目的探讨骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fracture,OVCF)术后再骨折风险,构建风险预测模型,确定有效防治措施。方法选取2021年8月至2022年6月北京积水潭医院收治的119例OVCF患者作为研究对象,根据术后再骨...目的探讨骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fracture,OVCF)术后再骨折风险,构建风险预测模型,确定有效防治措施。方法选取2021年8月至2022年6月北京积水潭医院收治的119例OVCF患者作为研究对象,根据术后再骨折与否分为再发组和非再发组,其中再发组22例,男11例,女11例;年龄55~86岁,平均(72.02±5.58)岁。非再发组97例,男50例,女47例;年龄55~86岁,平均(70.79±6.81)岁。统计两组一般资料,采用Lasso-Logistic回归模型筛选OVCF术后再发骨折自变量,采用赤池信息准则(Akaike’s information criterion,AIC)、贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)比较全变量Logistic回归、逐步Logistic、Lasso-Logistic回归预测效能,构建诺莫图模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)、校准曲线分析OVCF术后再发骨折诺莫图模型效能。结果术后随访8~20个月,平均(12.00±2.40)个月。单因素分析显示,再发组身体质量指数(body mass index,BMI)、骨密度T值、抗酒石酸酸性磷酸酶(tartrate-resistant acid phosphatase 5b,TPACP-5b)、核因子kB受体激活因子配体(receptor acti-vator nuclear factor kappa B ligand,RANKL)、骨保护素(osteoprotegrin,OPG)、术后抗骨质疏松治疗、白细胞介素(interleukin,IL)-17、长期糖皮质激素使用史、脊柱畸形指数(spinal deformity index,SDI)值、手术段Cobb角、后凸角度与非再发组比较,差异有统计学意义(P<0.05);Lasso-Logistic回归模型分析显示lambda.lse值0.049为最优模型,此时进入模型的变量涉及骨密度、SDI值、IL-17、术后抗骨质疏松治疗,经BIC、AIC验证表明所构建模型拟合和预测效果相对较好;诺莫图模型的ROC下面积(area under the curve,AUC)为0.865,敏感度及特异度分别为95.45%、68.04%,且校准曲线显示,其预测效能与实际吻合较好。结论OVCF术后再骨折的发生受围手术期多方面影响,涉及骨密度T值、SDI值、IL-17、术后抗骨质疏松治疗,基于以上因素可有效预测患者再骨折风险,为临床防治再骨折提供参考依据。展开更多
针对交通建设过程中不充分的安全管理导致的高速公路桥梁工程施工安全隐患问题,研究了面向桥梁工程施工的风险-隐患-事故全过程安全韧性水平评价方法。通过文献计量分析、WBS理论等方法将韧性引入交通工程安全评价,提出基于安全韧性理...针对交通建设过程中不充分的安全管理导致的高速公路桥梁工程施工安全隐患问题,研究了面向桥梁工程施工的风险-隐患-事故全过程安全韧性水平评价方法。通过文献计量分析、WBS理论等方法将韧性引入交通工程安全评价,提出基于安全韧性理论的高速公路桥梁工程评价体系,分析高速公路桥梁工程施工安全韧性机理,形成以安全韧性“4R”特性为一级指标的高速公路桥梁工程施工安全韧性评价指标。传统熵权-逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)评价未考虑异常值对于评价结果的影响,运用统计检测法对异常值进行筛查与二次采集,同时选择熵权法优化权重赋权,构建基于熵权-改进TOPSIS法的桥梁工程安全韧性评价模型,实现对桥梁工程安全韧性的定量评价。本研究选择4条高速公路桥梁施工路段,对其安全韧性水平进行评价并对模型可行性进行分析。结果表明:乙、丁路段属于中等级韧性;甲、丙路段属于低等级韧性。在传统的风险评价法中,乙、丁路段总体风险等级为Ⅰ级,甲、丙路段总体风险等级为Ⅱ级。评价结果与实际施工情况相符,验证了该模型的有效性和可行性。提出的熵权-改进TOPSIS法能够在确定安全韧性等级的基础上进行敏感性分析,实现风险因素的溯源,帮助决策者进行事前针对性改善。展开更多
文摘目的探讨骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fracture,OVCF)术后再骨折风险,构建风险预测模型,确定有效防治措施。方法选取2021年8月至2022年6月北京积水潭医院收治的119例OVCF患者作为研究对象,根据术后再骨折与否分为再发组和非再发组,其中再发组22例,男11例,女11例;年龄55~86岁,平均(72.02±5.58)岁。非再发组97例,男50例,女47例;年龄55~86岁,平均(70.79±6.81)岁。统计两组一般资料,采用Lasso-Logistic回归模型筛选OVCF术后再发骨折自变量,采用赤池信息准则(Akaike’s information criterion,AIC)、贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)比较全变量Logistic回归、逐步Logistic、Lasso-Logistic回归预测效能,构建诺莫图模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)、校准曲线分析OVCF术后再发骨折诺莫图模型效能。结果术后随访8~20个月,平均(12.00±2.40)个月。单因素分析显示,再发组身体质量指数(body mass index,BMI)、骨密度T值、抗酒石酸酸性磷酸酶(tartrate-resistant acid phosphatase 5b,TPACP-5b)、核因子kB受体激活因子配体(receptor acti-vator nuclear factor kappa B ligand,RANKL)、骨保护素(osteoprotegrin,OPG)、术后抗骨质疏松治疗、白细胞介素(interleukin,IL)-17、长期糖皮质激素使用史、脊柱畸形指数(spinal deformity index,SDI)值、手术段Cobb角、后凸角度与非再发组比较,差异有统计学意义(P<0.05);Lasso-Logistic回归模型分析显示lambda.lse值0.049为最优模型,此时进入模型的变量涉及骨密度、SDI值、IL-17、术后抗骨质疏松治疗,经BIC、AIC验证表明所构建模型拟合和预测效果相对较好;诺莫图模型的ROC下面积(area under the curve,AUC)为0.865,敏感度及特异度分别为95.45%、68.04%,且校准曲线显示,其预测效能与实际吻合较好。结论OVCF术后再骨折的发生受围手术期多方面影响,涉及骨密度T值、SDI值、IL-17、术后抗骨质疏松治疗,基于以上因素可有效预测患者再骨折风险,为临床防治再骨折提供参考依据。
文摘针对交通建设过程中不充分的安全管理导致的高速公路桥梁工程施工安全隐患问题,研究了面向桥梁工程施工的风险-隐患-事故全过程安全韧性水平评价方法。通过文献计量分析、WBS理论等方法将韧性引入交通工程安全评价,提出基于安全韧性理论的高速公路桥梁工程评价体系,分析高速公路桥梁工程施工安全韧性机理,形成以安全韧性“4R”特性为一级指标的高速公路桥梁工程施工安全韧性评价指标。传统熵权-逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)评价未考虑异常值对于评价结果的影响,运用统计检测法对异常值进行筛查与二次采集,同时选择熵权法优化权重赋权,构建基于熵权-改进TOPSIS法的桥梁工程安全韧性评价模型,实现对桥梁工程安全韧性的定量评价。本研究选择4条高速公路桥梁施工路段,对其安全韧性水平进行评价并对模型可行性进行分析。结果表明:乙、丁路段属于中等级韧性;甲、丙路段属于低等级韧性。在传统的风险评价法中,乙、丁路段总体风险等级为Ⅰ级,甲、丙路段总体风险等级为Ⅱ级。评价结果与实际施工情况相符,验证了该模型的有效性和可行性。提出的熵权-改进TOPSIS法能够在确定安全韧性等级的基础上进行敏感性分析,实现风险因素的溯源,帮助决策者进行事前针对性改善。
