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肝癌患者术后营养不良影响因素的Lasso-Logistic回归分析及列线图预测模型构建
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作者 范兰兰 刘璐 +4 位作者 殷淑芳 赵云 智晓旭 桂亮 孙慧敏 《东南大学学报(医学版)》 CAS 2024年第4期531-539,共9页
目的:采用Lasso-Logistic回归分析肝癌患者术后营养不良的影响因素,并进行列线图预测模型构建,为肝癌患者术后营养状况调整提供参考。方法:选取2021年1月至2023年6月本院收治的460例肝癌手术患者,按照7∶3分为训练队列和验证队列,根据... 目的:采用Lasso-Logistic回归分析肝癌患者术后营养不良的影响因素,并进行列线图预测模型构建,为肝癌患者术后营养状况调整提供参考。方法:选取2021年1月至2023年6月本院收治的460例肝癌手术患者,按照7∶3分为训练队列和验证队列,根据患者主观整体评定量表评判患者术后营养状态,分为营养正常组和营养不良组,采用Lasso-Logistic回归分析其影响因素并构建列线图预测模型。结果:训练队列与验证队列一般临床资料比较差异均无统计学意义(P>0.05)。Lasso-Logistic回归分析显示,年龄、术前体质量指数(BMI)、术前营养风险筛查评分(NRS2002)、贫血、糖尿病、肿瘤分期、白蛋白(ALB)、胰高血糖素样肽-1(GLP-1)、总胆汁酸(TBA)、甘胆酸(CG)均是训练队列中肝癌患者术后营养不良的独立影响因素(P<0.05)。ROC曲线显示,肝癌患者术后营养不良的列线图预测模型在训练队列、验证队列中预测的曲线下面积分别为0.873、0.902;校准曲线显示,该列线图模型在训练队列、验证队列中预测肝癌患者术后营养不良风险与实际风险状况基本一致。结论:构建的列线图模型对肝癌患者术后营养不良预测价值较高,且有良好预测效用,但需要进一步的验证评估。 展开更多
关键词 肝癌 营养不良 lasso-logistic回归 营养风险筛查评分 列线图
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基于Lasso-Logistic回归模型的胃癌影响因素分析
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作者 郭静 韩吉 +1 位作者 吕文清 王杰 《医学研究杂志》 2024年第9期50-55,共6页
目的探究胃癌影响因素并构建临床预测模型。方法收集2020年12月~2023年10月就诊于上海中医药大学附属普陀医院及上海中医药大学附属曙光医院的1000例胃肿瘤患者的临床资料,经数据清洗剔除异常值后,分为胃息肉组(n=487)和胃癌组(n=479)... 目的探究胃癌影响因素并构建临床预测模型。方法收集2020年12月~2023年10月就诊于上海中医药大学附属普陀医院及上海中医药大学附属曙光医院的1000例胃肿瘤患者的临床资料,经数据清洗剔除异常值后,分为胃息肉组(n=487)和胃癌组(n=479)。采用非参数检验筛选出有意义的指标,Lasso回归筛选具有非0系数的胃癌相关特征因素,逐步Logistic回归分析筛选出具有显著相关的因素,构建Lasso-Logistic回归模型,并绘制受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线计算曲线下面积(area under the curve,AUC)及混淆矩阵评估模型效能。结果多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、白细胞计数(white blood cell,WBC)、单核细胞(monocyte,M)计数、谷丙转氨酶(alanine amiontransferase,ALT)、糖类抗原724(cancer antigen 724,CA724)、糖类抗原242(cancer antigen 242,CA242)、糖类抗原50(cancer antigen 50,CA50)、癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)是胃癌的独立影响因素。基于多因素Logistic回归分析结果构建胃癌的风险预测列线图模型,测试集的AUC为0.91,精准率为100%,召回率为100%,验证集的AUC为0.93,精准率为93.63%,召回率为74.1%,模型预测效果良好。结论本研究构建8个胃癌常见预测因子,且Lasso-Logistic回归预测模型具有较好区分度,临床可基于患者体检报告,完成胃癌早期筛查。 展开更多
关键词 胃癌 lasso-logistic 回归 危险因素 临床预测模型
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基于Lasso-logistic回归和随机森林模型的癌症患者抑郁影响因素分析
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作者 周晓燕 魏申奥 卢曼曼 《安徽医学》 2024年第9期1177-1182,共6页
目的探究癌症患者抑郁现状及其影响因素,为促进癌症患者心理健康,提高临床照护水平提供参考依据。方法选取2020年10月至2021年10月安徽省内不同地域8家医院的560例患者为研究对象,采用问卷调查的方法,收集患者的医院焦虑抑郁等相关信息... 目的探究癌症患者抑郁现状及其影响因素,为促进癌症患者心理健康,提高临床照护水平提供参考依据。方法选取2020年10月至2021年10月安徽省内不同地域8家医院的560例患者为研究对象,采用问卷调查的方法,收集患者的医院焦虑抑郁等相关信息。描述调查对象一般特征,构建Lasso-logistic回归模型确定癌症患者抑郁的影响因素,再利用随机森林模型对变量重要性进行评价。结果560例癌症患者中,有237例患者患有抑郁情绪,占比42.32%。Lasso-logistic回归结果显示,焦虑、住院环境、失眠、家庭年收入和临床分期是癌症患者抑郁的影响因素(P<0.05),变量重要性排序依次为焦虑、住院环境、失眠、家庭年收入和临床分期。结论癌症患者抑郁发生率较高,焦虑、住院环境、失眠、家庭年收入和临床分期是影响癌症患者抑郁情绪的重要因素,临床照护应从以上方面加强对癌症患者抑郁情绪的管理和干预。 展开更多
关键词 癌症患者 抑郁 lasso-logistic回归 随机森林模型
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基于LASSO-Logistic回归构建Siewert Ⅱ/Ⅲ型食管胃结合部腺癌术后早期复发预测模型
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作者 张祖禹 魏红 +4 位作者 刘倩 王耀强 樊雪雁 罗瑞英 罗长江 《协和医学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第3期604-615,共12页
目的 探讨SiewertⅡ/Ⅲ型食管胃结合部腺癌(adenocarcinoma of esophagogastric junction, AEG)根治术后早期复发的危险因素,构建可视化预测模型。方法 回顾性分析2016年1月至2021年3月兰州大学第二医院诊断为SiewertⅡ/Ⅲ型AEG且接受... 目的 探讨SiewertⅡ/Ⅲ型食管胃结合部腺癌(adenocarcinoma of esophagogastric junction, AEG)根治术后早期复发的危险因素,构建可视化预测模型。方法 回顾性分析2016年1月至2021年3月兰州大学第二医院诊断为SiewertⅡ/Ⅲ型AEG且接受根治性切除术患者的临床病理资料,将样本以7∶3的比例随机分为建模组与验证组。采用LASSO-Logistic回归分析法筛选出预测SiewertⅡ/Ⅲ型AEG早期复发的变量,并构建早期复发预测模型。基于Bootstrap法进行1000次重复抽样验证模型。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线,计算曲线下面积(area under curve, AUC),绘制校准曲线和决策曲线(decision curve analysis, DCA)对模型的稳定性进行评估。结果根据纳入与排除标准,共320例SiewertⅡ/Ⅲ型AEG患者最终纳入分析,其中2年内复发者122例;LASSO-Logistic回归分析显示,AJCC分期、分化程度、糖类抗原199、癌胚抗原、中性粒细胞与淋巴细胞比值及肿瘤长径是SiewertⅡ/Ⅲ型AEG早期复发的独立预测因素,依此构建预测模型并绘制列线图。绘制ROC曲线得到建模组AUC为0.836(95%CI:0.785~0.887),灵敏度为81.4%,特异度为85.6%;验证组AUC为0.812(95%CI:0.711~0.912),灵敏度为80.6%,特异度为87.7%。建模组与验证组的校准曲线显示拟合曲线与参考曲线接近,表明模型具有较高稳定性。DCA曲线显示阈值概率在0.05~0.75时模型具有良好的净收益。结论 基于LASSO-Logistic回归分析法构建的预测SiewertⅡ/Ⅲ型AEG早期复发的多因素模型,有助于判断患者临床预后,为术后病情监测与管理提供参考依据。 展开更多
关键词 SiewertⅡ/Ⅲ型食管胃结合部腺癌 复发 预测模型 lasso-logistic回归 列线图
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基于Lasso-Logistic回归分析构建中青年急性LHI静脉溶栓后出血转化预测模型
5
作者 张天姣 牛秋丽 +1 位作者 武娟 高文慧 《中国急救复苏与灾害医学杂志》 2024年第10期1316-1322,1365,共8页
目的基于Lasso-Logistic回归分析中青年急性大面积脑梗死(LHI)患者静脉溶栓后出血转化(HT)的影响因素,并建立列线图预测模型。方法选取2022年5月—2023年10月首都医科大学宣武医院行阿替普酶静脉溶栓治疗的中青年急性LHI患者495例,溶栓... 目的基于Lasso-Logistic回归分析中青年急性大面积脑梗死(LHI)患者静脉溶栓后出血转化(HT)的影响因素,并建立列线图预测模型。方法选取2022年5月—2023年10月首都医科大学宣武医院行阿替普酶静脉溶栓治疗的中青年急性LHI患者495例,溶栓后24 h是否发生HT分为HT组、非HT组。比较两组临床资料,通过Lasso-Logistic回归分析HT发生的影响因素,根据回归分析筛查出的指标构建列线图预测模型,并评价列线图预测模型的临床应用价值。结果495例中青年急性LHI患者中HT发生率为25.66%(127/495);HT组年龄、房颤占比、糖尿病占比、发病至溶栓时间(ONT)3.0~4.5 h占比、溶栓前美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、血清C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、基质金属蛋白酶-9(MMP-9)、脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)、可溶性凝集素样氧化低密度脂蛋白受体-1(sLOX-1)水平高于非HT组,外周血血小板、尿酸水平低于非HT组(P<0.05);房颤、糖尿病、ONT、溶栓前NIHSS评分、外周血血小板、尿酸水平、血清NLR、MMP-9、Lp-PLA2、sLOX-1水平均是静脉溶栓治疗后HT发生的影响因素(P<0.05);列线图预测模型预测HT发生的AUC为0.893(95%CI:0.862~0.925),敏感度、特异度分别为83.65%、88.42%,该模型校准度良好,且具有明显的正向净收益。结论房颤、糖尿病、ONT、溶栓前NIHSS评分、外周血血小板、尿酸水平、血清NLR、MMP-9、Lp-PLA2、sLOX-1水平均是中青年急性LHI患者阿替普酶静脉溶栓治疗后发生HT的影响因素,依据上述影响因素建立列线图预测模型,该模型对静脉溶栓治疗后HT发生具有一定预测价值及临床实用性,临床可依据该模型筛选早期HT发生高危患者,并采取个体化治疗措施,以降低HT发生风险。 展开更多
关键词 急性大面积脑梗死 出血转化 中青年 列线图 预测模型 lasso-logistic回归分析
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膀胱癌电切术后尿路感染Lasso-Logistic预测模型的构建
6
作者 张洁 曹雨京 陈娜 《实用临床医药杂志》 CAS 2024年第18期41-46,共6页
目的 分析膀胱癌电切术后尿路感染(UTI)发生情况,并构建Lasso-Logistic预测模型。方法 选取2022年5月—2023年10月首都医科大学附属北京友谊医院行尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT)治疗后的920例膀胱癌患者,统计术后UTI发生率。根据是否发生UT... 目的 分析膀胱癌电切术后尿路感染(UTI)发生情况,并构建Lasso-Logistic预测模型。方法 选取2022年5月—2023年10月首都医科大学附属北京友谊医院行尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT)治疗后的920例膀胱癌患者,统计术后UTI发生率。根据是否发生UTI分为UTI组和非UTI组,比较2组临床资料;通过Lasso-Logistic回归分析膀胱癌患者术后UTI的影响因素,根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型;通过受试者工作特征(ROC)曲线、决策曲线分析(DCA)评价模型的预测效能和临床效用。结果 膀胱癌患者TURBT后住院期间UTI发生率为12.50%(115/920);Lasso-Logistic回归分析显示,年龄、高血压、糖尿病、血清降钙素原(PCT)、白细胞介素-6(IL-6)、C反应蛋白(CRP)、外周血CD3^(+)、CD4^(+)/CD8^(+)、免疫球蛋白A(IgA)、免疫球蛋白M(IgM)、尿液基质金属蛋白酶-7(MMP-7)、表面活性蛋白A(SP-A)和表面活性蛋白D(SP-D)均为膀胱癌患者术后发生UTI的独立影响因素(P<0.05)。根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型为:Logit(P)=-2.516+1.109×年龄+1.002×糖尿病+1.359×高血压+1.496×CRP+1.726×PCT+1.562×IL-6-1.155×CD3^(+)-1.280×CD4^(+)/CD8^(+)-1.032×IgA-1.411×IgM+1.589×MMP-7-0.843×SP-A-0.799×SP-D。ROC曲线结果显示,该模型预测膀胱癌患者术后发生UTI的曲线下面积(AUC)为0.944(95%CI:0.927~0.958),敏感度、特异度分别为87.83%、85.22%;DCA结果显示,该模型具有明显的正向净收益。结论 膀胱癌患者TURBT后UTI发生率较高,根据影响因素构建Lasso-Logistic预测模型可为临床预测UTI发生风险提供可靠参考依据。 展开更多
关键词 膀胱癌 尿道膀胱肿瘤电切术 尿路感染 影响因素 预测模型
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基于Lasso-Logistic回归的帕金森疾病声学特征诊断研究
7
作者 张集锦 《统计学与应用》 2024年第2期249-258,共10页
本文基于埃斯特雷马杜拉(西班牙)帕金森病区域协会的80名欧洲受试者声学特征数据,结合lasso回归提出两阶段变量选择法对44个声学特征因子筛选,最后得到6个显著的声学特征因子:Gender、Shim_loc、MFCC3、HNR35、PPE、GNE。将上述因素通... 本文基于埃斯特雷马杜拉(西班牙)帕金森病区域协会的80名欧洲受试者声学特征数据,结合lasso回归提出两阶段变量选择法对44个声学特征因子筛选,最后得到6个显著的声学特征因子:Gender、Shim_loc、MFCC3、HNR35、PPE、GNE。将上述因素通过多因素logistic回归构建患PD疾病风险的列线图模型,并从多个角度验证该模型的有效性和校准性。结果表明,早期PD患者基底神经节运动调节功能异常,声学数据中MFCC3和HNR35数值偏低,PPE、GNE和Shim_loc数值偏高,临床表现为发音时声带振动的最大频率降低,声音低沉,进一步说明所构建的列线图模型可以根据不同的声学特征较好地诊断研究对象患有PD疾病的风险高低。今后声学特征有望成为早期PD诊断的重要生物标记物,为疾病远程筛查提供辅助手段。 展开更多
关键词 帕金森疾病 声学特征 疾病诊断 lasso-logistic回归 预测模型
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基于Lasso-Logistic回归分析的类风湿性关节炎相关间质性肺病风险预测模型构建
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作者 丰建文 吴玉枝 《临床肺科杂志》 2024年第11期1638-1643,共6页
目的通过回顾性方法,基于LASSO-Logistic回归建立类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis,RA)相关间质性肺病(interstitial lung disease,ILD)的预测模型。方法纳入2021年1月-2023年1月于山西省人民医院诊断为RA的患者为研究对象,根据是... 目的通过回顾性方法,基于LASSO-Logistic回归建立类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis,RA)相关间质性肺病(interstitial lung disease,ILD)的预测模型。方法纳入2021年1月-2023年1月于山西省人民医院诊断为RA的患者为研究对象,根据是否合并间质性肺病将其分为单纯RA组(n=136)和RA-ILD组(n=117)。先采用单因素分析及LASSO回归进行变量筛选,将筛选的变量作为自变量进行多因素Logistic回归。采用R3.5.3软件的“rms”包开发基于Logistic回归模型的静态风险计算器,通过列线图的形式进行风险预测。通过绘制ROC曲线评估模型的预测效能,绘制Calibration曲线显示校准度,绘制DCA曲线以评估临床适用性。结果LASSO-Logistic回归模型筛选出年龄、病程、气短、癌胚抗原(Carcinoembryonic Antigen,CEA)、糖类抗原199(Carbohydrate Antigen 199,CA199)、糖类抗原153(Carbohydrate Antigen 153,CA153)、抗环瓜氨酸肽抗体(CCP)定量是RA-ILD的最佳诊断因素,以此构建无创模型。ROC曲线显示,模型预测曲线下面积为0.941(95%CI:0.914~0.967),表明疾病区分度较好;Calibration曲线显示预测概率与实际发生概率具有较好的一致性;DCA曲线提示当概率阈值为1%~97%范围内使用预测模型具有较好的临床适用性。结论基于Lasso-Logistic回归分析构建的类风湿性关节炎相关间质性肺病的临床预测模型具有较高的预测价值,可用于预测RA-ILD的发生。 展开更多
关键词 类风湿性关节炎 间质性肺病 预测模型
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肺癌根治术后肺部感染的Lasso-logistic回归预测模型构建和外部验证
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作者 菅利华 赵阿红 《广西医科大学学报》 CAS 2024年第1期104-110,共7页
目的:构建肺癌根治术后肺部感染的Lasso-logistic回归预测模型,并进行外部验证。方法:将行肺癌根治术治疗的730例肺癌患者,按照7∶3比例随机分为训练组(n=511)、验证组(n=219)。统计术后3 d内训练组、验证组肺部感染发生情况,并比较发... 目的:构建肺癌根治术后肺部感染的Lasso-logistic回归预测模型,并进行外部验证。方法:将行肺癌根治术治疗的730例肺癌患者,按照7∶3比例随机分为训练组(n=511)、验证组(n=219)。统计术后3 d内训练组、验证组肺部感染发生情况,并比较发生、未发生肺部感染患者临床资料,在训练组中通过Lasso-logistic回归模型分析肺癌术后肺部感染的影响因素,根据影响因素构建肺部感染Lasso-logistic回归列线图预测模型,在验证组中对Lasso-logistic回归列线图预测模型进行外部验证。结果:本研究730例肺癌患者术后肺部感染发生率为17.81%,训练组、验证组肺部感染发生率分别为17.42%、18.72%,组间比较,差异无统计学意义(P>0.05);在训练组、验证组中,发生与未发生肺部感染患者的年龄、吸烟史、肿瘤分期、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、引流管留置时间、手术时间、机械通气时间、血清C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)、淀粉样蛋白A(SAA)、高迁移率族蛋白B1(HMGB1)、可溶性CD14(sCD14)、CD4^(+)/CD8^(+)水平的比较,差异均有统计学意义(P<0.05);Lassologistic回归模型分析显示,以年龄、COPD、机械通气时间、CRP、PCT、SAA、HMGB1、sCD14、CD4^(+)/CD8^(+)作为肺癌根治术后肺部感染的预测因素,可使模型性能优良且影响因素最少;根据Lasso-logistic回归筛选出的9个预测因素构建肺部感染Lasso-logistic回归列线图预测模型,通过外部验证显示该模型预测肺部感染的曲线下面积(AUC)为0.921(95%CI:0.818~0.984),预测敏感度、特异度分别为91.83%、97.26%,具有良好预测效能,且该模型预测肺部感染的校准度良好,与实际观测结果一致性较高。结论:肺癌根治术后肺部感染发生率高,其影响因素较多,根据筛查出的相关预测因素构建肺部感染Lasso-logistic回归列线图预测模型在预测肺部感染发生风险方面具有良好预测价值,有助于指导临床预防术后肺部感染。 展开更多
关键词 肺癌 肺部感染 影响因素 预测模型 回归分析
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采用STAMP-24Model的多组织事故分析
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作者 曾明荣 秦永莹 +2 位作者 刘小航 栗婧 尚长岭 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2741-2750,共10页
安全生产事故往往由多组织交互、多因素耦合造成,事故原因涉及多个组织。为预防和遏制多组织生产安全事故的发生,基于系统理论事故建模与过程模型(Systems-Theory Accident Modeling and Process,STAMP)、24Model,构建一种用于多组织事... 安全生产事故往往由多组织交互、多因素耦合造成,事故原因涉及多个组织。为预防和遏制多组织生产安全事故的发生,基于系统理论事故建模与过程模型(Systems-Theory Accident Modeling and Process,STAMP)、24Model,构建一种用于多组织事故分析的方法,并以青岛石油爆炸事故为例进行事故原因分析。结果显示:STAMP-24Model可以分组织,分层次且有效、全面、详细地分析涉及多个组织的事故原因,探究多组织之间的交互关系;对事故进行动态演化分析,可得到各组织不安全动作耦合关系与形成的事故失效链及管控失效路径,进而为预防多组织事故提供思路和参考。 展开更多
关键词 安全工程 系统理论事故建模与过程模型(STAMP) 24model 多组织事故 原因分析
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基于改进24Model-ISM-SNA建筑工人不安全行为关联路径研究
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作者 赵平 刘钰 +1 位作者 靳丽艳 王佳慧 《工业安全与环保》 2024年第7期37-40,共4页
建筑施工现场环境复杂,为有效控制不安全行为发生,基于行为安全“2-4”模型对360份具有代表性的建筑安全事故调查报告进行分析,提取出22个不安全行为的主要影响因素。利用灰色关联分析方法(GRA)改进的集成ISM-SNA模型,将不安全行为风险... 建筑施工现场环境复杂,为有效控制不安全行为发生,基于行为安全“2-4”模型对360份具有代表性的建筑安全事故调查报告进行分析,提取出22个不安全行为的主要影响因素。利用灰色关联分析方法(GRA)改进的集成ISM-SNA模型,将不安全行为风险因素划分为表层、过渡层与深层,然后对风险因素进行可视化分析、中心度分析及凝聚子群分析,揭示了各致因因素间的关联关系和传导路径。结果表明,建筑工人不安全行为影响因素可划分成7级3阶的多级递阶结构,安全意识、现场监管、外部环境是建筑工人不安全行为的关键影响因素,同时现场监管和隐患排查到位能有效降低不安全行为的发生。 展开更多
关键词 建筑工人 不安全行为 24model 解释结构模型(ISM) 社会网络分析(SNA)
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基于24Model-D-ISM的地铁站火灾疏散影响因素研究
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作者 孙世梅 张家严 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期153-159,共7页
为预防地铁站火灾事故,深入了解地铁站火灾人员疏散影响因素间的内在联系与层次结构,基于第6版“2-4”模型(24Model)分析63起地铁站火灾疏散事故,充分考虑各个因素之间的交互作用,提取19个影响地铁站人员疏散的关键因素,建立地铁站火灾... 为预防地铁站火灾事故,深入了解地铁站火灾人员疏散影响因素间的内在联系与层次结构,基于第6版“2-4”模型(24Model)分析63起地铁站火灾疏散事故,充分考虑各个因素之间的交互作用,提取19个影响地铁站人员疏散的关键因素,建立地铁站火灾人员疏散影响因素指标体系;采用算子客观赋权法(C-OWA)改进决策试验与评价实验法(DEMATEL),确定地铁站火灾人员疏散的重要影响因素;在此基础上,采用解释结构模型(ISM)分析各个因素间的层次结构及相互作用路径,构建地铁站火灾人员疏散影响因素的多级递阶结构模型。研究结果表明:疏散引导、恐慌从众行为、人员拥挤为地铁站火灾人员疏散的关键影响因素;地铁站火灾人员疏散受表层因素、中间层因素、深层因素共同作用的影响,其中,疏散教育与培训、设施维护与检查、疏散预案等因素是根源影响因素,重视根源影响因素的改善有利于从本质上预防和控制事故的发生。 展开更多
关键词 “2-4”模型(24model) 决策试验与评价实验法(DEMATEL) 解释结构模型(ISM) 地铁站 火灾疏散 影响因素
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高尿酸血症Lasso-logistic回归预测模型的建立
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作者 杨凯迪 朱国军 +3 位作者 刘翔 周尚成 王晨阳 刘冰 《医学综述》 CAS 2023年第18期3708-3714,共7页
目的建立高尿酸血症Lasso-logistic回归预测模型。方法选取中铁某局2016年健康体检基线数据完整且分别于2018、2020年完成随访的1610名建筑业职工为研究对象。通过Lasso回归筛选高尿酸血症相关预测因子,利用多因素Logistic回归构建模型... 目的建立高尿酸血症Lasso-logistic回归预测模型。方法选取中铁某局2016年健康体检基线数据完整且分别于2018、2020年完成随访的1610名建筑业职工为研究对象。通过Lasso回归筛选高尿酸血症相关预测因子,利用多因素Logistic回归构建模型并用列线图实现模型的可视化。分别采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)、曲线下面积(AUC)、校准曲线、临床决策曲线对预测模型进行评估,并采用Bootstrap方法对模型展开内部验证。结果在4年内共有658例(40.87%)高尿酸血症病例。高尿酸血症组男性比例高于非高尿酸血症组(P<0.01),年龄小于非高尿酸血症组(P<0.01),体质量指数、收缩压、舒张压、高血脂比例、基线尿酸、肌酐、丙氨酸转氨酶、天冬氨酸转氨酶、谷氨酰转肽酶水平高于非高尿酸血症组(P<0.05或P<0.01)。基于Lasso-logistic的回归模型纳入5个与高尿酸血症相关的因素,分别为性别、年龄、基线尿酸、收缩压、体质量指数。多因素Logistic回归分析结果显示,性别、年龄、体质量指数、收缩压、基线尿酸是高尿酸血症发生的影响因素(OR=2.795,95%CI 1.349~5.797;OR=0.962,95%CI 0.951~0.974;OR=1.050,95%CI 1.011~1.092;OR=1.013,95%CI 1.004~1.022;OR=1.025,95%CI 1.022~1.028)(P<0.05或P<0.01)。所构建预测模型AUC为0.819(95%CI 0.799~0.840),内部验证AUC为0.817。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示拟合度较好(P>0.05)。临床决策曲线分析结果提示,阈值概率为0~0.9时,使用预测模型预测高尿酸血症风险有较好的净收益。结论建立的高尿酸血症Lasso-logistic回归预测模型具有较好的预测能力,有助于早期识别高尿酸血症高风险人群。 展开更多
关键词 高尿酸血症 lasso-logistic预测模型 列线图
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LASSO-logistic回归模型在高尿酸血症影响因素分析中的应用 被引量:3
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作者 谢小莲 杜涛 乔静 《武警医学》 CAS 2023年第3期185-189,193,共6页
目的探讨LASSO-logistic回归模型在高尿酸血症(HUA)影响因素分析中的应用。方法回顾性收集2021年在武警宁夏总队医院参加健康体检的男性军队人员健康档案,用logistic回归和LASSO-logistic回归两种模型筛选影响HUA的因素,并用赤池信息准... 目的探讨LASSO-logistic回归模型在高尿酸血症(HUA)影响因素分析中的应用。方法回顾性收集2021年在武警宁夏总队医院参加健康体检的男性军队人员健康档案,用logistic回归和LASSO-logistic回归两种模型筛选影响HUA的因素,并用赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)评价模型拟合效果。结果男性军队人员HUA检出率为27.3%,传统logistic回归和LASSO-logistic回归两个模型的结果均显示,HUA的关键影响因素主要有年龄、丙氨酸氨基转移酶、天门冬氨酸氨基转移酶、γ-谷氨酰转肽酶、肌酐水平和脂肪肝,其中γ-谷氨酰转肽酶[传统logistic回归模型和LASSO-logistic模型OR(95%CI)分别为1.03(1.03,1.04)、1.03(1.02,1.04)]与肌酐[两个模型OR(95%CI)均为1.05(1.05,1.06))]是影响HUA最重要的两个指标;LASSO-logistic回归模型的AIC(4221.373)和BIC(4308.966)均小于传统logistic回归模型(AIC为4223.373,BIC为4317.222)。结论基于LASSO法筛选出的变量组成的LASSO-logistic回归模型拟合效果较好,是研究HUA影响因素的可靠选择。 展开更多
关键词 lasso-logistic回归模型 高尿酸血症 影响因素
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24Model与LCM原因因素定义对比研究 被引量:2
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作者 袁晨辉 傅贵 +1 位作者 吴治蓉 赵金坤 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期27-34,共8页
为探究损失致因模型(LCM)原因因素定义与事故致因“2-4”模型(24Model)存在的异同和优缺点,梳理2个模型各层面原因和结果的定义,对比定义内容及其对事故原因分析等安全实务的指导作用,并以一起瓦斯爆炸事故为例加以实证分析,获得二者分... 为探究损失致因模型(LCM)原因因素定义与事故致因“2-4”模型(24Model)存在的异同和优缺点,梳理2个模型各层面原因和结果的定义,对比定义内容及其对事故原因分析等安全实务的指导作用,并以一起瓦斯爆炸事故为例加以实证分析,获得二者分析结果之间的差异。研究结果表明:LCM是首个将管理因素纳入事故致因分析的一维事件序列模型,可明确各层面原因因素的定义和因素间的逻辑关系,但部分定义存在交叉重复的问题,并没有揭示安全工作指导思想等深层次事故致因因素;24Model作为系统性事故致因模型,对各类因素的定义均以组织为主体,描述事件、事故、安全的概念内涵,划分个体安全动作、安全能力和组织安全管理体系的类别并给出含义解析,探究组织安全文化层面的问题并以32个元素体现;2个模型的事故原因分析方法均建立在对各层级原因因素定义的基础上,并适用于模型理论体系本身。 展开更多
关键词 “2-4”模型(24model) 损失致因模型(LCM) 事故致因模型 原因因素定义 对比研究
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Projecting Wintertime Newly Formed Arctic Sea Ice through Weighting CMIP6 Model Performance and Independence 被引量:1
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作者 Jiazhen ZHAO Shengping HE +2 位作者 Ke FAN Huijun WANG Fei LI 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2024年第8期1465-1482,共18页
Precipitous Arctic sea-ice decline and the corresponding increase in Arctic open-water areas in summer months give more space for sea-ice growth in the subsequent cold seasons. Compared to the decline of the entire Ar... Precipitous Arctic sea-ice decline and the corresponding increase in Arctic open-water areas in summer months give more space for sea-ice growth in the subsequent cold seasons. Compared to the decline of the entire Arctic multiyear sea ice,changes in newly formed sea ice indicate more thermodynamic and dynamic information on Arctic atmosphere–ocean–ice interaction and northern mid–high latitude atmospheric teleconnections. Here, we use a large multimodel ensemble from phase 6 of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP6) to investigate future changes in wintertime newly formed Arctic sea ice. The commonly used model-democracy approach that gives equal weight to each model essentially assumes that all models are independent and equally plausible, which contradicts with the fact that there are large interdependencies in the ensemble and discrepancies in models' performances in reproducing observations. Therefore, instead of using the arithmetic mean of well-performing models or all available models for projections like in previous studies, we employ a newly developed model weighting scheme that weights all models in the ensemble with consideration of their performance and independence to provide more reliable projections. Model democracy leads to evident bias and large intermodel spread in CMIP6 projections of newly formed Arctic sea ice. However, we show that both the bias and the intermodel spread can be effectively reduced by the weighting scheme. Projections from the weighted models indicate that wintertime newly formed Arctic sea ice is likely to increase dramatically until the middle of this century regardless of the emissions scenario.Thereafter, it may decrease(or remain stable) if the Arctic warming crosses a threshold(or is extensively constrained). 展开更多
关键词 wintertime newly formed Arctic sea ice model democracy model weighting scheme model performance model independence
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Anisotropic time-dependent behaviors of shale under direct shearing and associated empirical creep models 被引量:2
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作者 Yachen Xie Michael Z.Hou +1 位作者 Hejuan Liu Cunbao Li 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2024年第4期1262-1279,共18页
Understanding the anisotropic creep behaviors of shale under direct shearing is a challenging issue.In this context,we conducted shear-creep and steady-creep tests on shale with five bedding orientations (i.e.0°,... Understanding the anisotropic creep behaviors of shale under direct shearing is a challenging issue.In this context,we conducted shear-creep and steady-creep tests on shale with five bedding orientations (i.e.0°,30°,45°,60°,and 90°),under multiple levels of direct shearing for the first time.The results show that the anisotropic creep of shale exhibits a significant stress-dependent behavior.Under a low shear stress,the creep compliance of shale increases linearly with the logarithm of time at all bedding orientations,and the increase depends on the bedding orientation and creep time.Under high shear stress conditions,the creep compliance of shale is minimal when the bedding orientation is 0°,and the steady-creep rate of shale increases significantly with increasing bedding orientations of 30°,45°,60°,and 90°.The stress-strain values corresponding to the inception of the accelerated creep stage show an increasing and then decreasing trend with the bedding orientation.A semilogarithmic model that could reflect the stress dependence of the steady-creep rate while considering the hardening and damage process is proposed.The model minimizes the deviation of the calculated steady-state creep rate from the observed value and reveals the behavior of the bedding orientation's influence on the steady-creep rate.The applicability of the five classical empirical creep models is quantitatively evaluated.It shows that the logarithmic model can well explain the experimental creep strain and creep rate,and it can accurately predict long-term shear creep deformation.Based on an improved logarithmic model,the variations in creep parameters with shear stress and bedding orientations are discussed.With abovementioned findings,a mathematical method for constructing an anisotropic shear creep model of shale is proposed,which can characterize the nonlinear dependence of the anisotropic shear creep behavior of shale on the bedding orientation. 展开更多
关键词 Rock anisotropy Direct shear creep Creep compliance Steady-creep rate Empirical model Creep constitutive model
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Development and validation of a prediction model for early screening of people at high risk for colorectal cancer 被引量:2
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作者 Ling-Li Xu Yi Lin +3 位作者 Li-Yuan Han Yue Wang Jian-Jiong Li Xiao-Yu Dai 《World Journal of Gastroenterology》 SCIE CAS 2024年第5期450-461,共12页
BACKGROUND Colorectal cancer(CRC)is a serious threat worldwide.Although early screening is suggested to be the most effective method to prevent and control CRC,the current situation of early screening for CRC is still... BACKGROUND Colorectal cancer(CRC)is a serious threat worldwide.Although early screening is suggested to be the most effective method to prevent and control CRC,the current situation of early screening for CRC is still not optimistic.In China,the incidence of CRC in the Yangtze River Delta region is increasing dramatically,but few studies have been conducted.Therefore,it is necessary to develop a simple and efficient early screening model for CRC.AIM To develop and validate an early-screening nomogram model to identify individuals at high risk of CRC.METHODS Data of 64448 participants obtained from Ningbo Hospital,China between 2014 and 2017 were retrospectively analyzed.The cohort comprised 64448 individuals,of which,530 were excluded due to missing or incorrect data.Of 63918,7607(11.9%)individuals were considered to be high risk for CRC,and 56311(88.1%)were not.The participants were randomly allocated to a training set(44743)or validation set(19175).The discriminatory ability,predictive accuracy,and clinical utility of the model were evaluated by constructing and analyzing receiver operating characteristic(ROC)curves and calibration curves and by decision curve analysis.Finally,the model was validated internally using a bootstrap resampling technique.RESULTS Seven variables,including demographic,lifestyle,and family history information,were examined.Multifactorial logistic regression analysis revealed that age[odds ratio(OR):1.03,95%confidence interval(CI):1.02-1.03,P<0.001],body mass index(BMI)(OR:1.07,95%CI:1.06-1.08,P<0.001),waist circumference(WC)(OR:1.03,95%CI:1.02-1.03 P<0.001),lifestyle(OR:0.45,95%CI:0.42-0.48,P<0.001),and family history(OR:4.28,95%CI:4.04-4.54,P<0.001)were the most significant predictors of high-risk CRC.Healthy lifestyle was a protective factor,whereas family history was the most significant risk factor.The area under the curve was 0.734(95%CI:0.723-0.745)for the final validation set ROC curve and 0.735(95%CI:0.728-0.742)for the training set ROC curve.The calibration curve demonstrated a high correlation between the CRC high-risk population predicted by the nomogram model and the actual CRC high-risk population.CONCLUSION The early-screening nomogram model for CRC prediction in high-risk populations developed in this study based on age,BMI,WC,lifestyle,and family history exhibited high accuracy. 展开更多
关键词 Colorectal cancer Early screening model High-risk population Nomogram model Questionnaire survey Dietary habit Living habit
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Geostatistical seismic inversion and 3D modelling of metric flow units,porosity and permeability in Brazilian presalt reservoir 被引量:1
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作者 Rodrigo Penna Wagner Moreira Lupinacci 《Petroleum Science》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期1699-1718,共20页
Flow units(FU)rock typing is a common technique for characterizing reservoir flow behavior,producing reliable porosity and permeability estimation even in complex geological settings.However,the lateral extrapolation ... Flow units(FU)rock typing is a common technique for characterizing reservoir flow behavior,producing reliable porosity and permeability estimation even in complex geological settings.However,the lateral extrapolation of FU away from the well into the whole reservoir grid is commonly a difficult task and using the seismic data as constraints is rarely a subject of study.This paper proposes a workflow to generate numerous possible 3D volumes of flow units,porosity and permeability below the seismic resolution limit,respecting the available seismic data at larger scales.The methodology is used in the Mero Field,a Brazilian presalt carbonate reservoir located in the Santos Basin,who presents a complex and heterogenic geological setting with different sedimentological processes and diagenetic history.We generated metric flow units using the conventional core analysis and transposed to the well log data.Then,given a Markov chain Monte Carlo algorithm,the seismic data and the well log statistics,we simulated acoustic impedance,decametric flow units(DFU),metric flow units(MFU),porosity and permeability volumes in the metric scale.The aim is to estimate a minimum amount of MFU able to calculate realistic scenarios porosity and permeability scenarios,without losing the seismic lateral control.In other words,every porosity and permeability volume simulated produces a synthetic seismic that match the real seismic of the area,even in the metric scale.The achieved 3D results represent a high-resolution fluid flow reservoir modelling considering the lateral control of the seismic during the process and can be directly incorporated in the dynamic characterization workflow. 展开更多
关键词 Flowunits Geostatistical inversion Presalt reservoir 3D reservoir modelling Petrophysical modelling
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耦合优化蚁群算法与P-Median model的选址模型设计
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作者 顾梓程 胡新玲 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期109-114,共6页
为节省城建部门对于公共体育设施的投入成本以及提高城市人民生活质量,以运动场所优化选址为例,提出一种新型设施选址模型。该模型主要基于P-Median model(最小化阻抗模型)根据需求点数量从全部候选设施选址中选择设施空间位置,让用户... 为节省城建部门对于公共体育设施的投入成本以及提高城市人民生活质量,以运动场所优化选址为例,提出一种新型设施选址模型。该模型主要基于P-Median model(最小化阻抗模型)根据需求点数量从全部候选设施选址中选择设施空间位置,让用户达到离自己最近设施距离成本总和最小的目的,对选址的基本原则和实际情况提出要求,构造目标函数用于优化后蚁群算法求解进行选址工作。优化蚁群算法实现基于Python语言模块,通过改进蚁群原始信息素,提升原有算法的收敛速度,求出目标函数最优解,可以很好地模拟对于运动场所的选址。用二者耦合进行优势互补所设计的选址模型来搜寻研究区蚁群信息素浓度残留最大的栅格像元,从而确定未被已有设施点服务半径覆盖的最佳设施点建立位置。实验结果表明,该新型选址模型相较于最小化阻抗模型与最大化覆盖模型,新增优化设施点使整体服务半径覆盖率分别高出10.42%和6.95%,适合求解较为精确且小规模空间下的选址问题。 展开更多
关键词 蚁群算法 P-Median model 选址模型 GIS 运动场所 位置分配 PYTHON
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