目的 通过机器学习方法对流行性感冒临床证候学资料进行训练,获得流感辨证模型.方法 收集2019年12月-2022年3月就诊于中日友好医院发热门诊的流行性感冒患者病历资料,使用数据采集系统进行数据处理,将不同数据处理过程产生的数据分别存储,以逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM和随机森林为备选模型,通过Optuna进行超参数优化选择,并在各数据集中分别训练模型,以macro-F1评分为核心指标,对模型的预测性能进行评价.结果 整理得到训练样本1 011个,其中风热犯卫证453个、风寒束表证152个、表寒里热证406个;得到用于训练的数据集8个,包含数据80份.经训练,逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM、随机森林模型的macro-F1评分分别为0.783 0、0.774 2、0.731 5、0.782 4、0.716 7、0.793 8、0.815 3.加权样本能显著提高平均模型性能,而主成分分析降维会降低平均模型性能.单一模型中,逻辑回归模型预测性能最佳;集成方法模型中,随机森林模型预测性能最佳.结论 在样本量较小的情况下,流行性感冒中医辨证模型使用逻辑回归、决策树、支持向量机和lightGBM较为适宜,随着样本量增加,逻辑回归、支持向量机、lightGBM和随机森林可能更为合适.不同数据处理方式会影响模型性能,对证型典型程度信息的采集有利于提高模型性能.

目的:采用两样本孟德尔随机化方法来评估 91 种炎性因子与前列腺癌的潜在因果关系.方法:选取91 种炎性因子的全基因组关联分析(GWAS)汇总统计数据(n=14 824)结合FinnGen最新第9 版数据库中选取前列腺癌作为结局进行孟德尔随机化分析.通过逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归、简单中位数法(SM)、加权中位数法(WM)、加权中值法(WME)等回归模型的OR值和95%CI评估炎性因子与前列腺癌的因果关系,其中IVW法得出的因果关系相对稳定,作为本研究的主要统计方法.进一步采用贝叶斯分析法对孟德尔分析结果进行验证.使用Cochran's Q检验评估遗传工具变量的异质性,使用MR-Egger截距检验评估多效性,使用留一法评估作为工具变量的单核苷酸多态性(SNPs)对暴露和结局因果关系影响的敏感性.结果:IVW法结果显示,91 种炎性因子中白介素-22 受体 A1(IL-22RA1)、磺基转移酶 1A1(ST1A1)与前列腺癌发病风险呈正向因果关联:IL-22RA1:IVW[OR(95%CI):1.12(1.00～1.25),P=0.04];ST1A1:IVW[OR(95%CI):1.08(1.00～1.16),P=0.03].趋化因子配体 11(CXCL11)、白介素 17A(IL-17A)与前列腺癌发病风险呈反向因果关联;CXCL11:IVW[OR(95%CI):0.88(0.81～0.95),P=0.00];IL-17A:IVW[OR(95%CI):0.91(0.84～0.98),P=0.02].MR-Egger截距分析未检测到潜在的水平多效性(P 均>0.05,IL-22RA1=0.885,ST1A1=0.949,CXCL11=0.391,IL-17A=0.884).MR-PRESSO 未检测到偏倚 SNPs(P 均>0.05,IL-22RA1=0.479,ST1A1=0.629,CXCL11=0.326,IL-17A=0.444),未发现异质性(P均>0.05,IL-22RA1=0.543,ST1A1=0.677,CXCL11=0.336,IL-17A=0.494),留一法敏感性分析结果图提示无个别单核苷酸多态性位点对整体因果关系预测产生明显影响,故分析结果可靠.结论:91 种炎性因子中IL-22RA1、ST1A1 与前列腺癌有正向因果关系,随着这些因子的水平增加,前列腺癌发病的风险升高;CXCL11、IL-17A与前列腺癌有反向因果关系,即随着这些因子的水平增加,前列腺癌发病风险降低.

目的:应用多污染物统计模型研究金属混合暴露与DNA氧化损伤的关联，探讨引起DNA氧化损伤效应的关键组分。方法:以山东某钢铁公司钢铁冶炼企业工人作为研究对象。采用电感耦合等离子体质谱法检测尿液中金属元素浓度。采用超高效液相色谱-串联质谱法检测尿中8-羟基脱氧鸟苷（8-OHdG）浓度。应用贝叶斯核机器回归（BKMR）、弹性网络回归和分位数g计算回归分析尿金属与尿8-OHdG的关联。结果:共纳入研究对象共768名，年龄（36.15±7.40）岁。BKMR、弹性网络回归、分位数g计算回归结果均显示，金属混合暴露与尿8-OHdG水平升高的关联有统计学意义。分位数g计算回归结果显示，金属混合物水平每增加25%，尿8-OHdG水平增加77.60%。弹性网络分析显示，暴露风险得分每增加25%，尿8-OHdG水平增加26%。BKMR的单变量暴露效应分析显示，尿硒、锌、镍与尿8-OHdG水平存在正相关。结论:金属混合暴露引起DNA氧化损伤水平升高，其中硒、锌和镍的作用更加明显。

妊娠期重金属混合暴露对新生儿出生体重的影响一直备受关注。本研究选取美国新罕布什尔州出生队列研究（NHBCS）中258对母婴作为研究对象，采集了胎盘中铝（Al）、钴（Co）、铬（Cr）、镍（Ni）、铅（Pb）、硒（Se）、砷（As）等七种重金属的浓度，同时收集新生儿出生体重及母亲和新生儿的相关协变量信息。采用加权分位数和回归（WQS）、分位数g计算（QGC）和贝叶斯核机器回归（BKMR）三种方法进行分析。调整了母亲孕龄、孕前BMI、吸烟状况、受教育程度、产次、胎龄及新生儿性别后，综合三种方法表明七种重金属混合暴露对出生体重的总效应呈负向关系。具体来看，WQS结果显示，Se对出生体重的效应最大，其次为Al；QGC结果显示，与女婴出生体重降低相关的重金属主要是Se，与男婴出生体重降低相关的主要是Al；BKMR结果显示，胎盘7种重金属混合暴露对男婴和女婴的出生体重都有负联合效应，按性别分层后，女婴中后验包含概率（PIP）最高的是Se（0.45），男婴中PIP最高是Al（0.64）。综上表明，妊娠期重金属混合暴露与新生儿出生体重降低相关，且存在性别差异，Se和Al分别与女婴和男婴的出生体重降低相关联。这一发现为预防不良妊娠结局和制定改善新生儿健康状况的卫生政策提供了理论依据。

目的:基于贝叶斯核机回归（Bayesian kernel machine regression，BKMR）探讨多环芳烃混合暴露的基准剂量。方法:选取2014至2019年，每年夏季（6至8月）调查的山西省某焦化厂下风向成年居民155人为研究对象。采集研究对象清晨空腹肘静脉血液进行血常规自动分析检测，采集晨尿用于现场尿常规自动分析检测、尿肌酐检测。运用BKMR模型结合基准剂量法计算多环芳烃暴露对非职业人群红细胞损伤的内暴露可接受剂量值。结果:红细胞异常组（117人）的多环芳烃羟基代谢混合物（hydroxylpolycyclic aromatic hydrocarbons，OH-PAHs）浓度明显高于红细胞正常组（38人）（ P<0.01）。OH-PAHs联合作用中，2羟基萘贡献最大，后验包含概率（PIP）值为0.935 4。当OH-PAHs≥ P55浓度时，红细胞异常的风险随着OH-PAHs混合物暴露量增加而增大；当OH-PAHs分别处于 P65和 P75浓度时，成人发生红细胞异常的风险分别是OH-PAHs处于 P50的3.09倍和4.98倍。与高浓度相比，低浓度OH-PAHs暴露对红细胞损伤敏感。联合作用下8种OH-PAHs的内暴露可接受剂量分别为1.010 μmol/mol Cr（2羟基萘）、0.743 μmol/mol Cr（1羟基萘）、0.901 μmol/mol Cr（2羟基芴）、0.775 μmol/mol Cr（1羟基菲）、0.737 μmol/mol Cr（1羟基芘）、0.607 μmol/mol Cr（9羟基芴）、0.713 μmol/mol Cr（2羟基菲）和0.628 μmol/mol Cr（3羟基苯芘）。 结论:OH-PAHs混合物对非职业人群红细胞损伤存在正联合效应，低浓度OH-PAHs暴露对血细胞损伤更为敏感。建议多环芳烃的内暴露剂量控制在1 μmol/mol Cr以内。

[背景]砷、钴、钡等单个金属暴露被证实与肾结石发病存在关联,然而目前关于金属混合暴露与肾结石发病的研究较少,尤其是在职业人群中金属混合暴露与肾结石发病的关系尚不明确.[目的]探讨冶炼厂职业人群中金属混合暴露与肾结石发病风险的关联性.[方法]通过问卷调查的形式收集2021年7月—2022年1月广东某冶炼厂1158名金属混合暴露工人的社会人口学特征、既往史、生活方式等信息.收集工人中段晨尿,以电感耦合等离子体质谱法测定工人尿锂、钒、铬、锰、钴、镍、铜、锌、砷、硒、锶、钼、镉、铯、钡、钨、铊、铅18种金属水平,以冷原子吸收光谱测定法测量尿汞水平.根据纳入标准最终纳入 919名金属混合暴露的工人为研究对象,其中肾结石组 117人,非肾结石组 802人.以尿金属检出率大于 80%为标准,最终纳入 16种金属进行后续分析.使用参数或非参数方法比较非肾结石组和肾结石组的连续型变量或离散型变量之间的差异.通过构建logistic回归模型探讨单一金属暴露与肾结石发病的关联.采用加权分位数和(WQS)回归模型以评价金属混合暴露与肾结石发病的关联及各金属对肾结石发病影响的权重.随后采用贝叶斯核机器回归(BKMR)模型探讨金属混合暴露对肾结石发病的整体影响及各金属之间的交互作用.[结果]本研究发现非肾结石组工人和肾结石组在性别、年龄、工龄、体质量指数(BMI)差异有统计学意义(均P＜0.05),肾结石组工人尿钼、尿钡水平高于非肾结石组,且差异有统计学意义(均P＜0.05).logistic回归分析结果显示,尿钴、尿砷、尿钼、尿钡与肾结石发病呈正相关(均P趋势＜0.05).WQS回归分析结果显示,钒、钴、砷、钼、钡混合暴露与肾结石发病存在正向关联(P＜0.05),其中钼、砷和钡权重分别为 0.391、0.337、0.154.BKMR结果显示金属混合暴露与肾结石发病风险存在正向关联(P＜0.05);当其他金属固定在第25或50或75百分数时,砷、钼、钴和钡对肾结石发病风险表现出正效应(均P＜0.05),而钒对肾结石发病风险表现出负效应(P＜0.05);交互分析显示钡、钒分别与钴存在交互作用(均P＜0.05).[结论]在该冶炼厂职业人群中,职业金属混合暴露可引起肾结石发病风险升高,其中起主要作用的金属为钼、砷、钡、钴.

目的 探讨联合临床病理特征和人工智能(Al)算法构建的胃癌生存预测模型的效能及临床意义.方法 选取2016年6月至2018年5月丽水市人民医院就诊的200例胃癌患者的病理信息,筛选与生存结局高度相关的指标.采用10倍交叉验证法将200例患者以2:8的比例分为建模队列40例和验证队列160例.与生存结局高度相关的指标采用随机梯度提升(gbm)、广义线性模型(glmnet)、逻辑回归模型(plr)、径向基函数核支持向量机(svmRadial)、贝叶斯模型(naive_bayes)和随机森林模型(ranger)6种Al算法在建模队列中构建胃癌生存预测模型,并在验证队列中验证模型的预测效能.结果 200例患者中存活组109例,死亡组91例.肿瘤最大径、淋巴结转移、肿瘤位置、神经浸润和TNM分期在存活组和死亡组的分布差异均有统计学意义(均P＜0.05),且与生存结局均相关(均P＜0.05).ROC曲线显示单项指标预测患者生存的AUC均＞0.500.综合比较6种算法的多维度考量指标发现,基于svmRadial算法下的5项病理特征组合生存预测模型综合效能最佳,AUC为0.817,灵敏度为0.762,特异度为0.833,准确度为0.795.在验证队列中svmRadial算法下的5项病理特征组合生存预测模型AUC为0.624.结论 AI技术能够有效提升5项病理特征联合检测的预测效能,从多维度综合分析患者情况,具有优异的辅助潜能,可为改善胃癌患者的预后管理提供研究思路和理论基础.

目的 构建社区高血压、糖尿病患者中慢性肾脏病(CKD)早期预测模型.方法 群随机抽样昆明市 4 个城区的社区服务中心.对各中心建档居民分为疾病组(n = 1267)和对照组(n = 566),疾病组居民患有高血压和或糖尿病,对照组未患.分别调查 2 组CKD患病情况并进行问卷调查、实验室检查和人浆细胞瘤变异易位基因(PVT1)基因中 5 个单核苷酸多态位点等检测.Logistics回归筛选有统计学意义的危险因素纳入机器学习模型构建.算法模型包括支持向量机(SVM)、随机森林模型(RF),朴素贝叶斯(NB)模型和人工神经网络(ANN),并对比评价 4 个模型的效能和准确性进行比较分析.结果 筛选出 13 项具有统计学意义的指标(P<0.05),包括年龄、疾病类型、民族、血尿素氮、血肌酐、eGFR、PAM13 量表分数、睡眠质量调查、熬夜情况、PVT1 基因单核苷酸多态位点rs11993333 及rs2720659.基于危险指标建立机器学习算法模型.ANN模型的准确度达 94.6%、特异性为 66.67%、Kappa值为 0.7294、ROC和PRC曲线下面积(0.9418 和 0.9261)均高于其它3 种模型;RF模型敏感性最高位 100%.结论 机器学习算法构建的CKD早期诊断模型在社区高血压或糖尿病患者中有较好的预测效能.尤其ANN模型各项性能优于其它.

目的 探讨妊娠早期尿三氯生(TCS)水平与妊娠28周时血糖稳态之间的关系.方法 招募2019年1月至2020年6月期间在保定市第二中心医院接受产前检查的241例孕妇.研究的主要结局是在中位妊娠28周通过1 h非禁食、50 g葡萄糖负荷试验(GLT)筛查妊娠期糖尿病(GDM).在早期妊娠和中期妊娠收集尿液样本以测量尿比重(Sg),并通过在线固相萃取结合同位素稀释-高效液相色谱-串联质谱法对酚类混合物(双酚A、二苯甲酮-3和TCS)进行定量分析.结果 根据GLT测试结果,199例GLT正常,其余42例异常.与GLT正常女性相比,GLT异常女性的BMI较高,总运动时间较低(P＜0.05).在早期妊娠和中期妊娠观察到TCS与妊娠血糖水平之间呈正相关(分别比较第2、第3和第4个四分位数与第1个四分位数的 TCS:adj.OR=0.41,95％CI:-0.19～1.05;adj.OR=0.43,95％CI:-0.17～1.02;adj.OR=0.45,95％CI:-0.14～1.05)和中期妊娠(adj.OR=0.76,95％CI:0.19～1.32;adj.OR=0.66,95％CI:0.94～1.22;adj.OR=0.56,95％CI:0.04～1.12).贝叶斯核机器回归(BKMR)的结果显示,早期妊娠和中期妊娠TCS与血糖水平呈正相关(P＜0.05).结论 妊娠期尿TCS浓度与妊娠晚期GDM筛查试验中的血糖水平呈正相关.

[背景]电焊工接触含多种金属的电焊烟尘引起肺功能下降,既往研究多集中于单一金属与肺功能间的关联,较少关注到金属混合暴露的肺功能健康损害.[目的]本研究旨在评估电焊工尿液和血液中多种金属浓度与肺功能指标间的关联,探讨影响肺功能的关键金属成分,为职业健康风险评估提供参考依据.[方法]对上海市某造船厂电焊工和对照组工人进行问卷调查、肺功能检测,并收集尿液和血液样本.采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)检测尿液和血液中钒、铬、锰等 12种金属浓度.Spearman相关用于分析血液、尿液中金属间的关联性.应用多重线性回归、加权分位数之和回归(WQS)和贝叶斯核机器回归(BKMR)剖析金属混合暴露与肺功能指标用力肺活量(FVC)、用力肺活量占预计值百分比(FVC%)、第 1秒用力呼气容积(FEV1)、第 1秒用力呼气容积占预计值百分比(FEV1%)和一秒率(FEV1/FVC)间的关系.[结果]本研究共纳入 445名工人,焊工组 322人(72.36%),对照组 123人(27.64%),总人群平均年龄为(37.64±8.80)岁,87.19%为男性.电焊工尿镉(0.88 vs 0.58 μg·L-1)以及血铬(5.86 vs 5.06 μg·L-1)、锰(24.24 vs 21.38 μg·L-1)浓度均显著高于对照组(P<0.05).Spearman相关结果显示尿液和血液中金属元素间相关系数范围为-0.46～0.68.在校正混杂因素后,多重线性回归结果提示电焊工尿钼与FVC、FEV1 间呈负相关;血钼与FVC、FVC%、FEV1、FEV1%以及血铜与FEV1/FVC间呈负相关.WQS结果表明电焊工血液、尿液金属混合浓度每增加 1个四分位数水平,FEV1、FVC分别平均下降 0.112 L、0.353 L,铜、锌、钒、锑等金属贡献较大.BKMR显示电焊工血液、尿液中金属浓度与FVC、FVC%、FEV1、FEV1%间呈下降趋势,单变量暴露反应-关系中血液、尿液钼浓度与FVC、FVC%、FEV1、FEV1 大致呈线性下降趋势;电焊工尿液中不同金属作用于FEV1%时,镉与锰、镍、钒间,钒与铁、钼、锌、铜间可能具有交互作用.[结论]多金属混合暴露引起电焊工肺功能下降,贡献较大的金属有钼、锑、铜和锌等.