耐多药和利福平耐药肺结核治疗结局的Nomogram风险预测模型构建

目的:探讨耐多药和利福平耐药肺结核(MDR/RR-TB)住院患者的治疗结局及影响因素,构建并评价Nomogram风险预测模型。方法:收集2019年1月1日至2019年12月31日昆明市第三人民医院MDR/RR-TB住院患者临床资料并电话随访。采用χ^(2)检验和多因素Logistic回归分析筛选治疗结局的影响因素,构建Nomogram模型并验证。结果:141例患者中,治疗成功79例(占56.03%),不良转归62例(占43.97%)。多因素Logistic回归分析结果显示,糖尿病、血液系统疾病和农村居住是MDR/RR-TB患者治疗结局的危险因素,初中及以上文化程度是MDR/RR-TB患者治疗结局的保护因素。基于上述4个相关影响因素构建Nomogram模型,受试者操作特征曲线下面积为0.752(95%CI:0.673~0.832),敏感度为0.667,特异度为0.831。采用Bootstrap法重抽样1000次行内部验证,平均绝对误差为0.041,预测值和实际值一致性较好。Hosmer-Lemeshow检验结果表明,模型拟合度较好(χ^(2)=8.119,P=0.322)。决策曲线显示Nomogram模型在高风险阈值范围(0.14~0.81)时,临床实用价值较好。结论:构建的Nomogram模型具有较好的预测性、一致性及临床实用性,可为临床治疗MDR/RR-TB提供一定的科学参考。

某院慢性阻塞性肺疾病患者合并呼吸道感染的危险因素分析与Nomogram风险预测模型的构建

目的:探究医院慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)患者合并呼吸道感染的危险因素,并以此构建Nomogram风险预测模型,为临床COPD患者呼吸道感染的预防提供参考。方法:选取2021年1月—2022年10月贵溪市人民医院收治的588例COPD患者作为研究对象,根据是否合并呼吸道感染将其分为合并呼吸道感染组(n=72)和未合并呼吸道感染组(n=516),采集患者的年龄、性别、吸烟史、饮酒史、基础疾病、住院次数和时间、抗菌药物使用等信息,采用多因素Logistic回归分析法分析COPD患者合并呼吸道感染的危险因素,并通过构建Nomogram风险预测模型进行预测效能检测。结果:单因素分析结果显示,合并呼吸道感染组患者的吸烟比例、低蛋白血症比例、气管插管比例、1年内急性加重次数、辅助通气时间、抗菌药物使用时间均大于或长于未合并呼吸道感染组,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,吸烟(OR=1.834,P<0.05)、低蛋白血症(OR=2.035,P<0.05)、气管插管(OR=1.621,P<0.05)、1年内急性加重次数≥2次(OR=1.525,P<0.05)、辅助通气时间(OR=1.743,P<0.05)、抗菌药物使用时间(OR=1.803,P<0.05)是COPD患者合并呼吸道感染的独立危险因素(P<0.05);以相关独立危险因素构建的Nomogram风险预测模型预测COPD患者合并呼吸道感染的一致性指数为0.785(95%CI为0.674~0.863),而决策曲线分析结果显示阈值>0.18,提示Nomogram风险预测模型提供临床净收益,且临床净收益均高于独立预测因子。结论:医院COPD患者合并呼吸道感染与吸烟、低蛋白血症、气管插管、1年内急性加重次数、辅助通气时间、抗菌药物使用时间具有密切关系,而基于此构建的Nomogram风险预测模型具有较好的预测价值。

基于血常规和颈动脉斑块构建缺血性脑卒中nomogram风险预测模型

目的:基于血常规和颈动脉斑块构建一种个性化nomogram风险预测模型预测颈动脉粥样硬化(carotid atherosclerosis, CAS)患者发生缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke, CIS)的风险。方法:选取2021年3月1日至2022年3月1日在上海市第八人民医院神经内科住院的CAS患者214例,收集患者的基本特征、血常规指标及影像学检查数据。根据是否发生缺血性脑卒中分别分为两组,随机抽取全部数据按7∶3的比例拆分为建模组和验证组。采用单因素logistic回归和lasso回归筛选CAS患者发生缺血性脑卒中的独立风险预测因子,将其导入R软件构建nomogram预测模型。ROC曲线下面积(AUC)、校准曲线和DCA决策曲线对模型进行内部验证。结果:单因素logistic回归和lasso回归分析结果显示,红细胞分布宽度、大型血小板比率、血小板计数是CAS患者发生缺血性脑卒中的独立风险预测因子(P<0.05),由于年龄对于CIS具有重要临床意义,最终也将其纳入模型。基于上述预测因子导入R软件构建nomogram预测模型并进行模型内部验证。建模组受试者工作特征曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.644,验证组AUC为0.677,表示该nomogram模型预测能力较好。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(P=0.058),表明该模型具有较好的区分度。DCA曲线显示风险阈值为8%~45%时使用该模型具有临床实用价值。结论:本研究构建并验证了一个预测CAS患者发生缺血性脑卒中的nomogram风险预测模型,该模型预测能力和区分能力较好,对临床评估CAS患者发生缺血性脑卒中具有较高的临床实用价值。

2型糖尿病患者并发糖尿病肾病的危险因素及Nomogram风险预测模型构建

目的:探讨2型糖尿病患者并发糖尿病肾病(DN)的危险因素,并构建Nomogram风险预测模型。方法:选取2020年5月至2022年12月首都医科大学附属北京友谊医院收治的2型糖尿病患者200例作为研究对象,根据是否并发DN,分为合并DN组(n=76)和未合并DN组(n=124),收集所有患者一般资料和血生化指标,采用多因素logistic回归分析法分析2型糖尿病患者并发DN的影响因素;采用R语言软件4.0“rms”包构建Nomogram风险预测模型。结果:合并DN组患者2型糖尿病病程≥10年占比、合并高血压占比明显高于未合并DN组(P<0.05)。合并DN组患者总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDLC)、高敏C反应蛋白(hs-CRP)、糖化血红蛋白(HbAlc)、尿白蛋白排泄率(UAER)、肌酐(Cr)、血尿素氮(BUN)、胱抑素C(Cys C)水平明显高于未合并DN组(P<0.05),合并DN组患者高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、血清C肽(FCP)、肾小球滤过率(eGFR)水平明显低于未合并DN组(P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,2型糖尿病病程≥10年、合并高血压、HbAlc、UAER、PMPs、Cys C为2型糖尿病患者并发DN的独立危险因素(P<0.05)。Nomogram风险预测模型预测2型糖尿病患者发生DN的一致性指数(C-index)为0.786(95%CI:0.681~0.877),校准曲线趋于理想曲线,表明该模型具有较好的精确度。结论:2型糖尿病病程≥10年、合并高血压、HbAlc、UAER、PMPs、Cys C均为2型糖尿病患者并发DN的独立危险因素,基于血清学指标构建的Nomogram风险预测模型可更准确的评估DN发生的风险。

喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的风险因素与Nomogram预测模型

目的探讨喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的危险因素,并构建Nomogram预测模型。方法回顾性分析2018年1月至2021年6月在郑州大学第一附属医院行低温等离子刀射频消融术的483例喉癌患者的临床资料,按照2∶1比例将患者随机分为建模集(322例)和验证集(161例)。统计术后复发情况,采用单因素和多因素logistic回归分析建模集喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的危险因素,并采用R软件构建Nomogram预测模型,并采用受试者工作特征(ROC)曲线、一致性指数、校准曲线、决策曲线评价模型的预测效能和临床实用性。结果483例喉癌患者低温等离子刀射频消融术后随访时间为24~66个月,复发率为15.32%(74/483),建模集和验证集一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05)。logistic回归分析结果显示,T_(1b)~T_(2)期、低分化、肿瘤侵犯前联合、肿瘤侵犯声门下均是喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的危险因素(P<0.05)。Bootstrap内部验证结果显示,Nomogram预测模型在建模集和验证集中的一致性指数分别为0.812(95%CI:0.797~0.838)、0.805(95%CI:0.788~0.830);ROC曲线显示,Nomogram预测模型在建模集和验证集中预测术后复发的曲线下面积分别为0.795(95%CI:0.728~0.852)、0.781(95%CI:0.713~0.839),说明该Nomogram预测模型具有良好的区分度。校准曲线显示,Nomogram预测模型在建模集和验证集中的预测术后复发概率与实际术后复发概率拟合良好。决策曲线显示,在建模集和验证集中,当阈概率分别在2%~99%、9%~90%时,Nomogram预测模型具有良好的净受益。结论T_(1b)~T_(2)期、低分化、肿瘤侵犯前联合、肿瘤侵犯声门下均是喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的危险因素,基于以上4项危险因素构建的Nomogram预测模型具有良好的预测效能和临床实用性。

基于GCS评分的Nomogram图预测急性脑出血后卒中相关性肺炎的发生风险

目的 通过构建Nomogram预测模型,探讨急性脑出血后发生卒中相关性肺炎(SAP)的危险因素。方法 回顾性分析2018-01—2022-12平顶山学院第一附属医院神经外科、重症医学科及神经重症的1 050例急性脑出血患者的临床资料,先根据GCS评分进行感染率的分层分析,然后运用组间差异性比较及多因素Logistic回归分析筛选SAP的独立危险因素,应用R语言构建Nomogram预测模型,并对构建的模型进行评价。结果 急性脑出血患者中SAP发生率为35.9%,其中GCS评分3~8分患者为77.21%,GCS评分9~12分患者为30.81%,GCS评分13~15分患者为6.50%,各组间感染率差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归显示,年龄、GCS评分、入院时随机血糖、淋巴细胞绝对值及手术治疗均为SAP独立危险因素,以这5个危险因素构建的Nomogram预测模型可帮助临床医师预测急性脑出血后SAP发生风险,具有较高的准确性和临床适用性。结论 基于GCS评分构建的Nomogram预测模型能够在疾病早期阶段准确高效地对急性脑出血患者发生SAP的风险进行分层,识别出易发生SAP患者的高风险人群,从而采取有针对性的干预措施。

急性STEMI患者pPCI术后6个月内MACE的影响因素分析及风险预测Nomogram模型构建

目的分析急性ST段抬高型心肌梗死(ST segment elevation myocardial infarction,STEMI)患者直接经皮冠状动脉介入治疗(primary percutaneous coronary intervention,pPCI)术后6个月内主要不良心血管事件(major adverse cardiovascular events,MACE)的影响因素,并构建风险预测Nomogram模型。方法回顾性分析2020年6月至2022年12月安阳市人民医院收治的519例行pPCI术的急性STEMI患者的临床资料,将其按照2∶1的比例随机分为模型组(n=346)和验证组(n=173)。根据pPCI术后6个月内MACE的发生情况,将模型组患者分为发生组和未发生组,采用Logistic回归分析筛选急性STEMI患者pPCI术后6个月内MACE的影响因素,构建风险预测Nomogram模型并对其进行验证。结果Killip心功能III/IV级、术后TIMI分级≤2级、术后无复流、N末端B型钠尿肽前体(N-terminal pro-brain natriuretic peptide,NT-proBNP)、左心室射血分数(left ventricular ejection fraction,LVEF)、碎裂QRS波(fragmented QRS wave,fQRS波)、超敏C反应蛋白(high-sensitivity C reactive protein,hs-CRP)是急性STEMI患者pPCI术后6个月内MACE的影响因素(P<0.05)。模型组和验证组的校准曲线显示,Nomogram模型校准曲线和理想曲线的一致性良好,两组Hosmer-Lemeshow检验结果分别为χ^(2)=2.135、P=0.977,χ^(2)=3.756、P=0.878;受试者工作特征曲线显示,该模型预测模型组和验证组患者pPCI术后6个月内MACE的曲线下面积分别为0.827、0.811;决策曲线显示,急性STEMI患者根据该模型预测pPCI术后6个月内MACE发生风险的净收益较高。结论Killip心功能III/IV级、术后TIMI分级≤2级、术后无复流、NT-proBNP、LVEF、fQRS波及hs-CRP是急性STEMI患者pPCI术后6个月内MACE的影响因素,以此构建的风险预测Nomogram模型的预测效能及适用性较好,可用于预测急性STEMI患者预后。

胆囊结石患者腹腔镜胆囊切除术后肠粘连的风险预测Nomogram模型构建与验证

目的分析胆囊结石腹腔镜胆囊切除术后肠粘连的危险因素,构建风险预测列线图(Nomoagram)模型并进行验证。方法回顾性分析河南省第二人民医院2017年1月至2023年2月收治的429例胆囊结石腹腔镜胆囊切除术患者的临床资料,分为训练集(286例)与验证集(143例)。将训练集根据是否发生术后肠粘连分为发生组(41例)与未发生组(245例),logistic回归分析术后肠粘连的危险因素,R软件构建风险预测Nomogarm模型;基于该模型对训练集、验证集数据分别进行内部验证、受试者工作特征(ROC)曲线分析、决策曲线分析(DCA)验证其效能。结果训练集与验证集一般资料差异无统计学意义(P>0.05);经脐孔切口取胆(OR=5.546,95%CI:1.468~20.945)、施术者工龄(OR=0.590,95%CI:0.364~0.955)、使用预防肠粘连药物(OR=0.557,95%CI:0.332~0.932)、C反应蛋白(CRP)(OR=5.960,95%CI:1.693~20.975)均是术后肠粘连的影响因素(P<0.05);基于上述危险因素分析结果构建术后肠粘连的风险预测Nomogram模型,Bootstrap法验证发现C-index值为0.889、0.830,且校正曲线与标准曲线拟合度均良好;ROC曲线发现该模型对术后肠粘连的预测效能良好;DCA显示临床净收益理想。结论经脐孔切口取胆、施术者工龄、使用预防肠粘连药物、CRP均是胆囊结石腹腔镜胆囊切除术后肠粘连的影响因素,基于此构建的Nomogram模型值得推广应用。

干旱形成机制与预测理论方法及其灾害风险特征研究进展与展望

在全球变暖背景下,干旱事件发生的频率和强度不断增大、影响不断加重,干旱发生规律的异常性和机制的复杂性也更为突出,对干旱形成机制、预测理论方法及灾害风险变化规律等方面都提出了新的挑战,也制约了当前干旱预测、预警及其灾害防控能力的提高。近年来,在国家重点基础研究发展计划(973计划)课题等多个国家级项目支持下,已在干旱灾害形成机制与预测理论方法及其风险特征方面取得了一系列新成果。通过动力诊断、数值模拟和田间试验等方法,开展了干旱形成的多因子协同作用和多尺度叠加机制、干旱致灾过程的逐阶递进特征,以及干旱灾害风险分布演化的主控因素等方面的研究。对如下几方面的新进展进行了系统总结归纳:(1)厘清了全球变暖背景下青藏高原热力、海温、夏季风、遥相关等多因子对干旱形成的作用机制。(2)发现了降水亏缺时间尺度和农作物不同生长阶段的干旱敏感性规律。(3)揭示了变暖背景下典型区域干旱灾害风险分布及其变异的新特征;构建了干旱灾害风险新概念模型。(4)研发了东亚季风区的季节和次季节干旱集成预测系统。在总结归纳已取得研究成果的基础上,对未来干旱形成机制及其灾害风险科学研究进行了展望,提出了5个重点研究方向:(1)多因子联动及其多尺度叠加效应对干旱形成的影响;(2)系统整合人类活动和决策以及相关反馈的气候模式研究;(3)揭示陆-气耦合和大气环流协同作用对干旱的影响;(4)认识干旱灾害对粮食安全和生态安全影响的关键过程;(5)提高不同气候情景下干旱预估的准确度。

土石坝风险等级智能预测分析及模型优化研究

大坝溃坝会造成大量的生命财产损失和巨大的环境破坏。精准快速确定土石坝风险等级,对于控制土石坝溃坝危害具有重要意义。本文采用K-最近邻(KNN)算法填补了数据库中大量缺失数据,引入遗传优化算法(GA)优化轻量级梯度提升机(LightGBM)超参数,建立了基于GA-LightGBM的土石坝风险等级快速预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)、曲线下面积(AUC)值等其他评价指标对模型精度进行验证,并将其与传统机器学习模型进行了对比。研究表明,所提模型预测准确率为89.95%,准确度最高。模型的AUC值为0.977,说明模型在适用性和预测精度方面都优于传统预测模型。采用SHAP分析对该模型进行了全局影响因素分析及案例分析,结果表明,检查频次是导致土石坝风险最重要的影响因素之一。

基于机器学习的“一带一路”投资国别风险预测研究

“一带一路”倡议提出十年间,中国对沿线国家的投资规模持续扩大。然而,企业在抓住机遇,进行“一带一路”沿线国家投资的同时,也需要重点关注“一带一路”投资国别风险。本文从政治、经济、社会和对华关系4个维度构建“一带一路”投资国别风险预测指标体系;运用灰色关联分析计算样本国家的综合风险评价值;基于2012~2022年间“一带一路”沿线国家的数据,利用机器学习构建GA-BP神经网络、支持向量回归和随机森林3种预测模型;通过对比预测精度,确定最佳预测模型,利用2021年的指标数据,对2022年的投资国别风险进行预测。研究结果表明:(1)在“一带一路”投资国别风险的研究背景下,支持向量回归模型预测效果最优,证明机器学习模型能够有效应用于风险管理领域;(2)“一带一路”投资国别风险存在明显的地区差异,中东欧地区和东南亚地区投资国别风险普遍较低,而南亚地区投资国别风险普遍较高,但都存在特例。本文研究结果可为“走出去”企业在“一带一路”沿线国家的投资决策提供参考。

不同慢性病中老年女性骨折风险及低骨量切点预测分析

背景:中老年女性是骨质疏松的高发人群,慢性病增加骨质疏松罹患风险。低骨量是骨质疏松发病前的危险阶段,目前缺少常见慢性病人群的骨折风险差异及诊断指标切点值的相关报道。目的:通过对不同慢性病中老年女性骨折风险的分析,探讨肥胖、高血压、高血脂、糖尿病、动脉硬化与骨密度的相关性,找到可预测低骨量指标的切点值,为防治骨质疏松提供参考。方法:将45-70岁203名女性受试者分为正常组和慢性病组,采用超声骨密度测量仪进行跟骨骨密度测试,采用动脉硬化仪测试肱-踝脉搏波传导速度,采用全自动生化分析仪测试血糖、血脂,采用身体成分分析仪测试体质量指数、脂肪质量及肌肉质量。结果与结论:①61-70岁女性骨密度和骨折风险系数及51-60岁、61-70岁骨强度与<50岁比较,差异有显著性意义(P<0.05);②糖尿病组骨折风险明显高于其余各组,动脉硬化组则高于正常组和肥胖组(P<0.05);③骨密度与年龄、左侧血管弹性程度、右侧血管弹性程度、三酰甘油呈负相关,与体质量指数呈正相关(P<0.05);上述指标与骨密度受试者工作特征(ROC)曲线下面积介于0.5-0.7之间,低骨量对应切点分别为55.5岁(年龄)、756.0 cm/s(左侧血管弹性)、789.0 cm/s(右侧血管弹性)、1.115 mmol/L(三酰甘油)、22.35 kg/m^(2)(体质量指数);④结论:糖尿病和动脉硬化增加中老年女性骨折风险,测定体质量指数、血管弹性和三酰甘油对女性低骨量预测具有一定早期诊断价值。

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。

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。

脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素分析及Nomogram预测模型的构建

目的分析脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素,并构建列线图(Nomogram)预测模型。方法选取2020年3月至2022年9月就诊的180例脓毒症患者为研究对象,根据患者是否并发急性肾损伤将其分为急性肾损伤组(n=75)和非急性肾损伤组(n=105)。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析连续性变量的预测价值;采用logistic回归分析影响脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素;采用内部数据验证Nomogram模型临床效能。结果两组患者在年龄等一般资料的比较中,差异无统计学意义(P>0.05)。与非急性肾损伤组相比,急性肾损伤组患者男性较多,肺部感染者较多,平均动脉压(MAP)、前降钙素水平较低,乳酸、白细胞计数、多器官功能衰竭(MODS)评分水平较高(P<0.05)。MAP、乳酸、前降钙素、白细胞计数、MODS评分的ROC曲线下面积(AUC)为0.823、0.921、0.663、0.948、0.946,最佳截断值为89 mmHg、2.13 mmol/L、13.22μg/L、15×10^(9)·L^(-1)、6分。性别(男)、肺部感染(是)、MAP(≤89 mmHg)、乳酸(>2.13 mmol/L)、白细胞计数(>15×10^(9)·L^(-1))、MODS评分(>6分)均为影响脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素(P<0.05)。内部验证结果显示,Nomogram模型预测脓毒症患者并发急性肾损伤的风险C-index为0.763(95%CI:0.651~0.832);模型预测脓毒症患者并发急性肾损伤的风险阈值>0.07,Nomogram模型提供临床净收益。结论性别(男)、肺部感染(是)、MAP(≤89 mmHg)、乳酸(>2.13 mmol/L)、白细胞计数(>15×10^(9)·L^(-1))、MODS评分(>6分)均为影响脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素,且基于以上变量构建的Nomogram模型可以对患者并发急性肾损伤进行较好的预测。

食品危害因子检测与安全风险预测研究进展

食品危害因子检测与安全风险预测作为食品质量管理的重要环节,一直是学者高度关注的热点问题。为了今后更好地开展相关工作,本文首先回顾了常规食品危害因子检测方法的研究进展;同时介绍了如纳米酶、成簇的间隔短回文重复序列(clustered regularly interspaced short palindromic repeats,CRISPR)及其相关蛋白(CRISPRassociated protein,Cas)组成的CRISPR/Cas系统传感器、核磁共振等新型食品危害因子检测方法以及磁性共价有机骨架等新型材料在该领域的应用;然后对主观赋权评价、机器学习及深度学习等方法在食品安全风险预测中的应用进行了阐述;最后对各方法的优缺点作了对比分析,并探讨了未来的研究方向。

维持性血液透析尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的危险因素分析及Nomogram预测模型构建

目的探讨维持性血液透析(MHD)尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的危险因素及Nomogram预测模型构建。方法选择2020年12月至2022年12月于新乡医学院第三附属医院门诊行MHD治疗的418例尿毒症患者为研究对象。根据动静脉内瘘是否形成急性血栓将患者分为急性血栓组(n=32)与非急性血栓组(n=386)。应用单因素及多因素logistic回归分析影响行MHD的尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的影响因素;根据尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的独立危险因素建立Nomogram预测模型,并应用Bootstrap来验证Nomogram模型的有效性。结果急性血栓组患者合并糖尿病患、合并低血压、透析时穿刺失败占比、钙磷乘积、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平均显著高于非急性血栓组(P<0.05);logistic回归分析显示,糖尿病、低血压、透析时穿刺失败、钙磷乘积升高、高水平hs-CRP、高水平LDL-C是影响行MHD的尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的独立危险因素(P<0.05);依据6个独立危险因素构建了Nomogram预测模型,该模型的一致性指数为0.893(95%置信区间:0.833~0.928);且其校正曲线和标准曲线拟合较好,曲线下面积为0.918。结论糖尿病、低血压、透析时穿刺失败、钙磷乘积升高、高水平hs-CRP和LDL-C是行MHD的尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的危险因素,依据独立危险因素构建的Nomogram模型预测行MHD的尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的效果较好,有助于临床急性血栓形成患者的早期筛查。

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。

泌尿外科老年住院患者院内感染的风险预测模型构建及效能验证研究

目的 分析泌尿外科老年住院患者院内感染的危险因素,构建泌尿外科老年住院患者院内感染的风险预测模型,并对其效能进行验证。方法 选取成都市第三人民医院泌尿外科2022年1~12月老年住院患者1 050例为研究对象,按照患者医院感染发生情况,分为感染患者(研究组)45例和非感染患者(对照组)1 005例。采用单因素和多因素Logistic法,筛选泌尿外科老年住院患者院内感染的危险因素,进而构建老年住院患者院内感染的风险预测模型。采用Hosmer and Lemeshow进行风险预测模型的拟合优度检验,绘制ROC曲线,评价风险预测模型的预测价值。结果 年龄>75岁、住院时间≥15 d、手术治疗、使用呼吸机辅助通气和留置导尿管是泌尿外科老年住院患者院感发生的危险因素;预测老年住院患者院内感染发生的概率模型:P=1/[1+exp(6.055-0.969X1-2.802X2-1.904X4-1.169X5-2.120X6)];ROC曲线分析显AUC为0.916,95%CI为0.874~0.957。结论 年龄>75岁、住院时间≥15 d、手术治疗、使用呼吸机辅助通气和留置导尿管是泌尿外科老年住院患者院感发生的危险因素,临床实践中应针对上述因素对高危患者人群进行筛查,并实施有针对性的治疗和干预措施以预防感染发生。同时,采用风险预测模型能够对泌尿外科老年住院患者医院感染风险进行科学评价,能够为临床实践提供参考和指导依据。

基于人工智能方法的隧道塌方风险预测研究

为了对隧道塌方风险展开研究,整理246起隧道塌方事故案例,通过建立塌方风险评估指标体系,基于人工智能预测方法,分别采用随机森林算法、径向基函数神经网络、BP神经网络模型、粒子群算法优化BP神经网络模型,对塌方风险进行预测。结果表明,随机森林算法、径向基函数神经网络、BP神经网络模型、粒子群算法优化BP神经网络模型的塌方预测准确率分别为81.67%、83.33%、86.67%、93.33%,F_(1)值分别为0.645、0.642、0.5、0.833。粒子群算法优化BP神经网络模型预测准确率和F_(1)值均大幅提高,预测效果最好,大大减少了评估结果的主观性,为隧道塌方风险研究提供了新的研究思路。