.93)、1.86(1.58~2.19)、2.46(2.09~2.90)。与独住者相比,与1~、3~及≥5人同住者的OR值(95%CI)分别为17.55(15.91~19.39)、20.22(18.25~22.43)和11.78(10.40~13.36)。感染者中,仅有5.94%的教职工和7.19%的学生自报为无症状感染者;在有症状感染者中,85.65%的教职工和88.18%的学生报告出现发热症状。结论我国各地疫情发展速度差异显著,其传播速度和临床严重程度远超既往认识。应定期开展有组织的流行病学调查,以期为更准确地预测疫情态势和医疗资源需求提供可靠的数据支持。

医学研究中统计图形的构成要素和设计要点

统计图形作为医学研究结果可视化的重要方法,可清晰地展示研究结果和重点。然而,如何设计一幅好的统计图形,目前国内外尚无权威且统一的原则,且对于统计图形设计原则缺乏认识,可能会掩盖成果亮点甚至曲解研究结果。鉴于此,本文结合实例,阐述统计图形的构成要素和设计原则,供国内医学研究者参考。

医学研究中的统计图形规范

统计图形历史悠久,是呈现医学研究设计、结果、结论的重要方式。纵观近年来中英文学术期刊中的统计图形可知,当前医学研究人员对统计图形的科学性和规范性的把握尚有不足。本文以NEJM、Lancet、JAMA、The BMJ四大权威医学期刊中统计图形的要求为切入点,总结出统计图形的技术要求、设计要点以及常见统计图形的实用条件、注意事项,以供医学研究者参考。