科研式教学在“医学科研中的统计学方法”课程中的应用与思考

目的探讨科研式教学在“医学科研中的统计学方法”课程教学中的应用效果并为后续教学模式改进更新提供依据。方法采用科研式教学的研究生作为试验组(n=456),课程改革前的研究生作为对照组(n=135),比较两组间的理论及上机考试成绩,并通过问卷调查进行结果评价。结果试验组的理论成绩和上机成绩均优于对照组:(83.3±3.2)分vs.(81.6±4.3)分(P<0.05),(82.1±2.9)分vs.(80.5±5.7)分(P<0.05)。问卷调查结果显示,学生对课程改革效果满意且有助于后续科研能力的培养。结论以科研式教学为主线,注重统计学方法的实际应用,融入国际前沿科研方法和案例,取得了较好的教学效果。

医学影像人工智能医疗器械临床试验统计学设计要点专家共识

围绕医学影像的人工智能医疗器械,介绍其临床试验的统计学设计要点,主要涉及临床试验设计类型确定、对照设置、比较类型选择、主要结局指标确定、样本量估计方法、随机化策略、盲法实施、缺失值处理及敏感性分析等内容。本共识旨在为从事该类医疗器械临床试验的相关人员提供统计学设计参考,以保证临床试验结果的科学性、可靠性及规范性。

围绝经期与代谢综合征的关联性研究

目的探讨围绝经期与代谢综合征(MS)的关联性。方法采用横断面研究的方法,选取2014—2017年北京小汤山医院40~60岁女性的体检数据,收集受试者的临床资料,采用logistic回归模型分析围绝经期女性MS影响因素。结果不同年龄、学历情况、工作压力、饮食口味、吃饭速度、绝经情况MS患病率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。未纳入绝经情况的女性MS患病危险因素分析显示,年龄>46~53岁女性MS患病情况是40~46岁的1.784倍,年龄>53~60岁女性MS患病情况是40~46岁的2.631倍;最高学历为大专/本科女性MS患病情况是初中及以下的0.539倍,最高学历是研究生及以上女性MS患病情况是初中及以下的0.262倍;吃早饭次数为3~5次/周女性MS患病情况是<3次/周的0.322倍;吃饭速度快的女性MS患病情况是细嚼慢咽的2.701倍。未纳入年龄因素的女性MS患病危险因素分析显示,最高学历为研究生及以上女性MS患病情况是初中及以下的0.141倍;吃饭速度中等女性MS患病情况是细嚼慢咽的2.483倍,吃饭速度快的女性MS患病情况是细嚼慢咽的3.572倍;已绝经女性MS患病情况是未绝经的1.808倍。结论女性围绝经期与MS的发生具有相关性,围绝经期女性应提早防治MS提高绝经前后的生活质量。

血尿酸肌酐比值累积暴露与颈动脉斑块发生风险的前瞻性队列研究

目的探究血清尿酸肌酐比值(serum uric acid to serum creatinine ratio,SUA/Scr)累积暴露指标与颈动脉斑块发生的关联。方法选取北京健康管理队列的体检者作为研究对象,纳入符合纳排标准者共计9228例。以2010年至2011年(体检1)、2012年至2013年(体检2)、2014-2015年(体检3)3次体检的SUA/Scr值计算累积暴露量、累积暴露负担和高暴露时间。随访中通过颈动脉超声诊断颈动脉斑块,随访至2021年12月31日。应用Logistic回归模型分析SUA/Scr累积暴露指标与颈动脉斑块发生的关联,而后排除服用降压药或降糖药或降脂药的人群进行敏感性分析。结果本研究人群平均年龄(48.89±10.22)岁,其中男性5846(63.35%)例,将其按SUA/Scr累积暴露四分位数分组,分别为Q1~Q4组。矫正协变量后,与Q1相比,Q2、Q3、Q4组发生颈动脉斑块的比值比分别为1.221(95%CI:1.066~1.400)、1.255(95%CI:1.095~1.439)、1.478(95%CI:1.287~1.697)。累积暴露负担大于0(OR=1.223,95%CI:1.109~1.349)和高暴露时间为6年(OR=1.332,95%CI:1.171~1.515)均与颈动脉斑块发生风险的增加相关。排除服用降压药或降糖药或降脂药的人群进行敏感性分析后,上述结论仍然成立。结论SUA/Scr累积暴露、累积暴露负担和高暴露时间均与颈动脉斑块的发生风险增加存在关联。颈动脉斑块的一级预防不仅要关注单一时点的SUA/Scr值,而且要对SUA/Scr值展开长期监测。

卫生统计学应用TBL教学法培养学生的科研能力探讨

为了探讨以团队为基础的学习(team-based leaning,TBL)教学法在卫生统计学教学中的应用效果,在卫生统计学教学中采用TBL教学法。实践发现TBL教学法有效地提高了学生自主学习能力和团队协作精神,增强了学生对卫生统计学方法的学习兴趣,达到了训练学生基本科研素质的目的。

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 X.用SAS软件实现嵌套设计和裂区设计定量资料的统计分析

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。

北京市成年人群代谢综合征与红细胞比容的相关性研究

目的探讨北京市成年人群代谢综合征（Met S）的发生与红细胞比容的相关性。方法研究资料来自北京小汤山医院和北京电力医院体检中心2007～2012年参加体检≥3次的人群数据。采用广义估计方程探讨Met S与红细胞比容的相关性。结果 2007～2012年,参加体检并符合研究要求的对象共7 489例,追踪5年期间378例发生代谢综合征。男性人群中,与红细胞比容的第1四分位数比较,第2四分位数的RR^=1.3816,95%CI（1.0055,1.8985）;第3四分位数的RR^=1.5690,95%CI（1.1433,2.1531）;第4四分位数的RR^=2.2700,95%CI（1.6479,3.1270）。女性人群中,与红细胞比容的第1四分位数比较,第2四分位数的RR^=1.6154,95%CI（1.0726,2.4328）,第4四分位数的RR^=3.6679,95%CI（2.4467,5.4987）。结论北京市成年人群中Met S的发生与红细胞比容有一定的相关性。

成组设计定性资料的三种特殊检验及其SAS实现

对于成组设计定性资料,人们常用成组设计定性资料(常称为四格表资料)的χ2检验或Fisher精确检验。事实上,这里提及的常用的假设检验都属于一般的差异性检验方法。然而,在新药或医疗器械临床试验研究中,还有3种特殊的差异性检验方法,即:优效性检验、非劣性检验和等效性检验。本文将介绍这3种特殊检验的概念、计算方法、应用实例,以及用SAS编程法实现其统计计算的方法。

潜类别模型在卵巢早衰中医证候辨证分型中的应用

目的对卵巢早衰中医症状、体征进行分类,提供卵巢早衰中医辨证分型依据。方法采用潜类别模型,对162例卵巢早衰患者的中医证候(中医症状、体征)调查结果进行潜在类别分析。以AIC最小为标准,选择3个潜类别的潜变量模型为数据拟合的理想模型。结果依据中医证候(中医症状、体征)情况,162例卵巢早衰患者可以分为3类,分别为脾肾两虚组21人、肾虚肝郁组52人和肝郁脾虚组89人。结论由于卵巢早衰中医证候为定性资料,潜类别模型为理想的分类分析方法。

成组设计一元定量资料的三种特殊检验及其SAS实现

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。

基于边际结构模型的中介分析方法在公共卫生领域的应用和SAS实现

目的探讨基于边际结构模型的中介分析在公共卫生领域研究中的应用和SAS实现过程。方法本研究以肥胖在高尿酸血症和糖尿病关联中所起的中介作用为例,利用SAS软件实现基于边际结构模型的中介分析,获得暴露对结局的自然直接效应和自然间接效应,并提供编程代码。结果采用SAS代码构建虚拟人群,控制已知混杂因素的影响后,研究发现高尿酸血症组的2型糖尿病发病风险显著增加,自然直接效应相对危险度RR值为1.29(95%CI:1.03,1.61),经肥胖介导的自然间接效应RR值为1.12(95%CI:1.09~1.16)。结论SAS程序编写可为基于边际结构模型的中介分析在公共卫生领域研究中的推广应用提供帮助。

大数据与健康北京

信息技术与当今社会的交汇融合引发了数据迅猛增长,数据已成为国家基础性战略资源,被誉为“21世纪的金矿”。2016年全国卫生与健康大会审议通过了《“健康中国2030”规划纲要》,提出利用大数据实现“健康中国”的国家战略[1]。依据“健康中国2030”,北京市制定了《“健康北京2030”规划纲要》,明确构建人口健康信息服务体系,推进健康医疗信息协同与大数据应用[2]。

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 Ⅷ.用SAS软件实现拉丁方设计定量资料的统计分析

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。

基于SAS软件实现样本含量估计及应用

本文的目的是使读者能方便快捷地运用SAS软件中的POWER过程和GLMPOWER过程实现样本含量估计。在不同的场合下估计样本含量需要提供不同的前提条件,即使仅限于假设检验时估计样本含量,也必须进一步弄清对应的设计类型、结果变量的性质、某些先验知识和对结果精确度的要求。本文通过一些实例,介绍了估计样本含量与检验效能的SAS实现方法。读者只需要修改本文中所呈现的SAS程序中的少量参数,就可方便地使用SAS软件实现样本含量与检验效能估计。事实说明,尽管SAS软件非常难学难用,但借助现成的SAS程序,读者可以轻松自如地解决很多与统计分析有关的具体问题。

实验设计不容忽视随机原则

一项科研工作或一篇学术论文，衡量其科学性好坏的重要标志之一就是科研设计的质量。科研设计包括专业设计和统计研究设计两大方面。在统计研究设计（包括实验设计、临床试验设计和调查设计）中，实验设计的理论和方法几乎是通用的。而实验设计的核心内容可以概括为：三要素（受试对象、实验因素、实验效应）、四原则（随机、对照、重复、均衡）和实验设计类型（观察性研究设计和实验性研究设计）。统计学具有随机性特点。在自然界（特别是生物医学研究）中，由于变异性的普遍存在，又由于通常无法研究总体中的全部个体，随机抽样研究是确保样本具有代表性的重要措施之一。要使样本很好地代表总体，不仅要确保样本含量足够大，

北京市某三级医院体检人群尿酸与代谢综合征关联性研究

目的探讨北京市某三级医院体检人群尿酸与代谢综合征的关系。方法对2012年在北京某三级医院进行健康体检的人群进行横断面调查,包括问卷、体格检查、生物化学指标测定等。采用2009年国际糖尿病联盟（Internal Diabetes Federation,IDF）和美国心脏协会（American Heart Association,AHA）/国立心肺和血液研究（National Heart Lung and Blood Institute,NHLBI）发表的联合声明作为代谢综合征诊断标准。根据四分位数将尿酸分为4组,采用多因素Logistic回归探讨年龄、性别、尿酸与代谢综合征的关联性。结果符合纳入标准的研究对象共10 061例,其中男性6 089例,女性3 972例,平均年龄为（43.35±13.18）岁。根据尿酸四分位数将人群分为4组：Q1（〈264.85μmol/L）、Q2（264.85~324.00μmol/L、Q3（324.01～383.25μmol/L）,Q4（≥383.26μmol/L）。以尿酸第1四分位数（Q1）区间人群为参照组,调整年龄、性别后,尿酸第2、3、4四分位数区间人群发生代谢综合征的优势比（OR）及其95%CI分别为：1.987（1.570～2.514）、3.144（2.470～4.000）、5.821（4.573～7.410）。随着尿酸的增加,患代谢综合征的风险增加（P trend〈0.000 1）。结论北京市成年人群尿酸与代谢综合征发生具有一定关联性。

血红蛋白与成人代谢综合征及其组分关联性的五年队列研究

目的探讨血红蛋白与代谢综合征（metabolic syndrome,Met S）及其组分（肥胖、血压、血糖、血脂）的关联性。方法选取来自北京电力医院和北京小汤山医院的体检者为研究对象,采用多因素Logistic回归分析Met S发病风险随基线血红蛋白（hemoglobin,Hb）浓度的变化。结果 Met S 5年发病率为14.52%,Met S组基线Hb[（144.46±13.47）g/L]明显高于未患Met S组[（141.00±14.70）g/L],差异有统计学意义（t=-5.49,P〈0.001）。多因素Logistic回归分析显示,在调整了年龄、性别后,Hb的升高与Met S发病风险的增加呈正相关。以最低四分位数作参照,随Hb升高,比值比（odds ratio,OR）值分别为1.238（95%CI：0.963~1.591）、1.243（95%CI：0.965~1.602）、1.439（95%CI：1.113~1.859）。结论 Hb与Met S及其组分存在相关性,可作为Met S发病的一个预测指标。

代谢综合征与相应血常规指标的关联性研究

目的探讨北京市成年人群代谢综合征（metabolic syndrome,Met S）的发生与血常规指标的关联性。方法选取来自北京3所医院的体检者作为研究对象,调查并追踪记录男女人群血常规指标及Met S各组分的检出情况,采用广义估计方程探讨代谢综合征的发生与血常规指标的关联性。结果 2007至2012年间参加3次以上体检并符合研究要求的对象共7 489人,共有378人发生Met S。与Met S发生相关联的血常规指标,以最低的四分位数作参照,对男性而言,红细胞比容（hematocrit value,HCT）和白细胞计数（white blood cell,WBC）的第四分位发生Met S的RR值分别为1.861 3（95%CI：1.325 6～2.613 5）和2.598 4（95%CI：1.805 5～3.739 5）;对女性而言,红细胞计数（red blood cell,RBC）、WBC和淋巴细胞的第四分位发生Met S的RR值分别为3.146 3（95%CI：1.836 3～5.391 0）、1.897 1（95%CI：1.089 9～3.302 2）和2.200 8（95%CI：1.221 9～3.964 0）。结论北京市成年人群体检中HCT、WBC、RBC和淋巴细胞等血常规指标与Met S的发生具有关联性,可作为Met S发生的预测指标。

基于竞争风险模型的北京市老年人群心血管疾病短期风险评估

目的在考虑"竞争事件"的前提下,对北京市老年人群心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)进行5年的风险评估。方法基于传统的心血管疾病影响因素年龄、糖尿病、吸烟、婚姻状况、体质量指数、血压(blood pressure,BP)、总胆固醇(total cholesterol,TC)、高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C),构建竞争风险模型,计算未来5年心血管疾病的绝对风险,通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)及依时受试工作者曲线下面积(areas under the ROC curve,AUC)值来衡量模型的判别能力,采用校正图来衡量模型的校正度。经过Bootstrap重抽样技术对风险预测模型进行内部验证以减少过度拟合偏倚。结果 1992年基线检查无心血管疾病者共1 775人,其中男性886人(49.92%),女性889人(50.08%),至2012年末随访结束,共有473人死于心血管疾病,693人死于非心血管疾病,609人存活或失访。男性与女性心血管疾病的风险评分总分分别为65分和62分,最佳切点分别为34分和30分。预测模型具有较好的判别能力与校正度。结论利用心血管疾病的传统危险因素,借助竞争风险模型,构建了北京市老年人群心血管疾病的短期风险评估工具,为有效筛查心血管疾病的高危人群提供了科学依据和技术手段。

竞争风险模型及其在Stata软件实现

目的介绍竞争风险模型及在Stata软件中的实现。方法使用竞争风险模型对白血病患者接受骨髓干细胞移植进行建模,展示该模型在Stata软件中的实现过程并对最终结果进行解释。结果 Stata软件"Competing-risks regression"菜单和"stcrreg"命令可以实现竞争风险模型。实例应用中,当考虑移植相关死亡事件作为疾病复发的竞争事件后,基于竞争风险模型得到病人的疾病进展阶段与复发有关。结论竞争风险事件广泛存在于临床研究中,Stata软件可以简单灵活地实现这一过程。