枝条数量作为重要的枝条特征因子,对树冠结构特征、树木生长及木材质量具有重要的影响.本研究以辽宁省清原县大孤家林场日本落叶松人工林为研究对象,基于负二项分布模型构建包含水枝的日本落叶松一级枝条数量混合效应预估模型,又基于负指数模型构建包含水枝的日本落叶松一级枝条密度混合效应预估模型.结果表明:对于一级枝条数量模型来说,考虑样木水平的混合效应模型可以有效地降低异方差性和自相关性,拟合效果优于传统模型.模拟结果表明,树木的冠长率越大,枝条的数量越多.将最优一级枝条数量基础模型的截距作为随机效应参数的混合效应模型被确定为最优模型,其Ra2=0.552,均方根误差为7.242.对于一级枝条密度来说,考虑样木水平的混合模型同样降低了模型的异方差性和自相关性,枝条的密度随着冠长率的增大而增大.将最优的一级枝条密度基础模型的截距与着枝深度作为随机效应参数的混合效应模型被确定为最优模型,其Rae=0.792,均方根误差为4.447.本研究构建的日本落叶松枝条数量及密度模型为制定科学的森林经营方案以提高木材质量奠定了重要基础.

目的 老年髋部骨折患者急性尿潴留(acute urinary retention,AUR)问题容易被忽视,通过建立老年髋部骨折患者AUR发生风险的临床预测模型,帮助临床医师能早期识别高风险患者,尽早干预,减少AUR的发生.方法 回顾性收集2023年7月1日至2023年8月31日就诊于本院急诊的老年髋部骨折患者313例,根据是否发生AUR将患者分为AUR组(45例)和非AUR组(268例),比较两组患者的基本特征、实验室化验指标、膀胱体积,通过Logistic分析影响AUR发生的独立危险因素,建立老年髋部骨折患者AUR发生风险的列线图预测模型,并对模型进行内部验证.结果 合并痴呆精神行为症状(behavioral and psychological symptoms of dementia,BPSD)(OR=3.334,95％CI 1.258～8.839,P=0.015)、使用催眠镇静药(OR=6.758,95％CI 2.184～20.912,P=0.001)、心率增快(OR=1.041,95％CI 1.013～1.070,P=0.004)、膀胱体积增大(OR=1.005,95％CI 1.004～1.007,P＜0.001)是老年髋部骨折患者发生AUR的独立危险因素,基于上述因素构建列线图预测模型,采用Bootstrap法进行内部验证显示预测曲线与标准模型曲线拟合度较高,平均绝对误差为0.021.受试者工作曲线(ROC)结果显示AUC为0.083,95％CI为0.767～0.909.结论 合并BPSD、使用催眠镇静药、心率增快、膀胱体积增大是老年髋部骨折患者发生AUR的独立危险因素,构建列线图预测模型可直观地评估老年髋部骨折患者AUR发生风险,为急诊医生提供参考.

目的 探讨前列腺特异性抗原(PSA)水平的动态变化对晚期前列腺癌患者生存预后的影响,为前列腺癌患者个性化治疗提供一定的理论依据.方法 本研究为回顾性队列研究.连续性收集2011-01-01-2017-12-31新疆医科大学附属肿瘤医院经病理学检查确诊为前列腺癌的176例患者作为研究对象,根据治疗方案分为比卡鲁胺联合戈舍瑞林组(n=126)和氟他胺联合戈舍瑞林组(n=50).采用线性混合效应模型和Cox比例风险模型分别拟合晚期前列腺癌患者血清PSA水平的动态变化及其生存数据,进而根据共享随机效应构建极大似然估计和贝叶斯估计法下的联合模型.通过赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)以及对数似然函数(LLF)值评估2类联合模型的拟合优度.采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)和预测误差(PE)比较2类联合模型的预测性能.通过独立样本t检验、Mann-Whitney U秩和检验、x2检验或Fisher确切概率法比较不同治疗方案下患者基线数据的组间差异.结果 共纳入176例前列腺癌患者,年龄45～90岁,平均年龄(71.76±7.86)岁,随访1.30～36.77个月.极大似然估计下的联合模型结果显示,相比于患者血清PSA水平未增加时,当PSA水平随时间增至10倍后,患者死亡风险增加0.94倍(HR=1.94,95％CI:1.74～2.16,P＜0.001);贝叶斯估计下的联合模型结果显示,相比于患者血清PSA水平未增加时,当PSA水平随时间增至10倍后,患者死亡风险增加1.18倍(HR=2.18,95％CI:1.77～2.73,P＜0.001).此外,极大似然估计下的联合模型展现出更好的拟合优度(AIC=3 265.01,BIC=3 303.06,LLF=-1 620.51),而贝叶斯估计下联合模型的AUC值(0.70～0.88)更大、PE值(0.04～0.10)更小,提示其具有更强的预测性能.结论 晚期前列腺癌患者血清PSA水平升高是其生存预后的危险因素,临床上应密切监测前列腺癌患者血清PSA水平的动态变化,以便更准确地制定个性化治疗方案.

目的 探讨上肢动作研究测试(action research arm test,ARAT)量表应用于亚急性期缺血性卒中患者上肢及手功能障碍评定的效度、信度和敏感性.方法 本研究招募2020年1月—2022年5月于首都医科大学附属北京天坛医院等17家医院住院的300例缺血性卒中患者,并由两名评定者分别对受试者进行ARAT量表评估.同时以Fugl-Meyer运动功能评定量表上肢部分(Fugl-Meyer assessment-upper extremity,FMA-UE)作为效标.分别采用Spearman相关分析及验证性因子分析评价ARAT量表的效标效度及结构效度;采用Cronbach's α系数及组内相关系数评价ARAT量表的内部信度、敏感性及外部信度.结果 以FMA-UE为效标,ARAT量表总分与其总分呈正相关(r=0.946,P＜0.001).结构效度检验中,验证性因子分析结果表明:因子间相关系数范围为0.79～0.92,模型整体拟合指标为x2/df=7.011,P=0.001,比较拟合指数=0.906,增值拟合指数=0.907,规范拟合指数=0.895,近似误差均方根=0.055.各因子的组合信度值在0.964～0.983,各因子的平均变异抽取量在0.940～0.952.内部一致性检验中,评分等级的Cronbach's α系数为0.987,敏感性分析中,Cronbach's α系数在0.986～0.987.外部一致性检验中,两名评定者间的组内相关系数最高为0.999,95％CI集中于0.961～0.999.结论 ARAT量表具有良好的效标效度、结构效度、信度和敏感性,适用于亚急性期缺血性卒中患者偏瘫侧上肢及手功能的评估.

目的:探讨基于多序列MR图像所构建的影像组学模型在预测脑胶质瘤Ki-67表达水平中的价值.方法:回顾性分析2017年1月—2023年5月经病理检查证实的114例胶质瘤患者的MRI图像和临床特征.根据肿瘤标本检测获得的Ki-67表达水平,将患者分为高表达组(n=54)和低表达组(n=60).将所有患者按7︰3的比例随机分为训练集79例(高表达组37例,低表达组42例)和测试集35例(高表达组17例,低表达组18例).使用ITK-SNAP软件,在CE-T1WI图像上沿胶质瘤边缘逐层勾画ROI,获取肿瘤全域容积ROI(VOI).然后使用"Pyradiomics"软件包,分别自T1WI、CE-T1WI、T2WI和T2-FLAIR图像上提取肿瘤VOI的影像组学特征.采用t检验和递归特征消除法进行特征筛选,利用随机森林方法建立预测Ki-67表达水平的临床-影像模型、影像组学模型及联合模型.采用ROC曲线下面积(AUC)和DeLong检验来评估和比较上述模型的效能.使用校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验分析模型的拟合优度,并通过决策曲线分析(DCA)评估各个模型的临床应用价值.结果:临床-影像模型、影像组学模型和联合模型在训练集和测试集中的AUC分别为0.791(95％CI:0.685～0.874)和0.716(95％CI:0.538～0.855)、0.907(95％CI:0.820～0.961)和0.866(95％CI:0.708～0.957)、0.964(95％CI:0.896～0.993)和0.908(95％CI:0.760～0.979),以联合模型的的AUC最大.Delong检验结果显示,联合模型的预测效能优于临床影像模型(训练集P<0.001;测试集P=0.018),但与影像组学模型之间的差异无统计学意义(P>0.05).Hosmer-Lemeshow检验结果显示联合模型校准曲线的拟合度良好(P>0.05).DCA结果显示,当风险阈值为0.11～0.89时,联合模型的临床净效益高于影像组学模型.结论:基于临床、影像特征及多序列MRI影像组学特征构建的联合模型对术前预测胶质瘤Ki-67表达水平具有一定价值.

目的 探究点征及列线图模型预测自发性脑出血(sICH)患者早期血肿扩大的效能.方法 收集中国人民解放军西部战区总医院2018年1月至2023年12月期间所有符合标准的210例sICH患者.依据血肿是否扩大超过33％或体积超过6 mL,将患者分为血肿扩大组和血肿非扩大组.通过对比分析两组患者的临床特征及CT影像学表现,运用多因素Logistic回归分析筛选影响血肿扩大的危险因素.借助R语言rms包,构建预测患者血肿扩大的列线图模型.采用曲线下面积(AUC)评估模型区分度,校准曲线评价模型校准度,决策曲线分析(DCA)评估模型临床有效性,并通过准确度、敏感度、特异度及约登指数等指标全面评估模型的预测效能.结果 血肿扩大组患者66例,血肿非扩大组患者144例.点征、首次CT检查时间、低密度征、高血压史、均匀度、血肿异质性评分及液平等因素是预测早期血肿扩大的独立影响因素.临床模型AUC值0.680,准确度71.43％,敏感度40.91％,特异度88.89％,约登指数0.2980;点征预测模型AUC值0.838,准确度86.19％,敏感度77.27％,特异度90.28％,约登指数0.6755;列线图预测模型AUC值0.910,准确度87.14％,敏感度86.96％,特异度81.55％,约登指数0.6851.DeLong检验临床模型、点征模型与列线图模型差异有统计学意义.此外,列线图模型预测早期血肿扩大概率与实际发生概率具有较高拟合度.结论 本研究构建的基于点征联合首次CT检查时间、低密度征、高血压史、均匀度、血肿异质性评分及液平等因素的列线图模型,在预测sICH患者早期血肿扩大方面具有显著价值,为临床决策提供了有力支持.

目的 探讨新型凝血、纤溶标志物对脓毒症性凝血病(SIC)的诊断及预后价值.方法 回顾性分析2022年7月至2023年3月该院收治的153例脓毒症患者资料,根据2017年国际血栓与止血学会(ISTH)发布的SIC诊断标准,将患者分为SIC组(n=55)和普通脓毒症组(SA组,n=98).收集患者基本资料、随访情况,采用多因素logistic回归分析脓毒症患者发生SIC的影响因素,受试者工作特征(ROC)曲线分析相关指标对脓毒症患者发生SIC的预测效能,纳入2023年4-7月的66例脓毒症患者进行验证,Kaplan-Meier生存曲线分析患者生存情况.结果 两组急性生理与慢性健康状况评分系统(APACHEⅡ)评分、序贯性器官衰竭评估(SOFA)评分、凝血酶原时间(PT)、PLT、D-二聚体(D-D)、凝血酶抗凝血酶复合物-Ⅲ(AT-Ⅲ)、组织型纤溶酶原激活物-纤溶酶原激活抑制物-1复合物(t-PAIC)、血栓调节蛋白(TM)比较差异有统计学意义(P<0.05).多因素logistic回归分析显示,PT、PLT、D-D、t-PAIC、TM是脓毒症患者发生SIC的独立影响因素(P<0.05).PT、PLT、D-D、t-PAIC、TM联合检测可提高预测效能[曲线下面积(AUC)=0.914],该模型拟合良好(x2=12.593,P=0.127);验证组显示其具有较好的预测效能(AUC=0.888),该模型拟合良好(x2=7.996,P=0.333).t-PAIC<19.27μg/mL组比t-PAIC≥19.27μg/mL组、TM<16.11 TU/mL组比TM≥16.11 TU/mL组的中位OS时间更长(P<0.05).结论 基于影响因素构建的模型对脓毒症患者发生SIC有较好的预测效能,t-PAIC、TM对脓毒症患者发生SIC的预后判断具有较高的价值.

目的:构建妊娠期糖尿病(GDM)启动药物干预的风险模型。方法:回顾性分析2015年3月至2017年4月香港大学深圳医院GDM患者669例，比较药物干预组( n＝110)和生活方式干预组( n＝559)各临床指标的差异，利用logistic回归建立风险模型，应用受试者工作特征(ROC)曲线及 Hosmer－ Lemeshow拟合优度检验(HL检验)进行评价，并选取75例GDM进行内部验证。 结果:本研究纳入孕28周前的孕期体重增加(ΔW)、孕前体重指数(BMI)、口服糖耐量试验(OGTT)－0 h、OGTT－2 h共4个危险因素，建立风险模型： Z＝0.270×ΔW+0.167×孕前BMI+1.768×OGTT－0 h+0.371×OGTT－2 h－18.787。模型ROC曲线下面积为0.809，HL检验 P>0.05。内部验证结果：模型灵敏度64.7%，特异度79.3%，准确率76.0%。 结论:本模型有一定临床参考价值，但其泛化能力及模型的稳定性和适用性有待进一步验证。

目的:应用潜分类增长模型（latent class growth model，LCGM）纵向分析孕期血压数据，探索妊娠期间血压潜分类轨迹与未来发生子痫前期（preeclampsia，PE）风险之间的联系。方法:该研究为前瞻性队列研究，选取2016年11月1日至2018年5月30日在天津市19家社区医院招募的孕早期女性受试者，采集孕28周前5个阶段（即12、16、20、24和28周）的孕检血压数据纳入分析，同时采集孕妇基本信息问卷、体格检查、实验室检查等数据。应用LCGM建立收缩压、舒张压的潜分类轨迹模型；分别以收缩压轨迹、舒张压轨迹作为预测变量，以妊娠28周后至分娩时是否发生PE作为结局变量，进行PE的预测研究。结果:共纳入5 560例已生产的单胎妊娠孕妇，其中随访期间诊断PE 128例，妊娠期高血压106例。单因素及多因素logistic回归分析显示基线收缩压与舒张压水平越高，PE发生的风险越高。采用LCGM拟合血压动态变化，确定了4条收缩压潜分类轨迹和4条舒张压潜分类轨迹。收缩压潜分类轨迹对应的血压水平越高，PE发生的风险越高；在校正了初检体重指数、是否初产妇、白细胞计数、血红蛋白水平、血小板计数和谷丙转氨酶水平等混杂因素后，收缩压潜分类轨迹_4（SBP_traj_4）的 OR值为4.023（95% CI：2.368~6.835， P<0.001），收缩压潜分类轨迹_3（SBP_traj_3）的 OR值为1.854（95% CI：1.223~2.811， P=0.004）；舒张压潜分类轨迹_4（DBP_traj_4）的 OR值为2.527（95% CI：1.534~4.162， P<0.001），舒张压潜分类轨迹_2（DBP_traj_2）的 OR值为2.238（95% CI：1.328~3.772， P=0.002）。受试者工作特征曲线显示基线血压水平联合血压轨迹对PE具有较好的预测能力。 结论:应用LCGM潜分类增长模型构建孕12 ~28周的血压潜分类轨迹可对孕28周后PE进行早期预测分析，提示孕期血压潜分类轨迹是一种可用于孕妇PE危险分层的新方法。

目的:汉化癌症患者睡眠信念与态度量表（C-DBAS-14）并检验其信效度。方法:依据Brislin翻译模型对韩文版C-DBAS-14进行翻译、回译及文化调适，形成中文版C-DBAS-14。采用便利抽样法，选取2022年10月—2023年5月在安徽医科大学第一附属医院住院的361例癌症患者为研究对象，采用一般资料调查表、中文版C-DBAS-14、失眠严重程度指数量表、医院焦虑抑郁量表对患者进行调查，以评价量表的信效度。量表的项目分析采用相关系数法及临界比值法；采用结构效度、内容效度及聚合效度评价量表的效度；采用Cronbach's α系数和组内相关系数评价量表的信度。结果:本研究共发放问卷361份，回收有效问卷356份，问卷有效回收率为98.6%（356/361）。中文版C-DBAS-14包含4个维度，共14个条目。量表水平的内容效度指数为0.976，条目水平的内容效度指数为0.833～1.000。探索性因子分析共提取出4个公因子，解释总方差的78.8%。验证性因子分析显示，卡方自由度比为1.286，比较拟合指数为0.991，拟合优度指数为0.945，递增拟合指数为0.991，非规准适配指数为0.988，近似误差均方根为0.036。量表总的Cronbach's α系数为0.874、组内相关系数为0.863。量表得分与失眠严重程度指数得分、医院焦虑抑郁量表得分均呈负相关（ r值分别为-0.734、-0.639， P<0.01）。 结论:中文版C-DBAS-14具有良好的信度和效度，可作为我国癌症患者不合理睡眠信念的评估工具。