简介：摘要：目的 探讨社区居民高血压相关危险因素, 为高血压的防治提供科学的依据。方法 随机抽取成都某社区居民60名进行高血压检测调查。采用Logistic回归模型和受试者工作特征（ROC）曲线对患者的年龄、高血压家族史、吸烟饮酒情况、体育锻炼、性格等变量进行分析观察。结果 对高血压有关的变量进行Logistic回归分析, 发现数据间有明显的差异, 具有统计学意义。结论 经过观察发现成都某社区居民高血压的主要危险因素有:高血压家族史、体重指数等, 且对高血压患病有一定的预测价值。应该在社区提倡健康的生活方式, 合理饮食，降低高血压的发生率。

简介：摘要目的利用LASSO回归分析筛选出与冠心病密切相关的血脂指标。方法选取2013年5月至2015年11月在济宁医学院附属医院心内科住院并诊断为冠心病的患者3 062例的临床资料进行回顾性分析。按照冠状动脉造影结果分为冠心病组(n＝2 427)和对照组(n＝635)。统计分析用R语言。建立冠心病相关血脂指标的多元逻辑回归模型，评估模型多重共线性的严重程度。利用LASSO回归筛选出冠心病预测模型中具有代表性的血脂指标。结果研究对象共入选患者3 062例，其中冠心病组2 427例，对照组635例。将血脂指标同时纳入多元逻辑回归模型后导致了模型较严重的共线性，逐步回归(stepwise)只能够在部分地减少共线性的严重程度，而LASSO回归模型显著减少了共线性的严重程度。经过LASSO回归分析，发现低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein-cholesterol，LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein-cholesterol，HDL-C)和非高密度脂蛋白胆固醇(non-high density lipoprotein-cholesterol，non-HDL-C)是预测冠心病的代表性的血脂指标。结论LASSO回归在处理多重共线性的样本数据时有优势。LASSO回归发现LDL-C、HDL-C和non-HDL-C是预测冠心病的代表性的血脂指标。

简介：摘要目的通过心肺运动试验(CPET)观察脑卒中患者运动耐量的恢复情况，并采用多重线性回归分析其独立影响因素。方法纳入2018年1月至2019年12月南京市第一医院康复医学科住院的脑卒中患者81例，收集所有患者的一般临床资料，与CPET的检测数据合并，建立数据集。以峰值摄氧量为因变量，以年龄、Brunnstrom分期、峰值功率、峰值心率、峰值呼吸交换比、峰值呼吸储备、峰值每分通气量、每分通气量-二氧化碳排出量斜率(ΔVE/ΔVCO2)、峰值潮气末二氧化碳分压为自变量，建立多重线性回归模型，使用SPSS25.0版统计软件对所得数据进行多重线性回归分析。结果纳入Brunnstrom分期的Ⅲ期、Ⅳ期和Ⅴ期以上脑卒中患者在年龄分布上依次减小(P<0.001，F＝24.057)，而在峰值摄氧量(即运动耐量)方面依次增加(P<0.001，F＝108.691)。以"逐步法"构建的多重线性回归模型显示，拟合的多重线性回归方程有统计学意义(F＝100.228，P<0.001)；峰值功率[β＝0.041，95%CI(0.020，0.062)，P<0.001]、峰值心率[β＝0.088，95%CI(0.063，0.113)，P<0.001]、峰值每分通气量[β＝0.11，95%CI(0.054，0.165)，P<0.001]、ΔVE/ΔVCO2[β＝-0.182，95%CI(-0.300，-0.064)，P＝0.003]四个自变量是脑卒中患者峰值摄氧量的独立影响因素。Durbin-Watson检验值为2.305，各观测值残差值相互独立；各自变量容忍度均>0.2，方差膨胀因子(VIF)均<5，可认为不存在多重共线性。结论脑卒中患者的骨骼肌做功能力、心功能、肺通气功能及心肺偶联的通气效率均是其运动耐量的独立影响因素。

简介：摘要目的分析影响特重度烧伤患者预后的危险因素。方法回顾性纳入苏州市六所医院ICU收治的2014年8月2日江苏省昆山市铝粉尘爆炸事故中的46例特重度烧伤患者，根据预后将患者分成生存组和死亡组。收集两组患者年龄、性别、入ICU时烧伤程度、白细胞、乳酸、48 h乳酸、肌酐、白蛋白、尿量、血钙、入ICU当日急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ（APACHE Ⅱ）评分和SOFA评分及90 d预后。采用多因素COX回归分析两组患者各指标对预后（死亡情况）的影响。结果生存组与死亡组患者在入院时，白细胞、肌酐、白蛋白、尿量、SOFA评分和入ICU当日APACHEⅡ评分比较差异无统计学意义（P>0.05）；而两组间烧伤程度、乳酸、48 h乳酸以及血钙水平差异有统计学意义（P<0.05）。多因素回归分析结果表明年龄、白蛋白与48 h乳酸水平是特重度烧伤患者死亡的独立预测指标（P<0.05）。结论年龄、白蛋白水平、48 h乳酸水平是影响特重度烧伤患者预后的独立危险因素，能够初步评估特重度烧伤患者的预后。

简介：摘要断点回归设计是一种严格的类实验方法，基于样本在临界值周围分布的随机性，使用两侧数据分别进行回归，从而避免潜在混杂因素的干扰，为因果关联的推断提供强有力的证据。本研究对断点回归方法以及其研究进展进行了介绍，并结合案例对其应用方法进行了详细阐述，以期为断点回归在流行病学研究中的使用提供参考。

简介：摘要目的探讨家庭早期的风险因素与青少年内化问题的关系。方法随机选取746名青少年进行家庭早期风险因素的评估和内化问题的调查。采用Welch's ANOVA检验和事后两两比较分析三个不同风险因素水平在内化问题得分上的差异。采用独立样本t检验比较经历风险因素种类≥5种与<5种青少年的内化问题得分，以及Pearson相关分析对个体经历家庭风险因素的个数与内化问题得分进行相关性检验。利用随机森林回归分析检验影响内化问题的变量重要性(variable importance，VI)。结果不同水平的家庭早期风险因素在焦虑抑郁因子、退缩因子上的得分差异均有统计学意义(均P<0.05)；经历5种以上(包括5种)风险因素青少年的焦虑抑郁[(7.7±3.5)分]、退缩因子[(8.8±4.0)分]以及躯体因子[(4.1±3.7)分]显著高于经历5种风险因素以下青少年的得分[(5.5±3.8)分，(6.7±3.4)分，(2.6±3.6)分](t＝7.25，7.54，6.51，均P<0.01)；个体经历风险因素的累积个数分别与焦虑抑郁、退缩因子、躯体因子得分呈正相关(r＝0.29，0.30，0.26，均P<0.01)；父母婚姻关系和家庭成员的健康状况是焦虑抑郁(VI＝0.84，P＝0.002；VI＝0.56，P＝0.022)、退缩因子(VI＝0.58，P＝0.013；VI＝0.89，P＝0.001)以及躯体因子(VI＝0.58，P＝0.014；VI＝0.65，P＝ 0.011)的重要变量。结论父母婚姻关系及家庭成员的健康状况是影响内化问题的"特异性"因素，同时经历风险水平越高，个体出现内化问题的可能性越大。

简介：摘要目的建立预测成人重症急性胰腺炎(SAP)的多因素logistic回归模型，并评价新模型相较于床旁急性胰腺炎严重程度(BISAP)评分、中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)能否提高预测SAP的效能，为临床早期诊断SAP提供依据。方法收集自贡市第一人民医院2018年10月至2019年12月期间住院治疗的125例AP患者。根据2012年修订后的亚特兰大分类标准，将AP患者分为非SAP组75例和SAP组50例。对患者的基本资料、一般情况、辅助检查等指标进行单因素分析，取存在统计学意义的指标进行多因素logistic回归分析，判定预测因子是否与SAP的诊断相关，并建立logistic回归预测模型，分别评价新模型、BISAP评分、NLR预测SAP的灵敏度、特异度、AUC。结果125例AP患者中，胆源性病因占36.00%，是AP的主要病因，其次分别为特发性(31.20%)、高脂血症性(18.40%)、酒精性(14.40%)。非SAP组与SAP组HR、呼吸(R)、BUN、ALP、ALB、TBIL、Ca、乳酸脱氢酶(LDH)、WBC、中性粒细胞(NEUT)、淋巴细胞(LY)、CRP、有胸水、局部或全身并发症等研究指标差异有统计学意义(P<0.05)。经过多因素logistic回归分析显示，有4个因素进入方程，根据OR值大小判定其作用强弱依次为：Ca、R、NEUT、LDH，得到预测SAP的多因素logistic回归预测模型为：Y＝0.667×R(次/min)-4.097×Ca(mmol/L)+0.011×LDH(U/L)+0.105×NEUT(×109/L)。新模型、BISAP评分、NLR预测SAP的AUC分别为0.884、0.799、0.735。结论胆源性因素仍是AP的主要病因；Ca、R、NEUT、LDH与SAP的发生独立相关；新模型对SAP的预测价值优于BISAP评分、NLR。

简介：摘要目的建立预测成人重症急性胰腺炎(SAP)的多因素logistic回归模型，并评价新模型相较于床旁急性胰腺炎严重程度(BISAP)评分、中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)能否提高预测SAP的效能，为临床早期诊断SAP提供依据。方法收集自贡市第一人民医院2018年10月至2019年12月期间住院治疗的125例AP患者。根据2012年修订后的亚特兰大分类标准，将AP患者分为非SAP组75例和SAP组50例。对患者的基本资料、一般情况、辅助检查等指标进行单因素分析，取存在统计学意义的指标进行多因素logistic回归分析，判定预测因子是否与SAP的诊断相关，并建立logistic回归预测模型，分别评价新模型、BISAP评分、NLR预测SAP的灵敏度、特异度、AUC。结果125例AP患者中，胆源性病因占36.00%，是AP的主要病因，其次分别为特发性(31.20%)、高脂血症性(18.40%)、酒精性(14.40%)。非SAP组与SAP组HR、呼吸(R)、BUN、ALP、ALB、TBIL、Ca、乳酸脱氢酶(LDH)、WBC、中性粒细胞(NEUT)、淋巴细胞(LY)、CRP、有胸水、局部或全身并发症等研究指标差异有统计学意义(P<0.05)。经过多因素logistic回归分析显示，有4个因素进入方程，根据OR值大小判定其作用强弱依次为：Ca、R、NEUT、LDH，得到预测SAP的多因素logistic回归预测模型为：Y＝0.667×R(次/min)-4.097×Ca(mmol/L)+0.011×LDH(U/L)+0.105×NEUT(×109/L)。新模型、BISAP评分、NLR预测SAP的AUC分别为0.884、0.799、0.735。结论胆源性因素仍是AP的主要病因；Ca、R、NEUT、LDH与SAP的发生独立相关；新模型对SAP的预测价值优于BISAP评分、NLR。

简介：摘要目的探讨MRI征象预测凶险性前置胎盘(PPP)植入类型的价值。方法回顾性研究。纳入南京大学医学院附属鼓楼医院67例PPP伴胎盘植入患者的临床及MRI资料。患者年龄21～48(31.85±5.12)岁，孕周28～38(32.37±2.47)周。根据不同类型PPP伴胎盘植入的临床及病理诊断标准，将患者分为粘连组(25例)、植入组(29例)和穿透组(13例)。对3组患者的临床资料及MRI征象采用Kruskal-Wallis H检验进行单因素分析，对可能相关因素进行有序多元logistic回归多因素分析，并进一步分析独立危险因素对PPP植入类型的预测价值。结果单因素分析结果显示，子宫肌层中断/肌层内见胎盘信号、子宫局限性隆突/胎盘向外膨出、胎盘内异常血管、胎盘信号不均匀、子宫下部膨大且宫颈内口胎盘不规则以及膀胱子宫间隙低信号带不连续，为不同植入类型的可能相关因素(P值均<0.1)。其中，膀胱子宫间隙低信号带不连续[(X1，比值比(OR)20.25)]、子宫肌层中断/肌层内见胎盘信号(X2, OR 13.87)、子宫局限性隆突/胎盘向外膨出(X3, OR 6.16)]和子宫下部膨大且宫颈内口胎盘不规则(X4, OR 4.55)，为不同类型胎盘植入的独立危险因素(P值均<0.05)。建立预测胎盘植入类型的回归模型为：logit(P)＝C+3.01X1 +2.63X2+1.82X3+1.52X4(预测"植入"和"穿透"的常量C分别为1.08和5.54)，该模型预测3种植入类型的准确率为71.64%，将粘连组与其他类型组相区分的准确率为85.07%。结论MRI征象对PPP伴胎盘植入类型的诊断具有较高的预测价值，对临床术前评估胎盘植入类型选择不同治疗方案具有一定的指导意义。

简介：无

简介：摘要食管胃结合部肿瘤的外科治疗在手术入路、清扫范围、切除范围等方面尚存在较多争议，对食管胃结合部范围的认知差异是造成这一现象的主要原因。该部位现有的解剖学阐述已无法满足临床实践的需要。基于大量基础解剖和临床操作，食管胃结合部可能是由完整、单独的食管胃结合部膜所包裹的有独立解剖结构的移行组织，从黏膜下静脉分布入手，可以了解该区域组织移行变化的意义及其与临床操作的关系，根据这些解剖特点，可以对当前的争议进行合理的分析，期待与同道一起进一步深入研究。

简介：摘要目的基于矢状位影像学参数和临床特征构建颅底凹陷患者复位术后生命质量的LASSO-logistic回归预测模型并对其进行验证。方法回顾性分析2015年8月至2020年8月空军军医大学唐都医院神经外科采用经颈后路复位减压植骨融合内固定术治疗的94例颅底凹陷患者的临床资料。基于患者的年龄、体重、手术前后疼痛数值评价量表(NRS)评分、颈椎功能障碍指数(NDI)及矢状位影像学相关参数，采用LASSO-logistic回归法筛选出鲁棒性最好的变量并构建颅底凹陷患者复位术后生命质量的预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线，并根据曲线下面积(AUC)判断该预测模型的效能。采用Bootstrap法进行500次重复抽样进行内部验证。结果LASSO-logistic回归的分析结果显示，共9个因素纳入预测模型，分别为：年龄、体重、术前NRS评分、术前NDI、术前头颈屈曲角(HNFA)、术后斜坡枢椎角(pCXA)、术后斜坡斜坡角(pCS)、术后延髓脊髓角(pCMA)及术后Boogaard角(pBoA)。通过绘制ROC曲线，发现该预测模型的AUC为0.893，灵敏度为79.4%，特异度为84.6%，阳性似然比为5.162，阴性似然比为0.243。内部验证的结果显示，AUC为0.885，灵敏度为81.3%，特异度为82.6%，阳性似然比为5.153，阴性似然比为0.237。结论基于年龄、体重、术前NRS评分、术前NDI、术前HNFA、pCXA、pCS、pCMA及pBoA构建的颅底凹陷患者复位术后生命质量LASSO-logistic预测模型拟合性较好。

简介：摘要目的基于矢状位影像学参数和临床特征构建颅底凹陷患者复位术后生命质量的LASSO-logistic回归预测模型并对其进行验证。方法回顾性分析2015年8月至2020年8月空军军医大学唐都医院神经外科采用经颈后路复位减压植骨融合内固定术治疗的94例颅底凹陷患者的临床资料。基于患者的年龄、体重、手术前后疼痛数值评价量表(NRS)评分、颈椎功能障碍指数(NDI)及矢状位影像学相关参数，采用LASSO-logistic回归法筛选出鲁棒性最好的变量并构建颅底凹陷患者复位术后生命质量的预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线，并根据曲线下面积(AUC)判断该预测模型的效能。采用Bootstrap法进行500次重复抽样进行内部验证。结果LASSO-logistic回归的分析结果显示，共9个因素纳入预测模型，分别为：年龄、体重、术前NRS评分、术前NDI、术前头颈屈曲角(HNFA)、术后斜坡枢椎角(pCXA)、术后斜坡斜坡角(pCS)、术后延髓脊髓角(pCMA)及术后Boogaard角(pBoA)。通过绘制ROC曲线，发现该预测模型的AUC为0.893，灵敏度为79.4%，特异度为84.6%，阳性似然比为5.162，阴性似然比为0.243。内部验证的结果显示，AUC为0.885，灵敏度为81.3%，特异度为82.6%，阳性似然比为5.153，阴性似然比为0.237。结论基于年龄、体重、术前NRS评分、术前NDI、术前HNFA、pCXA、pCS、pCMA及pBoA构建的颅底凹陷患者复位术后生命质量LASSO-logistic预测模型拟合性较好。

简介：摘要：目的：分析手术过程中洁净手术室空气细菌污染的影响因素，为预防手术感染提供参考依据。方法：选择2018年1月至2019年1月期间我院I、Ⅱ、Ⅲ级洁净手术室开展的352台手术为研究对象，在静态条件及动态条件（手术切皮时、手术40min及术毕）监测洁净手术室的沉降菌、浮游菌和尘埃粒子数。并收集手术过程中洁净手术室的室内活动人数、开门次数与术前系统自净时间等情况。采用logistic 回归模型法分析上述因素对手术过程中洁净手术室空气细菌污染的影响。

简介：摘要目的采用回归分析法建立慢性阻塞性肺疾病急性加重（AECOPD）风险预测模型，并进行验证。方法回顾性分析前期4项已完成的多中心大样本随机对照试验中1 326例慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者进入稳定期、随访6个月时的危险因素及急性加重情况。应用转换-随机数字生成器从1 326例病例中随机抽取约80%为模型组（n＝1 074），约20%为验证组（n＝252）。选取模型组数据，采用Logistic回归分析法筛选AECOPD的独立危险因素，并建立AECOPD风险预测模型；将模型组与验证组数据分别代入模型，绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线），对风险预测模型预测AECOPD的效能进行验证。结果模型组与验证组患者在一般资料（性别、吸烟情况、合并症、文化程度等）、体重指数（BMI）分级、肺功能〔1秒用力呼气容积（FEV1）、用力肺活量（FVC）等〕、疾病情况（近1年急性加重次数及持续时间、病程等）、生存质量量表〔COPD评估量表（CAT）等〕和临床症状（咳嗽、胸闷等）方面差异均无统计学意义，说明两组数据有较好的同质性，可以用验证组病例验证通过模型组数据建立的风险预测模型预测AECOPD的效能。Logistic回归分析显示，性别〔优势比（OR）＝1.679，95%可信区间（95%CI）为1.221～2.308，P＝0.001〕、BMI分级（OR＝0.576，95%CI为0.331～1.000，P＝0.050）、FEV1（OR＝0.551，95%CI为0.352～0.863，P＝0.009）、急性加重次数（OR＝1.344，95%CI为1.245～1.451，P＝0.000）和急性加重持续时间（OR＝1.018，95%CI为1.002～1.034，P＝0.024）是AECOPD的独立危险因素；根据回归分析结果构建AECOPD风险预测模型：急性加重概率P＝1/（1+e-x），x＝-3.274 + 0.518×性别-0.552×BMI分级+ 0.296×急性加重次数+ 0.018×急性加重持续时间-0.596×FEV1。经ROC曲线分析验证，模型组ROC曲线下面积（AUC）为0.740，验证组AUC为0.688；模型的约登指数最大值为0.371，对应预测概率的最佳临界值为0.197，敏感度为80.1%，特异度为57.0%。结论基于回归分析法建立的AECOPD风险预测模型对COPD患者急性加重风险具有中等水平的预测效能，可在一定程度上辅助临床诊疗决策。

简介：摘要目的对比线性回归模型与四种机器学习算法对临床医学研究生学习行为的预测效能，探讨不同预测模型的优缺点和适用性。方法以全国6 922名临床医学研究生的调查数据为例，通过自评学习行为量表获得综合得分；在训练集中，分别利用Lasso线性回归和人工神经网络、决策树、Bootstrap随机森林、提升树四种监督式机器学习算法建立预测模型；对验证集数据进行预测并比较不同模型的预测效能。结果临床医学研究生学习行为综合得分为（3.31±0.54），总体达标率为74.02%。在线性回归模型中，年龄、学校级别、学位类型、学习兴趣、压力和满意度对学习行为的影响差异有统计学意义；在对验证集的预测中，线性回归模型的敏感度为0.484，特异度为0.914，准确率为0.801。四种机器学习算法的各项指标均高于线性回归模型，其中随机森林的提升度最高。结论线性回归模型对研究生学习行为的预测效果良好，机器学习在预测准确性上优于线性回归模型，但传统线性回归模型在计算效率和可解读性上具有一定优势。

简介：摘要目的分析基于声触诊组织量化(VTQ)技术和基于4因子的纤维化指数(FIB-4)构建的logistic回归模型诊断肝脏外科手术患者术前肝脏储备功能(LFR)受损的效能。方法回顾性分析2016年1月至2018年10月在南京大学医学院附属鼓楼医院行肝脏外科手术的患者资料。最终入组173例患者，其中男性135例，女性38例，平均年龄58.6岁。将患者分为LFR明显受损组(n＝11，吲哚菁绿15 min滞留率即ICG R15≥20%)和对照组(n＝162，ICG R15<20%)。比较两组VTQ、FIB-4、血小板计数等。多因素logistic回归分析LFR明显受损的影响因素，并构建logistic回归模型。受试者工作特征(ROC)曲线分析各参数诊断LFR明显受损的效能。结果LFR明显受损组血小板计数低于对照组，VTQ和FIB-4高于对照组，差异有统计学意义(均P<0.05)。多因素分析，FIB-4(OR＝2.112，95%CI：1.342～3.325)和VTQ(OR＝4.382，95%CI：1.380～13.918)是LFR明显受损的危险因素(均P<0.05)。Logistic回归模型、FIB-4、VTQ诊断肝脏外科手术患者LFR明显受损的最佳界值分别为0.098(灵敏度72.8%、特异度90.1%、准确度89.0%)、0.990(灵敏度90.9%、特异度79.0%、准确度79.8%)和1.8 m/s(灵敏度81.8%、特异度77.8%、准确度78.0%)。Logistic回归模型诊断LFR明显受损的特异度和准确度均高于FIB-4和VTQ。结论基于VTQ和FIB-4构建的logistic回归模型诊断肝脏外科手术患者LFR明显受损的效能良好，VTQ可进一步帮助临床医生术前评估LFR。

简介：摘要目的探讨三维CT定量联合定性参数logistic回归模型对纯磨玻璃结节（pGGN）侵袭性的预测价值。方法回顾性分析安徽省胸科医院2019年4月至2019年12月经手术病理证实为肺腺癌且三维CT表现为pGGN的191例患者（196个病灶）的临床及影像资料。196个病灶根据病理结果分为不典型腺瘤样增生（AAH）+原位腺癌（AIS）+微浸润腺癌（MIA）组（n=128）和浸润性腺癌（IAC）组（n=68）。CT评价的定量参数包括结节最长径、结节体积、平均CT值及质量，定性参数包括血管异常征、空气支气管异常征、分叶征、空泡征、胸膜牵拉征、瘤肺界面模糊征。两组间定量参数比较采用Mann-Whitney U检验，定性参数的比较采用χ²检验。采用单因素结合多因素logistic回归模型筛选IAC组的独立预测因子及预测概率值，通过ROC曲线比较logistic回归模型的预测概率值与各单因素参数预测IAC的效能。结果AAH+AIS+MIA和IAC组间结节最长径分别为0.92（0.77，1.14）、1.41（1.12，1.93）cm（Z=-7.366，P<0.001），结节体积分别为0.31（0.20，0.53）、0.88（0.41，2.00）cm3（Z=-6.254，P<0.001），结节平均CT值分别为-571.5（-637.2，-477.0）、-418.1（-532.4，-338.5）HU（Z=-5.882，P<0.001），结节质量分别为0.14（0.09，0.25）、0.42（0.26.1.21）g（Z=-7.438，P<0.001），血管异常征分别为23、49个（χ²=55.906，P<0.001），空气支气管异常征分别为13、30个（χ²=29.908，P<0.001），胸膜牵拉征分别为39、32个（χ²=5.291，P=0.021）。logistic回归结果显示结节最长径、结节平均CT值、血管异常征及空气支气管异常征是IAC的独立预测因子，其优势比（95%CI）分别为10.624（1.275~88.522）、1.004（1.000~1.008）、3.424（1.458~8.043）、2.993（1.114~8.043）。ROC曲线结果显示logistic回归模型曲线下面积为0.899，灵敏度为0.912，特异度为0.711， 结果均优于各单因素参数。结论三维CT定量联合定性参数logistic回归模型能较好地预测pGGN的侵袭程度。

简介：摘要目的比较差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和深度学习模型在吸脂操作数据预测分析方面的应用价值。方法选取2019年1至9月中国医学科学院整形外科医院符合入选标准的行吸脂手术患者，使用基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统，采集高年资整形外科医生吸脂手术初始250~400 s的操作数据，包括运动学和力学数据。经预处理后将采集数据分成一个吸脂往复循环为一组的数据。分别使用ARIMA模型和深度学习模型处理分析采集到的数据，建立吸脂操作预测模型。用Matlab 2017软件产生随机数随机抽取30对共计60组吸脂循环数据，计算每对数据的动态时间规整(DTW)值作为检验标准，然后分别计算基于ARIMA模型与深度学习模型的各30组预测数据与实际数据之间的DTW值，与检验标准对比，对2种模型的预测结果进行验证。应用Matlab 2017软件进行统计分析，2组比较用独立样本t检验，P<0.05为差异有统计学意义。结果共入组18例患者，均为女性，年龄23~49岁，平均36.6岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。共获得16 800组吸脂循环数据。模型检验标准DTW值为0.048±0.028。ARIMA模型预测数据与实际数据之间的DTW值为0.660±0.577，与检验标准比较差异有统计学意义(P<0.05)。深度学习模型得出的DTW值为0.052±0.030，与检验标准比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论相比ARIMA模型，深度学习模型可以更准确地预测吸脂操作数据，能更好地适应不同情况的数据，并且具有更好的实时性。

简介：摘要目的探讨乳腺癌临床病理特征对新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy，NAC）后病理完全缓解（pathological complete response，pCR）的预测价值，并基于临床病理特征建立预测模型。方法回顾性分析2013年1月至2019年12月182例在浙江大学附属杭州市第一人民医院行新辅助化疗及手术治疗的乳腺癌患者临床病例资料，采用单因素分析和多因素Logistic回归分析临床病理特征与新辅助化疗后pCR的关系，探讨其在新辅助化疗疗效评估中的预测价值，并构建受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及Nomogram图预测模型。结果多因素Logistic回归分析结果显示：孕激素受体（progesterone receptor,PR）、人类表皮生长因子2（human epidermal growth factor 2，HER2）、血小板分布宽度（platelet distribution width，PDW）是乳腺癌新辅助化疗后pCR的独立预测因素，并绘制ROC曲线和Nomogram图。ROC曲线对预测乳腺癌新辅助化疗pCR的曲线下面积（area under curve，AUC）为0.810（95%CI:0.745~0.864），当取约登指数最大时，其预测的敏感性为68.75%，特异性为82.67%。结论PR阴性、HER2阳性、PDW≤13.4%往往提示更好的新辅助化疗疗效，以期构建的Nomogram图模型可较准确地预测新辅助化疗pCR，为临床诊疗工作中治疗方案的选择提供参考。