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。

糖尿病肾脏疾病预后影响因素的COX比例风险回归模型分析

目的基于COX比例风险回归模型分析糖尿病肾脏疾病(diabetic kidney disease,DKD)预后的影响因素,为临床早期评估和防治DKD提供科学的依据。方法收集多中心(河南中医药大学第一附属医院、河南中医药大学第三附属医院、河南省中医院及郑州市人民医院)2010—2021年就诊治疗的DKD患者资料,包括一般资料、实验室指标、中医辨证分型及中医药治疗,以肾小球滤过率(eGFR)下降≥50%、血肌酐(Scr)翻倍、DKD 5期、死亡为结局指标,随访其发生时间及情况,利用COX比例风险回归模型分析筛选DKD预后影响因素。结果本研究最终纳入1947例患者,随访时间为4.65(4.557~4.746)年,发生复合终点事件305例(15.67%)。单因素COX回归分析结果表明,不同年龄、DKD病程≥4年、饮酒史、吸烟史、高血压、冠心病、脑血管病、糖尿病足、糖尿病眼病、糖化血红蛋白(HbA1c)、血尿酸(SUA)、Scr、24 h尿蛋白定量(24 h-UTP)、eGFR、湿热血瘀证、脾肾气虚兼湿聚血瘀证、脾肾阳虚兼血瘀证、中药熏洗、服用中药患者DKD预后情况比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素COX回归分析结果表明,年龄[HR(95%CI)=2.52(1.92,3.30)]、DKD病程[HR(95%CI)=1.62(1.09,2.42)]、吸烟史[HR(95%CI)=1.61(1.13,2.29)]、饮酒史[HR(95%CI)=1.41(1.01,1.95)]、脑血管病[HR(95%CI)=1.33(1.01,1.75)]、糖尿病眼病[HR(95%CI)=1.43(1.13,1.82)]、SUA[HR(95%CI)=1.72(1.26,2.33)]、24 h-UTP[HR(95%CI)=1.48(1.14,1.91)]、脾肾气虚兼湿聚血瘀证[HR(95%CI)=2.22(1.44,3.43)]与DKD发生终点事件的风险关系密切(P<0.05),服用中药[HR(95%CI)=2.57(2.00,3.31)]能够减少终点事件的发生(P<0.05)。结论年龄、DKD病程、吸烟史、饮酒史、脑血管病、糖尿病眼病、SUA、24 h-UTP、脾肾气虚兼湿聚血瘀证是影响DKD患者预后的危险因素,而服用中药治疗为其保护因素。

基于FloodArea模型的成都主城区内涝风险评估

本文以成都主城区为例,运用气象数据、地理信息数据、社会经济统计数据及内涝灾情资料,通过多种常用分布函数的对比,选出重现期降水估算的最优函数,采用Pilgrim&Cordery法推求研究区的小时雨型,然后结合改进的基于FloodArea内涝模型,开展了24 h历时20、30、50、100 a一遇降水情景内涝模拟,并利用修订的内涝公路风险等级标准和财产损失曲线,探讨100 a一遇降水情景下内涝交通风险等级和居民室内财产损失风险。结果表明:①GEV(Generalized Extreme Value Distribution)分布函数是成都主城区重现期降水估算的最优函数;主城区24 h历时小时雨型呈双峰型,且峰值出现在降水过程前部。②基于FloodArea模型,通过对输入数据或参数的改进,能够较好模拟城市内涝空间分布;各降水情景模拟结果显示高新南区、高新西区、青羊区内涝淹没范围占比相较其他地区偏高。③24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成成都主城区86.1%公路长度占比出行困难,其中一级风险公路长度占比为10.5%,二、三级风险公路长度占比分别为27.5%、28.4%,成华区内涝公路风险最高。④24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成居民室内财产潜在损失约占主城区GDP(Gross Domestic Product)的0.8%,其中武侯区财产损失风险最大,潜在损失占其GDP的1.6%。

大语言模型的技术应用前景与风险挑战

针对大语言模型(LLM)技术的快速发展,剖析它的技术应用前景和风险挑战,对通用人工智能(AGI)的发展和治理有重要参考价值。首先,以Multi-BERT(Multilingual Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、GPT(Generative Pre-trained Transformer)和ChatGPT(Chat Generative Pre-Trained Transformer)等语言模型为代表,综述LLM的发展脉络、核心技术和评估体系;其次,分析LLM现存的技术局限和安全风险;最后,提出LLM在技术上改进、政策上跟进的建议。分析指出作为发展阶段的LLM,现有模型存在非真实性及偏见性输出、实时自主学习能力欠缺,算力需求庞大,对数据质量和数量依赖性强,语言风格单一;存在数据隐私、信息安全和伦理等方面的安全风险。未来发展可从技术上继续改进,从“大规模”转向“轻量化”、从“单模态”走向“多模态”、从“通用”迈入“垂类”;从政策上实时跟进,实施有针对性的监管措施,规范应用和发展。

湖南省社区老年人抑郁现状调查与风险预测模型构建

目的调研湖南省社区老年人抑郁现状,了解各危险因素对老年人抑郁发病的预测程度,构建风险预测列线图模型并进行模型效能的内部验证。方法以湖南省社区老年人(≥60周岁)为研究对象,运用χ2检验和多因素Logistic回归分析老年人抑郁的危险因素,通过R软件建立相关列线图预测模型,采用C统计量和校准曲线对预测模型进行验证,利用临床决策曲线评价模型的实用性。结果湖南省社区老年人抑郁发生率34.11%。将区域位置、性别、居住地(城乡)、受教育水平、婚姻等与老年期抑郁相关的11项危险因素(P<0.05)纳入老年抑郁风险模型。构建的风险预测列线图模型灵敏度为0.083,特异度为0.709,ROC曲线下面积为0.812(95%CI:0.781-0.843)。结论湖南省社区老年人抑郁症发生率较高,总体上女性发生率高于男性,农村高于城市,应重点关注老年人群(特别是独居老人)的慢性病、躯体功能、听力、视力情况等;构建的老年抑郁风险预测列线图模型可用于老年期抑郁高危人群识别和风险预测,可以临床推广。

重症监护病房急性胰腺炎合并感染的早期风险预测模型建立与验证

目的探讨入院24 h内重症监护病房急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)合并感染的早期危险因素,建立风险预测模型。方法回顾性收集福建医科大学附属第一医院2015年1月至2021年12月108例重症监护病房AP患者数据用于建模,2022年1月至2023年9月期间全院收住的155例AP患者数据用于外部验证。记录入院24 h内临床和实验室检查资料,按结局分为合并感染组(n=37)和未感染组(n=71),比较两组间各指标差异,并行单因素与多因素Logistic回归分析,明确感染早期独立危险因素,建立Logistic预测模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线检验Logistic模型预测AP合并感染的预测效能,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估模型准确度,外部验证队列评估模型稳定性。结果在建模组108例AP患者中,共有37例合并感染患者,感染率为34.26%。单因素Logistic回归分析结果显示,年龄、白蛋白(ALB)、血肌酐(SCr)、降钙素原(PCT)、急性生理学与慢性健康状况评价Ⅱ(APACHEⅡ)评分、急性胰腺炎严重程度床边指数(BISAP)评分、Ranson评分、修正CT严重指数(MCTSI)评分、器官功能障碍个数及机械通气共10项都是AP合并感染的影响因素,其中ALB和机械通气为保护性因素,经多因素Logistic回归分析发现器官功能障碍个数增加(OR=1.743,P=0.001)及SCr水平升高(OR=1.005,P=0.027)与AP并发感染相关。将多因素Logistic回归分析中有统计学意义的2个指标构建成一个新的预测模型Logit P=-2.267+0.005×SCr(μmol/L)+0.556×器官功能障碍个数(个),预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.768(95%CI 0.672~0.863,P<0.001),敏感度67.6%,特异度78.9%,均高于单个指标,且差异有统计学意义(P<0.05)。对Logistic模型进行外部验证,绘制ROC曲线发现,模型预测AP患者合并感染风险的AUC为0.726(95%CI 0.579~0.874),有一定预测价值(P=0.007)。结论器官功能障碍个数增加和SCr水平升高是重症监护病房AP合并感染的早期独立危险因素。由SCr和器官功能障碍个数共同构建的预测模型可信度较高,经外部验证可持续适用于临床评估AP合并感染的预后情况。

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。

基于相关系数-熵-二维云模型的装配式建筑施工风险测度

装配式建筑施工过程要在多维空间中进行,叠加风险高,事故发生率高于传统现浇建筑施工,因此科学、准确地测度装配式建筑施工风险具有重要的现实意义。根据装配式建筑施工的特点,从人员、机械、环境、技术、管理5个维度建立了装配式建筑施工风险测度指标体系,并构建了相关系数-熵-二维云风险测度模型。实例应用结果表明:该测度模型较全面、客观、准确地反映了装配式建筑施工风险要素,能够有效实现装配式建筑施工过程风险的定量化测度,可为装配式建筑施工安全管理提供有力参考和依据。

基于战略绩效和风险导向审计目标下科研院所审计风险预警与评价模型研究

在大数据时代和科研院所改革的背景下,科研院所对内部审计有了更高的要求,文章基于战略绩效和风险导向审计视角,构建科研院所审计风险预警与评价模型,梳理科研院所利用大数据技术赋能内部审计机构识别和评估风险、提升风险应对能力的方式方法,并将审计风险预警与评价模型运用于科研院所内部审计工作中,以实现审计全覆盖、合理分配审计资源、提高内部审计效用,为科研院所推进内部审计转型提供相关思路。

GDM孕妇新生儿不良结局高危因素风险模型建立

目的:探讨妊娠期糖尿病(GDM)孕妇新生儿不良结局高危因素并建立logistic风险模型。方法:选取2020年2月-2022年8月本院产科门诊接收的GDM孕妇196例临床资料,依据新生儿结局分为不良组、良好组。采用logistic回归分析明确GDM孕妇发生不良新生儿结局高危因素,建立logistic风险模型,采用Hosmer-Lemeshow检验判定风险模型拟合优度,受试者工作特征(ROC)曲线探讨风险模型的预测效力。结果:最终纳入的168例孕妇中出现不良新生儿结局44例、未出现124例。不良组与良好组妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕前BMI、孕期增重情况、空腹血糖(FPG)、服糖后1 h血糖(1 h PG)、分娩前糖化血红蛋白(HbA1c)有差异;logistic回归分析显示,妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高均为GDM孕妇发生不良新生儿结局独立危险因素(均P<0.05)。基于独立危险因素建立logistic风险模型,Logit(P)=-15.610+1.472×妊娠期高血压疾病(有=1,无=0)+0.884×抑郁症状(有=1,无=0)+1.014×孕期增重情况(孕期增重过度=2,孕期增重不足=1,孕期增重正常=0)+2.053×分娩前HbA1c(%),Hosmer-Lemeshow检验(χ^(2)=9.952,P=0.268)拟合优度良好。ROC曲线显示,logistic风险模型预测GDM孕妇发生不良新生儿结局的曲线下面积为0.792,95%CI 0.707~0.877,最佳预测敏感度77.3%,预测特异度72.6%。结论:GDM孕妇不良新生儿结局高危因素包括妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高,应用其建立的logistic风险模型预测效力较好,为临床干预提供参考。

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。

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。

基于风险评估模型的传染病预警体系的建立

目的建立一套基于风险评估模型的传染病预警体系,推动传染病管理水平的提升。方法通过搜集、整理最新的研究成果,参考相关的传染病预警评价指标体系的理论框架,构建基于风险评估模型的传染病预警体系。结果本次研究共纳入了12名专家,筛选出了三个一级指标,涉及流行前期指标、典型症状期指标、非典型症状期指标等,同时涉及7个二级指标。体系的必要性平均得分为8.27±0.24分,可获得性平均得分为7.74±0.34分。结论基于风险评估模型的传染病预警体系的建立有利于当地及时掌握传染病流行趋势,并进行调查指标分布趋势分析,然后提出相应的预警方案,可为有效预防传染病提供相关的依据。

退行性腰椎管狭窄患者椎间孔镜术后下腰痛的危险因素及风险预测模型构建

目的分析退行性腰椎管狭窄(DLSS)患者椎间孔镜术后下腰痛的危险因素及风险预测模型构建。方法本研究采用前瞻性分析,纳入2020年7月至2022年7月南阳市中心医院收治的86例行经皮椎间孔镜手术治疗的DLSS患者为研究对象,术后随访3个月,根据术后下腰痛发生情况,分为发生组和未发生组,分析两组患者临床资料,采用多因素logistic回归分析DLSS患者椎间孔镜术后下腰痛发生的影响因素,构建风险预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估风险模型的预测效能。结果随访3个月,86例DLSS患者行椎间孔镜术后发生下腰痛患者21例,发生率为24.42%(21/86);发生组骨质疏松、术中清理椎间隙、术后椎管内无菌性炎症、首次锻炼时间与未发生组比较,差异无统计学意义(P<0.05);经多因素logistic回归分析,结果显示,骨质疏松、术中清理椎间隙、术后椎管内无菌性炎症、首次接受锻炼时间均是DLSS患者椎间孔镜术后下腰痛发生的危险因素(P<0.05);构建风险模型,验证模型显示C-index值为0.870,具有良好区分度,绘制标准曲线显示,校准曲线和Y-X直线相近,模型准确度良好;对模型预测效能进行验证,结果显示,风险模型评估DLSS患者椎间孔镜术后下腰痛发生的曲线下面积(AUC)为0.870,95%CI为0.779~0.961,P<0.001。结论DLSS患者行椎间孔镜术后下腰痛发生率较高,合并骨质疏松、术中未清理椎间隙、有术后椎管内无菌性炎症、首次接受锻炼时间延长均是DLSS患者行椎间孔镜术后发生下腰痛的危险因素,基于以上因素构建的风险模型对DLSS患者行椎间孔镜术后是否发生下腰痛具有较高的评估价值。

食品理化检测实验室风险定量评价模型的构建

食品理化检测实验室作为检验检测行业的重要组成部分,为企业产品的质量控制和国家监管政策的落地实施提供技术支撑,为社会大众和利益相关方提供可信的数据结果,在整个国家的食品安全监管体系中扮演着非常重要的角色。如果食品理化检测实验室的日常运作中出现未识别的重大风险,或者对已经识别的风险评价不准确,采取的应对措施不及时、不得当,不仅可能给实验室造成重大损失,还可能给客户带来严重负面影响,从而引发客户的投诉甚至追责[1]。

基于改进N-K模型的地铁盾构掘进安全风险耦合研究

为预防和控制地铁盾构掘进施工过程中的关键安全风险,并精准判断哪些风险耦合情境是导致事故发生的显著情境,提出改进N-K模型研究地铁盾构掘进安全风险耦合;综合运用文献研究、事故案例、专家访谈等方法,辨识地铁盾构掘进的关键安全风险因素;基于N-K模型提出新的地铁盾构掘进安全风险耦合评估模型,并选用安全事故案例验证该模型的适用性。结果表明:辨识得到地铁盾构掘进关键安全风险因素清单,包括4类一级风险因素,21个二级风险因素;地铁盾构掘进施工安全风险随着耦合因素种类的增加而变大,4因素风险耦合值最高,3因素风险耦合值次之,双因素风险耦合值最低,作业人员安全意识薄弱和机械故障参与作用的耦合情境更容易发生安全事故。

脑卒中患者复发风险感知与行为决策情境理论模型的初步构建

目的构建脑卒中患者复发风险感知与行为决策情境理论模型,为脑卒中行为管理提供新的指导框架。方法遵循护理学科理论模型发展过程,综合采用文献研究、质性研究及理论分析,初步构建脑卒中复发风险感知与行为决策情境理论模型,包括概念、命题(概念间假设关系)及模型边界(适用范围)。结果脑卒中复发风险感知与行为决策模型包含复发风险感知、行为决策、自我效能、社会支持、情感反应(担忧)和健康行为等6个核心变量,一条核心路径为“复发风险感知→行为决策→健康行为”,三条桥梁路径为“复发风险感知社会支持→行为决策→健康行为”“复发风险感知→自我效能→行为决策→健康行为”和“复发风险感知复发担忧→行为决策→健康行为”。结论脑卒中复发风险感知与行为决策模型或可丰富脑卒中健康行为管理相关理论研究,进而为开展脑卒中患者健康管理及复发防控实践工作提供新的视角。

老年二次脆性骨折风险自评预测模型建立及临床应用价值

目的:建立老年人二次脆性骨折临床预测模型,以利于对二次脆性骨折高风险的老年人进行针对性二级预防,为二次脆性骨折患者自评量表的建立提供参考。方法:对手术治疗的365例椎体骨质疏松性压缩骨折患者进行回顾性分析,提取患者体重指数、并发症情况、生活自理情况、抗骨质疏松治疗等信息。应用LASSO回归对自变量进行初筛,将筛选出的变量纳入多因素Logistic回归分析,进一步筛选出二次脆性骨折的预测因子,建立二次脆性骨折风险预测模型。使用C指数、绘制受试者工作者特征曲线、校准曲线图和决策曲线评估预测模型的区分度、一致性和临床实用性。结果:二次脆性骨折的预测模型中包含的预测因子包括性别(OR=0.55,95%CI:0.30~0.98)、自理能力(OR=2.01,95%CI:1.19~3.46)、心脏疾病(OR=2.11,95%CI:1.30~3.46)、胃肠道疾病(OR=1.77,95%CI:1.00~3.00)和抗骨质疏松治疗依从性(OR=3.40,95%CI:1.90~6.22)。该模型具有良好的区分度,C指数为0.75(95%CI:0.69~0.80),校准曲线图显示具有良好的一致,决策曲线分析显示,在阈概率大于11%和小于76%时,该风险预测模型具有临床实用价值。结论:建立了用于预测二次脆性骨折风险的列线图。该预测模型纳入了性别、自理能力、心脏疾病、胃肠道疾病和抗骨质疏松治疗依从性5个预测因子,可以方便地用于二次脆性骨折风险的预测。

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。

近视患者视网膜脱离的危险因素及风险预测模型

目的探讨近视患者视网膜脱离的危险因素及风险预测模型。方法回顾性分析2021年1月至2023年12月于我院就诊的近视患者的临床资料,选择符合条件的近视性视网膜脱离患者128例(128眼)作为视网膜脱离组,没有视网膜脱离的近视患者128例(128眼)作为对照组。收集两组患者的临床资料,包括年龄、性别、屈光度、文化程度、病侧、是否负重、有无震动、有无白内障、是否存在视疲劳、血压、糖尿病史、眼外伤史、眼科手术史、视网膜厚度等。采用多因素Logistic回归分析确定近视性视网膜脱离的危险因素,并据以建立多因素联合应用的风险预测模型,应用受试者工作特征曲线(ROC)进行预测评估价值分析。结果视网膜脱离组患者的年龄、屈光度、收缩压、白内障发生率、视疲劳发生率、眼外伤发生率以及眼科手术史率均显著高于对照组(均为P<0.05);视网膜脱离组患者的视网膜厚度与脉络膜厚度均显著低于对照组(均为P<0.05)。近视患者发生视网膜脱离的危险因素为年龄(较大),屈光度(绝对值较大),伴有白内障或视疲劳或眼外伤等眼部疾患或不适状况,脉络膜厚度(较小),视网膜厚度(较小)(均为OR>1,P<0.05)。年龄、眼部疾患或不适、屈光度、脉络膜厚度、视网膜厚度等5项指标单独及联合应用时ROC曲线下面积(AUC)(0.95 CI)分别为0.668(0.382~0.936)、0.645、0.676(0.407~0.942)、0.731(0.503~0.933)、0.745(0.499~0.983)、0.844(0.692~0.983),联合应用预测评估效能更高,AUC(0.844)及灵敏度、特异度、准确度均较单独应用指标有明显提升。结论近视患者发生视网膜脱离的危险因素为较大的年龄,较大的屈光度(绝对值),伴有包括白内障、视疲劳、眼外伤在内的眼部疾患或不适,较小的脉络膜厚度、较小的视网膜厚度。由这些因素构建的风险预测模型评估效能较高。