智能体模型在艾滋病流行病学中的应用

目的探讨智能体模型(agent-based model,ABM)在艾滋病流行病学中的应用价值。方法介绍ABM的基本原理和模型特点,基于NetLogo构建以异质性性行为为主体的人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)传播模型,在不同HIV检测频率的条件下估算男男性行为(men who have sex with men,MSM)中的HIV流行参数。结果模拟结果显示随着HIV检测频率的增加,年新增感染数和诊断比例明显改善,且当HIV检测频率为1次/年时,感染HIV并知晓病情的比例为91%。结论智能体模型适用于具有复杂传播网络的健康体系,可用于预测疾病传播趋势和比较不同政策组合的长期健康收益。

零膨胀有序logit模型和传统模型在零膨胀等级资料分析中的比较研究

目的对零膨胀有序logit模型展开应用并和传统模型进行比较,探讨其优势和局限性。方法对各自变量进行单因素分析并计算相应的对数似然值、AIC及BIC等模型评价指标,根据这些指标结果依次纳入各自变量并组成不同的自变量集。分别使用有序logit模型、广义有序logit模型和零膨胀有序logit模型基于不同自变量集进行数据拟合,通过比较不同情况下各模型的评价指标及参数估计结果对模型进行评价。结果根据模型评价指标,零膨胀有序logit模型对数据的拟合效果优于其他两种模型。零膨胀有序logit模型对不同自变量集进行拟合时,其参数估计结果高度一致。不同模型的参数估计结果存在一定的差异。结论零膨胀有序logit模型在应用时有着较好的性能。单因素分析的模型评价指标可以用来帮助筛选使得模型性能最优的自变量集。

MR-Egger回归在孟德尔随机化分析中的应用

目的探讨MR-Egger回归在孟德尔随机化分析中的应用。方法利用全基因组关联研究结果确定工具变量,通过MR-Egger回归进行两样本孟德尔随机化分析来检验高密度脂蛋白胆固醇(high density liptein cholesterol,HDL-C)和冠状动脉疾病之间的因果效应,评估潜在工具变量的多效性,并将MR-Egger回归结果与逆方差加权法(inverse-variance weighted,IVW)结果进行比较。结果共纳入120个单核苷酸多态性构建工具变量。IVW结果表明HDL-C与冠状动脉疾病之间存在显著的因果关联(OR=0.82,95%CI:0.75~0.89)。MR-Egger回归结果显示HDL-C与冠状动脉疾病之间不存在因果关联(OR=0.96,95%CI:0.83~1.11),并提示基因工具变量存在显著的多效性(截距:-0.01,P=0.008)。结论MR-Egger回归在孟德尔随机化分析中有一定的应用价值,尤其是在多效性偏倚存在的情况下能给出准确的因果效应估计。