2000-2019年中国脑瘤死亡趋势分析及预测研究

背景脑瘤对人们健康的危害已获得广泛关注,但目前仍少有针对我国脑瘤死亡趋势分析与预测的有关研究。目的分析2000—2019年中国脑瘤的死亡变化趋势,并预测未来5年脑瘤的粗死亡率(CMR),为脑瘤防治策略的制订提供资料。方法提取2019年全球疾病负担研究(GBD)数据库中2000—2019年中国脑瘤死亡数据,包括CMR和年龄标化死亡率(以2019年全球人口数据进行标化,ASMR)。应用Joinpoint回归模型分析死亡趋势,采用内生因子估算法(IE算法)和年龄-时期-队列模型(APC模型)估计CMR的年龄、时期和出生队列效应。通过R(4.1.3)软件对2000—2019年脑瘤死亡数据建立GM(1,1)模型,预测未来5年脑瘤CMR。结果Joinpoint回归模型结果显示,2000—2019年全国脑瘤ASMR与不同性别ASMR均呈下降趋势,全国脑瘤ASMR平均每年下降0.68%,男性脑瘤ASMR平均每年下降0.47%,女性脑瘤ASMR平均每年下降0.87%(P<0.05)。APC模型显示,中国男性脑瘤死亡风险随年龄的变化呈先降低后升高再降低的趋势,随时期变化是上升趋势,女性脑瘤的死亡风险均随年龄和时期增加而增大,即男性效应系数从1904—1908年出生队列组的0.62降低至2014—2019年出生队列组的-1.28,女性效应系数从1904—1908年出生队列组的0.36升高到1929—1933年出生队列组的0.57,随后逐渐降低,2014—2019年出生队列组的效应系数最低(-1.16)。GM(1,1)模型预测结果显示,2019年后我国脑瘤CMR将持续上升,2020—2024年CMR将会达到4.34/10万、4.39/10万、4.44/10万、4.49/10万、4.54/10万。结论2000—2019年中国脑瘤ASMR总体呈下降趋势,死亡风险随着年龄的增大和时期的推移而增大,越早出生其死亡风险越大。模型预测结果显示未来5年中国脑瘤死亡率均持续上升,我国脑瘤防控形势依旧严峻,应加强我国脑瘤高发人群的防治宣传工作,提倡良好正确的生活方式,降低脑瘤的疾病负担。

犯罪大数据AI模型与犯罪趋势预测研究

因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案。可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势影响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下采用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。