超重对急性轻型缺血性脑卒中或中高危短暂性脑缺血发作患者预后的影响探讨

目的探讨超重对急性轻型缺血性脑卒中或中高危短暂性脑缺血发作(TIA)患者预后的影响。方法纳入366例携带CYP2C19功能缺失型等位基因的急性轻型缺血性脑卒中或中高危TIA患者作为研究对象,收集患者入院基线资料和发病后3个月的临床结局资料(主要结局为发病后3个月内卒中复发,次要结局为发病后3个月内卒中复发或死亡复合结局、血管事件和3个月生活质量)。采用Kaplan-Meier法绘制累计结局发生率曲线,采用多因素COX比例风险模型和多因素Logistic回归模型评估超重与缺血性脑卒中或TIA患者发病后3个月临床结局的关系。计算综合判别改善指数(IDI)和净重分类改善指数(NRI),评估在传统模型基础上增加体质量指数(BMI,是否超重)对急性缺血性脑卒中或TIA预后的预测价值。结果随访3个月,28例患者卒中复发,1例患者死亡,31例患者发生血管事件。Kaplan-Meier累计结局发生率曲线显示,超重患者发病后3个月卒中复发、卒中复发或死亡、血管事件累计发生率均低于未超重患者,差异有统计学意义(Log-rank P<0.05)。多因素分析结果显示,与未超重患者比较,超重患者3个月卒中复发(HR=0.24,95%CI:0.08~0.71)、卒中复发或死亡复合结局(HR=0.24,95%CI:0.08~0.69)、血管事件(HR=0.22,95%CI:0.07~0.63)风险显著降低,且3个月生活质量显著提升(OR=0.39,95%CI:0.20~0.76)。IDI和NRI计算结果显示,与传统模型相比,增加BMI(是否超重)后的新模型对急性缺血性卒中或TIA预后的预测能力显著提高。结论超重可能是携带CYP2C19功能缺失型等位基因的急性轻型缺血性脑卒中或中高危TIA患者预后的保护因素。与未超重患者相比,超重患者发病后3个月内卒中复发、卒中复发或死亡复合结局、血管事件的发生风险均降低,且发病后3个月的生活质量提高。

围产期抑郁症辅助诊断预测模型的构建及机器学习算法的筛选

目的 基于机器学习(ML)算法构建孕产妇围产期抑郁症(PND)辅助诊断预测模型并评估不同ML算法模型的性能。方法 采用9条目患者健康问卷抑郁量表(PHQ-9)对5 814例孕产妇(产前研究对象4 665例,产后研究对象1 149例)进行评估,收集7种量表的19个量表维度变量和人口学特征作为观察变量。按照年龄分别对产前、产后研究对象进行1∶1倾向性评分匹配,利用单因素分析及Pearson相关系数确定特征选择变量。基于Logistic回归模型、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极限梯度提升树(XGBoost)、反向传播(BP)神经网络这5种ML算法分别纳入所有变量和特征选择变量集,构建产前、产后抑郁的诊断模型。采用5折交叉验证方法评估模型的预测性能,评价指标包括灵敏度、特异度和曲线下面积(AUC)。结果 纳入不同变量的情况下,通过5种ML算法分别基于产前研究对象、产后研究对象构建的预测模型的灵敏度、特异度、AUC均在0.600~0.900范围内;RF算法在产前预测模型(纳入所有变量时,AUC为0.834;纳入特征选择变量集时,AUC为0.849)和产后预测模型(纳入所有变量时,AUC为0.873;纳入特征选择变量集时,AUC为0.864)的构建中均为最优算法。结论 基于5种ML算法构建的预测模型均可有效预测孕产妇PND风险,其中以RF算法的表现最优,为开发快速筛查和诊断PND的辅助工具提供了参考依据。

McNemar检验的问题与应用

McNemar检验是配对计数资料中检验两种处理是否有差异的常用方法,但该检验的结果只依据不一致的部分,并未充分利用样本所提供的全部信息,而且样本量过大,可能会出现结果与真实情况不符,即阳性率有统计学差异,而实际并无差异的情况。由于该检验应用范围广,且在多数统计教材中未明确指出该局限性,为了使初学者或者临床研究者更加全面了解McNemar检验,文章通过具体简便的案例,阐述McNemar检验在应用中存在的问题,以及目前的改良方法和应用该检验比较灵敏度和特异度差异的前提条件。旨在帮助使用者可以正确合理地选择该检验处理配对设计资料,避免产生错误的推论。

基于干预分析模型的COVID-19疫情对手足口病的影响

目的 利用苏州市某区近年来儿童手足口病(hand, foot and mouth disease, HFMD)发病数据建立预测模型,判断HFMD发病变化趋势,以及推测COVID-19疫情防控对HFMD的影响。方法 根据2009年1月―2019年12月的儿童HFMD监测数据库,利用季节性自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)模型建立HFMD数据预测模型,预测2020年1―10月的发病数,将实际值与预测值进行比较,确定HFMD发病的变化。在最佳SARIMA模型中加入干预变量,确定COVID-19疫情对儿童HFMD发病的影响。结果 与2019年同期儿童HFMD发病情况相比,2020年1―10月发病数均有下降。2020年1―10月儿童HFMD的发病实际趋势与预测趋势差别较大,发病实际值均低于预测值,2020年2―9月的偏离度均超过100%。在SARIMA模型中加入干预变量后分析显示,干预变量的系数为-135.4(P=0.010),说明儿童HFMD的发病例数平均每月减少135例。结论 苏州市某区在2020年1―10月的儿童HFMD发病数低于历史同期,推断COVID-19疫情发生以来,应急响应期间严格防控措施和常态化防控措施在有效控制COVID-19疫情的同时,也抑制了儿童HFMD的发生。