山西省医务人员工作满意度调查研究

医务人员的工作满意度与患者的满意度直接相关，满意度较高的医生，其提供的医疗服务质量较好，其服务的患者对医疗服务的满意度也较高，较低的医务人员满意度可能导致患者对其提供的医疗服务不满意、医疗服务效率低下、服务质量受影响、医疗服务产出较低等现象，从而影响医疗服务系统整体功能的正常发挥及医院作风的建设［1］。

基于因果推断方法检验mRNA在年龄和低级别胶质瘤中的中介效应

目的构建年龄、mRNA表达水平和低级别胶质瘤(LGG)患者结局之间的因果中介推断模型,识别介导年龄和LGG结局的中介因子,为LGG的治疗和预后提供方法指导。方法以TCGA数据库中LGG数据为例,采用CIT和VanderWeele方法建立因果中介模型,识别年龄和LGG结局之间的介导基因。结果识别出11个在年龄和LGG结局之间起中介作用的基因,中介间接效应的RR值均大于1,表明这11个基因的表达异常可能是LGG不良结局的危险因素。结论基于因果推断的方法能够识别介导年龄和低级别胶质瘤结局的重要基因,为LGG的预后治疗提供了潜在的预后标志物和治疗靶点。

基于加权随机森林的三阴性乳腺癌microRNA组学数据的分类预测

目的基于microRNA组学数据,探讨加权随机森林在三阴性乳腺癌分类预测中的应用,为疾病诊断提供方法学支撑。方法以TCGA乳腺癌数据为例,采用加权随机森林构建三阴性乳腺癌的分类预测模型,并与随机森林、logistic回归、支持向量机、LASSO和岭回归五种模型进行比较。结果通过比较六种模型的5个评价指标,加权随机森林模型的预测性能明显优于其他五种模型,加权随机森林模型的灵敏度为0.852、特异度为0.873、准确度为0.871、AUC值为0.862和G-means值为0.861。结论加权随机森林构建的分类预测模型较好地识别了三阴性乳腺癌患者,可为三阴性乳腺癌的诊断提供方法学上的参考。

基于相似核融合的多组学数据结直肠癌分子亚型研究

目的探讨相似核融合(similarity kernel fusion, SKF)方法在整合多组学数据的结直肠癌分子分型中的应用,识别结直肠癌预后高危患者,筛选出潜在的生物标志物以及重要通路。方法采用SKF对结直肠癌患者多组学数据进行整合,得到融合核,在融合核基础上采用谱聚类进行聚类分型,进一步采用Cox回归研究不同分型患者的预后风险;针对不同分型,筛选差异表达的mRNA(DEmRNAs)、miRNA(DEmiRNAs)以及异常甲基化基因,对三者进行联合分析获得重合基因;最后利用GO和KEGG分析得到重合基因富集的通路。结果结直肠癌患者分为预后高危组和低危组,其中高危组的死亡风险是低危组的2.72倍,并筛选出1908个DEmRNAs, 30个DEmiRNAs, 7763个异常甲基化基因,联合分析得到35个基因同时受到mRNA、miRNA及DNA甲基化调控,并富集到有统计学差异的17个GO生物项和23条KEGG通路。结论 SKF能够有效地识别出结直肠癌预后高风险患者,并筛选出结直肠癌的潜在生物标志物及重要通路,为结直肠癌的临床诊断和治疗预后提供重要的思路和依据。