Risk-opportunity analyses and production peak forecasting on world conventional oil and gas perspectives

To investigate the situation of conventional oil and gas, this paper examines the global oil and gas discoveries, proved reserves, production, consumption and price. All the influencing factors can be subjected to risk and opportunity analyses, so in the paper, we build upon a risk-opportunity analysis framework, which is a new train of thought. To forecast the peak time of oil and gas production, we used the methods of multi-Hubbert model forecasting and data forecasting. Our results showed that the world oil production will reach a peak between 2010 and 2015 and the gas production will reach a peak around 2030 Oil peak is coming and gas peak is on the way. The main purpose of forecasting oil and gas production peak is give people enough time for preparing mitigation and adaptation plans. This means taking decisive action well before the problem is obvious.

Research on Risks and Forecasting Countermeasures of Hainan Banana Industry

Based on the overviews of the current conditions of Hainan banana industry,the research makes an analysis of the risks faced by Hainan banana industry.They are respectively marketing risks,natural risks,information risks and production risks.In order to promote a sustainable and rapid development of Hainan banana industry,countermeasures are proposed in the research.The first is to strengthen the leading organization of forecasting mechanisms on banana industry.The second is to establish the forecasting mechanisms on banana industry,including four aspects.They are establishing the subordinate forecasting systems on Hainan banana industry;constructing information collecting and checking mechanisms of banana industry;establishing information analysis and decision-making systems and constructing information distribution and information sharing systems.The third is to promote the construction of urgency dealing abilities of banana industry.The fourth is to further perfect the risk-defending and protecting systems of banana industry in Hainan.The fifth is to accelerate the standard generation of banana to improve marketing competence.The sixth is to accelerate the development of intermediate agents to improve the organization degrees.And the last one is to put emphasis on the tech-training courses on banana planting and production to improve the technical quality of banana industry.

Elaborate Forecast about Fire Risk Grade in Forest and Grassland of Inner Mongolia Based on Intelligent Grid

Based on the fire and meteorological data of forest and grassland in Inner Mongolia in recent 30 years,a forest and grassland fire risk grade forecast model is established,and a refined forest and grassland fire risk level forecast system based on smart grid is developed. The results show that predictors are determined about forest and grassland fire risk grade,such as precipitation,minimum relative humidity,maximum temperature,maximum wind speed,number of sunny or rainy days,and forest and grassland combustible stock. According to fire risk division conclusion,forest and grassland areas are divided into 5 forecast areas. By using discriminant analysis and weighted factor overlay method,an elaborate fire risk grade forecast model is established in different forecast areas of Inner Mongolia forest and grassland. By using smart grid forecast field data,an elaborate fire risk grade forecasting system is established for making fire risk grade forecast during 24,48 and 72 h.

Validation of an operational forecasting system of sea dike risk in the southern Zhejiang Province, South China

In this study,an operational forecasting system of sea dike risk in the southern Zhejiang Province,South China was developed based on a coupled storm-surge and wave model.This forecasting system is important because of the high cost of storm-surge damage and the need for rapid emergency planning.A comparison with astronomical tides in 2016 and the validation of storm surges and high water marks of 20 typhoons verified that the forecast system has a good simulation ability.The system can forecast relatively realistic water levels and wave heights as shown under the parametric atmospheric forces simulated in a case study;the sea dikes in credible high risk were mainly located in the estuaries,rivers,and around the islands in the southern Zhejiang.Therefore,the forecast system is applicable in the southern Zhejiang with a support to the effective prevention from typhoon storm-surge damage.

Volatility Forecasting and Volatility Risk Premium

Volatility is an important variable in the financial market. We propose a model-free implied volatility method to measure the volatility and test the volatility risk premium. The model-free implied volatility does not depend on the option pricing model, and extracts information from all the option contracts. We provide empirical evidence from the S & P 500 index option that model-free implied volatility is more accurate to forecast the future volatility and the volatility risk premium does not exist.

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。

企业竞争战略与管理层策略性业绩:基于管理层业绩预告的分析

从战略管理理论出发研究竞争战略对管理层盈利预测策略的影响。结果表明,采取差异化战略的企业更可能自愿披露盈利预测信息,然而预测偏差较大并更倾向于披露悲观消息。机制检验表明经营风险在差异化战略影响盈利预测中起中介作用。进一步研究发现,在国有企业和金融化程度较强的样本中,差异化竞争战略和盈利预测偏差的关系被显著弱化。

糖尿病足发病风险预测模型的系统评价

背景糖尿病足是糖尿病患者常见并发症,多数患者病情重,疾病进展快。性能良好的糖尿病足发病风险预测模型可以帮助医务人员识别高危患者,尽早采取干预措施。目的系统评价糖尿病足发病风险预测模型,为模型的构建和优化提供参考。方法检索PubMed、Cochrane Library、Embase、Web of Science、中国知网及万方数据知识服务平台发表的关于糖尿病足风险预测模型的相关文献,检索期限为建库至2023-05-15。由研究者独立筛选文献,并提取文献数据,使用预测模型研究的偏倚风险评估工具(PROBAST)对模型进行质量评价。使用Stata 17.0软件对模型中预测因子进行Meta分析。结果共纳入13篇文献,包含13个模型,其中12个模型的曲线下面积(AUC)>0.7。7个模型进行了模型校准,8个模型进行了验证。PROBAST评估结果显示,纳入的13篇文献中有1篇为低偏倚风险,其余12篇均为高偏倚风险;模型适用性方面,1篇为低适用性。Meta分析结果显示,年龄(OR=1.13,95%CI=1.04~1.24)、糖化血红蛋白(OR=1.56,95%CI=1.26~1.94)、足溃疡史(OR=5.93,95%CI=2.85~12.37)、足截肢史(OR=7.79,95%CI=2.74~22.17)、单丝试验敏感性减弱(OR=1.59,95%CI=1.42~1.78)、足真菌感染(OR=6.14,95%CI=1.71~22.04)、肾病(OR=2.09,95%CI=1.65~2.65)是糖尿病足发病风险的影响因素(P<0.05)。结论糖尿病足风险预测模型仍存在不足,未来风险预测模型的建立可重点关注年龄、糖化血红蛋白水平、足溃疡史、足截肢史、单丝试验敏感性、足真菌感染、肾病等预测因子。

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。

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。

基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法

为降低飞行过程中遭遇危险天气的概率,同时避免大范围绕飞导致的路径与耗油增加,针对航路中的雷暴、积冰和颠簸天气,使用数值预报和概率预报,面向航前飞行计划,提出一种基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法.首先,基于概率预报数据使用配料法和C-F模型计算雷暴发生概率,基于数值预报数据计算积冰预测指数和颠簸预测指数;然后,融合多类型危险天气,提出一种具备风险标识的栅格化地图;在此基础上,改进传统路径最短的规划算法,构建以风险最小化为目标的Dijkstra和A^(*)算法;最后,使用2023年4月3日华中地区强对流天气预测数据建立风险地图,使用上述改进算法与传统Dijkstra、A^(*)和RRT算法进行路径规划并对比分析.结果表明,传统Dijkstra和A^(*)算法可计算得到最短飞行路径,而改进的A^(*)算法可计算得到总风险最小路径;若综合考虑飞行风险与路径长度,改进的Dijkstra算法最为适合.

澎溪河流域面源污染预报预警平台

基于流域“空-地-水”一体化模型体系与多层次协同架构,提出了澎溪河流域面源污染预报预警平台技术体系,建立了澎溪河流域面源污染预报预警平台,平台通过自动收集并处理气象数据等,在控制中心驱动下调用气象模型、陆地模型、水动力模型和水质模型,实现未来3~15 d陆面产流以及TN、TP、NH3-N等污染物通量的逐时预报,可自动对突发污染风险进行预报预警,为流域智慧化管理和面源污染综合治理提供技术支撑。

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。

Prediction of petroleum exploration risk and subterranean spatial distribution of hydrocarbon accumulations

Investigation of spatial distribution of oil and gas resource and accurate prediction of the geographic location of its undiscovered resource is significant for reducing exploration risk and improving exploration benefit.A new method for predicting spatial distribution of oil resource is discussed in this paper.It consists of prediction of risk probability in petroleum exploration and simulation of hydrocarbon abundance. Exploration risk probability is predicted by multivariate statistics,fuzzy mathematics and information processing techniques.A spatial attribute database for sample wells was set up and the Mahalanobis distance and Fuzzy value of given samples were obtained.Then,the Bayesian formula was used to calculate the hydrocarbon-bearing probability at the area of exploration wells.Finally,a hydrocarbon probability template is formed and used to forecast the probability of the unknown area. The hydrocarbon abundance is simulated based on Fourier integrals,frequency spectrum synthesis and fractal theory.Firstly,the fast Fourier transformation（FFT） is used to transform the known hydrocarbon abundance from the spatial domain to the frequency domain,then,frequency spectrum synthesis is used to produce the fractal frequency spectrum,and FFT is applied to get the phase information of hydrocarbon-bearing probability.Finally,the frequency spectrum simulation is used to calculate the renewed hydrocarbon abundance in the play. This method is used to predict the abundance and possible locations of the undiscovered petroleum accumulations in the Nanpu Sag of the Bohai Bay Basin,China.The prediction results for the well-explored onshore area of the northern Nanpu Sag agree well with the actual situations.For the less-explored offshore areas in the southern Nanpu Sag,the prediction results suggest high hydrocarbon abundance in Nanpu-1 and Nanpu-2,providing a useful guiding for future exploration.

云南省玉溪烟区黑胫病发生风险相关因素分析

为探究影响云南省玉溪烟区黑胫病发生风险的相关因素,根据当地海拔、地形及主栽品种布局,于玉溪烟区建立27个黑胫病发生风险监测点,连续3年采集田间样品,检测黑胫病菌拷贝数量、土壤理化指标,分析影响玉溪烟区黑胫病发生风险的相关因素。结果显示:在统防统治条件下,云南玉溪烟区主栽品种K326、云烟87和KRK26田间病情指数与土壤黑胫病菌数量无显著相关性;而在无防控措施下,盆栽云烟87的病情指数与根际土壤病菌数量呈显著正相关,向盆栽土壤内施加的黑胫病菌孢子浓度为1×10^(4)~1×10^(6)个/mL时,KRK26相应时期的病情指数与之显著正相关;土壤pH和有机质含量与黑胫病病情指数显著负相关;土壤电导率、碱解氮含量、速效钾含量、土壤类型、拮抗菌数量、耕作模式及后茬作物等因素在一定程度上影响黑胫病严重程度,亦可能与前述主要因素单一或综合作用,导致病害流行。本研究分析了玉溪烟区黑胫病发生的影响因素,可为玉溪烟区黑胫病发生风险预测预报和感病品种区域布局等提供理论依据。

老年患者肺部感染耐碳青霉烯肠杆菌预后模型的建立和验证

目的分析老年患者肺部感染耐碳青霉烯类肠杆菌(CRE)预后不良的危险因素并构建预测模型。方法回顾性分析安徽省5家医院404例肺部感染痰培养阳性的老年住院患者(≥60岁)的临床资料,原始数据中按照约7∶3的比例选择3家医院,纳入其患者作为训练集共294例样本,其余2家医院作为验证集共110例样本。分别采用LASSO回归及COX多因素回归模型分析老年患者CRE肺部感染预后不良的独立危险因素,根据独立危险因素对训练集患者进行风险评分并将其分为低危组与高危组,应用R(4.2.1)软件依据独立危险因素及风险分组建立预后预测模型并对其进行验证。结果气管插管、胃管置入、营养不良、慢性阻塞性肺疾病、休克为老年患者CRE肺部感染预后不良的独立危险因素(P均<0.05)。通过该5项危险因素及风险分组构建预测模型并进行验证,验证结果显示:训练集和验证集受试者工作特征曲线下面积分别为0.821、0.806,提示该模型诊断能力良好;校准曲线分析提示该模型拟合良好;决策曲线分析显示该模型获益性尚可。结论通过列线图模型可个体化预测CRE肺部感染的老年患者发生不良预后的概率。

气象因子相对危险度在电网用电负荷预测中的应用

[目的]准确高效的短期用电负荷预测是保证电力系统安全可靠运行的前提,也是电网合理安排发电计划的依据,因此研究气象与用电负荷的关系对负荷预测的工作具有重要意义。[方法]以石家庄为例,利用国网河北省某电力公司提供的2013年1月1日至2021年12月31日逐15 min用电负荷资料,以及对应的石家庄站气象观测资料,分析日用电负荷峰值的时间变化特征,重点分析了当日用电负荷峰值较前1日用电负荷峰值变幅超过10%的样本对应的气象条件。采用Spearman秩相关方法分析石家庄日用电负荷峰值与前1日气象要素的相关关系,得到相关性显著的气象要素。利用平滑曲线拟合法绘制各相关性显著的气象要素对次日用电负荷峰值的响应曲线,分析得出随着各气象要素的变化日用电负荷峰值变化趋势以及响应阈值。按不同阈值区间,基于泊松分布计算得出石家庄地区各气象要素对日用电负荷峰值变化的相对危险度,进而揭示石家庄地区各气象要素在不同阈值区间发生单位变化造成的日用电负荷峰值的变化幅度,即不同气象要素的变化对日用电负荷峰值变化的定量影响。[结果]以气温为例,当日平均气温、日最高气温、日最低气温高于阈值时,每上升1℃,次日用电负荷峰值的相对危险度分别增加2.25%、1.92%、2.07%;低于阈值时,每上升1℃,次日用电负荷峰值的相对危险度分别减少0.62%、0.57%、0.60%。[结论]基于不同气象要素对石家庄地区日用电负荷峰值的相对危险度提出1种次日用电负荷峰值的预测方法,利用2022年逐日用电负荷和气象资料进行检验,发现预测效果可以满足日常电力气象服务需求。

可溶性Axl受体酪氨酸激酶在老年急性失代偿性心力衰竭患者短期预后中的价值

目的 探讨急性失代偿性心力衰竭(ADHF)患者血清可溶性Axl受体酪氨酸激酶(sAxlTK)水平在评估短期预后中的临床价值。方法 选择2018年1月1日至2021年10月1日亳州市人民医院收治的老年ADHF患者238例,根据随访90 d内复合事件发生情况分为预后不良组45例和预后良好组193例。又根据血清sAxlTK最佳截断值分为高水平组80例和低水平组158例。检测血清sAxlTK、肌钙蛋白I(cTnI)和N末端B型钠尿肽前体(NT-proBNP)水平。结果 预后不良组血清sAxlTK水平明显高于预后良好组[43.89(33.95,51.44)μg/L vs 23.89(18.73,33.92)μg/L,P<0.01]。多因素logistic回归分析显示,血清cTnI和sAxlTK是ADHF患者短期预后不良的独立危险因素(OR=1.922,95%CI:1.035~3.568,P=0.039;OR=1.021,95%CI:1.008~1.034,P=0.001)。ROC曲线分析显示,血清sAxlTK、cTnI和NT-proBNP联合预测短期预后不良的曲线下面积为0.836(95%CI:0.778~0.895)。高水平组90 d内复合事件发生率明显高于低水平组(45.0%vs 5.7%,P<0.05)。Kaplan-Meier曲线分析显示,高水平组复合事件累积发生率较低水平组更高(χ^(2)=66.991,P_(log rank)<0.01)。高水平组总生存率较低水平组更低,生存预后更差(χ^(2)=16.899,P_(log rank)<0.01)。结论 老年ADHF患者入院时高血清sAxlTK水平与短期预后不良高风险有关。血清sAxlTK有希望成为短期预后不良早期预测的有用工具,且其与cTnI、NT-proBNP联合使用可进一步提高预后预测准确性。

心血管疾病中高风险人群颈动脉粥样硬化的识别:基于机器学习的预测模型及验证

背景颈动脉粥样硬化(CAS)常被视为心血管疾病(CVD)的预警信号,其诊断技术颈动脉多普勒超声检查没有被纳入公共卫生服务项目,同时弗雷明汉风险评分(FRS)存在着评估CAS风险准确性不足的情况,不利于基层医疗人员识别CAS。目前,关于机器学习方法识别FRS中高风险人群CAS的研究依然缺乏。目的运用机器学习方法构建FRS中高风险人群CAS的预测模型,比较其判别效能,筛选出性能最优的模型,以期辅助基层医疗人员更简便更准确地识别CAS。方法采用方便抽样法,选取2019—2021年和2023年在广西壮族自治区柳州市两乡镇的674例当地居民作为研究对象。收集相关信息,并采集空腹血样、尿样检测生化指标。采用FRS评估CVD发生风险;运用颈动脉超声诊断CAS。将2019—2021年517例研究对象按照8∶2的比例随机分为训练集和验证集,训练集用于构建Logistic回归、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极端梯度增强(XGBoost)模型和梯度增强决策树(GBDT)模型,验证集用于内部验证;2023年157例研究对象作为测试集,用于外部验证。通过Lasso回归分析筛选特征变量,运用灵敏度、特异度、准确度、F1值和曲线下面积(AUC)评价判别效能,外部验证采用AUC值评价最优模型泛化能力,并通过Shapley Additive exPlanation(SHAP)方法探讨影响最优模型识别CAS的重要变量。结果通过Lasso回归,筛选出15个非零特征变量:年龄、BMI、收缩压(SBP)、吸烟、饮酒、高血压、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、C-反应蛋白(CRP)、空腹血糖、载脂蛋白B(ApoB)、脂蛋白a(LPA)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、AST/丙氨酸氨基转移酶、尿微量白蛋白肌酐比值。构建的Logistic回归、RF、SVM、XGBoost模型和GBDT模型的AUC值均较高,其中GBDT模型的判别性能最优,其灵敏度、特异度、准确度、F1值和AUC分别是0.7551、0.8364、0.7981、0.7789、0.8349,外部验证AUC为0.7940。SHAP方法发现年龄、SBP、CRP、LPA、ApoB是影响GBDT模型识别CAS排名前5的因素。结论基于机器学习识别CAS的Logistic回归、RF、SVM、XGBoost模型和GBDT模型均显示出较高的判别性能,其中GBDT模型综合判别效能最佳,同时具有较强的泛化能力。