AMSAA模型可靠性增长预测方法的改进

为预测系统可靠性增长,依据可靠性增长评估及预测理论,基于AMSAA模型研究了可靠性增长预测方法.在试验条件与改进强度不变的条件下,将仿真数据与原始数据联合,建立了新陈代谢的预测算法,给出了系统MTBF预测的点估计和置信区间估计,并进行了预测精确度分析.通过数值例的对比分析,不仅验证了本方法的有效性,而且扩展了数据量,提高了预测准确度和预测精确度.

piRNAs表达失调作为癌症潜在诊断标志物的价值:一项系统评价和Meta分析

目的Piwi相互作用RNA(piRNA)作为新型生物标志物已被广泛用于各种癌症诊断中。本研究旨在系统评估piRNA对癌症的诊断准确性并分析可能导致研究异质性的原因,以便为临床实践提供参考。方法计算机检索PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane library、CNKI、WanFang Data、VIP和CBM数据库,搜集piRNA诊断癌症的相关研究,检索时限均从建库至2023年4月。应用诊断性试验质量评价工具QUADAS-2评估纳入研究的方法学质量,使用Stata 17.0软件进行统计分析。结果共纳入17篇文献(涉及46项研究),包含4956名癌症患者和3759名对照人群。各研究报告的敏感性的范围为21%~100%,特异性的范围为50%~100%。Meta分析结果显示:piRNA诊断癌症的合并敏感度为0.74[95%CI(0.68,0.79)],特异度为0.79[95%CI(0.75,0.82)],PLR为3.49[95%CI(3.01,4.05)],NLR为0.33[95%CI(0.27,0.40)],DOR为11[95%CI(8,14)],AUC为0.83[95%CI(0.80,0.86)],表明piRNA对癌症诊断具有较高的准确性。结论piRNA可作为诊断癌症的可靠的生物标志物,具有良好的灵敏度和特异性。然而,缺乏标准化和结果可重复性仍然是piRNA诊断在临床应用的最大问题。