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期刊信息/Journal information
中国卫生统计
中国卫生统计

陈育德

双月刊

1002-3674

zgwstj@126.com

024-23256666-5170

110001

沈阳市和平区北二马路92号

中国卫生统计/Journal Chinese Journal of Health StatisticsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
正式出版
收录年代

    血尿酸与慢性代谢性疾病的连续型和离散型贝叶斯网络效果比较

    崔宇宋伟梅任浩王旭春...
    162-166,174页
    查看更多>>摘要：目的 建立血尿酸与相关代谢性指标的连续型和离散型贝叶斯网络模型,探寻血尿酸的影响因素,并比较两种网络结果的特点和优劣.方法 利用山西省 2015 年慢性病监测的血尿酸及其代谢性疾病的特征指标共 4646 例,采用(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立血尿酸的连续型贝叶斯网络,同时将上述指标离散化,采用(max-min hill-climbing,MMHC)建立高尿酸的离散贝叶斯网络.结果 离散贝叶斯网络发现 14 条边,其中甘油三酯和舒张压异常与高尿酸直接关系,导致高尿酸的发生;年龄为间接因素;而连续贝叶斯网络共包含 24 条有向边,年龄、TG、LDL、HDL、SP、DP与尿酸水平直接相关,随着年龄、TG、LDL的增大和HDL的降低,尿酸水平升高,而尿酸水平升高又导致SP、DP升高;TC与尿酸间接相关.结论 两种网络模型适应的资料类型不同,但连续型贝叶斯网络发现的直接相关因素更多,整体解释度更好.

    连续型贝叶斯网络IPCB算法血尿酸代谢性指标相关因素

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    临床研究样本代表性评估方法的对比研究

    黄曼丽李晨葛伟王文文...
    167-174页
    查看更多>>摘要：目的 对现有样本代表性评估方法进行全面比较和探讨,为临床研究样本代表性评估方法选择提供参考.方法 结合国内肺癌患者特征的分布以及国内临床研究样本筛选的实际情况,模拟肺癌患者目标人群,抽取不同样本量和不同偏离程度的样本,使用现有样本代表性评估方法计算样本代表性,同时计算疗效估计偏差(bias),通过建立各方法代表性测量值与bias之间的相关性模型,分析各方法评估代表性的准确性和稳定性.结果 整体结构差异率(rate of overall struction variation,RV)RV1 和RV2 及基于倾向评分的C统计量、基尼集中比求和(sum Gini concentration ratio,SGCR)及K-S距离(kolmogorov-smirnov distance,KSD)均能较好地测量不同样本的偏离程度.在不同样本量下,RV2 和RV1 与bias相关模型的R2 值均大于 0.90,C统计量、SGCR及K-S距离的R2 大于 0.80.结论 因考虑了特征权重,整体结构差异率更为准确、稳定,尤其是RV2 能更好地测量不同偏离程度样本的代表性、准确反映估计偏差;在难以获得特征重要性信息时,SGCR及利用倾向评分的方法中的C统计量和K-S距离测量代表性的可靠性也可以接受.

    临床研究样本代表性倾向评分结构差异率

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    ADASYN与类别逆比例加权法在阿尔茨海默病不平衡数据中的应用

    杨慧易付良陈杜荣秦瑶...
    175-180页
    查看更多>>摘要：目的 利用自适应合成抽样(adaptive synthetic sampling,ADASYN)与类别逆比例加权法处理类别不平衡数据,结合分类器构建模型对阿尔茨海默病(alzheimer's disease,AD)患者疾病进程进行分类预测.方法 数据源自阿尔茨海默病神经影像学计划(Alzheimer's disease neuroimaging initiative,ADNI),经随机森林填补缺失值,弹性网络筛选特征子集后,利用ADASYN与类别逆比例加权法处理类别不平衡数据.分别结合随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)构建四种模型:ADASYN-RF、ADASYN-SVM、加权随机森林(weighted random forest,WRF)、加权支持向量机(weighted support vector machine,WSVM),与RF、SVM比较分类性能.模型评价指标为宏观平均精确率(macro-average of precision,macro-P)、宏观平均召回率(macro-average of recall,macro-R)、宏观平均F1 值(macro-average of F1-score,macro-F1)、准确率(accuracy,ACC)、Kappa 值和 AUC(area under the ROC curve).结果 ADASYN-RF的分类性能最优(Kappa值为 0.938,AUC为 0.980),ADASYN-SVM次之.利用ADASYN-RF预测得到的重要分类特征分别为CDRSB、LDELTOTAL、MMSE,在临床上均可得到证实.结论 ADASYN与类别逆比例加权法都能辅助提升分类器性能,但ADASYN算法更优.

    类别不平衡ADASYN加权法阿尔茨海默病分类

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    复杂网络社区发现视角下慢性阻塞性肺疾病患者的共病特征分析

    杨青青何航帜李莉芳王莹...
    181-184,189页
    查看更多>>摘要：目的 探讨不同性别慢性阻塞性肺疾病患者的共病模式,为慢性阻塞性肺疾病患者分层管理提供理论依据.方法 选取山西医科大学第二医院2011 年12 月至2020 年5 月慢性阻塞性肺疾病患者作为研究对象,横断面收集患者诊断信息建立共病网络,采用Louvain法对共病网络进行社区划分,并分析比较不同性别患者共病类型、组合及患病率.结果 研究表明不同性别患者单个慢性病和共病对的患病率存在差异;各患者群体对应的共病网络和社区结构也不同.结论 男性患者共病网络较女性患者共病网络更聚集和复杂,男性患者的共病模式比女性患者更复杂多样,疾病间联系更为紧密,在慢性阻塞性肺疾病患者中更应多关注男性患者,以期减少共病的发生.

    慢性阻塞性肺疾病共病复杂网络社区发现

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    菏泽市肺结核发病自回归移动平均模型的建立及其预测效果评价

    孙付胜刘洪敏王静付刚...
    185-189页
    查看更多>>摘要：目的 建立自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)并对2022年菏泽市肺结核发病数进行预测.方法 以 2010-2020 年菏泽市肺结核病人月登记发病数为基础建立最优ARIMA模型,预测2021年发病数并与实际值比较,以此评估模型的预测效果,并对2022年发病趋势进行预测.结果 菏泽市肺结核发病数呈现逐年下降趋势,并存在一定的季节变化,最优模型为ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12,2021年拟合结果显示其总的预测误差率为2.59%,平均绝对百分比误差为17.76%,预测2022发病数为 1644 例,继续呈下降趋势,疫情态势平稳.结论 ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12模型能较好地预测菏泽市肺结核的短期发病趋势,但应根据监测数据变化加以修正,以提高预测精度.

    肺结核ARIMA模型预测菏泽

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    深度神经网络在不规则弥漫大B细胞淋巴瘤时间序列数据分类预测中的应用

    李琼张岩波余红梅周洁...
    190-193,199页
    查看更多>>摘要：目的 探讨深度神经网络在不规则时间序列数据中的分类效果,并对山西某医院 2014-2020 年 362 例弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者进行复发预测.方法 回顾性地收集了确诊且治疗后达到完全缓解的 362 例DLBCL患者的病例资料,并预测其两年内的复发.先利用LASSO回归进行变量的筛选,再构建基于GRU-ODE-Bayes(gated recurrent unirt-ordinary differential equation-Bayes)的不规则时间序列深度神经网络模型,并与传统模型及其他深度神经网络模型进行比较.结果 在本文的所有模型中,传统模型的分类性能不及深度神经网络模型.其中GRU-ODE-Bayes模型最优,其AUC为0.85,灵敏度为0.84,特异度为0.71,G-means为0.77.结论 关于不规则DLBCL时间序列数据,与本文其他模型相比,GRU-ODE-Bayes模型可以更精准地预测DLBCL患者的复发情况,可为患者个性化治疗和医生决策提供参考.

    弥漫大B细胞淋巴瘤不规则时间序列数据复发预测深度神经网络

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    基于CMR健康模型测算中国女性可延迟退休年龄

    程茜雅方亚曾雁冰
    194-199页
    查看更多>>摘要：目的 基于健康水平,了解影响女性劳动参与的因素,并测算中老年女性群体可延迟劳动参与年限.方法 利用 2011、2013、2015 年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)全国数据,以 45～69 岁中老年女性作为研究对象,使用CMR健康测算模型测算不同特征女性可延迟工作年限.结果 45～69 岁女性平均劳动参与率为 66.93%,健康水平越差越倾向于退出劳动力市场.50～69 岁女性额外工作能力为 3.29～3.61 年;50～69 岁城镇女性群体额外工作能力为 7.86～8.36 年,50～69 岁初中及以上女性群体额外工作能力为 5.89～6.33 年.结论 我国女性仍有较大的健康工作潜力待挖掘,尤其是对于健康状况较好的城镇和高学历中老年女性,合理制定不同群体女性退休政策,逐步实现男女同龄退休有助于进一步推进职场性别平等和健康老龄化.

    延迟退休健康劳动参与

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    国家卫生城市主观建成环境满意度评价量表的编制及信效度评价

    郑文静胡跃华张涛于石成...
    200-202,206页
    查看更多>>摘要：目的 初步编制国家卫生城市主观建成环境满意度评价量表,并进行信度和效度评价.方法 基于政策梳理、专家咨询确定量表的初始条目,通过居民个人访谈结合统计分析方法确定量表的最终条目,利用探索性因子分析主成分分析确定量表的维度,最后使用克朗巴赫系数和分半系数以及验证性因子分析对量表进行信度和效度评价.结果 本研究建立了包括20 个条目的4 维度量表,分别代表城市生活方式、城市基础功能、城市环境卫生和城市治理四个方面的评价.问卷的克朗巴赫系数为 0.910,分半系数为 0.851;验证性因子分析结果显示各检验量均处于标准范围.结论 本研究初步编制的国家卫生城市建成环境满意度评价量表信度和效度良好,应开展量表在人群中的实证研究,进一步验证量表的实际应用价值.

    主观建成环境量表编制信度评价效度评价

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    老年人认知状态转移规律及其影响因素研究

    袁满琼沙玉德徐传海方亚...
    203-206页
    查看更多>>摘要：目的 了解老年人认知状态转移规律及其影响因素,为认知障碍早期干预提供科学依据.方法 基于ADNI数据,选取基线年龄≥60 岁且至少完成一次随访的受试者为研究对象,认知状态分为认知正常(normal cognition,CN)、轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,MCI)和阿尔兹海默症(Alzheimer's disease,AD)三类.采用多状态Markov模型探索三种认知状态间的转移规律以及年龄、性别、教育程度、是否携带APOE4 等位基因、婚姻状况等对认知状态转移的影响.结果 共纳入 1907 名受试者的 10073 条记录,基线年龄 73.9±6.45 岁,平均随访 6.6 次.多状态Markov模型拟合发现,MCI发展至AD的转移强度是其逆转为CN的2.88 倍(0.118 vs.0.041);处于CN的受试者,10 年后仍处于CN的概率较第一年降低33.6%,而发展为MCI和AD的概率比第一年分别增加了约3 倍和55 倍;处于MCI的受试者,10 年后仍为MCI的概率仅为 0.238,而发展为AD的概率是其逆转概率的 3.95 倍(0.608 vs.0.154).此外,CN和MCI状态的平均停留时间分别为 18.43 年和 6.30 年.多因素分析发现,性别为男、高龄、低教育程度和携带APOE4等位基因会增加MCI的发病风险.结论 随着时间的推移,老年人认知功能呈下降趋势,高龄、低教育年限和携带APOE4 基因是认知下降的危险因素.

    老年人认知状态转移阿尔兹海默症多状态Markov模型

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    基于SEAIQR模型与Dropout-LSTM模型的西安市COVID-19疫情趋势预测

    马艺菲许书君秦瑶李建涛...
    207-212页
    查看更多>>摘要：目的 基于传染病动力学SEAIQR(susceptible-exposed-asymptomatic-infected-quarantined-removed)模型和Dropout-LSTM(Dropout long short term memory network)模型预测西安市新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的发展趋势,为评估"动态清零"策略防控效果提供科学依据.方法 考虑到西安市本轮疫情存在大量的无症状感染者、依时变化的参数以及采取的管控举措等特点,构建具有阶段性防控措施的时变SEAIQR模型.考虑到COVID-19 疫情数据的时序性特征及它们之间的非线性关系,构建深度学习Dropout-LSTM模型.选用2021 年12 月9 日-2022 年1 月31 日西安市新增确诊病例数据进行拟合,用 2022 年2 月1 日-2022 年2 月7 日数据评估预测效果,计算有效再生数(Rt)并评价不同参数对疫情发展的影响.结果 SEAIQR模型预测的新增确诊病例拐点预计在 2021 年 12 月 26 日出现,约为 176例,疫情将于 2022 年 1 月 24 日实现"动态清零",模型R2=0.849.Dropout-LSTM模型能够体现数据的时序性与非线性特征,预测出的新增确诊病例数与实际情况高度吻合,R2=0.937.Dropout-LSTM模型的MAE和RMSE均较SEAIQR模型低,说明预测结果更为理想.疫情暴发初期,R0 为 5.63,自实施全面管控后,Rt 呈逐渐下降趋势,直到 2021 年 12月27 日降至1.0 以下.随着有效接触率不断缩小、管控措施的提早实施及免疫阈值的提高,新增确诊病例在到达拐点时的人数将会持续降低.结论 建立的Dropout-LSTM模型实现了较准确的疫情预测,可为COVID-19 疫情"动态清零"防控决策提供借鉴.

    新型冠状病毒肺炎SEAIQR模型Dropout-LSTM模型动态清零预测对比

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