基于阴道多普勒超声检查与临床资料构建不明原因不孕患者胚胎反复种植失败的预测模型

目的:观察不孕患者阴道多普勒超声检查结果与临床资料,构建预测模型分析其不明原因胚胎反复种植失败的影响因素。方法:选取2020年6月至2022年12月于本院不明原因胚胎反复种植失败的198例不孕患者为研究组,另取同期于本院胚胎种植成功的100例不孕患者为对照组,所有患者均接受阴道多普勒超声检查,对比两组阴道超声检查结果及临床资料,绘制受试者工作特征曲线(ROC)分析多因素预测不孕患者胚胎种植结果的价值,建立Logistic回归模型,识别不孕患者胚胎反复种植失败的影响因素,并进行模型验证。结果:研究组年龄大于对照组,AMH水平、自身免疫抗体异常率高于对照组,人工流产次数多于对照组(P<0.05);研究组移植日内膜厚度低于对照组,子宫动脉搏动指数高于对照组(P<0.05);绘制ROC曲线,结果显示,年龄、AMH、人工流产次数、自身免疫抗体、移植日内膜厚度、子宫动脉搏动指数对不孕患者胚胎种植结果具有一定预测价值(AUC=0.706、0.720、0.611、0.649、0.719、0.771);建立Logistic回归模型,结果显示,年龄大、人工流产次数多、自身免疫抗体异常、子宫动脉搏动指数高是不孕患者胚胎反复种植失败的危险因素(OR>1,P<0.05);AMH水平高、移植日内膜厚度高是不孕患者胚胎种植结果的保护因素(OR<1,P<0.05);根据Logistic回归模型得到回归方程,绘制ROC曲线发现,该模型预测不孕患者胚胎反复种植失败的AUC=0.928,P<0.05,模型可靠、稳定。结论:不孕患者胚胎反复种植失败可能与患者年龄、AMH水平、人工流产次数、自身免疫抗体、移植日内膜厚度、子宫动脉搏动指数等有关,临床可在胚胎种植前对患者进行阴道多普勒超声检查,结合临床资料综合评估患者胚胎种植结果,并采取针对性干预措施,以获得良好妊娠结局。

普外科术中低体温发生情况Logistics回归分析及预测模型构建

目的探讨普外科术中低体温发生的风险因素,构建并验证术中低体温发生的风险预测模型。方法选取2020年12月至2022年12月在本院接受普外科手术的117例患者作为观察对象。收集患者临床资料,根据患者术中是否发生低体温将其分为发生低体温组(A组)和未发生低体温组(B组)。Logistic回归分析影响患者普外科术中发生低体温的危险因素,并建立风险预测模型,受试者工作特征曲线(ROC)检测该模型的预测效能。结果117例患者中发生低体温31例(26.49%),未发生低体温86例(73.50%)。两组患者在年龄、体重指数、手术方式、ASA分级、术中输液量、手术室温、手术时间等方面比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄≥65岁、术中输液量≥1000 mL、麻醉时间≥4 h、手术室温<23℃是普外科术中发生低体温的危险因素(P<0.05)。独立危险因素纳入Logistic回归分析并建立预测模型,模型预测概率P=1/[1+e(-1.020+0.874)×(年龄)+1.114×(术中输液量)+1.556×(手术室温)+1.453×(麻醉时间)]。ROC曲线检验该模型预测效能,结果显示ROC曲线下面积(AUC)=0.754(P<0.05);Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,χ^(2)=1.001,P=0.998。结论患者年龄、术中输液量、麻醉时间、手术室温是普外科患者术中发生低体温的独立危险因素,Logistic风险预测模型拟合效度好,具有较高预测价值。

多器官功能障碍合并急性肾损伤预后的影响因素及预测模型构建

目的 探讨多器官功能障碍合并急性肾损伤(MODS-AKI)预后的影响因素及预测模型构建。方法 选取89例MODS-AKI患者,记录患者的一般资料,并分析患者预后的影响因素。结果 随访6个月内死亡36例,好转53例。死亡组AKI分期过高、使用活性血管药物、器官衰竭个数过多机械通气及感染相关器官衰竭评分(SOFA)和急性生理学及慢性健康评估(APACHE)Ⅱ评分过高的例数均显著高于好转组(P<0.05)。Logistic回归分析显示,AKI分期(OR=9.217,95%CI:2.513~33.801)、器官衰竭个数(OR=3.245,95%CI:1.624~6.481)、APACHEⅡ(OR=3.480,95%CI:1.739~6.965)、SOFA评分(OR=12.846,95%CI:5.412~30.489)是不良预后的危险因素(P<0.05)。回归方程建立危险评估模型显示,高危组(5~6)分不良预后率显著高于中危组和低危组(P<0.05)。结论 活性血管药物使用情况、AKI分期、器官衰竭个数、APACHEⅡ和SOFA评分与MODS-AKI不良预后有关,以此建立的简易评分模型具有良好的预后区分度,具有一定临床参考价值。

角膜移植术后并发干眼的影响因素分析及列线图预测模型构建

目的:分析角膜移植术后并发干眼的影响因素,并构建预测角膜移植术后并发干眼的列线图预测模型。方法:收集2021-03/2023-02于我院行角膜移植术的患者117例的临床资料。根据术后是否并发干眼分为干眼组(n=96)和非干眼组(n=21),分析角膜移植术后并发干眼的危险因素,构建预测角膜移植术后并发干眼的列线图预测模型,模型的内部验证和预测效能分别用校正曲线、决策曲线评估。结果:合并糖尿病、合并睡眠障碍、合并睑板腺功能障碍、长期滥用滴眼液、长期配戴角膜接触镜、泪液中白介素-6(IL-6)和肿瘤坏死因子-α(TNF-α)水平是角膜移植术后并发干眼的危险因素(P<0.05)。列线图预测模型预测角膜移植术后并发干眼的C-index为0.890(95%CI 0.877-0.903);列线图预测模型的阈值>0.07,列线图预测模型提供的临床净收益均高于单一指标。结论:基于角膜移植术后并发干眼的影响因素所构建的列线图预测模型对角膜移植术后并发干眼的预测价值较好。

大球盖菇菌丝生长预测模型构建研究

大球盖菇(Stropharia rugosoannulata)是联合国粮农组织(FAO)推荐的食用菌栽培品种之一,在四川、云南等省(区)已有大规模栽培生产,发展势头强劲。菌丝体是食用菌的营养器官,栽培过程中观察菌丝生长特点特征是进行栽培管理判断的重要表征指标。食用菌菌丝生长预测模型可以用来研究不同生长条件和环境变化对食用菌菌丝生长趋势的影响。采用Logistic、Gompertz生长模型对大球盖菇菌丝生长进行拟合分析,探究大球盖菇菌丝生长发育规律,构建10℃和20℃条件下大球盖菇菌丝生长预测模型,用评价指标进行模型评价,Gompertz模型R^(2)为0.995 2和0.994 7,并分析模型的有效性。研究结果表明,Gompertz模型是对大球盖菇菌丝生长曲线拟合的最佳模型。开展大球盖菇菌丝生长预测模型构建研究,为大球盖菇菌丝生长发育的相关研究提供理论支持,对我国食用菌产业向数字化、智能化方向发展有一定积极意义。

基于大数据挖掘的露天非金属矿产资源定量预测模型构建

为实现露天非金属矿产资源定量预测,以地质理论为指导,在计算机技术基础上,将理论分析与大数据挖掘算法相结合,建立三维非金属矿产资源定量预测模型。收集地质资料,通过二项分布模型模拟资源分布状态,统计期望矿点数量及对应函数关系式,提取数据特征,完成数据关联分析,构建空间属性数据库,分幅平差处理数据,消除信息误差、减少数据丢失,基于训练样本数据计算定量预测模型先验概率,获得控矿要素及重要性评估指标,得到最终的定量预测结果。实验部分证明了所提模型预测精度高,三维可视化结果能够清晰呈现存在矿产资源的位置,可应用价值高。

基于教育数据挖掘学生表现预测模型构建研究

自教育数据挖掘成功从人工智能中独立出来,就获得研究学者的广泛关注,现已成为教育研究领域的热点。为了实现学生表现的准确预测,首先阐述了教育数据挖掘的概念、方法、核心应用及研究动态,并在此基础上从学生表现预测教育数据准备、数据筛选、数据预处理、数据转换、数据挖掘模型建立及结果分析等六个方面详细阐述了教育数据挖掘方法下学生表现预测模型构建的方法及设计流程,以期为未来的研究者提供一种思路和借鉴。

多因素综合构建妊娠期糖尿病孕妇分娩巨大儿的预测模型

目的:多因素综合构建妊娠期糖尿病孕妇分娩巨大儿的预测模型。方法:选取妊娠期糖尿病孕妇120例,根据新生儿出生体质量不同分为巨大儿组(n=33)和正常组(n=87)。收集2组一般临床资料,采用logistic回归分析构建妊娠期糖尿病孕妇分娩巨大儿的预测模型,并绘制ROC曲线。结果:2组孕妇孕期增重、孕前体质量指数、分娩孕周、空腹血糖、口服糖耐量试验0 h血糖及胰岛素抵抗指数差异均有统计学意义(P<0.01);logistic回归分析显示,孕期增重、空腹血糖、胰岛素抵抗指数均为妊娠期糖尿病孕妇分娩巨大儿的独立危险因素(P<0.05)。将孕期增重、空腹血糖、胰岛素抵抗指数分别作为协变量X1、X2、X3,得出预测模型表达式为:Logit(P)=-10.522+0.521X1+0.337X2+0.216X3,该模型最佳临界值为0.522,灵敏度为73.68%,特异度为93.90%,ROC曲线下面积为0.856(0.614~0.977)。结论:多因素综合构建预测模型对妊娠期糖尿病孕妇分娩巨大儿具有较好预测价值。

剖宫产术后尿潴留的风险评估及预测模型构建

目的:通过文献回顾法和Delphi专家咨询明确剖宫产术后尿潴留的危险因素,构建剖宫产术后尿潴留风险预测模型,为剖宫产术后尿潴留预防提供依据。方法:按目的抽样选取2021年1月—2021年6月在承德市三级甲等医院的产科选择剖宫产的220例产妇作为研究对象,以剖宫产术后是否发生尿潴留分为尿潴留组和非尿潴留组,采用Logistic多因素统计分析,筛选出剖宫产术后尿潴留的独立危险因素并构建风险预测模型,用Hosmer-Lemeshow分析Logistic回归模型拟合优度,利用各危险因素OR值,构建剖宫产术后尿潴留的预警评分系统。结果:疼痛评分>4分、妊娠糖尿病、焦虑、拔管时间>24 h是剖宫产术后尿潴留发生的独立危险因素。该模型Hosmer-Lemeshow检验结果显示:似然比χ^(2)=11.967,P>0.05,ROC曲线下面积值为0.717,灵敏度0.574,特异度0.741,研究结果中最大约登指数为0.351,对应的截点值为35.5分,表明该评分系统对剖宫产术后尿潴留具有一定的预测能力。结论:本研究构建的剖宫产术后尿潴风险评估模型,对剖宫产术后尿潴发生风险的预测具有一定的临床价值。

装备寿命预测的平行仿真模型在线演化方法

在面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术研究基础上,统一了不同退化状态下的状态方程,提出了预测模型形态库的构建方法和预测模型形态选择算法,设计了“模型形态库构建—模型选择—数据同化—模型演化”的模型在线演化工作流程,运用扩展卡尔曼滤波和极大似然估计算法,实现了面向装备剩余寿命预测的平行仿真模型在线动态演化。通过仿真实验验证了模型形态选择算法和模型在线演化工作流程的有效性,取得了较好的仿真效果。

胬肉术后复发危险因素Logistic回归分析及复发概率风险预测模型的构建

目的:探讨翼状胬肉切除术后胬肉复发的危险因素并构建复发概率风险预测模型。方法:对翼状胬肉切除联合角膜缘干细胞移植术治疗的72例翼状胬肉患者的临床资料进行回顾性分析,比较未复发组与复发组相关指标的差异,然后对复发可能的相关危险因素进行Logistic回归分析。结果:通过Logistic回归分析:术后CAD(转换)、术后3个月BUT差异有统计学意义(P<0.05),术后CAD(转换)每增加一单位(25°),复发的风险增加2.6倍,术后BUT每增加1秒,复发的风险降低88.6%。根据回归结果建立胬肉复发概率风险预测模型:P=EXP(16.997+0.979*X1-2.167*X2)/[1+EXP(16.997+0.979*X1-2.167*X2)],ROC曲线AUC=0.929,最佳截断点为0.297。结论:术后散光的增加、术后泪膜破裂时间的缩短为翼状胬肉术后复发的危险因素之一,构建的胬肉复发概率风险预测模型对胬肉复发具有一定的预警作用。

高龄老年患者全麻后肺部感染风险因素及预测模型的建立

探究高龄老年患者全麻后肺部感染风险因素,并进行预测模型构建。方法 对哈密市中心医院2013年03月-2022年03月收治的172例高龄老年全麻住院患者相关临床资料(包括年龄、性别、体重、美国麻醉学家协会(ASA)分级、手术季节、术前住院时间、麻醉时间和术后疼痛评分)予以回顾性分析,采用Logistic回归分析筛选独立危险因素,并构建nomogram模型预测肺部感染发生的概率。应用受试者工作特征曲线(ROC)验证其预测效能,同时随机抽取50%研究样本代入模型进行深入验证。结果 Logistic回归分析显示,患者年龄(OR=1.47,95%CI:1.31-1.68)、体重(OR=1.62,95%CI:1.34-1.97)、麻醉时长(OR=1.72,95%CI:1.01-2.36)、手术季节(OR=1.25,95%CI:1.05-1.54)为全麻术后患者发生肺部感染的独立危险因素(P<0.05)。与I级患者相比,ASA分级为II级(OR=1.16,95%CI:1.02-1.31)和III级(OR=1.32,95%CI:1.24-1.57)的全麻术后患者发生肺部感染的风险明显增加(P<0.05)。疼痛评分为Ⅱ级(OR=1.67,95%CI:1.32-1.92)及III级的患者(OR=1.54,95%CI:1.33-1.72)与疼痛评分为I级的患者相比,发生与肺部感染的风险亦明显增加(P<0.05)。此外校正曲线表明,预测曲线与实际曲线吻合。ROC曲线下面积(AUC)为0.937,随机取样验证结果显示,模型预测肺部感染患者灵敏度、特异度以及准确率分别为为77.27%、96.87%及89.72%,Kappa值为0.78,表明该模型具有较强的预测能力。

基于差分进化算法优化多层感知器的印染污泥灰熔点预测模型构建

目的:印染污泥(textile dyeing sludge,TDS)的灰熔融特性对掺烧其的锅炉安全稳定运行具有重要影响。为更好地减轻TDS掺烧带来的结渣、堵塞和频繁检修等问题,需对TDS灰熔点进行预测模型构建及研究。方法:采用差分进化算法优化多层感知器(differential evolution algorithm optimizing multilayer perceptron,DE-MLP)的方法构建TDS灰熔点预测模型,并与遗传算法优化支持向量机模型(genetic algorithm optimizing support vector machine,GA-SVM)进行比较分析。结果:DE-MLP表现出更强的泛化能力,最大误差仅为1.4%,拟合优度达到0.998。结论:DE-MLP可用于构建TDS的灰熔点预测模型,适合解决小样本回归问题。

IVF-ET治疗中卵巢过度刺激综合征的列线图预测模型构建与应用性验证

目的探讨不孕患者行体外受精-胚胎移植(in vitro fertilization-embryo transfer,IVF-ET)治疗所致卵巢过度刺激综合征(ovarian hyperstimulation syndrome,OHSS)的影响因素,并构建与验证IVF-ET治疗后发生OHSS风险预测模型。方法回顾性分析2020年1月至2022年12月右江民族医学院附属医院接受IVF-ET治疗的150例不孕患者临床资料,将IVF-ET治疗后发生OHSS的患者纳入发生组,未发生OHSS的患者纳入未发生组。采用单因素和多因素Logistic回归分析法确定IVF-ET治疗后发生OHSS的独立影响因素,利用确定的独立影响因素构建列线图预测模型,从C指数、受试者工作曲线(ROC)、校准曲线三个维度评判列线图预测模型效能。结果接受IVF-ET治疗的150例不孕患者中,15例发生OHSS,占比10%,未发生135例,占比90%。Logistic回归分析结果显示,多囊卵巢综合征、注射hCG扳机10000 IU、Gn总使用量是不孕患者IVF-ET治疗后发生OHSS的危险因素(OR>1,P<0.05),基础卵泡刺激素水平是其保护因素(OR<1,P<0.05)。采用确定的独立影响因素绘制ROC曲线,结果显示多囊卵巢综合征、注射hCG扳机10000 IU、Gn总使用量、基础卵泡刺激素水平的AUC值均>0.60,说明以上指标为预测IVF-ET治疗后发生OHSS提供价值。利用以上独立影响因素构建列线图预测模型,危险因素分值相加所得数值即为IVF-ET治疗后发生OHSS的概率,验证结果显示,校准曲线的C-index值为0.990,表明该列线图预测模型预测效能良好。结论采用IVF-ET治疗后发生OHSS的独立危险因素构建列线图预测模型,独立危险因素包括多囊卵巢综合征、注射hCG扳机10000 IU、Gn总使用量,基础卵泡刺激素水平是其保护因素,该模型可直接预测IVF-ET治疗后发生OHSS的概率,为后续治疗与护理提供理论支持。

基于分形插值理论的水库泥沙淤积量模型构建

水库泥沙淤积量的科学预测对于水库的合理调度、综合效益的发挥有着重要的意义。为了准确预测水库泥沙淤积量,首先,基于分形理论,探讨了基于分形插值的、具有外推功能的预测模型构建方法;其次,通过实例验证了水库泥沙淤积量变化具有较好的分形特征;最后,利用分形插值预测模型对未来时间点水库泥沙淤积量进行了预测。实证分析表明:采用这种方法构建的水库泥沙淤积量模型具有较高的可靠性,且便于编程,因此是一种实用性较强的水库泥沙淤积量模型建构方法。

胆总管结石术后发生肝内胆管结石预测模型的建立与评价

目的探究影响胆总管结石术后发生肝内胆管结石的危险因素,同时建立预测模型并评价。方法选取2016年6月至2018年6月武汉市第一医院收治的305例行胆总管结石术病人作为研究对象,专人负责对病人进行随访、调查,观察病情进展情况,根据胆总管结石术后是否发生肝内胆管结石,将研究对象分为发生肝内胆管结石组(26例)与未发生肝内胆管结石组(279例),收集两组病人相关临床资料,行多因素Logistic回归分析,依据分析结果探究影响胆总管结石术后发生肝内胆管结石的相关危险因素,同时建立相应的预测模型。结果①胆总管结石术后发生肝内胆管结石与胆总管直径、结石数量、胆道炎症、胆管硬化、术中出血、手术时间、术前血总胆红素、术前血清白蛋白、术前丙氨酸转氨酶等因素有关(均P<0.05)。②以胆总管结石术后是否发生肝内胆管结石作为因变量,将组间比较差异有统计学意义的单因素作为自变量,行多因素Logistic回归分析,结果显示:胆总管直径、结石数量、胆道炎症、术前血总胆红素、术前丙氨酸转氨酶是胆总管结石术后发生肝内胆管结石的危险因素(均P<0.05)。③构建胆总管结石术后发生肝内胆管结石预测模型结果显示,模型预测灵敏度和特异度分别为86.67%、96.69%,准确度为95.59%。结论胆总管直径、结石数量、胆道炎症、术前血总胆红素、术前丙氨酸转氨酶是胆总管结石术后发生肝内胆管结石的危险因素,依据上述因素建立模型,可为胆总管结石术后是否发生肝内胆管结石提供一定参考。

基于随机森林算法的糖尿病周围神经病变预测模型构建与验证

目的探讨T2DM合并糖尿病周围神经病变(DPN)的影响因素,构建基于随机森林算法的DPN预测模型并进行验证。方法选取2019年1月至2021年12月于我院住院治疗的T2DM患者512例,根据是否合并DPN分为单纯T2DM组(n=292)和T2DM合并DPN组(DPN,n=220)。比较两组一般资料及生化指标,Logistic回归分析T2DM合并DPN的影响因素,构建随机森林模型。结果与T2DM组比较,DPN组白细胞计数、HbA1c、体重下降速度、DR患病率升高(P<0.05),DM病程≥10年、TG、HDL-C降低(P<0.05)。Logistic回归分析显示,年龄≥60岁、HbA1c、TG、HDL-C、体重下降速度、DR是T2DM合并DPN的影响因素。随机森林模型显示,树的数量为387时错误率最低,T2DM合并DPN的影响因素重要性排序为体重下降速度、TG、DR、HDL-C、HbA1c及年龄≥60岁。结论年龄≥60岁、HbA1c、TG、HDL-C、体重下降速度是T2DM合并DPN的影响因素,有助于临床早期诊治。

衰老相关分泌表型在复发慢性硬膜下血肿患者中表达及其预测模型构建

目的探究衰老相关分泌表型(SASP)在复发慢性硬膜下血肿(CSDH)患者中表达及其预测模型构建。方法纳入159例CSDH患者,根据首次钻孔后3个月内是否复发分为复发组和非复发组;比较两组基本资料及4种典型的SASP[白细胞介素(IL)-6、IL-8、血管内皮生长因子(VEGF)和基质金属蛋白酶(MMP)-9]的表达水平,纳入多因素Logistic回归建立预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC),评估模型的预测效能。结果复发组年龄、IL-6、IL-8、VEGF和MMP-9水平明显高于非复发组(P<0.05),Logistic回归分析显示,IL-6、IL-8、VEGF和MMP-9均是CSDH复发的危险因素,上述因素所建立模型的预测效能最好,模型AUC为0.983,预测模型公式Log(P)=2.832×VEGF+2.547×MMP-9+3.197×IL-6+2.658×IL-8-18.500。结论年龄、脑萎缩程度是CSDH患者复发的高危因素,IL-6、IL-8、VEGF和MMP-9在CSDH复发患者中表达明显增高,基于IL-6、IL-8、VEGF和MMP-9建立的预测模型预测效能较好。

基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型

电力负荷预测属于设置发电计划与电力系统发展的核心,高精度的负荷预测对于电力系统经济、安全、稳定的工作存在着不可忽视的作用。为此,构建基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型,采用基于概率主分量分析模型的电力运行数据预处理方法,去除冗余数据。对预处理后的电力运行数据,通过基于多变量时间序列的电力负荷预测模型,实现电力负荷预测。经实验验证,所构建模型对电力负荷的预测结果可信度高,且对短期、长期的电力负荷的预测精度均显著,针对不同时间序列类型的电力负荷预测任务而言,均可实现高精度、全方位的电力负荷预测,可作为电力负荷预测任务中的参考模型。

移动传感网节点位置预测方法研究

针对现有稀疏传感网中移动节点位置预测精度较低,提出一种基于深度信念网络的移动未知节点位置预测方法。首先利用深度信念网络强大的特征学习能力,分析不同信号强度向量样本集;其次在深度信念网络的最后一层级联一层支持向量机,将所学习到的信号强度分布特征作为顶层支持向量机的输入,构建距离预测模型;最后预测未知节点与其相邻节点之间的距离,判断其可能位置所在区域,计算得出未知节点的预测位置。仿真实验结果表明,文中所提出的位置预测方法与RBF神经网络位置预测方法相比,预测精度提高了19.3%;与支持向量机预测方法相比,预测精度提高了23%;与改进的MCL相比,预测精度提高了33.4%,且有较强的鲁棒性,适用于稀疏传感网络节点位置预测。