数字化时代下面向区域大规模、多模态人群队列建设的框架体系研究

目的:研究区域大规模、多模态人群队列建设的框架体系,为建设更规范、更高水平的大规模、多模态人群队列提供借鉴和参考。方法:通过文献调研、案例分析等方法,对国内外大型人群队列建设现状进行深度剖析,对建设过程中的挑战进行系统性梳理,提出适用于我国队列建设的框架体系。结果:该框架体系深入梳理了人群队列建设规范化路径和需遵循的标准规范体系,提出了贯穿人群队列建设全过程的数字化能力支撑体系,将数字技术与人群队列特征融合,为构建更规范、更高水平的人群队列提供理论与实践指导。结论:形成了一套符合我国人群特征的队列建设框架体系,以期完善我国人群队列的建设与运转,推动相关学科研究。

广西肝癌高危人群队列和高发家系样本数据库的建立

目的建立肝癌高危人群队列和高发家系的血样本库和基础资料数据库。方法在广西肝癌高发现场,选择肝癌高发年龄段常住居民进行防癌筛查和流行病学调查,其中HBsAg阳性的对象列为肝癌高危人群队列,对其定期随访和复查;根据基于人群的肿瘤登记资料和临床流行病学资料,选取肝癌高发家系并匹配相应对照家系。对所有研究对象均采集早晨空腹静脉血,进行HBsAg等生化指标检测和腹部B超检查;分离其血清、血浆和有核细胞,置于-80℃保存。所有资料按要求进行质控,并录入数据库。结果已收集了30 000多人次的血清、血浆和有核细胞及其基础资料,并妥善保存和实行计算机动态管理。结论建立该样本数据库,为下一步开展更深层次、高水平和高质量的广西区域性高发肿瘤基础研究、现场防控与临床研究,搭建了资源共享平台;探索和建立了一个具有先进性、科学性以及通用性等优点的数据管理系统,逐步实现了样本和资料的科学有效管理。

基于人群队列模型的高校毕业生趋向大数据分析方法研究

近年来国内高校毕业生数量呈日益增长趋势,不仅将导致人才供需问题,而且对高等院校教学辅助资源的合理化分配提出了挑战。为准确判断高校毕业生趋向及其对应的教学辅助资源,提出基于人群队列模型的高校毕业生趋向大数据分析模型。在提出的模型中,毕业趋向可分为深造、就业和其它。选取毕业趋向的影响因子时,根据收集的数据分别选择性别和政策。最后利用人群队列模型对年龄、时期、队列相关大数据进行毕业趋向分析。实验收集了山东科技大学2011-2018年毕业生基本信息,并建立人群队列模型进行毕业趋向分析。实验结果表明,基于人群队列模型的分析模型不仅能更准确地预测高校毕业生毕业趋向,而且能更科学、准确、及时地提供教学辅助资源的合理化分配依据。

大型人群队列遗传资源建设与利用

在大数据和精准医学的时代,大型人群队列研究是慢性病病因研究的首选设计之一,队列遗传资源已成为我国重要的战略资源。推动队列遗传资源的标准化建设与利用可有效促进生物医药领域研究与技术开发的原始创新。本文以“泰州队列”为例,介绍大型人群队列遗传资源建设过程中采集、保藏和共享利用的原则、方法、标准体系和具体实践经验等,以期为我国大型人群队列研究的遗传资源建设和利用提供参考与借鉴。

基于自然人群队列的电子数据采集系统构建

介绍队列研究概念及趋势,从业务流程、网络架构、功能模块等方面阐述基于自然人群队列的电子数据采集系统设计与构建,分析系统应用成效与不足,为相关研究提供参考。

基于精准医学的自然人群队列信息管理平台建设

为了实现人类疾病的精准治疗和有效预防预警,促进我国精准医学的发展。通过建设自然人群队列信息管理平台,将自然人群队列研究与临床医学紧密接轨,实现人群健康数据标准化采集、智能化录入、高效化分析,为精准医学打下大数据基础。针对区域大规模自然人群进行了研究,揭示了高发病的发病因素、发病机制和发病规律,为疾病早期防控和治疗提供了重要的科学依据。将研究对象从患有确切疾病的病人扩大到没有明确疾病的自然人群,体现了国家对精准医学领域的重视,增强了自然人群的健康意识,改善了自然人群的健康状况。

以医院为主体的大型自然人群健康队列研究建设思考

目的 全球范围内慢性非传染性疾病造成的负担不容忽视。相较于国外队列研究,国内研究起步较晚、规模较小、项目执行期短,且缺乏长期稳定支持。方法 2019年四川大学华西医院牵头构建四川地区自然人群健康队列研究(以下简称华西医院健康队列),在医联体医院所在地/市/州、县/市/区,采用方便抽样法,通过问卷调查、体格检查、生物样本采集及辅助检查等检查项目采集年龄≥20岁的常住人口完成健康基线信息,分析当地重大疾病及罕见病的新病因和危险因素,持续随访多年,观察人群中目标疾病发病率及患病率,以及影响疾病预后的高危因素等,建立多维度、动态、定量的生命组学大数据采集系统。结果 截至2023年3月华西医院健康队列在成都市龙泉驿区、郫都区,德阳市绵竹市,甘孜藏族自治州康定市、色达县4个县/市/区开展,涵盖122个社区,共计纳入4万余人,累计随访4万余人次。其中,龙泉驿区共计纳入24 251人,累计随访3次,郫都区共计纳入10 219人,德阳市绵竹市共计纳入8860人,累计随访2次,甘孜藏族自治州共计纳入2225人。结论 通过总结华西医院健康队列研究管理工作方面的工作经验,探索新时代背景下建立以医疗机构为主体的大型自然人群队列研究构建体系,为其他单位和地区开展队列研究提供借鉴和参考。

大型人群队列在疾病风险预测模型研究中的作用:以英国生物银行为例

疾病风险预测模型是精准预防的基础,也是临床诊疗决策的重要参考依据。风险预测模型的开发需要大量高质量数据的支持,大型人群队列研究是其重要的基础。英国生物银行(UKB)作为大型人群队列和生物样本库,其丰富的基线和随访数据以及向全球共享的理念和机制,在疾病病因探索和疾病防控相关研究领域有重要的作用。本研究遵循PRISMA规范,纳入了210篇文献,其通讯作者来自18个国家,其中有58篇(27.62%)来自英国。提取针对癌症、心脑血管疾病、内分泌营养代谢疾病、呼吸系统疾病、其他疾病及其亚组人群的491个疾病风险预测模型,其中UKB开发-无验证132个、UKB开发-内部验证183个、UKB开发-外部验证17个、外部开发-UKB验证159个。仅采用宏观变量的模型共188个(38.29%),宏观与微观变量相结合的模型共303个(61.71%)。模型构建方法包括生存结局模型、logistic回归、机器学习,生存结局模型中以Cox比例风险回归模型为主,少量模型考虑了竞争风险、加速失效模型或不同的基线风险函数。机器学习模型采用了随机森林、极限梯度提升法、分类提升算法、支持向量机和卷积神经网络等方法。UKB为多种疾病风险预测模型研究提供了重要资源。

大数据时代的大型人群队列

大数据技术推动了生命组学数据的爆炸式增长,生命科学研究进入大数据时代。大型人群队列研究依托大数据技术获得了重要突破,为生命科学和精准医学研究提供了宝贵资源,推动着预防医学模式发生革命性变化。以大数据技术为导向,人群队列研究规模空前扩大、学科交叉创新层出不穷,如何充分高效地利用人群队列资源、实现队列间的互联互通与共享,也是队列研究亟待解决的难题。该文将重点分析大数据时代特征下国内大型人群队列研究的发展特点,并提出其未来发展趋势及面临的挑战。

大型人群队列现场调查管理技术规范团体标准解读

大型人群队列建设是人群疾病防治的重要资源,其研究结果为个体化治疗和精准预防提供科学依据,同时也是精准医学重点战略内容。中华预防医学会组织中国医学科学院等多单位撰写的《大型人群队列现场调查管理技术规范(T/CPMA001-2019)》团体标准,以国内成熟的大型人群队列研究为基础,以“科学性、规范性、适用性、可行性”为原则,提出了大型人群队列在机构设置、人员构成及设备、物资、文档、财务的六方面管理要求,以及现场调查的基础要求、各岗位要求及整体质量控制要求等,以指导和规范我国已建立或拟开展的大型人群队列、区域性队列及特殊人群队列,提升科研水平,加快科研产出,为我国疾病防控提出本土化依据。

大型人群队列终点事件长期随访技术规范团体标准解读

终点事件长期随访是大型人群队列研究中极为重要和艰巨的工作,是大型队列研究取得成功的关键,而如何规范化地开展大型人群队列终点事件长期随访是工作的基础。中华预防医学会组织浙江省疾病预防控制中心等单位撰写《大型人群队列终点事件长期随访技术规范(T/CPMA002-2019)》团体标准。标准以“科学性、规范性、适用性和可行性”为原则,提出了大型人群队列在长期随访的目标人群、随访时间、随访内容、随访方法、质量控制和指标评估等方面的原则和具体要求,以指导和规范我国已建立或拟开展的大型人群队列、区域性人群队列以及特殊人群队列,促进国内科研水平的提升,增加国际影响力,最大程度的支持疾病防控的决策与实践。

2001～2010年某队列人群老年消化系统癌症患者住院费用及影响因素

目的了解某队列人群老年消化系统癌症住院费用及影响因素。方法运用历史性队列研究方法,整群抽取某队列人群职工医院2001~2010年诊断为恶性肿瘤患者的病历资料,选取60岁及以上住院患者1 128例,采用多元线性逐步回归方法对影响因素进行分析。结果人均住院费用为5 209.26元,每人日均住院费用为375.31元,且与年份无相关性(P>0.05);影响因素最优方程为Y^=8.312-0.159 X1+0.219 X4-0.243X5+0.035 X6,影响住院费用的主要变量为治疗结局>付费方式>性别>住院天数。结论应加强医院内部管理,采取综合措施降低老年消化系统癌症住院费用。

“一带一路”国家前瞻性自然人群队列研究现状及其与荷兰队列对比分析

目的了解"一带一路"沿线中亚、南亚、独联体国家前瞻性自然人群队列研究的建立和发展情况,与荷兰队列进行比较,为今后"一带一路"国家的队列研究建设提供参考依据。方法收集PubMed数据库中中亚、南亚、独联体等20个国家自数据库收录起始日期至2019年3月1日发表文献中的队列研究,经过2次筛选后对选定的队列进行二次检索,获取队列关键信息,分析中亚、南亚、独联体"一带一路"国家前瞻性自然人群队列的建设与发展情况,并与荷兰队列进行对比分析。结果中亚、南亚、独联体20个国家共有211项研究人群≥1 000人的队列研究,其中,国家内队列研究164项(77.73%),国际多中心队列研究47项(22.27%)。经二次检索后选定的"一带一路"国家的6项前瞻性自然人群队列研究与荷兰的9项前瞻性自然人群队列研究进行对比分析,结果显示,在数量上,"一带一路"国家的2项队列研究为单一国家队列,荷兰的9项队列研究均为单一国家队列;在规模上,"一带一路"国家的2项队列研究对象> 100 000人,荷兰的2项队列研究对象> 100 000人;在建立时间上,"一带一路"国家建立最早的2项队列研究均建立于20世纪90年代初期,荷兰建立最早的3项队列研究均建立于20世纪80年代;在产出文章上,"一带一路"国家产出文章数量最多的队列研究文章发表数为400篇,荷兰产出文章数量最多的队列研究文章发表数为1 500篇。结论相对于荷兰而言,"一带一路"沿线中亚、南亚、独联体国家的前瞻性自然人群队列研究整体数量少、规模小、文章产出低、队列发展较为局限。

社区队列人群血浆NT-proBNP水平分布状况分析

目的探讨社区队列人群血浆NT-proBNP水平的分布状况。方法横断面调查北京首钢社区734例具有心血管疾病高危因素的队列人群,运用电化学发光免疫技术测定血浆NT-proBNP水平。收集人群心血管疾病病史情况如心肌梗死、心绞痛、高血压病、心房颤动,并收集有无糖尿病病史;对受试者进行NYHA分级评估,行超声心动图测量左心室射血分数,并依据二尖瓣口血流多普勒、二尖瓣环组织多普勒、肺动脉血流多普勒对左心室射血分数正常者进行左心室舒张功能分级分组(正常、轻度受损、中/重度受损)。分析不同人群血浆NT-proBNP水平情况。结果该人群中NYHAⅠ级86.5%,Ⅱ级12.9%;左心室射血分数<50%者占3.5%。该人群的血浆NT-proBNP水平中位数为69.75 ng/L。血浆NT-proBNP水平在有冠心病者高于无冠心病者(108.60 ng/L比65.68ng/L,P<0.05),有高血压者高于无高血压者(72.71 ng/L比61.51 ng/L,P<0.05),有房颤者高于无房颤者(93.31ng/L比67.61 ng/L,P<0.05),有糖尿病者高于无糖尿病者(80.05 ng/L比66.04 ng/L,P<0.05),NYHA分级Ⅱ级者高于Ⅰ级者(115.5 ng/L比65.01 ng/L,P<0.05),左心室射血分数降低者高于左心室射血分数正常者(293.8ng/L比67.85 ng/L,P<0.05),舒张功能正常、轻度受损、中/重度受损和未定型人群血浆NT-proBNP水平分别为53.73 ng/L、75.07 ng/L、101.85 ng/L和269.75 ng/L。结论社区人群血浆NT-proBNP水平虽处于相对较低水平,但可能对早期监测各种心血管疾病导致心功能变化有一定临床意义。

电子数据采集系统REDCap在大型自然人群队列研究中的应用

队列研究是流行病学研究的基本方法之一,随着心血管系统疾病等复杂性疾病病因研究的深入,大型自然人群队列研究成为医学研究热点。如何高效、安全地采集研究对象的数据是队列建设过程中亟待解决的重要问题。REDCap是一个开源、免费、高质量的临床研究数据采集与数据库构建管理系统,在大型人群队列研究中有广泛的应用前景。本文介绍队列研究基线调查及随访数据采集和管理基于该系统的解决方案,从建立数据工作组、数据采集、队列随访、现场应用等多方面进行梳理总结,为提高队列研究数据采集和管理效率、助力我国队列研究发展提供参考。

大型人群队列研究数据安全技术规范(T/CPMA002-2018)

前言本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。本标准由北京大学提出,归口中华预防医学会。

社区队列人群血浆氨基末端脑钠肽前体水平与左心室构型关系探讨

目的:探讨社区队列人群血浆氨基酸末端脑钠肽前体(NT-proBNP)水平与左心室构型的关系。方法:横断面调查北京首钢社区733例具有心血管疾病高危因素的队列人群,运用电化学发光免疫技术测定血浆NT-ProBNP水平。收集人群年龄、性别、身高及体质量等一般资料,以及心血管疾病病史情况如心肌梗死、心绞痛、高血压病及心房颤动并收集有无糖尿病、脑卒中/短暂性脑缺血发作(TIA)等病史;行超声心动图检查测量有关参数,并根据舒张末期室间隔厚度(IVSTd),左心室后壁厚度(LVP-WT)及左心室内径(LVDd)等参数对受试者左心室构型进行分型分组。分析血浆NT-ProBNP水平与左心室构型的关系。结果:在校正有差异因素后,有左心室肥厚组血浆NT-ProBNP水平高于无左心室肥厚组,中位数分别为96.79 ng/L和62.74 ng/L(P=0.0001),左心室构型的分型与血浆NT-ProBNP水平相关(r=0.159,P=0.0001),以向心性肥厚型血浆NT-ProBNP水平最高,为105.4 ng/L。多因素回归分析显示,左心室构型分型为血浆NT-ProBNP水平的独立影响因素。结论:血浆NT-ProBNP水平与左心室构型有关,左心室构型是血浆NT-ProBNP水平的独立影响因素之一。

队列人群中风危险因素综合针法干预疗效观察

目的对具有中风危险因素人群通过综合针法(体针、腹针、耳穴、刺络放血、穴位贴敷等)干预疗效观察。方法选择符合标准的440例具有中风危险因素的对象,治疗组228例,对照组212例,治疗组采用一般治疗方法外加综合针法干预治疗,对照组仅用一般治疗方法治疗,观察两组干预后的效果。结果治疗组平均收缩压、舒张压、空腹血糖、餐后血糖、体重经综合针法干预后治疗组的各危险因素水平值均有所下降,血压与体重在干预后治疗组和对照组比较差异有显著性意义(P<0.05),血糖变化两组之间比较无显著性差异意义(P>0.05),但治疗组和对照组自身比较在干预前后差异均有显著性意义(P<0.05)。治疗组累积的中风发病率(6%)明显低于对照组(9%)。结论综合针法干预治疗中风危险因素人群比单用一般治疗方法干预效果显著。

大型人群队列研究数据处理技术规范(T/CPMA001-2018)

前言小标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。小标准由北京大学提出,中华预防医学会归口。主要起草单位:北京大学、中心医学科学院、北京理工大学。

我国公共卫生科技创新的现状与挑战

近年来,我国公共卫生领域科技创新紧密结合国家重大战略需求,形成了具有我国特色的优势学科领域,建设了若干高水平的科技创新平台和研究基地,并取得系列重大成果。但与发达国家和我国现代公共卫生体系及能力建设目标相比,特别是结合新时期健康中国建设战略需求和重大公共卫生挑战,我国在公共卫生关键科技问题的发展水平上仍存在短板,同时公共卫生科技创新也面临着某些体制机制因素的制约。本文提出了未来我国公共卫生科技创新的重点方向,并聚焦体制机制提出加强公共卫生科技创新的对策建议。