西南某机场跑道沉降预测模型

机场道面沉降,严重影响机场安全运行。准确预测跑道工后沉降,对机场的建设与运行极为重要。以西南某机场跑道沉降变形的观测数据为依据,分别用双曲线模型、对数模型、指数模型以及灰色预测模型,对跑道沉降进行预测和对比分析,解决了小样本数下曲线预测精度较低及灰色模型对非线性预测准确度差等问题,提高了预测的精度;同时通过BP神经网络对组合预测模型的残差进行修正,最大限度地提高模型预测的精度和效果,为地基沉降预测提供借鉴。

基于组合预测模型的上海物流需求预测

随着物流行业的快速发展,为保证资源配置的合理运用,提前预测地区的物流货运量情况必不可少。以上海为例,将灰色预测模型与三次指数平滑预测模型结合起来,利用方差倒数加权法得到系数,再根据上海2016年到2020年实际货运量建立组合预测模型,从而预测出上海未来十年的货运量。最终发现上海货运量呈现逐年增长趋势,并在2032年达到最高444543.15万吨。最后,依据预测的结果对上海物流发展提供一些建议。

山东烤烟感官质量与化学成分关系及质量预测模型建立

为明确山东烤烟化学成分与感官质量之间的关系,探明影响山东烟叶质量提升的关键化学成分指标,对山东省6个地区代表性烟叶样品开展感官质量评价和常规成分、有机酸、生物碱、单双糖、多酚等5类23种化学指标测定,结合简单相关、方差分析、主成分分析和回归分析等统计方法进行数据分析。筛选出总糖、氯、绿原酸、降烟碱、柠檬酸/烟碱、油酸6个影响山东烟叶品质的关键化学指标,基于6个指标构建山东烟叶感官质量预测模型,验证样本预测值与真实值绝对差值0.43~3.88分,相对误差-5.66%~6.32%,平均误差3.18%。基于关键化学成分构建的感官质量预测模型可为山东烟叶质量的客观评价提供一定的技术支撑。

设施生菜光合和蒸腾速率影响因素分析与预测模型构建

光合速率及蒸腾速率是植物的2个重要生理指标。在全人工环境下,选取意大利生菜作为对象,设计并开展多环境变量对生菜光合速率及蒸腾速率影响的嵌套实验,得到环境因子对生菜光合速率及蒸腾速率的影响规律,应用神经网络构建生菜幼苗期光合速率及蒸腾速率预测模型。针对幼苗期生菜,选择温度、相对湿度、光子通量密度(Photosynthetic photon flux density, PPFD)及CO_(2)浓度共4个环境影响因素,采用随机森林方法对数据进行相关性分析。结果表明,与蒸腾速率相关性由大到小的因素依次为CO_(2)浓度、温度、相对湿度、PPFD,与光合速率相关性由大到小的因素依次为CO_(2)浓度、PPFD、温度、相对湿度;采用枚举法确定隐藏层节点数和训练函数,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建GA-BP神经网络生理指标预测模型。应用测试数据对模型进行验证,光合速率及蒸腾速率预测值与实测值的决定系数分别为0.962 12、0.979 44,均方根误差(RMSE)分别为2.983 2μmol/(m^(2)·s)、0.001 435 8 mol/(m^(2)·s),表明GA-BP神经网络在模型精度和迭代次数方面性能显著提高。研究结果可为设施生菜生产环境调控提供有效依据。

碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌致血流感染风险预测模型的构建

目的构建碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌(CRKP)致血流感染(BSI)风险预测模型。方法回顾性分析秦皇岛市第一医院2019年1月-2022年6月253例肺炎克雷伯菌致BSI患者的临床资料,将2019年1月-2021年12月收治的患者(223例)作为模型组,2022年1-6月收治的患者(30例)作为验证组。根据是否检出CRKP将模型组患者分为CRKP亚组(56例)和碳青霉烯类敏感肺炎克雷伯菌(CSKP)亚组(167例),对两亚组患者性别、年龄、合并基础疾病等基本信息进行单因素分析和多因素Logistic分析,筛选CRKP致BSI的独立危险因素并构建风险预测模型;以验证组患者为对象,对所建模型进行验证。结果患者入住重症监护病房(ICU)、使用免疫抑制剂和经验性抗感染治疗中使用碳青霉烯类抗菌药物、抗革兰氏阳性球菌药物是CRKP致BSI的独立危险因素(比值比分别为3.749、3.074、2.909、9.419,95%置信区间分别为1.639~8.572、1.292~7.312、1.180~7.717、2.877~30.840,P<0.05);所建风险预测模型的P值为0.365,模型受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)为0.848(95%置信区间为0.779~0.916,P<0.001),分值临界值为6.5。用于验证组患者时,模型预测的总体准确率为86.67%,其生存曲线的AUC为0.926(95%置信区间为0.809~1.000,P<0.001)。结论患者入住ICU、使用免疫抑制剂和经验性抗感染治疗中使用碳青霉烯类抗菌药物、抗革兰氏阳性球菌药物是CRKP致BSI的独立危险因素;基于上述因素所建的CRKP致BSI风险预测模型的预测准确性良好。

基于随机森林和XGBoost算法构建心脏骤停患者自主循环恢复后神经功能预后不良的风险预测模型

目的 利用机器学习算法构建预测心脏骤停(CA)患者自主循环恢复(ROSC)后神经功能预后不良的预测模型,探索结局相关因子。方法 回顾性收集2016年1月至2024年1月沧州市中心医院收治的CA行心肺复苏(CPR)后ROSC的患者481例为研究对象。收集患者临床资料,根据患者转出重症监护病房(ICU)时的格拉斯哥-匹兹堡脑功能表现分级(CPC)评分,将其分为预后良好组(GNO,n=158)和预后不良组(PNO,n=323)。481例患者按7∶3随机分为训练集(n=338)和测试集(n=143),训练集用于构建模型,测试集用评价模型效能。利用极端梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)两种机器学习算法构建患者神经功能预后不良的预测模型,分别得出影响患者神经功能预后的变量,应用SHAP进行XGBoost模型可解释性分析。将XGBoost和RF算法得出的变量取交集,再将交集变量进行多因素Logistic回归分析,得到差异有统计学意义的变量,进而构建决策树模型。在训练集和测试集上利用受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)评估决策树模型的预测性能。结果 通过XGBoost模型得到与神经功能预后不良相关的变量15个,RF模型得到与神经功能预后不良相关的变量14个,两种模型取交集得到11个与神经功能预后不良相关的交集变量[视神经鞘直径(ONSD)变化率、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、入ICU第3天ONSD(ONSD day3)、心脏骤停至心肺复苏(CA-CPR)时间、ROSC时间、急性生理学与慢性健康状况评价Ⅱ(APACHEⅡ)评分、血肌酐、白蛋白、住ICU时间、血乳酸及年龄]。将这11个交集变量进行多因素Logistic回归分析,结果显示,PNO组与GNO组ONSD变化率、NSE、ONSD day3、ROSC时间及年龄这5个变量差异有统计学意义(P<0.05)。用这5个重要变量构建决策树模型,得出3个与患者神经功能预后不良最相关的变量(NSE、ROSC时间及ONSD变化率),在训练集上的决策树模型预测CA行CPR后ROSC患者神经功能预后不良的AUC为0.857(95%CI 0.809~0.903,P<0.001),在测试集上的AUC为0.834 (95%CI 0.761~0.906,P<0.001)。结论 基于XGBoost和RF这2种机器学习方法构建的决策树模型能够更准确地评估CA患者ROSC后神经功能的不良预后,且评价指标可能简化为NSE、ROSC时间及ONSD变化率。

基于RUN-XGBoost算法的土石坝渗流预测模型

针对传统土石坝渗流预测模型存在局部最优、抗干扰性差和预测精度低等问题,通过RUN算法优化XGBoost算法得到RUN-XGBoost算法,构建了RUN-XGBoost模型以获得更优的土石坝渗流预测结果。该模型在种群初始化时采用RUN算法对XGBoost算法的3个主要参数进行改进,使预测结果有较高的有效性;通过自动寻找最优参数增进算法的整体收敛速度和预测精度,同时引入随机解,使算法能够排除局部最小值并继续搜索,从而获得全局最优结果。工程实例验证结果表明,RUN-XGBoost模型具有简洁、高效、预测精度高、鲁棒性强等优点。

脑卒中静脉溶栓后早期神经功能恶化诺莫图预测模型的建立与验证

目的探究脑卒中静脉溶栓(IVT)后早期神经功能恶化(END)的危险因素,并构建诺莫图预测模型进行验证。方法回顾性分析2020年5月至2023年5月期间在大连市中心医院就诊的182例脑卒中患者的临床资料,所有患者均接受重组组织型纤溶酶原激活剂(rt-PA)溶栓治疗,根据溶栓后患者发生END的情况分为END组(n=52)和非END组(n=130)。比较两组临床资料,采用二元Logistic回归分析法明确发生END的危险因素,将独立危险因素引入R软件构建风险列线图,采用Bootstrap法验证模型区分度,绘制Calibration曲线和受试者工作特征(ROC)曲线进行拟合度及预测效能评估。结果END组患者既往脑梗死占比、入院时美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、发病至溶栓时间、溶栓时间、责任血管重度狭窄占比及糖化血红蛋白(HbA1c)、白细胞计数(WBC)、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)水平高于非END组,血红蛋白(Hb)、预后营养指数(PNI)水平则低于非END组(P<0.05)。二元Logistic回归模型显示,入院时高NIHSS评分、高HbA1c、责任血管重度狭窄及高NLR和低PNI是脑卒中IVT后发生END的独立危险因素(P<0.05)。根据独立危险因素建立脑卒中IVT后发生END的预测模型方程,采用Bootstrap法对预测模型进行内部验证,结果显示模型区分度良好,Calibration curve显示模型拟合度好,引入独立危险因素构建的诺莫图预测模型的AUC为0.928(95%CI:0.880~0.961,P<0.05),预测效能优于PNI、NLR单独预测(P<0.05)。结论入院NIHSS评分、HbA1c、责任血管狭窄程度及NLR和PNI是患者脑卒中IVT后发生END的影响因素,以此构建诺莫图预测模型区分度、拟合度良好,对发生END具有较高的预测价值。

基于CT征象的复杂性阑尾炎危险因素分析及预测模型的构建

目的:通过比较复杂性阑尾炎(CA)与非复杂性阑尾炎(UCA)的9种CT征象,筛选CA的危险因素并建立模型。方法:收集403例急性阑尾炎患者的临床和CT资料,93例为CA组,310例为UCA组。观察比较2组患者的9种CT征象。以7∶3比例将403例患者随机分为训练集(283例)与验证集(120例)。以训练集中CA为因变量,采用单因素及多因素logistic回归分析筛选CA的危险因素并构建模型,绘制ROC曲线及校准图评价该模型的区分度和校准度。在原始数据集采用Bootstrap法行内部验证,验证集行外部验证。结果:单因素及多因素logistic回归分析显示,腔内粪石、阑尾周围积液、腔内不连续气体及阑尾周围渗出是CA的独立危险因素,OR值分别为2.30、4.01、5.06和5.97。以上述4个变量构建CA预测模型,AUC为0.88(95%CI 0.64~0.97),校准曲线拟合优度较好(P>0.05)。模型内部验证计算得出AUC为0.88(95%CI 0.84~0.91)。模型外部验证计算得出AUC为0.88(95%CI 0.71~0.96),校准曲线拟合优度较好(P>0.05)。结论:基于CT征象建立的预测模型诊断CA具有较高价值。

脊髓损伤病人膀胱功能障碍风险预测模型及其应用

目的:构建脊髓损伤病人膀胱功能障碍风险预测模型,并进行效果检验。方法:采用便利抽样法将2021年1月—2022年12月110例脊髓损伤病人纳为研究对象,按照是否发生膀胱功能障碍分为障碍组和正常组,采用单因素、多因素Logistic回归分析筛选脊髓损伤病人膀胱功能障碍的独立危险因素,据此拟合风险预测模型的回归方程,检验模型预测效果。结果:共29例(26.36%)脊髓损伤病人发生膀胱功能障碍;多因素分析结果显示,病程、损伤部位、排尿方式、泌尿系统感染、膀胱顺应性、逼尿肌括约肌失调为脊髓损伤病人膀胱功能障碍的独立影响因素(P<0.05);预测模型Hosmer-Lemeshow卡方检验结果显示,χ^(2)=8.203,P=0.336;C-index为0.818;AUC为0.794[95%CI(0.750,0.837)],约登指数为0.690,最佳截断值0.122,敏感度为94.4%,特异性为74.6%;模型预测准确率为81.81%。结论:本研究在脊髓损伤病人膀胱功能障碍的危险因素基础上,建立的风险预测模型具有良好拟合程度和区分能力,且准确度较高,能为临床早期预防、早期筛选、早期治疗和管理脊髓损伤病人膀胱功能障碍提供一定依据。

基于子宫内膜结构与子宫螺旋动脉血流参数构建人工授精妊娠预测模型及验证

背景:现子宫内膜结构及子宫螺旋动脉血流参数对夫精宫腔内人工授精(artificial insemination by husband,AIH)妊娠率的影响水平尚不明确,该研究通过校准其他混杂因素后,确定了其独立影响因素,并构建了预测模型,具有较好的临床应用效能。目的:基于子宫内膜结构及子宫螺旋动脉血流参数构建AIH临床妊娠预测模型及验证。方法:回顾性分析2017年1月至2021年1月于常州市妇幼保健院接受AIH助孕治疗患者共1299例,将其中1182例未临床妊娠者纳入未妊娠组,117例临床妊娠者纳入妊娠组;通过1∶1倾向评分匹配,妊娠组与未妊娠组各匹配成功93例;采用单、多因素分析筛选子宫内膜结构及子宫螺旋动脉血流参数对AIH结局的影响因素,通过受试者工作曲线确定各独立影响因素的最佳截断值,限制性立方样条法分析各独立影响因素对AIH妊娠影响的风险趋势,临床决策曲线与临床影响曲线对该联合预测模型的临床应用效能进行检验。结果与结论:①倾向评分后妊娠组与未妊娠组各非内膜因素均无显著统计学意义,数据具有较好的均衡性(P>0.05);②单因素分析结果显示,内膜下血管化指数、血流指数、血管化血流指数、子宫动脉阻力指数、子宫动脉搏动指数、收缩期最高血流速度/舒张期末血流速度、基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区、最大交界区厚度为AIH妊娠的影响因素(P<0.05);③多因素Logistic回归结果显示,基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度、子宫动脉搏动指数、血管化血流指数为AIH妊娠的独立影响因素,影响大小依次为血管化血流指数>基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度>子宫动脉搏动指数;④受试者工作曲线显示,血管化血流指数的曲线下面积为0.704(0.629,0.779),最佳截断值为6.26;基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度的曲线下面积为0.660(0.582,0.739),最佳截断值为6.38;子宫动脉搏动指数的曲线下面积为0.642(0.563,0.721),最佳截断值为1.18;⑤限制性立方样条曲线显示,当血管化血流指数>6.24时,其对AIH妊娠具有显著的正影响趋势;基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度≤6.55 mm时,其对AIH妊娠具有显著的正影响趋势;当子宫动脉搏动指数>1.27时,其对AIH妊娠具有负影响风险;⑥临床决策曲线与临床影响曲线显示,该联合预测模型在阈概率值为0.17-0.93时具有临床最大净获益,且在该阈概率范围内损失与获益的比值始终小于1,显示出该联合预测模型具有较好的临床效能;⑦结果表明,通过倾向评分与多因素Logistic回归校正子宫内膜外其他混杂因素后,基底子宫内膜到外子宫肌层内层平均交界区厚度、子宫动脉搏动指数、血管化血流指数为AIH妊娠的独立影响因素,通过对其最佳截断值的确定与风险趋势性评估,证实该联合预测模型具有较好的预测价值与临床应用效能。

上消化道肿瘤患者术后早期肠内营养喂养不耐受风险预测模型的构建

目的分析上消化道肿瘤患者术后发生早期肠内营养喂养不耐受的危险因素,建立风险预测模型。方法回顾性分析2021年5月至2022年12月收治于上海市某二级甲等医院普外科的210例上消化道肿瘤患者病例资料,所有患者术后均行早期肠内营养支持治疗。根据是否发生术后早期肠内营养喂养不耐受,分为不耐受组(n=121)与耐受组(n=89),比较两组患者间的差异。运用logistic回归分析上消化道肿瘤患者术后早期肠内营养喂养不耐受的危险因素,并构建风险预测模型,同时通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积和霍斯默-莱梅肖(H-L)评价模型的校准度及区分度。结果上消化道肿瘤患者术后早期肠内营养喂养不耐受的发生率为57.62%,多因素logistic回归分析结果显示,低蛋白血症、高血糖、胃肠内补钾、术后疼痛评分≥4分、术后3 d后下床活动为上消化道肿瘤患者术后发生早期肠内营养喂养不耐受的独立危险因素。H-L检验结果显示,χ^(2)=6.523(P=0.367),模型ROC曲线下面积为0.916(P<0.001),灵敏度为0.857,特异度为0.832。结论上消化道肿瘤患者术后早期肠内营养喂养不耐受的发生率较高,本研究所构建的风险预测模型预测效能较好,能够帮助临床医护人员识别肠内营养喂养不耐受高危人群,为早期采取护理干预措施提供参考依据。

综掘面风流调控下的瓦斯与粉尘浓度双目标预测模型研究

针对综掘面瓦斯和粉尘浓度预测能力不足,导致瓦斯粉尘积聚难以提前解决,造成风筒出风口风流调控降尘排瓦效果不佳的问题,采用层次分析法确定了瓦斯和粉尘浓度分布的关键影响因素,建立了7-11-3结构的双目标预测神经网络模型,并进行出风口距端头5 m和10 m工况下的应用测试,结果表明:模型误差率最大9.85%,最小0.27%。瓦斯浓度最高降低了45%,粉尘浓度最高降低了40%,有效预防了瓦斯和粉尘浓度的积聚问题。

耐碳青霉烯类肠杆菌感染的危险因素分析和列线图预测模型的构建

目的探讨该院住院患者耐碳青霉烯类肠杆菌(CRE)的耐药特征和危险因素,以及建立列线图模型预测患者发生CRE感染的可能性。方法回顾性选取2018年7月至2023年2月江苏大学附属句容医院住院患者中发生CRE感染的81例患者(81株CRE)作为CRE组,按1∶1原则随机选取同期确诊为碳青霉烯类药物敏感的肠杆菌科细菌(CSE)感染患者81例(81株CSE)作为CSE组。分析CRE组患者标本来源和菌种分布;比较两组患者的基本信息、基本健康状况、侵入性操作史、抗菌药物使用情况等临床资料;采用多因素Logistic回归模型分析住院患者发生CRE感染的影响因素;绘制发生CRE感染的列线图预测模型,并采用校准曲线进行模型性能评估。结果检出CRE的标本主要为痰液标本[72.84%(59/81)],菌株以肺炎克雷伯菌最多见[46.91%(38/81)]。多因素Logistic回归分析结果显示感染前3个月内手术、感染前使用碳青霉烯类药物、感染前使用加酶抑制剂、合并心脑血管疾病及感染前半年内住院次数≥2次是发生CRE感染的危险因素(P<0.05),依此建立该院住院患者发生CRE感染的列线图模型。内部验证结果显示,列线图模型预测CRE感染的C-index为0.898(95%CI:0.849~0.948)。结论本研究构建的列线图模型对该院住院患者发生CRE感染有较好的预测作用,有助于临床早期筛查CRE感染的高风险患者,医务人员可据此制订个体化防治策略,从而降低CRE感染的可能。

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。

糖尿病足患者溃疡愈合风险的列线图预测模型

目的探讨预测糖尿病足溃疡(DFU)患者溃疡愈合风险的列线图模型。方法收集2021年1―12月于新疆医科大学第一附属医院就诊的200例DFU患者的临床资料,依据DFU是否愈合将其分为愈合组(n=57)和未愈合组(n=143)。收集患者的年龄、性别、体重指数(BMI)、糖化血红蛋白、知-信-行(KAP)模式量表评分以及患者血液中微小RNA(miRNA)-15b-5p的相对含量,采用Logistic回归模型对临床特征数据进行单因素及多因素分析,向后法筛选出相关预测因子并建立预测模型,使用增强Bootstrap验证法对模型内部进行验证,使用一致性指数(C-index)、列线图、校准图、受试者工作特征(ROC)曲线及校准曲线、决策曲线分析(DCA)进行评估。结果通过二元Logistic回归分析及向后法筛选变量,从8个总变量中确定了3个预测因子,即年龄、miRNA-15b-5p相对含量、K评分,其构建的预测模型呈现出中等预测能力,ROC曲线下面积(AUC)为0.923。结论年龄、K评分及miRNA-15b-5p相对含量均为DFU患者溃疡未愈合相关的预测因子,基于这些预测因子建立的预测模型具有优秀的综合性能,可从多个层面预测DFU患者溃疡未愈合的发生风险,为DFU患者溃疡愈合提供了个体化治疗依据。

囊腔型肺腺癌临床多特征分析及浸润性风险预测模型的构建

背景与目的囊腔型肺癌作为一种特殊类型的肺癌逐步得到人们的关注,其最常见的病理类型为腺癌。囊腔型肺腺癌的浸润性对诊疗方案的选择和预后至关重要。本研究旨在分析囊腔型肺腺癌临床多特征,探讨其浸润性的独立危险因素并建立风险预测模型。方法回顾性分析2021年1月至2022年7月于南京医科大学第一附属医院胸外科行手术治疗的129例囊腔型肺腺癌患者,根据病理结果分成浸润前组:非典型腺瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)、原位腺癌(adenocarcinoma in situ,AIS)、微浸润型腺癌(minimally invasive adenocarcinoma,MIA)与浸润组:浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma,IAC)。其中浸润前组47例,男性19例,女性28例,平均年龄(51.23±14.96)岁;浸润组82例,男性60例,女性22例,平均年龄(61.27±11.74)岁。收集两组病例多组临床特征,采用单因素分析、LASSO回归、多因素Logistic回归分析得出囊腔型肺腺癌浸润性的独立危险因素,建立浸润性风险预测模型。结果单因素分析显示年龄、性别、吸烟史、肺气肿、神经元特异性烯醇化酶(neuron-specific enolase,NSE)、囊腔数、病灶直径、囊腔直径、结节直径、实性成分直径、囊壁结节、囊壁光滑程度、囊腔形状、分叶征、短毛刺征、胸膜牵拉、血管穿行与支气管穿行在囊腔型肺腺癌浸润前组与浸润组间存在统计学差异(P<0.05)。上述变量经LASSO回归降维处理,进一步筛选出的变量包括:年龄、性别、吸烟史、NSE、囊腔数、病灶直径、囊腔直径、囊壁结节、囊壁光滑程度与分叶征,并纳入多因素Logistic回归分析,发现囊壁结节(P=0.035)与分叶征(P=0.001)是囊腔型肺腺癌浸润性的独立危险因素(P<0.05)。建立预测模型如下:P=e^x/(1+e^x),x=-7.927+1.476*囊壁结节+2.407*分叶征,曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.950。结论囊壁结节及分叶征为囊腔型肺腺癌浸润性的独立危险因素,对囊腔型肺腺癌的浸润性预测具有一定的指导意义。

高龄产妇剖宫产术后住院期间下肢深静脉血栓形成预测模型构建

目的:分析高龄产妇剖宫产术后住院期间下肢深静脉血栓形成(LEDVT)的影响因素,并构建Nomogram。方法:选择2021年1月-2023年10月到本院接受剖宫产术的202例高龄产妇临床资料,依据其术后住院期间有无发生LEDVT分为发生组(n=51)与未发生组(n=151),logistic回归分析筛选高龄产妇剖宫产术后住院期间LEDVT的危险因素;用R软件绘制预测高龄产妇剖宫产术后住院期间LEDVT的Nomogram,且用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估。结果:202例发生LEDVT51例,占25.3%。logistic回归分析显示,口服避孕药史(95%CI1.847~9.183,P=0.001)、血栓史(95%CI1.336~5.512,P=0.006)、妊娠高血压疾病(95%CI1.391~7.302,P=0.006)、妊娠期糖尿病(95%CI1.059~5.257,P=0.036)是高龄产妇剖宫产术后住院期间LEDVT的独立危险因素。ROC曲线下面积0.763(95%CI0.693~0.833)。校准曲线斜率接近1,且Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ^(2)=5.911,P=0.315。结论:高龄产妇剖宫产术后住院期间LEDVT发生受口服避孕药史、血栓史、妊娠高血压疾病及妊娠期糖尿病的影响,依此构建的Nomogram可预测高龄产妇剖宫产术后住院期间LEDVT发生风险,为LEDVT的早期预警、及早预防、临床诊疗提供依据。

肺癌根治术后肺部感染病原菌分布及其早期风险预测模型的构建

目的研究肺癌根治术后肺部感染病原菌分布及其早期风险预测模型的构建。方法选取72例肺癌患者作为研究对象。所有患者均接受肺癌根治术,根据患者术后肺部感染分为感染组(n=18)和未感染组(n=54)。分析感染组患者肺部感染病原菌分布。对比2组患者临床资料,并运用多因素Logistics回归模型筛选出患者术后感染的独立危险因素,基于独立危险因素创建列线图预测模型,并对列线图的预测性和准确度进行验证。结果72例患者出现了18例肺部感染,感染率为25.00%。18例感染总共分离出35株病原菌,其中革兰阴性菌22株(62.85%),以铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯菌和大肠埃希菌为主;革兰阳性菌9株(25.71%),以金色葡萄球菌和溶血性葡萄球菌为主;真菌4株(11.42%),以白色念珠菌为主。与未感染组患者相比,感染组患者年龄≥60岁、有吸烟史、术前FEV1≤80%、手术时间≥150 min、多叶切除以及术中出血量≥200 mL等占比更高(P<0.05);年龄、吸烟史、术前FEV1、手术时间、切除范围、术中出血量均是术后肺部感染的独立影响因素(P<0.05)。列线图结果提示,年龄≥60岁为52分、有吸烟史为65分、术前FEV1≤80%为68分、手术时间≥150 min为49分、多叶切除为78分、术中出血量≥200 mL为70分,经验证,其模型预测风险的精准性及区分度较高。结论肺癌根治术后肺部感染病原菌以革兰阴性菌为主。年龄、吸烟史、术前FEV1、手术时间、切除范围以及术中出血量均是患者术后肺部感染的影响因素,基于此创建的预测模型,区分度和准确度较高。

甘肃西秦岭地区重要金矿预测模型的建立及资源潜力预测

为满足当前形势下甘肃西秦岭地区金矿勘查开发与战略部署的要求,在甘肃省金矿资源潜力动态评价成果的基础上,总结了甘肃西秦岭地区金矿资源特征、预测模型及资源潜力,初步提出西秦岭地区金矿勘查工作部署建议。西秦岭岩金矿产地有223处,燕山期为主要成矿期。分布于甘肃南部的陇南、天水、甘南地区,矿床类型以岩浆热液型、浅成中-低温热液型矿床为主,在此基础上,修正了李坝、大桥、阳山典型矿床预测模型,建立了早子沟、加甘滩、寨上、小东沟等4个典型矿床预测模型。采用矿床模型综合地质信息预测方法,应用MRAS软件,圈定预测区179处,运用体积法,估算金矿预测量3512.107 t。相较甘肃省矿产资源潜力评价成果(2013年),预测区增加了18处,预测量增加了461.03 t,新增主要分布于以地南、小东沟-天子坪一带等重点找矿地段,预测成果将为甘肃西秦岭地区金矿勘查工作部署提供科学依据。