简介：摘要：

简介：摘要目的回顾性分析衡水市二级以上医院重症监护病房(ICU)的医院感染患者入住ICU 24 h内的高危因素，建立ICU医院感染早期预测模型。方法回顾性查阅衡水市二级以上医院2011年1月至2015年12月ICU医院感染患者相关病原学数据和原始病历资料。记录患者一般临床资料，包括患者性别、年龄、转入原因，入住ICU 24 h内血生化、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHE Ⅱ)和序贯器官衰竭评分(SOFA)、应用血管活性药物、血液净化情况。分析医院感染危险因素，建立早期预测量表，并利用2016年1月至2018年12月医院感染患者的数据对预测模型进行验证。结果共2 453例患者资料纳入分析，445例患者ICU住院期间发生医院感染，医院感染发生率18%，其中肺炎(包括医院获得性肺炎和呼吸机相关性肺炎)135例(30%)，导尿管相关泌尿系感染245例(55%)，中心静脉导管相关血流感染65例(15%)。Logistic回归分析发现年龄≥72岁(OR＝2.15，95%CI：1.23～3.47，P＝0.03)、新发脑卒中(OR＝1.59，95%CI：1.22～3.31，P<0.01)、入住ICU 24 h内APACHE Ⅱ评分≥18(OR＝3.64，95%CI：2.79～5.32，P＝0.02)和SOFA评分≥8(OR＝3.17，95% CI：1.93～5.66，P<0.01)是医院感染的独立预测因素。根据上述危险因素建立量表，医院感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为4分；导尿管相关泌尿系感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为4分；肺炎早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为5分；中心静脉导管相关血流感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为6分。利用2016年1月至2018年12月医院感染患者的数据对预测模型进行验证显示该量表预测效果良好。结论年龄≥72岁、新发脑卒中、入住ICU 24 h内APACHE Ⅱ评分≥18分和SOFA评分≥8分能够早期预测ICU医院感染风险，早期发现高危人群。

简介：摘要目的基于机器学习法建立早期预测血流感染模型，为早期诊断血流感染提供依据。方法选择2018年1月至2018年12月于郑州大学第一附属医院住院并留取血培养1 954例患者为研究对象。根据血培养结果，将研究对象分为血流感染组和非感染组。采用随机森林模型筛选出与血流感染相关特异性指标，建立预测模型。结果预测早期血流感染指标包括胆碱酯酶(CHE)、降钙素原(PCT)、高密度脂蛋白(HDL)、淋巴细胞百分比(Lymph%)和血小板计数(PLT)。该模型在预测集和测试集中曲线下面积(AUC)值分别为0.896 6、0.874 7，95%可信区间(CI)分别为0.879 9～0.913 2、0.846 9～0.902 4。结论基于机器学习血流感染预测模型可以有效地预测细菌或真菌导致的血流感染，为血流感染的早期诊断提供依据。

简介：摘要目的联合运用多个指标建立早期预测高脂血症性急性胰腺炎（hyperlipidemic acute pancreatitis, HLAP）进展为重症胰腺炎（severe acute pancreatitis, SAP）的风险模型。方法回顾性分析厦门大学附属第一医院急诊部2018年3月至2020年2月收治的92例HLAP患者临床资料。其中29例进展为SAP，63例未进展为SAP。应用单因素分析筛选高脂血症性重症急性胰腺炎（hyperlipidemic severe acute pancreatitis, HL-SAP）相关的指标，Logistic回归分析筛选HL-SAP独立预测指标，构建预测模型。通过受试者工作特性（ROC）曲线下面积（AUC）评估各个预测指标及模型对HL-SAP的预测能力。运用Bootstrap重抽样法对模型的预测能力进行内部验证。结果单因素分析发现降钙素原（procalcitonin，PCT）、D-二聚体、C反应蛋白（C-reactive protein, CRP）、白蛋白、胆固醇和CT分级等对HLAP是否进展为SAP有影响（P<0.05）。Logistic回归分析结果显示D-二聚体（OR=2.112; 95%CI：1.022~4.366; P<0.05）、CT分级（OR=5.818; 95%CI：2.481~13.643; P<0.01）、胆固醇（OR=1.146; 95%CI：1.004~1.308; P<0.05）为HL-SAP发生的独立影响因素。D-二聚体、CT分级、胆固醇和三者联合预测模型的AUC分别为0.802、0.875、0.665和0.927。模型预测能力的内部验证表明，C指数为0.927。结论早期运用联合D-二聚体、CT分级及胆固醇的模型对HL-SAP有良好的预测效果。

简介：摘要目的探究早期胃癌淋巴结转移的危险因素，并应用诺曼图构建预测模型。方法采用回顾性队列研究的方法。病例纳入标准：（1）术后病理分期为pT1期原发性早期胃癌患者；（2）临床病理资料完整。排除标准：（1）进展期胃癌、残胃癌或既往行胃切除术的患者；（2）行新辅助化疗后病理分期为早期的胃癌患者；（3）其他类型胃肿瘤如淋巴瘤、神经内分泌肿瘤、胃肠间质瘤等；（4）其他脏器原发性肿瘤胃转移患者。根据以上标准，收集2005年12月至2020年12月期间，于解放军总医院第一医学中心普通外科医学部行胃癌根治术的1 633例早期胃癌患者作为训练集；按照同样标准，收集解放军总医院第四医学中心普通外科同一时间段行胃癌根治术的239例早期胃癌患者临床病理资料作为外部验证集。采用单因素及多因素Logistic回归方式筛选早期胃癌淋巴结转移的危险因素，将多因素分析有意义指标构建诺曼图预测模型，并通过受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）和校准曲线对其有效性进行评价。结果1 633例训练集患者中，平均淋巴结清扫数目20（13~28）枚，209例（12.8%）出现淋巴结转移。单因素分析结果显示，患者性别、肿瘤切除范围、肿瘤位置、肿瘤形态、淋巴结清扫数、脉管浸润、淋巴管癌栓、肿瘤长径、肿瘤分化程度、镜下是否含有印戒细胞以及肿瘤浸润深度与本组患者淋巴结转移有关（均P<0.05）。多因素分析结果显示，女性、肿瘤形态为溃疡型、有脉管浸润和淋巴管癌栓、肿瘤长径≥3 cm、肿瘤浸润深度较深和低分化均为早期胃癌淋巴结转移的独立危险因素（均P<0.05）。绘制ROC曲线结果提示，训练集AUC为0.818（95%CI：0.790~0.847），外部验证集AUC为0.765（95%CI：0.688~0.843）。校准曲线显示，诺曼图预测的淋巴结转移概率与实际情况相符（训练集C-index：0.818，外部验证C-index：0.765）。结论训练集女性、肿瘤形态为溃疡型、有脉管浸润和淋巴管癌栓、肿瘤长径≥3 cm，浸润黏膜下层和低分化者淋巴结转移危险性高。通过列线图构建早期胃癌淋巴结转移临床预测模型，具有较高诊断价值，可为临床治疗方式的选择提供参考。

简介：模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。

简介：摘要目的分析产后早期发生盆腔器官脱垂（POP）的高危因素并构建预测模型。方法横断面调查北京大学人民医院2018年12月至2019年10月期间产后6周妇女（2 247例）的临床资料和POP现状并采用logistic回归分析产后POP发生的相关影响因素，构建产后早期POP发生的预测模型并进行内部验证；另采集2019年11—12月间的数据（403例产妇）用作预测模型的外部验证。进一步探讨影响阴道分娩初产妇（2019年1月至2019年11月期间的阴道分娩初产妇885例）产后早期POP发生的产科因素。结果发生POP者占24.3%（545/2 247），年龄、产次、孕前体质指数、阴道分娩及新生儿出生体重与产后早期新发POP相关（P均<0.05）。据此构建了产后早期POP发生的风险预测模型，经内部验证和外部验证提示模型的区分度良好［代表区分度的C指数（C-index）分别为0.759和0.760］。在阴道分娩初产妇中，年龄和新生儿出生体重是其产后早期发生POP的主要高危因素（P=0.044、P=0.004）。结论产后早期POP发生率高，本研究构建的产后早期POP发生的风险预测模型，可在一定程度指导临床实际工作，给予孕产妇相应的诊疗建议，为POP的一级预防提供了理论支持。

简介：摘要目的筛选特重度烧伤患者发生血流感染的独立危险因素，以此构建该类患者发生血流感染的早期预测模型并分析其预测价值。方法采用回顾性病例对照研究方法。2010年1月1日—2019年12月31日，上海交通大学医学院附属瑞金医院灼伤整形科收治307例符合入选标准的特重度烧伤患者，其中男251例、女56例，年龄33~55岁。根据是否发生血流感染，将患者分为未血流感染组（221例）和血流感染组（86例），比较2组患者性别、年龄、身体质量指数、转归、住院天数，统计血流感染组患者血微生物培养中细菌检出情况。将纳入的307例患者按照大约7∶3的比例采用随机数字表法分成建模组（219例）和验证组（88例），比较2组患者性别、年龄、身体质量指数、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、是否合并吸入性损伤、是否行机械通气、机械通气天数、住重症监护病房（ICU）天数、转归、住院天数、是否并发血流感染。根据是否发生血流感染，将建模组患者分为血流感染亚组（154例）和未血流感染亚组（165例），比较2个亚组患者烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、是否合并吸入性损伤、是否行机械通气、机械通气天数、住ICU天数。对前述2组间数据比较行独立样本t检验、χ2检验、Mann-Whitney U检验等单因素分析，筛选出建模组的亚组单因素分析中差异有统计学意义的因素，以其作为自变量进行二分类多因素logistic回归分析，筛选影响特重度烧伤患者发生血流感染的独立危险因素，并以此构建建模组特重度烧伤患者发生血流感染的预测模型。绘制预测模型对建模组患者血流感染风险预测的受试者操作特征（ROC）曲线，计算ROC曲线下面积，根据约登指数计算敏感度、特异度、最佳预测概率。根据是否发生血流感染，将验证组患者分为血流感染亚组（21例）和未血流感染亚组（67例），以预测概率>模型最佳预测概率为血流感染判定标准，采用预测模型预测验证组中2个亚组患者血流感染发生情况，计算预测血流感染发生率及特异度与敏感度，另绘制预测模型对验证组患者血流感染风险预测的ROC曲线，计算ROC曲线下面积。结果与未血流感染组比较，血流感染组患者病死率明显增高（χ2=8.485，P<0.01），住院天数明显增加（Z=-3.003，P<0.01），性别、年龄、身体质量指数无明显变化（P>0.05）。血流感染组患者血微生物培养中检出110株细菌，其中菌株数排前3位的细菌为肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌、鲍曼不动杆菌，分别占35.45%（39/110）、26.36%（29/110）、13.64%（15/110）。建模组与验证组患者性别、年龄、身体质量指数、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、合并吸入性损伤比例、行机械通气比例、机械通气天数、住ICU天数、转归、住院天数、并发血流感染比例相近（P>0.05）。与建模组中的未血流感染亚组比较，血流感染亚组患者烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、合并吸入性损伤比例与行机械通气比例明显增大（Z=-4.429，t=-4.045，χ2=7.845、8.845，P<0.01），机械通气天数与住ICU天数明显增加（Z=-3.904、-4.134，P<0.01）。二分类多因素logistic回归分析显示，烧伤总面积、住ICU天数、合并吸入性损伤是建模组患者发生血流感染的独立危险因素（比值比=1.031、1.018、2.871，95%置信区间=1.004~1.059、1.006~1.030、1.345~6.128，P<0.05或P<0.01）。建模组ROC曲线下面积为0.773（95%置信区间=0.708~0.838）；当约登指数为0.425时，该预测模型的敏感度为64.6%，特异度为77.9%，最佳预测概率为0.335。预测模型预测验证组患者血流感染发生率为27.27%（24/88），特异度为82.09%（55/67），敏感度为57.14%（12/21）；验证组ROC曲线下面积为0.759（95%置信区间=0.637~0.882）。结论烧伤总面积、住ICU天数、合并吸入性损伤是特重度烧伤患者发生血流感染的危险因素，基于这些因素构建的特重度烧伤患者血流感染风险早期预测模型对于治疗方法和细菌流行病学相对稳定的烧伤中心而言具有一定预测价值。

简介：摘要目的分析自动机器学习（autoML）模型预测孕早期子痫前期风险的效果。方法选取2017年1月—2020年10月2 180例在济南市第二妇幼保健院建档并于孕12周进行孕检的单胎孕妇，根据整个孕期是否发生子痫前期分为子痫前期组（103例）和对照组（2 077例），比较两组孕妇临床资料和血液学指标差异，分析各指标与子痫前期发生风险的相关性。将纳入研究的孕妇按7∶3的比例随机分为训练集和测试集，应用autogluon autoML算法构建多种机器学习模型，并在训练集中进行训练和交叉验证，比较不同模型的训练和验证准确率。分析各指标在autoML模型中的重要性，以autoML模型和logistic回归模型分别对测试集孕妇孕早期子痫前期的发生风险进行预测，应用受试者工作特征（ROC）曲线对autoML模型和logistic回归模型的预测效能进行评价。结果子痫前期组年龄、孕前体质指数、孕12周体质指数、孕12周腰围、饮酒史比例、超敏C-反应蛋白（hs-CRP）、三酰甘油、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、血小板分布宽度（PDW）、平均血小板体积、促甲状腺激素（TSH）、β-人绒毛膜促性腺激素水平均显著高于对照组（均P<0.05），游离三碘甲状腺原氨酸（游离T3）、游离甲状腺素（游离T4）、胎盘生长因子（PIGF）、可溶性fms样酪氨酸激酶-1（sFlt-1）、妊娠相关血浆蛋白-A（PAPP-A）均显著低于对照组（均P<0.05）。相关性分析显示，孕前体质指数、孕12周体质指数、孕12周腰围、hs-CRP、三酰甘油、AST、TSH、游离T3、游离T4、β-HCG、PIGF、sFlt-1和PAPP-A等与孕早期子痫前期风险的相关性较高；但各指标间的相关性均较低。通过autoML模型算法共构建8类18个模型，基于FastAI的神经网络_L2在训练集（0.963）和验证集（0.971）中的准确率最高；TSH、LDL-C、PDW、孕12周腰围、sFlt-1、AST等指标重要性较高，游离T4、总胆固醇、孕次、饮酒史、产次和高血压家族史重要性较低。孕早期autoML模型预测子痫前期发生风险的ROC曲线下面积显著高于logistic回归模型（0.984比0.765，P=0.002）；两种预测模型在训练集的预测准确率差异无统计学意义（P>0.05）；autoML模型在测试集的预测准确率和灵敏度均显著高于logistic回归模型（99.54%比98.32%，93.75%比75.00%，均P<0.05）。结论孕早期TSH、LDL-C、PDW、孕12周腰围、sFlt-1、AST等因素与子痫前期发生风险具有一定相关性，基于孕早期指标的autoML模型对子痫前期发生风险具有较高的预测价值。

简介：摘要多数肝癌诊断时已属晚期，病死率高。早期诊断肝癌是改善患者预后的关键。近年来亚洲学者针对慢性乙型肝炎人群总结出一系列肝癌风险评分模型，有助于早期识别高危人群，提高肝癌的早期诊断率。现就危险因素及已开发的早期风险预测模型做简要分析，并综述抗病毒治疗对肝癌风险的影响。

简介：【摘要】目的：本研究旨在探索术前评估早期乳腺癌中腋窝淋巴结转移≤2枚的相关临床病理因素。方法：回顾性分析245例安徽医科大学第二附属医院cT1-2N0-1M0行乳腺癌手术治疗的患者，收集其临床病理资料进行分析。结果：200/245例（82%）患者中腋窝淋巴结≤2枚转移。单因素回归分析提示≤2枚腋窝转移与B超评估腋窝淋巴结阳性、肿瘤大小、HER2 阳性状态以及Ki-67增殖指数有关，多因素回归分析提示B超腋窝阳性以及高Ki-67是腋窝淋巴结>2枚阳性的独立危险因素。结论：通过术前临床病理特征包括年龄、B超腋窝淋巴结状态、肿瘤大小、ER、PR、HER2 状态以及Ki-67增殖指数构建的预测模型对 腋窝淋巴结≤2枚转移预测效果良好。

简介：

简介：投入产出分析是研究多部门经济联系的理论与方法,投入产出表反映了生产与使用间的数量关系.通过对价值型投入产出模型中基本平衡关系的讨论,阐述了国民经济各部门的完全净产出恒大于零是霍金斯一西蒙条件的经济内涵.

简介：摘要目的探讨胶质瘤患者术后早期复发的相关影响因素，并构建早期复发预测模型。方法回顾性分析2014年8月至2016年7月徐州医科大学附属医院收治的94例经病理诊断为胶质瘤的患者。运用Kaplan-Meier法进行生存分析，并行log-rank检验，Cox比例风险回归模型分析影响胶质瘤患者术后早期复发的临床因素，并建立早期复发预测模型。结果术后12个月内和24个月内的复发率分别为26.6%(25/94)和39.4%(37/94)。单因素分析显示，年龄(χ2＝9.59，P＝0.008)、肿瘤切除程度(χ2＝14.26，P<0.001)、Karnofsky功能状态(KPS)评分(χ2＝19.41，P<0.001)、是否放化疗(χ2＝5.10，P＝0.024)、病理分级(χ2＝5.83，P＝0.016)与胶质瘤患者术后早期复发有关。多因素Cox比例风险回归模型分析显示，病理分级(OR＝2.64，95%CI为1.75~3.97，P<0.001)、切除程度(OR＝0.34，95%CI为0.19~0.62，P<0.001)和放化疗(OR＝2.58，95%CI为1.34~4.99，P＝0.005)是胶质瘤患者术后早期复发的独立影响因素。胶质瘤患者术后早期复发风险函数模型表达式为h(t)＝h0exp(0.970X1-1.081X2+0.949X3)。X1、X2、X3分别表示病理分级、切除程度和放化疗。结论病理高级别、未进行放化疗是影响胶质瘤患者早期复发的独立危险因素，肿瘤完全切除可以降低术后早期复发的风险，改善预后。构建的早期复发预测模型可以为临床诊疗工作提供一定的参考依据。

简介：摘要目的探讨早期乳腺癌非前哨淋巴结(NSLN)转移的预测模型构建方法，以便为临床诊治早期乳腺癌NSLN转移提供依据。方法纳入2017年1月至2022年1月于三门峡市中心医院经前哨淋巴结活检(SLNB)证实为前哨淋巴结(SLN)阳性的早期乳腺癌患者120例。患者均行腋窝淋巴结清扫术(ALND)，根据术后病理结果分为NSLN转移阳性组与NSLN转移阴性组，比较两组病理特征(单因素分析)，并对统计学差异显著的病理特征进一步实施多因素回归分析，按照多因素Logistic回归分析建立NSLN转移风险预测模型。结果120例早期乳腺癌，经术后病理证实NSLN转移阳性45例(纳入NSLN转移阳性组)，NSLN转移阴性75例(纳入NSLN转移阴性组)。单因素分析结果显示，两组肿瘤长径、肿瘤位置、淋巴管侵犯、SLN转移灶长径、SLN阳性率比较差异均有统计学意义(P均<0.05)；多因素回归分析结果显示，早期乳腺癌患者NSLN转移的独立危险因素为肿瘤长径、淋巴管侵犯及SLN阳性率(OR＝2.103、5.203、5.671，P均<0.05)；早期乳腺癌NSLN转移预测模型计算出的曲线下面积为0.796(95%CI：0.651~0.938)。结论早期乳腺癌NSLN转移风险因素主要为肿瘤长径、淋巴管侵犯及SLN阳性率，根据这些因素构建早期乳腺癌NSLN转移预测模型对NSLN转移有较好的预测价值，术前可辅助医师进行诊断，从而选择更合理的手术方案，提高预后。

简介：摘要目的构建列线图预测模型以预测早期胃癌患者淋巴结转移，以分选不适宜内镜下切除的早期胃癌患者。方法收集2004年至2016年SEER数据库中诊断为早期胃癌并接受手术的4 035例患者的临床病理资料并进行随机分为主要队列和验证队列。采用单因素和多因素Logistic回归分析确定早期胃癌淋巴结转移的危险因素并构建列线图模型。ROC曲线、C指数及校准曲线评估列线图模型的预测准确性和判别能力，决策曲线分析评估模型的临床应用价值。在内部验证队列中对模型进行内部验证。结果本研究共纳入早期胃癌4 035例，其中774例(19.2%)发生淋巴结转移。多因素Logistic回归分析显示，年龄、分化程度、肿瘤大小和浸润深度是早期胃癌淋巴结转移的独立危险因素。据此构建列线图预测模型，校准曲线显示预测概率与实际概率之间具有良好的一致性，C指数为0.702。列线图在内部验证队列中也有很好的区分度(C指数＝0.708)和良好的校准。临床决策曲线分析表明该列线图预测模型的临床应用价值。结论基于SEER数据库构建预测早期胃癌淋巴结转移风险的列线图模型具有良好预测能力，有助于为早期胃癌患者做出合适的临床决策。

简介：摘要目的探讨术前预测早期乳腺癌患者高淋巴结负荷的方法，以避免不必要的前哨淋巴结活检术。方法收集2014年1月1日至2018年8月1日就诊于郑州大学附属肿瘤医院的2 620例早期乳腺癌患者的临床病理和胸部多层螺旋CT(MSCT)资料。根据术后病理结果将患者分为腋窝高淋巴结负荷(HNB)组和非HNB组。通过单因素和多因素分析确定早期乳腺癌患者腋窝淋巴结负荷的影响因素，建立MSCT对HNB的诊断模型，采用受试者工作特性(ROC)曲线分析确定诊断HNB的最佳界值，采用Kappa检验评价MSCT诊断与病理诊断的一致性。结果2 620例患者中，HNB患者168例。单因素分析显示，肿瘤大小、人表皮生长因子受体2(HER-2)状态、MSCT异常淋巴结数目、MSCT最大异常淋巴结长短径之比、最大异常淋巴结门情况及最大异常淋巴结实质与早期乳腺癌患者腋窝淋巴结负荷有关(均P<0.05)。多因素分析显示，MSCT异常淋巴结数目是早期乳腺癌患者腋窝HNB的独立影响因素，相对于无异常淋巴结的患者，MSCT诊断有1枚、2枚、3枚、≥4枚异常淋巴结患者为腋窝HNB状态的OR值分别为3.305、9.379、126.163和780.953。以MSCT异常淋巴结≥3枚预测早期乳腺癌患者腋窝HNB的受试者工作(ROC)曲线下面积为0.928，灵敏度为82.1%，特异度为95.4%，准确度为94.5%。Kappa检验显示，MSCT诊断与病理诊断的一致性较好(Kappa＝0.629，P<0.001)。结论MSCT异常淋巴结数目是早期乳腺癌患者腋窝HNB的独立影响因素，以MSCT异常淋巴结≥3枚为标准可以帮助临床预测早期乳腺癌患者的腋窝HNB状态，使部分患者免除不必要的前哨淋巴结活检术。

简介：摘要目的探讨原矛头腹蛇咬伤患者患肢感染风险的早期预测的方法。方法回顾性收集重庆市急救医疗中心2019年1月至2020年10月，四肢原矛头腹蛇咬伤住院患者108例，根据后期治疗期间是否继发感染分为感染组（23例）和非感染组（85例），对比两组临床特征及入院前血清指标，筛选出感染风险因素；通过联合所有上述方法中筛选出风险因素评分、同时根据蛇咬伤严重程度评分（snakebite severity scale, SSS）、外观评分构建预测模型，对比三种预测模型在两组患者中差异，通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic，ROC）评估三种预测模型对原矛头腹蛇咬伤患者患肢感染风险的预测价值。结果两组患者临床特征及入院前血清指标中受伤时间、是否为手足指（趾）受伤、水肿评分、是否存在张力性水疱、是否存在皮下出血、入院血小板计数差异有统计学意义（P<0.05）。构建的三种预测模型得分救过，在感染组与非感染组间差异有统计学意义（P<0.05）。在通过ROC曲线评估三种模型对蛇咬伤后后期感染风险的预测价值中，风险因素数的预测AUC值为0.830（95%CI: 0.635~0.850），截断值2.5、敏感度0.870、特异度0.671，预测价值最佳。结论以风险因素数为标准的预测模型能有效预测蛇咬伤患者感染风险，风险因素数≥3分，提示感染风险大，可作为指导临床治疗方案的依据，值得推广。

简介：摘要目的探讨术前预测早期乳腺癌患者高淋巴结负荷的方法，以避免不必要的前哨淋巴结活检术。方法收集2014年1月1日至2018年8月1日就诊于郑州大学附属肿瘤医院的2 620例早期乳腺癌患者的临床病理和胸部多层螺旋CT(MSCT)资料。根据术后病理结果将患者分为腋窝高淋巴结负荷(HNB)组和非HNB组。通过单因素和多因素分析确定早期乳腺癌患者腋窝淋巴结负荷的影响因素，建立MSCT对HNB的诊断模型，采用受试者工作特性(ROC)曲线分析确定诊断HNB的最佳界值，采用Kappa检验评价MSCT诊断与病理诊断的一致性。结果2 620例患者中，HNB患者168例。单因素分析显示，肿瘤大小、人表皮生长因子受体2(HER-2)状态、MSCT异常淋巴结数目、MSCT最大异常淋巴结长短径之比、最大异常淋巴结门情况及最大异常淋巴结实质与早期乳腺癌患者腋窝淋巴结负荷有关(均P<0.05)。多因素分析显示，MSCT异常淋巴结数目是早期乳腺癌患者腋窝HNB的独立影响因素，相对于无异常淋巴结的患者，MSCT诊断有1枚、2枚、3枚、≥4枚异常淋巴结患者为腋窝HNB状态的OR值分别为3.305、9.379、126.163和780.953。以MSCT异常淋巴结≥3枚预测早期乳腺癌患者腋窝HNB的受试者工作(ROC)曲线下面积为0.928，灵敏度为82.1%，特异度为95.4%，准确度为94.5%。Kappa检验显示，MSCT诊断与病理诊断的一致性较好(Kappa＝0.629，P<0.001)。结论MSCT异常淋巴结数目是早期乳腺癌患者腋窝HNB的独立影响因素，以MSCT异常淋巴结≥3枚为标准可以帮助临床预测早期乳腺癌患者的腋窝HNB状态，使部分患者免除不必要的前哨淋巴结活检术。

简介：综合了灰色预测模型、指数平滑法和多元回归分析模型的特点，根据预测方差最大组合系数最小原理建立了组合模型．并对广州市的物流量进行了预测。结果表明，组合模型的预测结果是最优的。