COVID-19传染非预期变化对中国股市回报率的影响研究——基于流行病Logistic模型

COVID-19疫情爆发以来,全球金融市场波动加剧,引起了投资者对流行病如何影响股市回报率的关注。本文基于流行病Logistic模型预测了COVID-19疫情传染的发展趋势,并对其传染的非预期变化对中国股市的影响机制进行了实证分析。回归结果表明,样本期间国内确诊人数每出现1倍的非预期增长,上证指数平均下降3.7%-3.9%,而实际新增确诊人数对股市回报率的影响并不显著。实证研究还发现,疫情对股市的冲击存在阶段性,其影响随疫情传染趋势的明朗逐渐减弱。此外,中国股市回报率还受到海外疫情扩散风险的影响。本文的分析结论为研究流行病事件对股市回报率的影响提供了重要的经验证据,同时对投资者认识和应对此类新型金融风险也具有较高的参考价值。

具有Logistic增长和Crowley-Martin型发生率的随机SIRS双流行病模型的动力学研究

基于现实生活中多种疾病共存并且受环境噪声影响,建立了一个具有Logistic增长和Crowley-Martin型发生率的随机SIRS双流行传染病模型,目的在于讨论Logistic增长、Crowley-Martin型发生率和双流行传染病对模型全局动力学的影响。分析展示了模型的全局动力学由随机基本再生数决定。具体地,首先通过构造Lyapunov函数并利用Ito公式,证明了全局正解的存在唯一性;其次结合引入的随机基本再生数和构造的Lyapunov函数,应用LaSalle不变性原理得到决定疾病灭绝和持久的充分条件。结果表明:环境变化在一定条件下会对疾病起抑制作用。最后,通过数值模拟验证了理论结果的正确性。

发生带状疱疹后神经痛的影响因素的logistic模型分析

目的了解带状疱疹后神经痛(postherpetic neuralgia,PHN)的影响因素,为针对性地防治PHN提供依据。方法于2022年1月-12月选取某院就诊的带状疱疹患者480例为研究对象,收集患者的人口学情况、临床相关内容、心理状态、饮食依从性和运动情况。采用多因素logistic模型分析PHN发生的影响因素。结果共纳入480人,单因素分析结果显示,年龄较高、皮损面积大、NRS评分高、不用激素治疗、冠心病、饮食习惯不良、缺乏体育锻炼者的PHN发生率较高(P<0.05)。多因素分析结果显示,年龄、皮损面积、激素治疗、冠心病、饮食依从性、体育锻炼是PHN的影响因素(P<0.05)。结论年龄、冠心病、疼痛程度、皮损面积、激素治疗、饮食依从性、体育锻炼影响PHN的发生,根据影响因素采用多种措施开展有针对性健康干预,从而帮助患者正确面对疾病,降低PHN的发生率,提高生活质量。

基于Logistic模型和SPC算法的关键技术识别与预测——以卫星互联网为例

识别关键技术有助于在制定技术和市场战略布局中获得先发优势,对我国经济发展、国家安全具有重要意义。文中提出一种融合生命周期与主路径分析的关键技术识别方法,是对已有的研究理论和方法的重要补充。首先,检索相关领域专利数据并进行技术划分;然后,综合运用Lo-gistic模型和SPC算法构建技术轨道,识别关键技术;接着,使用显性技术优势指数比较主要国家技术竞争态势;最后,结合关键技术与技术竞争态势绘制技术路线图,识别技术热点与前沿预测。以卫星互联网为例,阐述该方法的应用过程。研究结果表明,该方法能够较为准确识别出该领域关键技术,揭示全球技术竞争态势,有效实现技术热点识别和未来技术预测;识别出的卫星互联网关键技术,能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。

社会融合视角下农民工城市定居意愿探赜——基于Logistic模型的实证研究

农民工的城市定居意愿影响农民工市民化进程,进而影响我国新型城镇化建设与乡村振兴。文章基于2023年873份农民工问卷,在社会融合视角下,构建二元logistic回归模型对农民工的城市定居意愿影响因素进行研究。实证研究表明,只有58%的农民工具有城市定居意愿。农民工性别、年龄、婚姻状况、教育水平、家庭随迁人口数量、城市迁移时间长短等因素对定居意愿均没有显著影响;参加本地医保、身份认同、经济收入、健康状况、承包地等因素对农民工的城市定居意愿影响较大;社会参与度、闲暇生活、居住证等在一定程度上提升农民工的定居意愿。如何持续提升农民工的城市定居意愿,文章从社会关系融合、经济收入及公共服务均等化等三个方面提出了对策建议。

X线联合超声Logistic模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值分析

目的分析与乳腺癌腋窝淋巴结转移相关的X线和超声征象,构建Logistic回归模型并评估其对术前预测腋窝淋巴结状态的临床价值。方法选取2015年1月至2022年1月高密市人民医院收治的312例原发性乳腺癌患者作为研究对象,根据是否发生腋窝淋巴结转移(ALNM)分为转移组(n=141)与未转移组(n=171)。所有患者均行X线及超声检查,比较未转移组与转移组乳腺浸润性导管癌的X线征象、超声征象,采用多因素Logistic回归分析ALNM的影响因素;绘制ROC曲线分析X线、超神征象及Logistic回归模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。结果两组X线原发灶长径、皮肤增厚、乳头回缩、淋巴结门和淋巴结密度比较差异有统计学意义(P<0.05),两组象限位置、钙化和边缘毛刺比较差异无统计学意义;两组超声原发灶长径、淋巴结皮髓质分界和淋巴结皮质比较差异有统计学意义(P<0.05),两组原发灶高回声晕、后场回声、血流分级和纵横比比较差异无统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示,X线征象的乳房皮肤增厚征象、超声淋巴结皮质增厚征象是乳腺浸润性导管癌患者发生ALNM的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,X线乳房皮肤增厚征象和超声征象的淋巴结皮质增厚预测淋巴结转移的AUC分别为0.652(95%CI:0.589~0.714)、0.725(95%CI:0.666~0.784),模型预测ALNM的AUC为0.795(95%CI:0.742~0.848),预测效能较好。结论乳腺癌患者的X线皮肤增厚征象和超声腋窝淋巴结皮质增厚征象与ALNM有关,X线联合超声的Logistic模型可较准确地预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态。

贝叶斯Logistic回归模型在中老年人心脏病影响因素分析中的应用

目的探讨贝叶斯Logistic回归模型在心脏病影响因素分析研究中的应用价值。方法数据资料来自2015年中国健康与养老追踪调查中的525例调查对象。利用OpenBUGS软件分别拟合了贝叶斯随机效应和固定效应的Logistic回归模型,并在两种模型中估计各影响因素与因变量关系的优势比(OR)及95%可信区间(95%CI)。结果贝叶斯随机效应和固定效应的Logistic回归模型分析结果均显示,性别、高血压和糖尿病是心脏病患病率的影响因素。两个模型的收敛效果均较好,参数估计结果也相差较小,但随机效应模型的拟合效果略差于固定效应模型(随机效应模型:DIC=156.6,pD=11.96;固定效应模型:DIC=155.8,pD=7.79)。结论在贝叶斯Logistic回归模型中引入随机效应参数需根据具体情况而定,否则反而可能会降低模型的拟合效果。

基于ADDIE模型的中医院校预防医学专业流行病学课程思政教学的探索与实践

基于ADDIE模型,探索流行病学课程思政建设方法和途径,将课程思政建设融入流行病学课程建设全过程,以达到为社会培养出政治立场坚定、职业品德高尚、专业素养过硬、德才兼备的公共卫生人才。

基于决策树模型的罗湖区人工流产方式流行病学特征及影响因素研究

目的:探讨基于决策树模型的罗湖区人工流产方式的流行病学特征及其影响因素。方法:回顾性纳入深圳罗湖区医院集团所属医疗机构在2021年9月—2022年10月收治的人工流产女性共9 245例,根据人工流产方式将其划分为药物组(2 004例)和手术组(7 241例),进行数据分析和结果评估。采用单因素和多因素法对人工流产方式的流行病学特征进行分析,确定影响人工流产方式选择的独立因素;同时基于决策树模型评估药物组和手术组两种人工流产方式的优缺点。结果:单因素分析结果显示,孕周、年龄、人工流产方式偏好情况、受教育程度、婚姻状况及生育情况均可能与人工流产方式选择有关(P<0.05)。多因素分析结果显示,孕周、年龄、人工流产方式偏好情况、受教育程度及生育情况是影响人工流产方式选择的独立因素(P<0.05)。决策树模型构建结果显示,孕周、人工流产方式偏好情况、婚姻状况及生育情况可直接影响人工流产方式选择,其中人工流产方式偏好情况影响最为显著。决策树模型预测分类与真实分类基本一致,模型预测错误率为10.00%,说明决策树模型的预测错误率与Logistic回归模型相同,均为10.00%,表明该模型具有良好的拟合度。结论:罗湖区人工流产方式选择受孕周、人工流产方式偏好情况、婚姻状况及生育情况等因素影响。其中,人工流产方式偏好情况对人工流产方式选择的影响最为显著。这些发现有助于优化人工流产的个体化治疗策略,提高人工流产个体的医疗体验和治疗效果。

基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型

目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。

基于多元Logistic模型与解释结构模型的乡村旅游可持续发展路径研究

在全面推进乡村振兴战略背景下,乡村旅游成为助推乡村经济高质量的有效路径。基于广西阳朔县23个景区的1005份问卷数据,采用多元Logistic回归模型和解释结构模型,探讨乡村旅游可持续发展因素及内在逻辑关系。研究发现:①旅游资源多样性、特色民俗文化、交通通达度、投资主体结构、管理者的战略视野和进取态度、国家和地方的政策环境都对乡村旅游的可持续性产生显著影响;②旅游资源的多样性和特色民俗文化是影响乡村旅游可持续发展的深层因素,交通通达度和投资主体结构为中层间接因素,而管理者的战略眼光和进取态度、国家及地方政策环境则是直接影响的表层因素;③乡村旅游的可持续发展是由客观环境因素和主观人为因素共同作用的复杂系统,在动态互动中形成了“旅游资源—发展条件—治理环境—乡村旅游的可持续发展”的传导关系。

基于深度神经网络与Logistic模型的财务风险预警研究——来自制造业上市公司数据

复杂多变的外部经济环境促使企业财务风险不断上升,寻求有效的财务风险预警模型以提高公司财务风险管理能力是当前理论界与实务界重点关注的热点话题。人工智能技术在各领域应用的飞速发展,为识别和评估公司财务风险提供了新方向,本文基于人工智能领域主流算法——机器学习算法,构建深度神经网络预警模型以识别和评估公司财务风险。本文以2001-2023年制造业上市公司为样本,使用PSM匹配将样本分为财务危机组和经营良好组,综合多维度多目标的财务风险预警指标体系,并使用计算机模拟仿真技术和多模型对比测试,研究发现基于机器学习算法的深度神经网络模型对预测财务风险准确率达到90%。进一步,本文运用Logistic模型获取了对企业财务风险影响较大的因素。本文研究为识别、评估和控制财务风险提供了新的理论模型,也为管理者增强公司风险防范水平提供了实践指导。

Logistic回归模型和XGBoost模型对急性缺血性脑卒中患者发生吞咽障碍的预测价值

目的筛选危险因素构建急性缺血性脑卒中后吞咽障碍风险预测模型,对比XGBoost模型和Logistic回归模型的优劣性。方法选取2022年1-12月新疆医科大学第二附属医院神经内科573例急性缺血性脑卒中患者,按7∶3比例随机分为建模组(n=401)和验证组(n=172)。筛选发生吞咽障碍的危险因素,以单因素分析有统计学意义的变量分别建立Logistic回归模型和XGBoost模型。在验证组数据集上使用十折交叉验证法进行内部验证,采用校准曲线、受试者工作特征曲线(ROC曲线)和决策曲线评价两种模型的预测效能。结果多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、NIHSS评分、GCS评分、BI指数、脑干病变、构音障碍、失语症、咽反射(正常)是急性缺血性脑卒中后吞咽障碍的影响因素。XGBoost模型特征重要性排序前8位分别为年龄、BI指数、NIHSS评分、咽反射、TOAST分型、白蛋白、文化程度、营养评分。对比两种模型结果显示,XGBoost模型的准确性、精确度、敏感度、F1分值分别为0.849、0.830、0.754、0.790,表现优于Logistic回归模型。Logistic回归、XGBoost模型预测吞咽障碍的AUC值分别是0.894、0.925,两者AUC值比较,差异无统计学意义(P>0.05)。模型的校准曲线和临床决策曲线均显示XGBoost模型准确度和临床实用价值优于Logistic回归模型。结论XGBoost模型和Logistic回归模型均能有效预测急性缺血性脑卒中后吞咽障碍风险,XGBoost模型表现更优,可为临床早期预防急性缺血性脑卒中吞咽障碍提供参考。

随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能比较

目的比较随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能。方法在手术麻醉系统中筛选一次住院期间申请2次手术的患者信息。提取所有非计划再次手术患者(n=219)作为研究组,对应科室的计划再次手术患者(n=14311)作为对照组。运用随机森林模型和Logistic回归模型建立非计划再手术预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能。结果(1)Logistic回归分析结果显示,前次术中输血、罹患恶性肿瘤、合并疾病数量、前次手术切口愈合等级、前次手术级别、前次手术时长、前次手术切口类别是非计划再手术发生的影响因素(P<0.05)。Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.922,灵敏度、特异度、准确率分别为92.59%、79.11%、79.28%。(2)随机森林模型特征变量的重要性排序结果显示,前次手术切口类别、前次术中输血、前次手术级别、前次手术切口愈合等级、合并疾病数量、罹患恶性肿瘤等变量的重要性更靠前。随机森林预测模型的曲线下面积为0.866,灵敏度、特异度、准确率分别为80.00%、93.33%、86.66%。Logistic回归预测模型曲线下面积大于随机森林预测模型,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论综合使用Logistic回归模型和随机森林模型,并将二者分析结果互为补充,可从各个方面预测非计划再次手术的风险因素,能获得更好的预测效能。

基于logistic回归模型分析骨科手术部位感染的影响因素

目的总结骨科手术部位感染现状,探讨骨科手术部位感染的影响因素。方法收集江苏省盐城市第三人民医院2022年1月至2023年12月骨科手术部位感染病例作为感染组,共41例,按照1∶1的比例,随机抽取同科室2022年1月至2023年12月年龄相近(±10岁)、性别相同未发生手术部位感染的41例病例作为非感染组,分析骨科手术部位感染病原菌分布情况并基于二分类logistic回归模型分析骨科手术部位感染的影响因素。结果本研究共纳入41例手术部位感染患者,术后1~3 d发生手术部位感染10例(24.39%),术后4~6 d发生手术部位感染12例(29.27%),术后7~9 d发生手术部位感染5例(12.20%),术后10~30 d发生手术部位感染10例(24.39%),术后31~90 d发生手术部位感染4例(9.76%)。感染组检出40株病原菌,主要为革兰氏阳性球菌(31株,77.50%),最常见的为金黄色葡萄球菌(19株,47.50%),其次为凝固酶阴性葡萄球菌(7株,17.50%)。两组糖尿病史、体重指数(BMI)、术前纤维蛋白原、手术持续时间、手术引流比较,差异有统计学意义(P<0.05)。logistic回归分析显示,患者BMI(OR=1.231,95%CI:1.049~1.445,P=0.011)是骨科手术部位感染的独立危险因素。BMI作为手术部位感染的独立危险因素,其临界值为25.37 kg/m2。结论骨科手术患者中,肥胖患者更易发生手术部位感染,建议进一步强化肥胖患者的围手术期管理,以减少手术部位感染的发生。

基于Logistic生长模型的钦蜜9号百香果成熟阶段判别

【目的】探究夏季百香果的生长发育与品质形成规律,并对百香果成熟阶段进行判别。【方法】采用钦蜜9号百香果作为试材,测定其横径、纵径、固酸比、可食率、果皮厚度、硬度等理化指标,利用Logistic生长模型分析理化指标随有效积温增长的变化规律,并应用因子分析法对百香果成熟度进行定量评价,最终划分成熟阶段。【结果】通过观测并记录百香果生长过程,发现其纵径、横径变化趋势符合“慢-快-慢”的生长曲线,分析得出百香果在有效积温达到440℃·d时,基本完成果实膨大。随后以固酸比、可食率、果皮厚度、硬度为品质指标,其中固酸比与可食率指标呈现S型增长趋势,果皮厚度与硬度呈现三次函数下降趋势,并且品质指标与有效积温之间存在显著的相关性。利用因子分析方法构建百香果成熟度评价指标I_(M),采用Logistic生长函数建立百香果成熟度数学模型,模型拟合优度达99.25%,计算得出t1、t2、t3等3个生长分界点。最终确定有效积温为475~736℃·d时,果实处于果肉增重阶段;有效积温为736~997℃·d时,果实处于转色阶段;有效积温为997~1200℃·d时,果实处于成熟阶段。【结论】本研究量化分析了百香果成熟度,能够较好划分果肉增重期、转色期、成熟期三个成熟阶段,为百香果适时机械化采摘与贮藏管理提供依据。

基于Logistic回归模型和PCA模型的急性缺血性脑卒中发作影响因素分析

目的应用Logistic回归模型和主成分分析(PCA)模型分析急性缺血性脑卒中(AIS)发作的影响因素。方法从大连医科大学附属第二医院医渡云科研大数据服务器系统提取2001年1月1日至2021年12月31日的数据,将医院病历系统收录的55620例AIS患者纳入病例组,将筛选后的64134例在医院体检中心体检的人群纳入对照组。收集两组的临床资料,分析AIS发作的影响因素。结果多因素分析结果显示,年龄、性别、肌酐、白细胞计数、血红蛋白、红细胞计数、血小板计数、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、总胆固醇(TC)、γ-谷氨酰转移酶(γ-GGT)水平及吸烟史、饮酒史、高血压、糖尿病、心梗、冠心病、动脉粥样硬化为AIS的影响因素(P<0.05);受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.927。PCA提取8个主成分,既往病史、血脂水平风险比较大。结论既往病史及血脂水平是AIS发作的主要影响因素,有效控制原发疾病及血脂水平能够更好控制AIS发作。

2011-2020年乌鲁木齐市手足口病流行病学特征分析及SARIMA预测模型构建

目的分析2011-2020年乌鲁木齐市手足口病(HFMD)流行病学特征,构建SARIMA模型预测发病趋势,为完善防控举措提供依据。方法对2011-2020年乌鲁木齐市HFMD病例数据进行描述性流行病学特征分析,建立SARIMA模型。结果乌鲁木齐市2011-2020年HFMD年均发病率为68.60/10万,重症32例,死亡4例;2011-2019年呈隔年高发趋势,2018年发病率为近10年最高(105.69/10万),季节性明显,呈双峰流行。HFMD年均发病率最高的区县为经开区(头区),达到107.35/10万。男性年均发病率为80.55/10万,女性为56.12/10万,男女比为1.50∶1.00,2011-2019年男性发病率高于女性,差异有统计学意义(P<0.05),2020年男女发病率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。发病最小年龄为1 d,最大为67岁,5岁以下儿童病例数占比最高(85.82%);主要为托幼和散居儿童。2011-2020年共检测HFMD标本7778份,阳性率为81.15%,以其他肠道病毒占比最高(46.28%)。SARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型为最优模型。结论乌鲁木齐市HFMD有周期性、季节性、性别、年龄差异,应持续做好监测,加强重点人群防控工作;SARIMA(1,0,0)(0,1,1)12模型拟合较好,与实际发病情况趋势一致,可用于预测乌鲁木齐市HFMD未来发病情况,对指导乌鲁木齐市HFMD防控存在一定理论价值;关注病原分布和变化情况,完善实验室病毒分型。

基于Logistic回归与决策树模型的老年多重慢病及影响因素分析

目的:应用决策树模型和Logistic回归对老年多重慢病影响因素进行分析,为多重慢病的管理和防控提供依据。方法:采用多阶段分层随机抽样方法于青岛、广州、苏州抽取1273名老年人,进行老年多重慢病的问卷调查,分别建立Logistic回归模型和决策树模型,分析并比较两种分析方法结果的差异性。结果:Logistic回归结果显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素,其中年龄是保护因素(OR<1)。决策树模型显示医疗保险是老年多重慢病的最主要影响因素,其次是吸烟、年龄和婚姻状况。两种模型分析比较结果显示,Logistic回归模型的灵敏度为74.3%,特异度为55.3%;决策树模型的灵敏度为57.2%,特异度为73.3%。结论:研究显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素。结合运用Logistic回归模型和CHAID模型,可以有效筛选老年多重慢病的危险因素,有助于制定针对性措施,加强管理和防控。

基于DCE-MRI表现的logistic回归分析模型在乳腺良恶性病变诊断中的应用

目的 分析基于动态对比增强磁共振成像(DCE-M RI)表现的logistic回归分析模型在乳腺良恶性病变诊断中的应用。方法 回顾性分析2021年1月~2023年10月来我院进行乳腺检查患者161例临床资料。其中良性病变60例、恶性病变101例,分别纳入良性组(n=60)及恶性组(n=101)。分析两组DCE-MRI表现差异,进行单因素分析,利用二元Logistic回归分析构建乳腺良恶性病变诊断模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析乳腺良恶性病变诊断模型的效能。结果 单因素分析显示,良性组与恶性组TIC曲线、BI-RADS分级、早期强化率、边缘形态及病灶大小比较差异有统计学意义(P<0.05);二元Logistic回归分析结果显示, TIC曲线、BI-RADS分级、早期强化率、边缘形态及病灶大小是乳腺良恶性病变危险征像;构建logistic乳腺癌良恶性病变诊断模型Y=-0.633+0.645TIC曲线+2.112×BI-RADS分级+1.142×早期强化率+1.136×边缘形态+1.136×病灶大小;ROC曲线分析显示该模型诊断效能,AUC为0.944,敏感度为83.33%,特异度为85.15%,提示该模型具有较高的诊断效能。结论 基于乳腺病变早期DCE-MRI表现的logistic诊断模型,能够筛选出对乳腺恶性病变鉴别诊断有意义的特征变量,对乳腺良恶性病变具有较高的诊断效能。