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基于贝叶斯多变量联合模型的体检人群脑卒中发病风险因素的纵向研究 被引量:3
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作者 杨毅 丛慧文 +8 位作者 王廉源 杨丽萍 包绮晗 王浩桦 李承圣 周立雯 丁子琛 石福艳 王素珍 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2023年第12期1437-1443,共7页
背景脑卒中是目前影响人类健康的主要公共卫生问题之一;健康体检纵向数据累积了大量的健康信息,由于缺失数据多、样本量小等诸多问题,导致其利用率低、重要信息未能得到充分挖掘,进而对常见慢性病的有效防控等工作带来一定困难。目的基... 背景脑卒中是目前影响人类健康的主要公共卫生问题之一;健康体检纵向数据累积了大量的健康信息,由于缺失数据多、样本量小等诸多问题,导致其利用率低、重要信息未能得到充分挖掘,进而对常见慢性病的有效防控等工作带来一定困难。目的基于贝叶斯多变量联合模型,探讨体检人群脑卒中发病风险因素,为慢性病风险因素分析提供新的方法。方法本研究使用空军军医大学西京医院健康医学中心2008—2015年的体检资料。随访情况:以首次发生脑卒中为结局事件,发生结局事件立即停止随访;若未发生,到2015年体检信息收集完成后结束随访;体检间隔时间为1年。依据随访过程中是否发生脑卒中分为脑卒中组和非脑卒中组。纵向观察变量包括总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、体质指数(BMI)和收缩压(SBP)。采用多因素Cox回归模型分析基线情况对脑卒中结局事件的影响;采用贝叶斯多变量联合模型,分析随访过程中TC、TG、LDL-C、HDL-C、BMI和SBP的纵向变化轨迹对脑卒中发病的影响。结果本研究共纳入234例研究对象,1581条纵向随访记录,平均随访时间为(7.4±1.2)年,其中70例(29.9%)在随访过程中发生脑卒中。多因素Cox回归模型结果显示:基线TC、TG、LDL-C、HDL-C、BMI、SBP对脑卒中发病均无影响(P>0.05)。贝叶斯多变量联合模型结果显示:TG每纵向升高1 mmol/L,脑卒中发病风险升高1.863倍[95%CI(1.018,3.294),P=0.042];LDL-C每纵向升高1 mmol/L,脑卒中发病风险升高1.347倍[95%CI(1.045,1.863),P=0.046]。结论TG、LDL-C水平随时间变化的纵向升高是体检人群脑卒中发病的危险因素;贝叶斯多变量联合模型可用于体检人群的慢性病风险因素探讨研究中。 展开更多
关键词 卒中 体格检查 贝叶斯联合模型 COX回归模型 血脂异常 危险因素
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不同MMSE评分下阿尔兹海默病发病风险因素的贝叶斯分位数回归联合模型分析 被引量:2
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作者 王廉源 杨毅 +8 位作者 丛慧文 王浩桦 包绮晗 李承圣 周立雯 丁子琛 李艳丽 石福艳 王素珍 《吉林大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期395-401,共7页
目的:探讨校正简易精神状态检查(MMSE)评分轨迹后的阿尔兹海默病(AD)发病风险影响因素,阐明不同MMSE评分人群AD发病的风险因素。方法:基于AD神经成像计划数据库收集2005—2016年的随访数据,经筛选后最终纳入425名随访者的随访数据,采用L... 目的:探讨校正简易精神状态检查(MMSE)评分轨迹后的阿尔兹海默病(AD)发病风险影响因素,阐明不同MMSE评分人群AD发病的风险因素。方法:基于AD神经成像计划数据库收集2005—2016年的随访数据,经筛选后最终纳入425名随访者的随访数据,采用LASSO方法对变量进行筛选;采用贝叶斯分位数回归模型分析MMSE评分在不同分位数上的影响因素,采用Cox模型和贝叶斯分位数回归联合模型方法分析影响AD发病的主要风险因素。结果:经筛选后,纳入的变量包括白蛋白、总胆固醇和血糖浓度等10个变量。贝叶斯分位数回归联合模型的纵向子模型分析,在MMSE评分的不同分位数处,影响MMSE评分轨迹变化的因素相同,均为白蛋白、血糖浓度、年龄、性别、载脂蛋白E4 (APOE4)基因、种族和教育评分。联合模型的Cox回归子模型分析,种族和APOE4基因在所有分位数上均对AD发病有影响,其中APOE4基因在4个分位数上的风险比分别为2.188 (95%CI:1.775,2.620)、1.751 (95%CI:1.422,2.042)、1.706 (95%CI:1.391,2.102)和2.056 (95%CI:1.439,3.206)。总胆固醇水平和家族史仅在部分分位数上对AD发病有影响。结论:不同MMSE评分分布的人群,AD发病的风险因素不同,影响程度也有差异。有APOE4基因和白种人在不同分位数上均是AD发病的风险因素,总胆固醇水平和家族史仅在部分分位数上是AD发病的风险因素。 展开更多
关键词 贝叶斯分位数回归联合模型 分位数回归模型 Cox模型 阿尔兹海默病 简易精神状态检查量表 风险因素
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老年人脉压变化与全因死亡关联的贝叶斯联合模型应用研究 被引量:2
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作者 谢纬华 余小金 +5 位作者 戴品远 孙金芳 王莉娜 覃玉 武鸣 赵健 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期72-77,共6页
目的以老年人脉压变化与全因死亡的关联研究为背景,探讨贝叶斯联合模型拟合相互关联的纵向结局与生存结局时的应用策略和统计性能,为类似特征资料的分析提供方法学指导。方法本研究以自然三次样条函数拟合纵向测量脉压的非线性混合效应... 目的以老年人脉压变化与全因死亡的关联研究为背景,探讨贝叶斯联合模型拟合相互关联的纵向结局与生存结局时的应用策略和统计性能,为类似特征资料的分析提供方法学指导。方法本研究以自然三次样条函数拟合纵向测量脉压的非线性混合效应模型,并采用B样条法构建全死因生存结局的基线风险函数,通过共享的随机效应关联两个过程建立贝叶斯联合模型,运用Gibbs抽样进行模型参数计算,并将贝叶斯联合模型结果与经典两步法联合模型进行比较。结果贝叶斯联合模型结果显示基线脉压越高(α1=0.72, 95%CI:0.43~1.13),第0~3年、3~6年、6~9年脉压升高越快(α21=0.34, 95%CI:0.20~0.45;α22=0.45, 95%CI:0.10~0.75;α23=0.42, 95%CI:0.24~0.62),老年人全因死亡风险越高。贝叶斯法和两步法联合模型在参数点估计方向上具有一致性,贝叶斯法的区间宽度大于两步法。结论当纵向与生存数据存在关联时,贝叶斯联合模型是对纵向与生存数据联合分析合理有效的统计方法。研究显示,老年人基线脉压过高和脉压升高过快均会造成更高的死亡风险。 展开更多
关键词 纵向数据 生存数据 老年人脉压 全因死亡 贝叶斯联合模型 两步法联合模型
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订正与集成多模式的中国季度降水预测 被引量:2
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作者 彭兆亮 Q. J. WANG +2 位作者 王子茹 王国利 徐超 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期1-9,共9页
针对两个最新换代的季度集合预测系统对中国季度降水预测中存在的系统缺陷,应用改进的贝叶斯联合概率模型(BJP)加以订正。对订正后的单一模式概率预测应用一种混合模型贝叶斯模型平均(BMA)方法加以集成,以综合各模式的优势来提高中国季... 针对两个最新换代的季度集合预测系统对中国季度降水预测中存在的系统缺陷,应用改进的贝叶斯联合概率模型(BJP)加以订正。对订正后的单一模式概率预测应用一种混合模型贝叶斯模型平均(BMA)方法加以集成,以综合各模式的优势来提高中国季度降水预测技巧。结果表明:BJP模型可有效地消除集合模式预测的系统偏差,同时大幅提高了概率预测的可靠性。经过订正的欧洲中尺度天气预报中心的System4预测在许多季度在中国的很大区域范围内都显示出了一定的预测技巧;而澳洲气象局的POAMA2.4预测只在个别季度局部范围内具有技巧。使用BMA对订正后的单一模式预测进行集成可显著提高对中国季度降水预测的精度,相比单一模式预测,技巧得分为正值的网格百分率分别提高了13.3%和20.0%。 展开更多
关键词 贝叶斯联合概率模型 全球海气耦合模式 贝叶斯模型平均方法 季度降水 预测
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基于DeepID的人脸检测与识别算法研究 被引量:2
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作者 王晶晶 刘蓉 侯雨静 《电脑知识与技术》 2018年第6Z期220-221,共2页
本文将详细介绍Deep ID网络人脸检测与识别算法研究,包括Deep ID方法的网络结构、计算过程、数据集等内容,在此基础上介绍了联合贝叶斯模型。并通过对比实验,给出了Deep ID网络训练效果图以及加入联合贝叶斯模型后的精度对比,直观反映出... 本文将详细介绍Deep ID网络人脸检测与识别算法研究,包括Deep ID方法的网络结构、计算过程、数据集等内容,在此基础上介绍了联合贝叶斯模型。并通过对比实验,给出了Deep ID网络训练效果图以及加入联合贝叶斯模型后的精度对比,直观反映出Deep ID模型的训练结果。同时介绍了Deep ID2+网络。着重介绍了关于交叉墒和验证信号等部分的内容。 展开更多
关键词 DeepID网络 联合贝叶斯模型 DeepID2+网络 人脸检测与识别
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Spatio-temporal modelling of the effect of selected environmental and land-use factors on acid grassland vegetation
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作者 Christian Damgaard 《Journal of Plant Ecology》 SCIE CSCD 2022年第2期253-264,共12页
Acid grasslands are threatened both by agricultural intensification with nutrient addition and increased livestock densities as well as by land abandonment.In order to understand and quantify the effect of selected en... Acid grasslands are threatened both by agricultural intensification with nutrient addition and increased livestock densities as well as by land abandonment.In order to understand and quantify the effect of selected environmental and land-use factors on the observed variation and changes in the vegetation of acid grasslands,large-scale spatial and temporal pin-point plant cover monitoring data are fitted in a structural equation model.The important sources of measurement and sampling uncertainties have been included using a hierarchical model structure.Furthermore,uncertainties associated with the measurement and sampling are separated from the process uncertainty,which is important when generating ecological predictions that may feed into local conservation management decisions.Generally,increasing atmospheric nitrogen deposition led to more grass-dominated acid grassland habitats at the expense of the cover of forbs.Sandy soils were relatively more acidic,and the effects of soil type on the vegetation include both direct effects of soil type and indirect effects mediated by the effect of soil type on soil pH.Both soil type and soil pH affected the vegetation of acid grasslands.Even though only a relatively small proportion of the temporal variation in cover was explained by the model,it would still be useful to quantify the uncertainties when using the model for generating local ecological predictions and adaptive management plans. 展开更多
关键词 joint distribution of plant abundance spatial and temporal variation of cover hierarchical Bayesian models pin-point cover data structural equation modelling acid grassland vegetation
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