滑坡易发性评价的实质就是以历史滑坡数据为基础,进行特定区域滑坡灾害发生的概率评估。易发性评价结果多数取决于样本的精细程度。传统的样本制作方法会丢失滑坡的部分位置信息,为最终评价结果带来不确定性。本研究提出了一种全新的网...滑坡易发性评价的实质就是以历史滑坡数据为基础,进行特定区域滑坡灾害发生的概率评估。易发性评价结果多数取决于样本的精细程度。传统的样本制作方法会丢失滑坡的部分位置信息,为最终评价结果带来不确定性。本研究提出了一种全新的网格样本制作方法,尽可能完整地保留滑坡的边界位置信息。将不同的机器学习模型(逻辑回归模型、深度神经网络)与本文提出的样本制作方法结合,并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线实现精度验证。ROC曲线中2个模型的AUC(area under curve)值分别为0.878,0.963。最终的易发性分区结果显示:深度神经网络在对于极高滑坡易发区的划分更为精细,便于节约人力、物力资源,集中关注于滑坡真正高发的那些区域。展开更多
目的基于急性缺血性脑卒中患者发病就医轨迹视角分析并阐明急性缺血性脑卒中患者就医延迟的概念内涵,为相关研究提供理论依据。方法运用Rodgers演化概念分析法分析Cochrane Library、CINAHL、PubMed、Embase、Web of Science、Psyc INF...目的基于急性缺血性脑卒中患者发病就医轨迹视角分析并阐明急性缺血性脑卒中患者就医延迟的概念内涵,为相关研究提供理论依据。方法运用Rodgers演化概念分析法分析Cochrane Library、CINAHL、PubMed、Embase、Web of Science、Psyc INFO、中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊数据库等建库至2023年5月6日关于急性缺血性脑卒中患者就医延迟的相关文献。结果急性缺血性脑卒中患者发病就医过程经历了院前和院内两个阶段,就医延迟的相关因素包括院前延迟、院内延迟两部分,院前延迟分为患者延迟和转运延迟,患者延迟的相关因素有知识缺乏、社会支持不足、经济条件制约、身心感知差异;转运延迟的相关因素有交通堵塞、就医方式不当、首诊医院、紧急医疗服务反应不良;院内延迟的相关因素有医疗机构诊疗水平、医疗机构管理制度、医患关系等。就医延迟的4个概念属性即院前延迟严重、治疗时间不足、不良预后、病耻感强烈。结论界定急性缺血性脑卒中患者就医延迟的概念,有助于医护人员开展相关理论研究,编制相关适用的测评量表,实施针对性干预措施,降低急性缺血性脑卒中患者就医延迟的发生率,改善患者预后。展开更多
目的基于肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)和人类蛋白质图谱(human protein atlas,HPA)数据库生物学信息,分析肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中YEATS2表达水平与临床预后及治疗价值。方法从TCGA数据库下载HCC的mRN...目的基于肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)和人类蛋白质图谱(human protein atlas,HPA)数据库生物学信息,分析肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中YEATS2表达水平与临床预后及治疗价值。方法从TCGA数据库下载HCC的mRNA表达数据和临床资料,运用R软件分析YEATS2在HCC组织与正常组织间的表达情况,并通过HPA数据库对其蛋白表达差异进行初步验证。比较YEATS2在HCC各临床特征之间的表达差异,然后通过Kaplan-Meier法和COX回归分析评估其对HCC患者生存期的影响,并绘制受试者工作特征(receiveroperating characteristic,ROC)曲线,评价其诊断价值。利用基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析,探讨YEATS2在HCC中的生物学功能。通过“ESTIMATE”算法分析YEATS2表达与肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)的关系,并利用CIBERSORT评估其与肿瘤浸润免疫细胞(tumor-infiltrating immune cells,TIICs)的相关性。利用R包分析YEATS2表达水平与免疫检查点及药物敏感度的关系。结果在HCC组织中YEATS2的表达增加(P=4.96e-21),且表达水平与年龄、临床分期、病理分级和T分期相关(均P<0.05)。YEATS2高表达使HCC患者的总生存率(overall survival,OS)(P<0.001)和无进展生存期(progression free survival,FPS)(P=0.016)下降,COX回归结果显示,YEATS2表达水平与HCC患者的不良预后相关(OS:HR=2.167,95%CI:1.441~3.261,P=2.06e-04),其是HCC患者预测不良预后的独立危险因素(OS:HR=1.891,95%CI:1.243~2.877,P=0.003)。ROC曲线提示:1,3,5年AUC分别为0.677,0.622和0.612,具有良好预测能力。TCGA数据库共筛选出YEATS2高、低表达组的差异基因6764个,其中4094个基因在YEATS2高表达组中表达上调,2670个基因表达下调。GO和KEGG富集分析结果显示,YEATS2高表达组差异基因主要富集在免疫调节、细胞周期调控和药物耐药等通路。TME评分结果显示,YEATS2高表达组引起免疫评分减少(P<0.01)。YEATS2与TIICs相关性显示,YEATS2表达与M0型巨噬细胞浸润水平呈正相关(r=0.48,P<0.001),与CD8^(+)T细胞、浆细胞和单核细胞浸润水平呈负相关(r=-0.26,-0.29,-0.30,P=0.021,0.011,0.008),并与23种免疫检查点基因呈正相关(r=0.20~0.46,均P<0.05)。药物敏感度分析显示,YEATS2高表达组患者中卡博替尼、林西替尼、多柔比星和环巴胺的半抑制浓度(half maximal inhibitory concentration,IC50)高于低表达组患者(均P<0.01)。结论YEATS2在HCC中高表达,且表达水平与HCC患者的预后不良有关。YEATS2可作为HCC临床早期诊断、预后和免疫治疗的生物标志物,为临床诊疗提供新的思路。展开更多
文摘滑坡易发性评价的实质就是以历史滑坡数据为基础,进行特定区域滑坡灾害发生的概率评估。易发性评价结果多数取决于样本的精细程度。传统的样本制作方法会丢失滑坡的部分位置信息,为最终评价结果带来不确定性。本研究提出了一种全新的网格样本制作方法,尽可能完整地保留滑坡的边界位置信息。将不同的机器学习模型(逻辑回归模型、深度神经网络)与本文提出的样本制作方法结合,并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线实现精度验证。ROC曲线中2个模型的AUC(area under curve)值分别为0.878,0.963。最终的易发性分区结果显示:深度神经网络在对于极高滑坡易发区的划分更为精细,便于节约人力、物力资源,集中关注于滑坡真正高发的那些区域。
文摘目的基于急性缺血性脑卒中患者发病就医轨迹视角分析并阐明急性缺血性脑卒中患者就医延迟的概念内涵,为相关研究提供理论依据。方法运用Rodgers演化概念分析法分析Cochrane Library、CINAHL、PubMed、Embase、Web of Science、Psyc INFO、中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊数据库等建库至2023年5月6日关于急性缺血性脑卒中患者就医延迟的相关文献。结果急性缺血性脑卒中患者发病就医过程经历了院前和院内两个阶段,就医延迟的相关因素包括院前延迟、院内延迟两部分,院前延迟分为患者延迟和转运延迟,患者延迟的相关因素有知识缺乏、社会支持不足、经济条件制约、身心感知差异;转运延迟的相关因素有交通堵塞、就医方式不当、首诊医院、紧急医疗服务反应不良;院内延迟的相关因素有医疗机构诊疗水平、医疗机构管理制度、医患关系等。就医延迟的4个概念属性即院前延迟严重、治疗时间不足、不良预后、病耻感强烈。结论界定急性缺血性脑卒中患者就医延迟的概念,有助于医护人员开展相关理论研究,编制相关适用的测评量表,实施针对性干预措施,降低急性缺血性脑卒中患者就医延迟的发生率,改善患者预后。
