Influencing factors and risk prediction model for emergence agitation after general anesthesia for primary liver cancer

BACKGROUND General anesthesia is commonly used in the surgical management of gastrointestinal tumors;however,it can lead to emergence agitation(EA).EA is a common complication associated with general anesthesia,often characterized by behaviors,such as crying,struggling,and involuntary limb movements in patients.If treatment is delayed,there is a risk of incision cracking and bleeding,which can significantly affect surgical outcomes.Therefore,having a proper understanding of the factors influencing the occurrence of EA and implementing early preventive measures may reduce the incidence of agitation during the recovery phase from general anesthesia,which is beneficial for improving patient prognosis.AIM To analyze influencing factors and develop a risk prediction model for EA occurrence following general anesthesia for primary liver cancer.METHODS Retrospective analysis of clinical data from 200 patients who underwent hepatoma resection under general anesthesia at Wenzhou Central Hospital(January 2020 to December 2023)was conducted.Post-surgery,the Richmond Agitation-Sedation Scale was used to evaluate EA presence,noting EA incidence after general anesthesia.Patients were categorized by EA presence postoperatively,and the influencing factors were analyzed using logistic regression.A nomogram-based risk prediction model was constructed and evaluated for differentiation and fit using receiver operating characteristics and calibration curves.RESULTS EA occurred in 51(25.5%)patients.Multivariate analysis identified advanced age,American Society of Anesthesiologists(ASA)grade Ⅲ,indwelling catheter use,and postoperative pain as risk factors for EA(P<0.05).Conversely,postoperative analgesia was a protective factor against EA(P<0.05).The area under the curve of the nomogram was 0.972[95%confidence interval(CI):0.947-0.997]for the training set and 0.979(95%CI:0.951-1.000)for the test set.Hosmer-Lemeshow test showed a good fit(χ^(2)=5.483,P=0.705),and calibration curves showed agreement between predicted and actual EA incidence.CONCLUSION Age,ASA grade,catheter use,postoperative pain,and analgesia significantly influence EA occurrence.A nomogram constructed using these factors demonstrates strong predictive accuracy.

Forecast Method of Ozone Concentration in Yulin City Based on Meteorological Conditions

Based on the monitoring data of ozone(O 3)concentration,conventional meteorological data and reanalysis products in Yulin City from 2018 to 2019,the weather situation of O 3 pollution was classified through case analysis and mathematical statistics.At 500 hPa,the weather situation was divided into continental high pressure type,subtropical high type and mixed type.At 850 hPa,it was divided into southwest air flow type,east air flow type and south air flow type.The correlation between meteorological element and O 3 concentration were analyzed,and factors with good correlation such as temperature,air pressure and wind speed were selected to establish regression equations.The fitting effect was good,and O 3 concentration could be objectively predicted.

Analysis on Change Characteristics and Forecast Factors of the Fog in Beibei District of Chongqing

[Objective] The research aimed to analyze change characteristics and forecast factors of the fog in Beibei District of Chongqing from 1953 to 2010. [Method] By observation data of the fog in Beibei District from 1953 to 2010, interdeoadal, interannual, seasonal and monthly varia- tion characteristics of the fog days and formation-dispersion time of the fog were conducted statistical analysis. Meteorological conditions and fore- cast factors of the fog were also analyzed. [Result] Distribution of the fog days in Beibei District had obvious interdecadal characteristics. Fog days was at its maximum in the 1980s while minimum in the 1960s. Fog duration presented slow increase trend. Interannual characteristic of the fog days overall presented increase trend, and it had 9-year periodic oscillation characteristic. Fog mainly concentrated in autumn and winter. Fog was mainly formed at night （20：00 -08：00） and dispersed in the daytime （08：00 -13：00）. Meteorological conditions which affected heavy fog in Beibei District were water vapor and stratification, wind field, temperature, relative humidity and so on. [ Conclusion] The research provided theoretical basis for scientific predication and forecast of the fog in Beibei District.

Multi-factor high-order intuitionistic fuzzy timeseries forecasting model

Fuzzy sets theory cannot describe the neutrality degreeof data, which has largely limited the objectivity of fuzzy time seriesin uncertain data forecasting. With this regard, a multi-factor highorderintuitionistic fuzzy time series forecasting model is built. Inthe new model, a fuzzy clustering algorithm is used to get unequalintervals, and a more objective technique for ascertaining membershipand non-membership functions of the intuitionistic fuzzy setis proposed. On these bases, forecast rules based on multidimensionalintuitionistic fuzzy modus ponens inference are established.Finally, contrast experiments on the daily mean temperature ofBeijing are carried out, which show that the novel model has aclear advantage of improving the forecast accuracy.

Load Forecasting Technique for System Expansion in Isolated Area Using Time Invariant Socio-Economic Factors of Identical Agglomerations

Load forecasting is a critical issue for operational planning as well as grid expansion to ensure an uninterruptable electric power system. Being a small but densely populated country in South Asia, Bangladesh has many isolated places which are not connected to national grid yet. If concern authority opts to expand grid to those areas, they need reliable demand data for designing and dimensioning of different power system entities, e.g., capacity, overhead line capacity, tie line capacity, spinning reserve, load-shedding scheduling, etc., for reliable operation and to prevent possible obligatory redesigning. This paper represents an analysis to forecast the electricity demand of an isolated island in Bangladesh where past history of electrical load demand is not available. The analysis is based on the identification of factors, e.g., population, literacy rate, per capita income, occupation, communication, etc., on which electrical load growth of an area depends. Data has been collected from the targeted isolated area and form a grid connected area which is similar to target area from social and geographical perspective. Weights of those factors on load have been calculated by matrix inversion. Demand of the new area is forecasted using these weights factors by matrix multiplication.

老年髋部骨折手术延迟的影响因素分析及风险预测模型构建

目的:探讨老年髋部骨折手术延迟的影响因素,构建老年髋部骨折手术延迟风险预测模型。方法:选取2019年11月至2022年11月采用手术治疗的老年髋部骨折患者的病例资料进行研究,将纳入研究的患者按照2∶1的比例随机分为训练集(用于模型构建)和验证集(用于模型验证)。从病历系统中提取纳入患者的信息,包括年龄、性别、体质量指数、骨折类型、美国麻醉医师协会(American Society of Anesthesiologists, ASA)分级、伤前日常活动能力(activities of daily living, ADL)、是否服用影响凝血功能的药物、入院至手术时间、手术方式,是否合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、肝功能不全、肾功能不全、电解质紊乱、尿酮体异常、下肢静脉血栓、凝血功能异常,以及入院后血清肿瘤坏死因子-α、C反应蛋白水平等。将训练集中的患者根据入院至手术时间分为早期手术组(入院至手术时间<48 h)和延迟手术组(入院至手术时间≥48 h)。先对2组患者的相关信息进行单因素对比分析,再对单因素分析中组间差异有统计学意义的因素进行多因素Logistic回归分析及多重共线性诊断;采用R软件基于贝叶斯网络模型构建老年髋部骨折手术延迟风险预测模型,并采用Netica软件进行贝叶斯网络模型推理。采用受试者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线评价老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的区分度,采用校准曲线评价老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的校准度。结果:(1)分组结果。共纳入老年髋部骨折患者318例,训练集212例、验证集106例。根据入院至手术时间,训练集中早期手术组78例、延迟手术组134例。(2)老年髋部骨折手术延迟影响因素的单因素分析结果。2组患者ASA分级、是否服用影响凝血功能的药物及是否合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常的比较,组间差异均有统计学意义(χ~2=3.862,P=0.049;χ~2=26.806,P=0.000;χ~2=29.852,P=0.000;χ~2=21.743,P=0.000;χ~2=25.226,P=0.000;χ~2=5.415,P=0.020;χ~2=11.683,P=0.001;χ~2=14.686,P=0.000;χ~2=6.057,P=0.014)。(3)老年髋部骨折手术延迟影响因素的多因素分析及多重共线性诊断结果。多因素Logistic回归分析结果显示,服用影响凝血功能的药物及合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常均是老年髋部骨折手术延迟的影响因素[β=0.328,P=0.000,OR=5.112,95%CI(2.686,9.728);β=0.322,P=0.000,OR=5.425,95%CI(2.884,10.203);β=0.302,P=0.000,OR=3.956,95%CI(2.189,7.148);β=0.312,P=0.000,OR=4.560,95%CI(2.476,8.398);β=0.291,P=0.021,OR=1.962,95%CI(1.108,3.474);β=0.296,P=0.001,OR=2.713,95%CI(1.520,4.844);β=0.303,P=0.000,OR=3.133,95%CI(1.729,5.679);β=0.296,P=0.015,OR=2.061,95%CI(1.154,3.680)];多重共线性诊断结果显示,上述影响因素均不存在共线性(VIF=1.134,VIF=1.266,VIF=1.465,VIF=1.389,VIF=1.342,VIF=1.183,VIF=1.346,VIF=1.259)。(4)基于贝叶斯网络模型的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的构建与推理结果。基于贝叶斯网络模型构建的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型包括8个节点、8条有向边。模型显示,服用影响凝血功能的药物及合并精神障碍、呼吸系统疾病、电解质紊乱、凝血功能异常直接影响手术延迟的发生,合并心功能不全、高血压、糖尿病间接影响手术延迟的发生;推理结果显示,患者合并心功能不全、凝血功能异常及精神障碍时,手术延迟发生率为64.1%。(5)老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的评价结果。采用训练集数据进行老年髋部骨折手术延迟风险预测模型评价,ROC曲线下面积为0.861[P=0.000,95%CI(0.810,0.912)],灵敏度为91.29%,特异度为93.35%;校准曲线显示其一致性指数为0.866[P=0.000,95%CI(0.702,0.943)];采用验证集数据进行老年髋部骨折手术延迟风险预测模型评价,ROC曲线下面积为0.848[P=0.000,95%CI(0.795,0.901)],灵敏度为91.62%,特异度为92.46%;校准曲线显示其一致性指数为0.879[P=0.000,95%CI(0.723,0.981)]。结论:服用影响凝血功能的药物以及合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常均为老年髋部骨折手术延迟的影响因素,基于上述因素构建的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型具有较高的应用价值。

疫情后深圳市生活垃圾产生量的预测及变化分析

疫情后针对生活垃圾产生量的变化,开展预测并对结果进行分析,是地方政府科学制定相关规划、合理布局环卫设施建设的重要依据。因此,立足深圳市疫情前后数据,结合灰色关联度模型、多元线性回归等方法,分析2022—2035年生活垃圾产生量预测值的变化。结果表明,生活垃圾产生量保持逐年增长趋势,规划期末水平年(2035年)的具体数值有一定程度调整。预测到2035年的生活垃圾产生量为45 547 t/d,其中再生资源回收量为14 576 t/d,生活垃圾处理处置量为30 971 t/d。建议各项环卫设施建设可灵活调整设施规模及建设周期,提升城市垃圾处理效能。

基于融合影响因素PSO-Prophet模型的农产品价格预测

为了提高价格预测的准确度,在Prophet模型中融入了消费者物价指数(CPI)和经济政策不确定性指数(EPU)等影响因素,并使用粒子群算法优化参数。利用国际大蒜贸易网中的日价格数据,将该方法应用于山东省大蒜的价格预测。结果表明,融合影响因素的PSO-Prophet模型大蒜价格预测结果的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)比Prophet模型分别降低了82.88%、82.86%和77.49%。融合影响因素的PSO-Prophet模型可以有效提高预测精度。

煤矿采动覆岩离层水害致灾因素勘查与预测评价

采动覆岩离层突水在我国各地矿区均较为常见且危害性较大,现有的规范中鲜有针对离层水害的具体工程地质和水文地质勘查方法。探索煤矿离层水害工程地质水文地质勘查与评价方法,能够推动我国矿井水害防治水平进一步提升。首先从煤矿采动覆岩高位离层水害孕灾机制出发,分析了离层水害从孕灾到致灾的工程地质条件,将我国现有的离层水害归纳为3种典型类型:离层动力突水、离层静水压涌突水和离层携泥砂突水。然后,确定了“水源”“通道”“力源”和“物源”为控制离层水害类型与强度的关键隐蔽致灾因素,将位于传统导水裂隙带以上,可发生离层突水的复合层位称为采动覆岩“突水离层带”,并提出了煤矿采动覆岩“突水离层带”的判别流程,划分勘查阶段,指明勘查要点。煤矿离层水害采前勘查应包括2个阶段:①开展覆岩基本工程地质和水文地质条件勘探,评估勘探区离层水害的可能性并确定潜在“突水离层带”的层位;②将“突水离层带”和“物源”层作为勘查目标层,开展离层水害致灾因素专项勘查,评定离层水害类型和强度。回采期间对水动力条件和覆岩裂隙演化进行探查。最后,基于离层水害致灾因素互馈演化致灾机制,建立了适用于采动覆岩离层水害的矿井区域预测综合评价模型,提出了全矿井/采区尺度的区域危险性分区、采前工作面突水位置判定及涌水量预计的煤矿采动覆岩离层水害预测评价方法。

2024年全国荔枝生产形势分析与管理建议

据2024年3月底的调查,全国荔枝种植面积785.13万亩,基于成花情况预测2024年全国荔枝总产量178.10万t,比上年减产45.94%。其中,广东87.64万t,广西41.61万t,海南22.81万t,福建11.78万t,云南7.83万t,四川6.43万t,广东、广西减产幅度较大。如以5月之前、5—7月、7月之后作为荔枝早、中、晚熟划分时间节点,今年国家荔枝龙眼产业技术体系综合试验站覆盖区域早、中、晚熟比例为47.1∶41.9∶11.0。分品种产量预测,‘妃子笑’62.85万t,‘黑叶’18.30万t,‘怀枝’9.35万t,‘白糖罂’7.99万t,‘桂味’5.05万t,‘双肩玉荷包’2.61万t,‘大红袍’1.79万t,‘白蜡’1.52万t,‘糯米糍’1.57万t。‘黑叶’‘怀枝’‘桂味’‘糯米糍’‘鸡嘴荔’等中、晚熟品种减产幅度达60%~80%。分析认为,末次秋梢成熟期偏迟和暖冬是影响今年荔枝成花的主要原因,并据此提出了相关管理技术建议。

开放性手外伤术后感染危险因素及预测分析

目的探讨开放性手外伤术后感染危险因素并进一步分析相关因素风险预测临床效能。方法回顾性纳入2020年6月至2023年6月于本院行手术治疗开放性手外伤患者共106例,根据术后有无感染出现分组,比较感染组和无感染组临床特征资料,采用Logistics回归模型多因素分析评估开放性手外伤术后感染独立危险因素,描绘ROC曲线分析上述独立危险因素用于开放性手外伤术后感染风险预测临床效能。结果本研究纳入于本院行手术治疗开放性手外伤患者106例中出现术后感染11例,发生率为10.38%。单因素分析结果显示,年龄、吸烟、合并糖尿病、有无手术创面污染、受伤至手术时间、ASA评分、手术时间及是否行负压引流均可能与开放性手外伤术后感染发生有关(P<0.05)。Logistic回归模型多因素分析结果显示,年龄≥60岁、合并糖尿病、受伤至手术时间≥6 h、手术创面污染及未行负压引流均是开放性手外伤术后感染发生独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,年龄、是否合并糖尿病、受伤至手术时间、有无手术创面污染及有无行负压引流均可用于开放性手外伤术后感染发生风险预测,且上述指标联合预测效能显著优于单一指标(P<0.05)。结论开放性手外伤术后感染发生与年龄、是否合并糖尿病、受伤至手术时间、有无手术创面污染及有无行负压引流关系密切;而上述指标联合在预测开放性手外伤术后感染发生风险方面显示出更优临床效能。

基于CNN-LSTM-Attention的月生活需水预测研究

需水预测是进行水资源配置的重要部分,对于水资源合理开发利用和社会可持续发展有重要指导意义.本文以陕西省为研究区,结合大数据分析法,提出一种基于CNN-LSTM-Attention的月生活需水预测模型.首先,通过卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取数据动态变化特征,然后利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络对提取的特征进行学习训练,最后使用注意力(attention)机制分配LSTM隐含层不同权重,预测月生活需水量并对比实际数据.结果表明,CNN-LSTM-Attention模型的相对平均误差值和决定系数(R2)分别为2.54%、0.95,满足预测精度需求,相比于LSTM模型预测精度更高.进一步证明了模型预测的合理性,可为陕西省水资源规划提供指导.

广东人口规模预测及其对经济增长的影响研究

以1995-2021年广东省常住人口数据为基础,采用多种模型对2025-2040年广东常住人口规模进行了综合预测。利用人口惯性因子、政策调整因子、经济发展因子对预测结果进行修正,广东常住人口规模在2040年将达到1725842万人。计量实证分析表明,广东常住人口对经济增长存在显著的促进作用,其发挥作用的渠道既包括供给侧的劳动就业和人力资本,也包括需求侧的消费与投资。政策上应注重吸引外来人口持续流入,并将现有人口优势转化为经济增长优势,从供给侧与需求端双管齐下,充分释放人口红利。

基于STL-XGBoost-NBEATSx的小时天然气负荷预测

小时天然气负荷预测受外部特征因素与预测方法的影响,为提高其预测精度并解决其他深度学习类模型或组合模型可解释性差、训练时间过长的问题,在引入“小时影响度”这一新特征因素的同时提出一种基于极端梯度提升树(extreme gradient boosting tress,XGBoost)模型与可解释性神经网络模型NBEATSx组合预测的方法;以XGBoost模型作为特征筛选器对特征集数据进行筛选,再将筛选降维后的数据集输入到NBEATSx中训练,提高NBEATSx的训练速度与预测精度;将负荷数据与特征数据经STL(seasonal and trend decomposition using Loess)算法分解为趋势分量、季节分量与残差分量,再分别输入到XGBoost中进行预测,减弱原始数据中的噪音影响;将优化后的NBEATSx与XGBoost模型通过方差倒数法进行组合,得出STL-XGBoost-NBEATSx组合模型的预测结果。结果表明:“小时影响度”这一新特征是小时负荷预测的重要影响因素,STL-XGBoost-NBEATSx模型训练速度有所提高,具有良好的可解释性与更高的预测准确性,模型预测结果的平均绝对百分比误差、均方误差、平均绝对误差分别比其余单一模型平均降低54.20%、63.97%、49.72%,比其余组合模型平均降低24.85%、34.39%、23.41%,模型的决定系数为0.935,能够很好地拟合观测数据。

1990-2019年中国心血管疾病流行现状、疾病负担及发病预测分析

背景心血管疾病是严重危害人类健康的重大慢病,且仍是我国乃至全球一个亟待解决的公共卫生问题。目的探讨1990—2019年中国心血管疾病流行特征和疾病负担情况,预测2020—2050年中国心血管疾病发病情况,为心血管疾病相关防治策略的制订提供参考。方法检索2019年全球疾病负担研究(GBD 2019)数据库,提取1990—2019年中国及全球心血管疾病负担及危险因素的相关数据并进行分析,使用基于GBD 2019数据库可公开的发病率、患病率、死亡率以及对应的年龄标准化(简称标化)率来量化心血管疾病的疾病流行情况,使用伤残损失寿命年(YLD)、早死损失寿命年(YLL)、伤残调整寿命年(DALY)量化疾病负担情况,构建ARIMA模型预测2020—2050年中国心血管疾病的发病情况。结果1990—2019年中国心血管疾病的发病率、患病率及死亡率呈逐年上升趋势,其中发病率、患病率及死亡率分别增长了93.75%、99.75%、57.39%。女性的标化发病率、标化患病率均高于男性,标化死亡率低于男性(P<0.05)。从2019年数据上看,中国心血管疾病总体发病率随着年龄升高呈上升趋势,在95岁及以上年龄组达到最高值。男性和女性的发病率趋势与总体趋势相似,但略有差异。总体患病率随着年龄升高呈上升趋势,女性高于男性。在45岁以后心血管疾病的死亡率呈现上升趋势,男性的死亡率在各个年龄段均高于女性。1990—2019年男性YLL率、YLD率、DALY率增长了36.99%、102.42%、40.78%,女性增长了2.79%、107.13%、11.50%。从2019年数据来看,中国总人群心血管疾病的YLL率、YLD率、DALY率总体随着年龄的增加呈上升趋势,尚无拐点出现。男性YLL率、DALY率随人口老龄化进展逐渐升高并远高过女性,女性YLD率在55~59岁年龄组后逐渐升高并远高过男性。1990—2019年,全球心血管疾病的标化发病率、标化患病率及标化死亡率呈逐年下降趋势,而中国的标化发病率和标化患病率仍有所增加,标化死亡率虽有所降低,但仍高于全球范围。从全球整体水平上看,中国心血管疾病的标化YLL率、标化DALY率虽同全球一样呈下降趋势,但2000年以后中国心血管疾病的疾病负担高于全球整体水平,且标化YLD率逐年增加。与心血管疾病死亡相关的危险因素主要是吸烟、吸二手烟、饮酒、体力活动少、高空腹血糖、高收缩压、高BMI、高低密度脂蛋白胆固醇以及肾功能不全。从中国及全球相关数据来看,高收缩压(高血压)依然是造成心血管疾病死亡的首要危险因素,且死亡人数逐年增加。高低密度脂蛋白胆固醇(高脂血症)是全球及近年来中国心血管疾病死亡的第二因素。2020—2050年中国心血管疾病标化发病率仍呈上升趋势,预计到2050年心血管疾病的标化发病率将达到663.618/10万。结论1990—2019年我国心血管疾病的发病率、患病率及死亡率呈逐年上升趋势,因心血管疾病导致的疾病负担较重,在未来50年尚无拐点出现,疾病流行及负担情况均高于全球范围。预计到2050年心血管疾病的标化发病率将达到663.618/10万。

高龄膝骨关节炎患者跌倒的危险因素分析及风险预测模型建立

目的:分析高龄膝骨关节炎患者跌倒的危险因素,建立跌倒风险预测模型。方法:以2020年1月至2022年4月在遂宁市中心医院就诊的年龄≥65岁的膝骨关节炎患者为研究对象。根据6个月内是否有排除外力因素的跌倒史进行分组,有跌倒史者归入跌倒组,无跌倒史者归入未跌倒组。收集2组患者的年龄、性别、病程、体质量指数(body mass index,BMI)、患病侧别、其他部位疼痛情况、合并其他慢性病情况、其他部位关节置换史、经常爬楼梯史、膝关节外伤史、Kellgren-Lawrence分级等一般资料。采用西安大略和麦克马斯特大学骨关节炎指数(Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index,WOMAC)评价患膝疼痛、僵硬和功能受限程度,采用Lysholm膝关节评分评价膝关节功能。进行下肢三维运动学和动力学测试,收集包括时空参数、运动学参数和动力学参数在内的各项数据。比较2组患者的一般资料、临床评价结果及下肢各项力学参数,进行单因素分析。根据单因素分析结果采用Logistic回归分析高龄膝骨关节炎患者跌倒的危险因素,构建跌倒风险预测模型,并对模型进行评价。结果:①单因素分析结果。共纳入140例患者,跌倒组78例,未跌倒组62例。2组患者病程、其他部位疼痛情况、其他部位关节置换史、经常爬楼梯史、膝关节外伤史、Kellgren-Lawrence分级的组间比较,差异均有统计学意义。跌倒组患者WOMAC评分中疼痛、僵硬、功能障碍评分均高于未跌倒组,对侧腿离地期、步时长于未跌倒组,步长短于未跌倒组,步速慢于未跌倒组,足跟着地期踝背伸角、支撑期最大踝跖屈角、最大踝背伸角、最大踝跖屈角、足跟着地期膝伸角、支撑期最大膝伸角均大于未跌倒组,支撑期最大膝屈角、最大膝屈角、最大髋伸角、髋屈力矩峰值、髋伸力矩峰值、膝屈力矩峰值、膝伸力矩峰值、踝跖屈力矩峰值均小于未跌倒组。②高龄膝骨关节炎患者跌倒的危险因素分析及风险预测模型评价结果。Logistic回归分析结果显示,病程长、经常爬楼梯、疼痛重、足跟着地期踝背伸角增大、足跟着地期膝伸角增大、最大膝屈角减小、膝屈力矩峰值减小、踝跖屈力矩峰值减小均为高龄膝骨关节炎患者跌倒的独立危险因素[OR=5.230,95%CI(3.232,7.021),P=0.004;OR=4.367,95%CI(2.648,5.953),P=0.003;OR=4.252,95%CI(2.159,6.231),P=0.003;OR=3.473,95%CI(2.982,4.028),P=0.021;OR=6.977,95%CI(3.667,8.964),P=0.001;OR=3.989,95%CI(1.667,5.264),P=0.010;OR=7.051,95%CI(4.267,8.164),P=0.001;OR=4.675,95%CI(2.563,6.798),P=0.008]。跌倒风险预测列线图模型显示,病程>6年、经常爬楼梯、WOMAC疼痛评分>48分、足跟着地期踝背伸角>9.25°、足跟着地期膝伸角>2.35°、最大膝屈角<45°、膝屈力矩峰值<0.65 N·m·kg^(-1)、踝跖屈力矩峰值<0.90 N·m·kg^(-1)时,高龄膝骨关节炎患者跌倒风险的预测值总分为409分,患者发生跌倒的概率为71.90%。受试者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线分析结果显示,预测模型区分度较高,训练集ROC曲线下面积为0.698(P=0.000),灵敏性71.43%,特异性65.89%;验证集ROC曲线下面积为0.699(P=0.000),灵敏性78.26%,特异性63.18%。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示,预测模型拟合优度好(训练集:χ^(2)=0.748,P=0.504;验证集:χ^(2)=1.328,P=0.263)。临床决策曲线分析结果显示,训练集阈概率在9%~88%时净获益率高;验证集阈概率在11%~92%时净获益率高。结论:病程长、经常爬楼梯、疼痛重、足跟着地期踝背伸角增大、足跟着地期膝伸角增大、最大膝屈角减小、膝屈力矩峰值减小、踝跖屈力矩峰值减小均为高龄膝骨关节炎患者跌倒的独立危险因素;根据这些危险因素建立的跌倒风险预测模型,对于高龄膝骨关节炎患者的跌倒风险具有一定的预测价值。

1990-2019年中国和全球缺血性心脏病疾病负担变化趋势与发病预测分析

背景缺血性心脏病是全球公认死亡率最高且最为常见的心血管疾病,致使我国居民的疾病负担不断加重。进行疾病负担的变化趋势及预测分析是医疗卫生政策关注的重要议题。目的比较分析1990—2019年中国与全球缺血性心脏病的疾病负担与风险因素,预测其变化趋势,为开展缺血性心脏病的防治工作提供依据。方法基于2019年全球疾病负担报告(GBD 2019)数据库,采用Joinpoint对数线性模型分析1990—2019年中国和全球缺血性心脏病疾病负担的变化趋势,并进行趋势检验,借助R 4.3.0进行2020—2035年中国缺血性心脏病疾病负担预测。结果1990—2019年,我国缺血性心脏病标化发病率、标化死亡率和标化伤残调整生命年(DALY)率均低于全球水平,但总体均呈上升趋势,而全球均呈下降趋势。中国及全球缺血性心脏病的高发病率、高死亡率、高DALY率多发于老年人群。2020—2035年中国缺血性心脏病疾病负担预计整体呈下降态势[发病率、死亡率、DALY率的年均增长率(AAPC)分别为-0.400、-1.167、-1.318,P<0.001],中国和全球男性人群各指标的降幅均较女性更大。结论我国缺血性心脏病防治形势严峻,男性和老年人群的疾病负担尤为沉重;由伤残所致的疾病负担较重;高收缩压、高低密度脂蛋白是重要风险因素。未来应当关注我国缺血性心脏病的疾病负担增长趋势,重点加强男性及老年人群的预防干预。

子宫内膜息肉宫腔镜切除术后复发的影响因素及模型预测

目的探讨子宫内膜息肉(EP)宫腔镜切除术后复发的影响因素及模型预测。方法选取2018年9月至2021年9月在郑州大学第三附属医院接受宫腔镜切除术治疗的150例EP患者,并以术后1 a作为观察终点,将出现复发的30例患者作为复发组,余120例患者纳入未复发组。收集两组一般临床资料,采用单因素、logistic多因素分析EP宫腔镜切除术后复发的独立影响因素,构建复发风险的列线图预测模型,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线及临床获益(DCA)曲线,评价该模型区分度、一致性及临床获益。结果复发组患者的体重指数(BMI)、流产次数、息肉数目、子宫内膜炎占比、多囊卵巢综合征(PCOS)占比、宫腔镜电切术占比及子宫内膜组织基质金属蛋白酶-9/金属蛋白酶抑制因子-1(MMP-9/TIMP-1)、缺氧诱导因子-1α(HIF-1α)、血小板衍生生长因子(PDGF)mRNA表达均高于未复发组,差异有统计学意义(P<0.05);BMI、流产次数、息肉数目、子宫内膜炎、PCOS、宫腔镜电切术及子宫内膜组织MMP-9/TIMP-1、HIF-1α、PDGF均为EP患者宫腔镜切除术后复发的独立危险因素,差异有统计学意义(P<0.05);列线图模型预测EP患者宫腔镜切除术后复发的曲线下面积(AUC)为0.918(95%CI:0.846~0.990),Hosmer-Lemeshow拟合优度检验=7.682,P=0.315,预测术后复发的校准曲线斜率接近1,且DCA曲线显示该模型具有明显的正向净收益。结论BMI、流产次数、息肉数目、子宫内膜炎、PCOS、宫腔镜电切术、MMP-9/TIMP-1、HIF-1α、PDGF均为EP患者宫腔镜切除术后复发的独立危险因素,基于上述因素构建列线预测模型,其预测EP宫腔镜切除术后复发风险的效果较好,具有良好的临床效用。

基于FCM-LSTM的光热发电出力短期预测

对光热电站的出力进行短期预测,可以有效应对太阳能随机性和波动性带来的影响,为电网调度做好准备.该文以青海某光热电站为例,首先使用模糊C均值聚类算法对预处理后的实验数据进行分类,然后通过分析不同聚类类型下出力和气象数据中各因子间的关联程度,充分挖掘出数据间的关系,确定不同类型预测模型的输入变量,进而构建出不同类别下的长短期记忆神经网络预测模型.结果表明,与传统长短期记忆神经网络模型、BP神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型的预测结果相比,基于模糊C均值聚类的长短期记忆神经网络预测模型效果良好,大幅减少了预测误差,验证了该预测模型的有效性.

River channel flood forecasting method of coupling wavelet neural network with autoregressive model

Based on analyzing the limitations of the commonly used back-propagation neural network （BPNN）, a wavelet neural network （WNN） is adopted as the nonlinear river channel flood forecasting method replacing the BPNN. The WNN has the characteristics of fast convergence and improved capability of nonlinear approximation. For the purpose of adapting the timevarying characteristics of flood routing, the WNN is coupled with an AR real-time correction model. The AR model is utilized to calculate the forecast error. The coefficients of the AR real-time correction model are dynamically updated by an adaptive fading factor recursive least square（RLS） method. The application of the flood forecasting method in the cross section of Xijiang River at Gaoyao shows its effectiveness.