新城疫病毒(Newcastle disease virus,NDV)是禽类最重要的疫病病原之一,其中基因Ⅵ型NDV在鸽群广泛流行,给养鸽业造成了严重的经济损失.为深入了解基因Ⅵ型NDV在世界不同地理区域和宿主间的传播动态,本研究通过病毒分离鉴定、高通量测序、完整F基因系统发育树构建和贝叶斯系统动力学等方法进行综合分析,结果获得4株广西NDV分离株,均为基因Ⅵ型.进一步的时空分析显示,基因Ⅵ型NDV最近的共同祖先时间为1972年(95％置信区间:1965～1978),估计进化速率为1.43×10-3 substitution/site/year(95％置信区间:1.27×10-3～1.59×10-3);意大利是欧洲基因Ⅵ型NDV早期的外溢传播中心,该病毒从欧洲传播至我国,随后华东和华南成为我国的主要传播中心;病毒存在从鸽(Columba livia)到野鸟和鸡(Gallus gallus)、从野鸟到鹌鹑(Coturnix coturnix)等的跨物种传播,但病毒传播最重要的宿主是鸽.分析结果表明基因Ⅵ型NDV正快速进化,有作为突变库的潜在威胁.基于"One Health"理念,应在全球范围内加强主动监测,改善家禽管理策略,避免不同家禽之间及不同家禽与野鸟之间的直接和间接接触.这些信息有助于了解基因Ⅵ型NDV的起源、传播与进化,为制定相应防控策略提供科学依据.

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.

基于健康医疗大数据的观察性研究越来越受到关注，残余混杂的控制与评估是其中亟须解决的关键问题，本文总结了多中心场景下开展关联分析的残余混杂统计学调整和敏感性分析方法。基于个体水平数据，可由各分中心使用断点回归等多种方法调整残余混杂，然后加权合并得到效应估计值；基于Meta水平数据，可采用贝叶斯Meta分析的方法获得调整后的合并效应值，也可开展残余混杂的敏感性分析，计算 E值、 p^(q)、 T^(r,q)和 G^(r,q)。上述方法应根据适用条件及优缺点进行合理选择，如利用分中心个体数据进行残余混杂调整，通常要求严格的研究设计，并面临较高的协调成本；贝叶斯Meta分析基于部分强假设； E值等敏感性分析结果仍需经过专业的判断，以评估残余混杂风险大小。因此，利用多中心数据库开展观察性关联分析时，残余混杂的控制与评估方法仍待进一步发展和完善。

目的:了解中国1990-2019年酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病的疾病负担情况，并预测2020-2030年的疾病负担变化趋势。方法:利用2019全球疾病负担（GBD2019）数据，选择发病率、死亡率、伤残调整寿命年（DALY）、过早死亡损失寿命年、伤残损失寿命年等指标描述1990-2019年中国酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病疾病负担情况，利用年估计变化百分比（EAPC）描述疾病负担的时间趋势变化。采用R软件构建贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）模型，预测2020-2030年中国酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病年龄标化发病率（ASIR）和年龄标化死亡率（ASMR）。结果:1990-2019年，中国酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病ASIR呈上升趋势，其EAPC为0.31%（95% CI：0.10%~0.52%）；DALY呈现下降趋势，EAPC为-2.81%（95% CI：-2.92%~-2.70%）；ASMR呈下降趋势，EAPC为-2.55%（95% CI：-2.66%~-2.45%）。酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病ASIR在35~49岁年龄段中达到最高，而ASMR随着年龄升高逐渐增加，年龄30~岁开始显著升高；年龄标化DALY率在55~64岁之间达到高峰。男性居民的疾病负担指标均高于同时期的女性居民。根据BAPC模型预测结果，2020-2030年中国全人群酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病ASIR从2020年的3.45/10万上升至2030年的3.78/10万，增长9.57%，ASMR从2020年的1.45/10万下降至2030年的1.24/10万，降低14.48%。 结论:我国因酒精导致的肝硬化和其他慢性肝病的疾病负担仍然较重，尤其是在男性和中老年人群中，需要更加重视对这些人群的关注。2020-2030年预测结果显示ASMR呈下降趋势，ASIR仍在上升。

目的:通过分析1990—2019年我国归因于吸烟的口腔癌疾病负担变化趋势，为制订针对性的口腔癌防治策略和实现“健康中国2030”目标提供科学依据。方法:利用2019年全球疾病负担中国部分数据，采用归因死亡和伤残调整生命年（disability adjusted life year，DALY）进行描述。以世界人口为标准，使用Joinpoint回归模型估计年龄标化死亡率和年龄标化DALY率的平均年度百分比变化率，分析归因于吸烟的口腔癌疾病负担变化趋势。同时，基于贝叶斯年龄-时期-队列模型预测2020—2034年归因于吸烟的口腔癌死亡和DALY趋势。结果:1990—2019年我国年龄标化死亡率和DALY率整体呈上升趋势，平均每年分别上升1.49%（95% CI：1.34%~1.65%， P<0.001）和1.41%（95% CI：1.24%~1.59%， P<0.001），且高于全球及不同社会人口学指数（socio-demographic index，SDI）地区。2019年我国有46.74%（10 584/22 642）的口腔癌死亡归因于吸烟，与1990年相比，2019年归因死亡人数增长了293.75%（7 896/2 688），DALY增长了257.97%（189 039/73 280），且男性归因死亡人数增长率和DALY增长率［分别为304.95%（7 584/2 487）和265.60%（183 349/69 033）］均显著高于女性［分别为154.73%（311/201）和133.95%（5 690/4 248）］（ P<0.001）。年龄分组结果显示，归因死亡人数和DALY占比逐渐向老年人（>60岁）过渡。预计死亡人数将从2020年的10 731人上升至2034年的14 125人，增长31.63%（3 394/10 731）；DALY将从2020年的267 064人年上升至2034年的326 634人年，增长22.31%（59 570/267 064）。 结论:1990—2019年我国归因于吸烟的口腔癌疾病负担呈升高趋势，且涨幅高于全球及不同SDI地区，不同性别、年龄间归因于吸烟的口腔癌疾病负担存在差异；2020—2034年我国归因于吸烟的口腔癌疾病负担将持续加重，有必要加强烟草消费行为的宣传教育，同时应加强高危人群的口腔自我检查，助力口腔癌的早发现早干预。

随着艾滋病在世界各国的流行，波及的地域越来越广，人群更多，流行模式更为复杂，对艾滋病疫情估计和预测的方法也需要不断改进与完善。已有的疫情估计中的数理统计模型和计算机软件预测方法各有其优缺点，不同的疫情估计方法相互结合、相互印证有利于艾滋病疫情的综合评估。本文对贝叶斯统计在艾滋病疫情估计中的思想、发展、应用以及注意事项展开综述，为贝叶斯统计在艾滋病疫情估计中的进一步应用提供参考。

目的:了解重庆市2020年度SARS-CoV-2感染者流行病学特征，并估计该阶段疫情传播的重要流行病学参数，探究防控措施对新发流行病传播的影响。方法:回顾性收集重庆市卫生健康委员会和重庆市疾病预防控制中心2020年重庆市SARS-CoV-2感染者的数据，采用描述性统计分析方法，对疾病进行流行病学特征分析，构造似然函数，并根据Akaike信息准则估计了潜伏期的最优概率分布。最后基于极大似然思想和贝叶斯框架对基本再生数、有效再生数进行了估计。结果:重庆市于2020年1月1日出现首例病例，发病高峰在1月24—26日，2月21日之后无新发病例。渝东北片区地区发病率最高（3.28/10万）。发病人群男女性别比为1.10∶1，总体发病率男性（1.86 /10万）稍高于女性（1.73 /10万）。确诊病例中占比最多的年龄组为45~50岁（91例，91/576），其次是50~55岁（71例，71/576）。潜伏期的最优概率分布为伽马分布，估计均值为7.22 d。重庆市COVID-19疫情初始阶段的基本再生数估计为2.68（2.04, 3.44），有效再生数的变化趋势与防控策略的实施密切相关。结论:重庆市2020年1—2月全市COVID-19流行曲线呈起病急、收尾快的特点。尽管疫情具有较强的传播性，但定量和定性分析均表明政府采取防控措施及时有效，为将来新发突发传染病防控积累了经验。

贝叶斯分析方法是一种统计推断框架，它基于贝叶斯定理结合先验知识和新的数据来更新对某一参数或假设的概率估计。在贝叶斯分析方法中，先验知识被表达为先验分布，新数据通过似然函数加以考虑，结合先验分布和似然函数可以得到后验分布，后验分布反映了在观察到新数据后对参数的更新认识。假设冬季流感的患病率是1%，在没有其他信息时1个人患流感的概率是1%，如果已知流感患者中咳嗽发生率是健康人群中的20倍，那么咳嗽患者患流感的概率就会增长到17%左右。这里的1%为先验概率，20为似然比，17%为后验概率。如果再有发热、血常规等数据，可以进一步估计后验概率，提升诊断的准确性。贝叶斯分析方法的优势在于能够直接对参数的不确定性进行量化，并且在获得新的数据时可以灵活地更新参数的估计，提供了一种灵活且强大的工具来评估治疗效果、进行决策和预测。

近视眼问题已经成为全球的一项严峻的公共卫生挑战，形成了一股世界范围内的热潮。近视眼患病率的上升可能导致相关并发症的增多，给个人带来不可逆的视力障碍，同时也对社会经济产生巨大负担。本综述概括了儿童近视眼发生发展的内外暴露因素，特别关注地理环境外暴露因素与内暴露因素的交互作用，对传统研究方法在儿童近视眼与地理环境因素关联方面存在的缺陷进行了分析，并引入了两种空间回归方法，即基于频率估计和基于贝叶斯估计的方法。通过总结这两种方法在研究儿童近视眼的地理环境相关外暴露因素的应用可行性和优势，为制定考虑地理环境的区域性儿童近视眼防控策略提供了新的思路。

目的:研究新型冠状病毒（新冠病毒）感染疫情的Omicron变异株BA.5.1.3亚型的潜伏期。方法:基于315例新冠病毒感染者流行病学调查数据，根据区间删失数据的特点，采用log-normal和Gamma两种分布估计潜伏期，利用离散时间马尔科夫链蒙特卡罗算法对分布函数的参数进行贝叶斯估计。结果:315例感染者年龄（42.01±16.54）岁，男性占30.16%。其中156例报告了症状出现时间，年龄（41.65±16.32）岁，log-normal和Gamma分布估计发病潜伏期 M（ Q1， Q3）分别为2.53（1.86，3.44）d及2.64（1.91，3.52）d；估计感染潜伏期 M（ Q1， Q3）分别为2.45（1.76，3.40）d及2.57（1.81，3.52）d。 结论:基于log-normal和Gamma分布进行贝叶斯估计的潜伏期接近，潜伏期最佳分布均为Gamma分布，感染潜伏期与发病潜伏期 M相差较小，Omicron变异株BA.5.1.3亚型比以往的Omicron变异株的潜伏期 M更短。