首页 > 文献资料
-
气象要素对阑尾炎急诊就诊人数的影响
目的 探讨北京市气象要素变化对阑尾炎急诊就诊人数的影响.方法 收集2009~2011年北京市4家三级甲等医院阑尾炎患者急诊资料和同期北京市气象、大气污染物资料,分析阑尾炎发病的人群和时间分布及其与主要气象要素的关联性,并采用多元逐步回归方法建立气象条件变化下阑尾炎日急诊就诊人数的回归方程.结果 4家医院3年阑尾炎急诊日平均就诊人数为8例,夏季高发(以7、8月份人数多);阑尾炎急诊日就诊人数与平均气温、低气温、高气温呈正相关,与平均气压、SO2浓度和NO2浓度呈负相关.结论 气象因素中,气温是影响北京地区阑尾炎急诊就诊人数的主要因素.
-
N端脑钠肽前体的质量浓度检测在心力衰竭临床诊断中的应用及对患者病情预测与临床治疗的作用分析
目的:探讨N端脑钠肽前体的质量浓度检测在心力衰竭临床诊断中的应用及对患者病情预测与临床治疗的作用.方法 针对我院2017年6月～2018年6月期间收治的60例心力衰竭患者进行研究分析,将其作为观察组,同时选择60例正常人,将其作为对照组,分别对比两组受检者N端脑钠肽前体的质量浓度水平,分析其针对疾病预测的效果与临床治疗的联系.结果:观察组(患者)NT-proBNP显著高于正常受检者,60例患者中共有18例发生不良事件,发生率为30.0％,且不良事件组入院时期及治疗7d后NT-proBNP水平均显著高于无不良事件组,P<0.05,差异有统计学意义.结论:N端脑钠肽前体的质量浓度检测与心力衰竭症状成正相关,可有效提升早期诊断价值,强化病情预测效果,提升预后评估水平,为临床治疗提供更加全面的参考信息,值得推广.
-
乘积季节ARIMA模型的建立及其在河南省甲型病毒性肝炎发病数预测中的应用
目的 建立乘积季节自回归移动平均(ARIMA)模型,观察其对河南省甲型病毒性肝炎(甲肝)疫情预测的可行性. 方法 利用河南省2008—2013年分月的甲肝疫情监测资料建立乘积季节ARIMA模型,利用2014年1—12月的甲肝疫情资料评价该模型的预测效能. 结果 河南省2008—2013年甲肝发病呈现明显的季节效应,且发病数呈现逐年减少的趋势;乘积季节ARIMA(1,1,0)(2,1,2)模型能较好地拟合既往的甲肝报告病例数,且对2014年1—12月份按月报告的甲肝病例数的预测值与实际值基本吻合. 结论 乘积季节ARIMA模型能较好模拟、预测河南省甲肝的发病情况.
-
基于BP神经网络的围产儿出生缺陷患病率预测
目的 评价BP神经网络模型在围产儿出生缺陷预测中的应用价值.方法 选择沈阳市1995-2005年围产儿出生缺陷患病率数据,利用MATLAB 6.5软件的神经网络工具箱构建BP神经网络模型,训练与模拟网络,预测2006-2007年沈阳市围产儿出生缺陷的流行趋势,并与传统的预测方法进行比较.结果 以1995-2003年资料建立模型预测2004-2005年流行水平和趋势,结果患病率回代平均误差率和RNL分别为1.34%和0.9874,外推预测平均误差率为1.78%;以1995-2005年资料建立模型预测2006-2007年流行趋势,结果患病率回代平均误差率和RNL分别为0.33%和0.9954,2006-2007年出生缺陷患病率预测值分别为11.00‰和11.29‰.结论 利用BP神经网络进行疾病预测,不仅能获得更好的预测效果,而且对资料的类型、分布不作任何限制,是一种很好的流行病学预测方法.
-
神经网络在预测糖尿病发病中的应用研究
用机器模拟人类智能活动是人类长期以来梦寐以求的理想,人工神经网络(artificial neural network, ANN),简称神经网络(neural network, NN)正是这样一种模型:它巧妙地将生物神经网络(biological neural network, BNN)的结构和工作原理用数学形式模拟出来 ,使其具有人脑的某些功能.该方法自上个世纪80年代重新兴起以来,已在诸多领域获得成功应用[1].在流行病学中也逐渐受到重视,关于疾病预测方面的研究虽有一些, 但多是以临床资料为基础[2-4],基于流行病学资料的疾病预测到目前为止还未见报道,我们将以某地糖尿病流行病学调查资料为基础对这一方法在流行病学个体疾病发病预测中的应用潜力及特点做一简要介绍.
-
中医如何"诊"病
对中医来讲,高的学问恐怕就是五运六气了.它用十个天干和十二个地支排列而成的六十个甲子,构筑了一个五运六气医用历法,用来推测地球上气候、物候60年的变化周期,以及人体体质的变化适应周期和疾病流行周期,据此设立了不同流年的相应治疗法则.在我研究<黄帝内经>的时候,我非常惊叹其中的五运六气学说,对今年运气和疾病预测的准确性.于是我开始用它来解释一些病例,感到非常有意义.下面介绍两个病例,以期引起大家对中医五运六气医用历法的兴趣.
-
肾综合征出血热Box-Jenkins模型研究
目的:建立肾综合征出血热(HFRS)Box-Jenkins模型.方法:用游程检验对发病序列进行随机性检验.结果:提示HFRS疫苗应在高危人群和高发地区人群中接种;用Box-Jenkins模型对建德市HFRS发病作实验预测研究,结果准确.结论:该模型适合于实际预测,不失为疾病预测中快速、准确的模型.
关键词： 肾综合征出血热 疫苗 Box-Jenkins模型 疾病预测 -
河北省磁县食管癌高发现场生物样本库建立与管理
肿瘤组织生物样本在肿瘤的研究中扮演着重要的角色[1],生物样本库包括生物样本实体、生物分子及样本相关临床资料等综合资源,对于开展人类疾病预测、诊断、治疗研究具有重要的作用.转化医学的兴起和发展对生物样本资源的迫切需求与日俱增[2-3].在我国已有多家单位建立了不同规模、不同类型和不同管理与应用方式的组织和血液样本资源库[4-8].本文对磁县生物样本库的建设和管理进行介绍.
-
通过经典案例谈大型队列研究的启示
队列研究的价值队列研究是基本的流行病学传统研究方法,可以帮助确定疾病病因和影响疾病发展的因素,为疾病预测和预防提供数据.随着科学技术的发展,队列研究被赋予了更加重要的价值:(1)为转化医学的开展提供资源和研究基地;(2)促进疾病预测与治疗策略评估的系统化;(3)推动4P(即预防性Preventive、预测性Predictive、个体化Personalized、参与性Participatory)的医学循证模式的建立.
-
既往数据较少时预测患病率的不同方法比较
目的：目前用于疾病预测的方法大多依赖于大量、密集的样本数据，当疾病的既往数据较少时，资料所提供的信息却无法支持模型的建立。本文以高血压为例，探讨三种新方法在疾病预测中的应用，并通过估计未来的患病率发展情况，分析各方法的拟合效果、理论依据和临床意义等，对几种方法进行比较。
-
基因变异作为疾病预测生物标志的局限性
众所周知,长QT综合征及Brugada综合征可增加猝死风险.JAMA上发表的一项新前瞻性队列研究显示,与上述两种疾病相关的基因变异患病率与室性心律失常的发生及传导缺陷证据并无明显相关性.这提示以基因为基础的疾病预测存在一定的缺陷.
-
白细胞端粒或成为心血管疾病预测新指标
虽然生理年龄是心血管疾病的有效预测因素之一，但是人们并没有将其纳入心血管疾病的致病因素范畴。事实上，该指标反应了机体生物老化程度，而DNA的端粒结构已被证实可作为生物老化的评判指标。因此，机体组织的端粒机构长度或可成为心血管疾病的预测因素之一。
-
ARIMA模型在流行性腮腺炎疫情预测中的应用
目的建立乘积季节自回归移动平均（ARIMA）模型，观察其对河南省流行性腮腺炎疫情预测的可行性。方法利用河南省2004～2013年分月的流行性腮腺炎疫情监测资料建立乘积季节ARIMA模型，利用2014年1～12月的流行性腮腺炎疫情资料评价该模型的预测效能。结果河南省2004～2013年流行性腮腺炎发病呈现明显的季节效应，且发病数在2006年后呈现逐年增多的趋势；模型ARIMA（1，0，2）（0，1，1）12能较好地拟合既往的流行性腮腺炎报告病例数，且对2014年1～12月按月报告的流行性腮腺炎病例数的预测值与实际值基本吻合。结论ARIMA模型能较好地模拟、预测河南省流行性腮腺炎的发病情况。
关键词： 乘积季节自回归移动平均模型 流行性腮腺炎 疾病预测 -
机器学习算法在医疗领域中的应用
阐述了机器学习的定义及分类,介绍了决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、深度学习等经典算法,重点分析了机器学习在疾病预测、疾病辅助诊断、疾病预后评估、新药研发、健康管理、医学图像识别等医疗领域的应用情况,指出了机器学习在医疗领域的应用还可拓展到病案推理、药物警戒等方面,对于进一步提升整个医疗行业的发展意义重大.
-
疗案的质量管理
疗养档案(以下简称疗案)是疗养过程中诊疗文字记录的总称.疗案是进行疗养统计、临床经验总结、疗养学研究和管理的重要资料,在教学、法律、健康评价和疾病预测等方面也有独特作用,它直接反映疗养院的疗养质量和技术水平.近年来,随着疗养事业的发展,人们已经逐步开始重视疗案质量.但和病案相比,疗案的质量管理仍存在较大差距.
-
应用BP神经网络预测前列腺癌流行趋势
为评价BP(Back Propagation)神经网络模型在疾病预测中的应用价值,并为前列腺癌的人群防治工作提供依据,应用BP神经网络模型对武汉市居民前列腺癌流行趋势进行预测.以1990～1995年资料建立模型预测1996～1997年流行水平和趋势,结果发病率回代平均误差率和R2分别为3.82%和0.7734,外推预测平均误差率为5.15%;死亡率回代平均误差率和R2分别为4.89%和0.9515,外推预测平均误差率为2.51%.以1990～1997年资料建立模型预测1998～2000年流行趋势,结果发病率回代平均误差率和R2分别为3.24%和0.8195;死亡率回代平均误差率和R2分别为4.02%和0.9554.外推预测结果显示:今后几年内,武汉市居民前列腺癌的发病率呈相对稳定状态,死亡率呈缓慢上升趋势.
-
简易季节时间序列资料分析方法在疾病预测中的应用
本文用许汝福等[1]导出的季节时间序列资料分析方法--简易时间序列季节周期回归模型,对我市1991～1994年的乙型肝炎疫情报告资料进行分析,现将结果报告如下.
-
质疑吴鞠通伏暑病“子、午、丑、未年为多”
吴鞠通深谙运气之理,认为“长夏受暑,过夏而发者,多日伏暑.霜未降而发者少轻,霜既降而发者则重,冬日发者尤重,子、午、丑、未之年为多也”,自注解释为“子、午、丑、未之年为独多者,子、午君火司天,暑本于火也;丑、未湿土司天,暑得湿则留也”,司天之气是吴氏预测子、午、丑、未之年伏暑多发的主要依据.伏暑病大特点是过时而发,夏季感受署湿病邪,伏藏体内,到秋冬季而发,“长夏盛暑,气壮者不受也;稍弱者但头晕片刻,或半日而已;次则即病;其不即病而内舍于骨髓,外舍于分肉之间者,气虚者也.盖气虚不能传送暑邪外出,必待秋凉金气相搏而后出也”,可见,伏暑的发生取决于正邪两个方面,气虚而感受暑湿之邪,则易使暑湿停留体内而发为伏暑,故暑湿之气的强弱决定伏暑是否多发-暑湿主导,不可只拘泥于“子、午、丑、未”而忽略干支相配后的具体年份,同时还应对非“子、午、丑、未”年的运气特点加以重视.
-
糖尿病的球结膜微循环
近年来对微循环的基本理论、病理与周身疾病的关系和临床治疗方面等研究有所进展.尤其对糖尿病、高血压、冠心病等疾病的研究,认为早期均可有球结膜微循环障碍的表现,这对疾病预测及疗效的判定均有参考价值.
-
应用 BP 神经网络预测西非三国埃博拉出血热疫情
目的：为研究 BP（Back Propagation）神经网络模型在疾病预测中的应用价值，并为埃博拉出血热的防治工作提供理论依据。方法：应用 BP神经网络模型对2014年至今西非三国埃博拉出血热流行趋势进行预测。以西非三国2014年3月至12月埃博拉出血热疫情资料建立预测模型，预测2015年1月西非三国埃博拉出血热疫情水平。结果：外推预测平均误差率为0.05998，预测准确度为94.00％。结论：BP 神经网络模型可用于西非三国此次埃博拉出血热疫情的预测。
