目的 使用神经网络以及优化算法,建立肥胖等级预测模型,对肥胖风险进行评估.方法 对从墨西哥、秘鲁和哥伦比亚收集的年龄在14岁至61岁之间参与者的2 111条记录数据进行相关性分析并建立BP神经网络肥胖等级预测模型,同时通过剪枝法对模型的隐层节点数和传递函数进行优选,找出最优网络结构.另外利用遗传算法和模拟退火算法对模型权值和阈值进行优化,最终建立起精确度高、实用性强的GASA-BP神经网络肥胖等级预测模型.结果 预测模型预测结果的R2为0.975 1,MAE为0.352,预测精度高,实用性强.在模型预测肥胖等级过程中,体重指标最为重要,与肥胖等级相关性达到了 0.913,家族中是否有超重成员相关性也比较强,相关性为0.505.结论 GASA-BP神经网络预测模型在预测肥胖等级方面性能优于其他模型,能够对肥胖等级做出最为准确的预测,可为个性化肥胖评估以及后续防控措施的制定提供一定的指导和参考.

目的 分析体力活动与肌少症发病风险之间的关系及二者间的剂量-反应关系,为老年人肌少症的预防提供参考依据.方法 检索PubMed、Web of Science、Embase、中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献数据库,收集2023 年5 月前有关老年人体力活动与肌少症发病关系的中英文队列研究.由2 名研究者分别独立筛选文献、提取资料,并进行文献偏倚风险评价.运用Stata 17.0 和RevMan 5.4 软件进行Meta分析,计算体力活动与肌少症发病风险的合并OR值及其 95%CI,并采用限制性立方样条函数和广义最小二乘估计方法分析体力活动量与肌少症发病风险的剂量-反应关系.结果 共纳入 6 篇文献,共 8784 名参与者,包括 1275例肌少症病人.Meta分析结果表明,体力活动与肌少症发生风险呈负相关(OR=0.59,95%CI:0.52～0.67),研究间异质性较低,不存在发表偏倚.剂量-反应分析结果显示,体力活动量与肌少症发生风险之间呈U型非线性关系,体力活动水平为 10.85 mMET-h/wk时,对肌少症的预防作用最为显著(OR=0.40,95%CI:0.32～0.50).结论 老年人通过增加体力活动量可以获得实质性的、较显著的肌少症预防益处,即使是进行低于WHO推荐的 8.8 mMET-h/wk体力活动也能获得较大的肌少症预防作用,体力活动水平达 10.85 mMET-h/wk时保护作用最明显.

目的 为有效减少L5/S1微创椎间盘射频消融术中因医师操作熟练度差异导致的治疗效果波动,实现对消融针穿刺路径风险的精确量化评估.方法 基于自主研发的深度神经网络DWT-UNet,将L5/S1节段的MR图像精准分割为7个关键结构:L5椎骨,S1椎骨,髂骨,L5/S1节段的椎间盘、神经根、硬脊膜和皮肤.基于上述分割结果,3D建模穿刺路径的规划环境.针对穿刺的临床准则提出了6个硬性约束和6个软性约束,将医师经验通过层次分析算法量化为权重添加到穿刺路径风险函数中以提升对个例的适应性.通过提出的皮肤进针点采样子算法、Kambin三角投影面积子算法,结合层次分析算法,并运用光线追踪、CPU多线程处理和GPU并行计算等多种技术,计算出一条既符合临床硬性约束条件,又能使软性约束条件综合达到最优的穿刺路径.结果 医师团队对算法规划的21例消融针穿刺路径进行主观评估,结果显示所有路径均满足临床基本要求(及格率100%),且95.24%的路径被评为优秀或良好.在与医师规划结果的对比中,算法在DIlium、DS1和Depth等3个指标上有不同程度的下降(P<0.05),在DDura、DL5、DN5和AKambin等4个指标上有较大提升(P<0.05).算法规划21例的平均时间为7.97±3.73 s,而医师传统规划普遍需耗时10 min以上.结论 本研究提出的多约束最优穿刺路径规划算法为L5/S1节段的微创椎间盘射频消融术提供了一种一站式的解决方案.经过严谨的临床评价和实验验证,该算法显示出独特的优势和广阔的临床应用潜力.

目的:探讨乙型肝炎病毒(HBV)感染相关肝细胞癌(HCC)患者行肝移植术后复发的危险因素，并进一步构建预测模型。方法:回顾性分析2015年1月至2020年5月河北北方学院附属第一医院诊治的106例行肝移植HCC患者的临床资料。采用 χ2检验进行HCC复发影响因素的单因素分析，logistic回归分析进行HCC复发影响因素的多因素分析，根据筛选的危险因素构建HCC复发的预测模型，并采用受试者工作特征(ROC)曲线对预测模型进行评价。 结果:106例肝移植HCC患者复发23例，复发率为21.70%；死亡20例。肿瘤分化程度( χ2＝6.066， P＝0.014)、肿瘤最大径( χ2＝4.916， P＝0.027)、有无包膜侵犯( χ2＝5.543， P＝0.019)、术前甲胎蛋白(AFP)( χ2＝5.458， P＝0.019)、HBV-DNA( χ2＝5.446， P＝0.020)、中性粒细胞淋巴细胞比值(NLR)( χ2＝12.161， P<0.001)、miR-424( χ2＝4.400， P＝0.036)、染色质域解旋酶DNA结合蛋白8(CHD8)( χ2＝10.561， P＝0.001)、T-钙黏蛋白(T-cad)( χ2＝48.723， P<0.001)、层粘连蛋白(LN)( χ2＝18.506， P<0.001)、肝细胞生长因子(HGF)表达( χ2＝11.178， P＝0.001)与HCC复发有关。多因素logistic回归分析显示，肿瘤最大径≥6.5 cm( OR＝1.69，95% CI为1.25~3.17， P＝0.002)、术前AFP>400 ng/ml( OR＝1.38，95% CI为1.09~1.92， P＝0.038)、CHD8阳性( OR＝0.77，95% CI为0.52~0.89， P＝0.021)、T-cad阳性( OR＝0.84，95% CI为0.68~0.92， P＝0.006)、LN阳性( OR＝1.22，95% CI为1.03~1.50， P＝0.013)是HCC复发的危险因素。根据logistic回归分析结果构建函数模型logit( P)＝0.262+0.523 X1+0.326 X2-0.259 X3-0.286 X4+0.203 X5，其中 X1、 X2、 X3、 X4、 X5分别为肿瘤最大径、AFP、CHD8、T-cad、LN。ROC曲线分析显示，其预测HCC复发的曲线下面积为0.849(95% CI为0.763~0.894， P<0.001)，准确率为83.02%，敏感性为86.96%，特异性为81.93%，临界值为0.736。由logit( P)函数模型可知， P＝1/(1+e - Y)，其中 Y＝0.262+0.523 X1+0.326 X2-0.259 X3-0.286 X4+0.203 X5。随机抽取1例患者，根据其临床资料，经计算 P＝0.564，小于临界值0.736，可认为在准确率为83.02%的情况下，该患者不会出现HCC复发。 结论:肿瘤最大径、术前AFP、CHD8、T-cad、LN表达状况与肝移植后HCC复发有关，据此构建的预测模型可有效预测HCC复发的风险。

目的:建立早期评估热射病患者死亡风险的预警模型。方法:于2022年6月，选取2016年1月至2020年12月鄯善县人民医院重症加强护理病房（ICU）收治的确诊为热射病的患者病例资料，根据患者短期结局（28 d），分为死亡组（20例）和幸存组（53例），选取患者入院后24 h内组间差异有统计学意义的相关指标，通过绘制受试者工作曲线（ROC）并计算曲线下面积，选取曲线下面积>0.7的相关指标，并采用Fisher判别分析建立热射病死亡风险的评估模型。收集2021年1月1日至2022年12月鄯善县综合ICU热射病患者数据进行外部验证。结果:年龄、胱抑素C、降钙素原测定、血小板计数、肌酸激酶同工酶（CKMB）、肌酸激酶（CK）、肌酐（CREA）、凝血酶原时间（PT）、凝血酶时间（TT）、活化部分凝血酶时间（APTT）、心率、呼吸频率、GLS评分组间差异有统计学意义（ P<0.05）。胱抑素C、CKMB、CREA、PT、TT、入院时心率AUC面积>0.7。采用Fisher分析方法构建函数模型。通过回代性检验，该函数模型诊断的灵敏度为95%，特异度为83%，AUC面积为0.937。外部验证结果为预测幸存组准确率为85.71%，预测死亡组准确率为88.89%。 结论:应用ROC曲线分析及Fisher判别分析构建的热射病死亡早期预警模型，可以为热射病早期干预提供客观参考依据。

目的:了解1992—2017年中国孕产妇死亡趋势，并采用年龄-时期-队列模型评估孕产妇死亡的年龄效应、队列效应和时期效应。方法:利用全球疾病负担研究项目中收集1992—2017年中国的孕产妇死亡数据。采用孕产妇死亡率描述死亡趋势，应用年龄-时期-队列（APC）模型和可估计函数算法评估年龄因素、时期因素和出生队列因素对我国孕产妇死亡风险的影响。结果:1992—2017年，中国孕产妇死亡率呈现先轻微波动然后持续下降最后略微回升的趋势，该时期内其全局偏移为-10.00%/年（95% CI：-10.92%/年，-9.08%/年），10~54岁所有年龄组的局部偏移值均<0（ P<0.05）。APC模型分析结果显示，孕产妇死亡风险在其生命阶段均大体呈现出先快速降低再缓慢爬升最后再快速升高的趋势；孕产妇死亡风险的时期相 RR与队列 RR值均呈现单调递减趋势。 结论:1992—2017年间我国孕产妇死亡率大体上呈现下降趋势，孕产妇死亡风险存在显著的年龄、时期和队列效应。

目的:建立江苏省妊娠期妇女的孕周-血压曲线和各百分位数对应的血压值，研究各孕期血压<140/90 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）的孕妇，最终发生妊娠期高血压或子痫前期者的血压变化规律。方法:建立前瞻性妊娠期纵向队列，于2017年7月至2020年9月在南京大学医学院附属鼓楼医院招募早孕期（11~13周 +6）单胎妊娠妇女，并于中孕期（19~23周 +6）、晚孕期（30~33周 +6）、近预产期（35~38周 +6）进行随访。妊娠相关信息录入Viewpoint 6.0软件进行数据管理，采用标准血压测量方法现场测量血压。使用最小均方误差（LMS）函数拟合孕周-血压曲线，并计算每个随访时间点的各百分位数对应的血压。采用logistic回归法计算血压≥第95百分位数（ P95）的孕妇妊娠期高血压或子痫前期发生率的 OR值。 结果:最终3 728例单胎妊娠妇女纳入本研究，包括正常妊娠孕妇3 490例（93.62%，3 490/3 728），妊娠期高血压或子痫前期孕妇238例（6.38%，238/3 728）。孕周-血压曲线显示，与早孕期比较，收缩压、舒张压、平均动脉压均在中孕期下降，但下降幅度较小，均在2 mmHg以内；而在同一孕期，收缩压、舒张压、平均动脉压的 P95与第50百分位数（ P50）比较上升幅度较大，分别增加14、11、11 mmHg左右。妊娠期高血压或子痫前期的发生风险，早孕期收缩压≥ P95的孕妇为收缩压< P95者的4.36倍（95% CI为2.99~6.35），早孕期舒张压≥ P95的孕妇为< P95者的5.22倍（95% CI为3.65~7.46），早孕期平均动脉压≥ P95的孕妇为< P95者的5.14倍（95% CI为3.61~7.32）；接近预产期时，相应的发病风险分别为16.76、27.45和27.31倍。不同孕期，收缩压、舒张压、平均动脉压每增加1 mmHg，妊娠期高血压或子痫前期的发生风险相应增加，早孕期分别升高24%（ OR =1.24，95% CI为1.15~1.33）、44%（ OR=1.44，95% CI为1.31~1.59）、47%（ OR=1.47，95% CI为1.33~1.61）；中孕期与早孕期相似；晚孕期的发病风险进一步升高；接近预产期时，舒张压或平均动脉压每升高1 mmHg，可使发病风险增加100%以上，收缩压每升高1 mmHg，发病风险增加58%。收缩压、舒张压、平均动脉压预测妊娠期高血压或子痫前期的受试者工作特征曲线下面积相似，且预测效能均不佳。 结论:建立孕期的血压百分位数有助于妊娠期高血压或子痫前期高风险孕妇的识别；孕期血压≥血压值的 P95但未达到140/90 mmHg的孕妇，妊娠期高血压或子痫前期的发生风险与血压

目的:探讨高龄老人血浆尿酸水平对2型糖尿病（T2DM）发病风险的影响。方法:资料来自老年健康生物标志物队列研究（HABCS），该项目于2008—2009年开展基线调查，于2011—2012年、2014年和2017—2018年进行了3次随访，共2 213名≥80岁高龄老人被纳入本研究。收集对象人口学特征、生活方式和患病情况等资料，并对其进行体格测量，收集空腹静脉血进行尿酸和血糖检测。追踪随访对象糖尿病发病、死亡结局情况。采用 Cox比例风险回归模型探索高尿酸血症和血浆尿酸水平对T2DM发病的影响，采用限制性立方样条（RCS）函数来探索血浆尿酸水平与T2DM发病风险之间的剂量反应关系。结果:研究对象年龄为（93.2±7.6）岁，女性占66.7%（1 475名）。基线调查时血浆尿酸水平为（289.1 ±88.0）μmol/L，高尿酸血症患病率为13.3%（294例）。9年累积随访7 471人年（人均随访3.38年），T2DM新发病例122例，发病密度为1 632.98/10万人年。Cox比例风险回归分析结果显示，血浆尿酸水平每升高10 μmol/L，T2DM发病风险增加1.1% ［ HR（95% CI）：1.011（1.004，1.017）］。与处于血浆尿酸最低五分位数（ Q1）者相比，最高五分位数（ Q5）高龄老人T2DM发病风险增加20.7 % ［ HR（95% CI）：1.207（1.029，1.416）］。与血浆尿酸正常者相比，高尿酸血症者T2DM发病风险增加19.2% ［ HR（95% CI）：1.192（1.033，1.377）］。RCS函数显示，随着血浆尿酸水平升高，糖尿病发病风险增加，呈非线性剂量反应关系（ P=0.016）。 结论:随着血浆尿酸水平升高高龄老人T2DM发病风险增加。

目的:利用机器学习预测右向左分流(right-to-left shunt，RLS)人群隐源性卒中(cryptogenic stroke，CS)发病风险，为CS的准确和高效预测提供解决方案。方法:回顾分析2018年1月至2023年9月在青岛大学附属医院崂山院区神经内科治疗的经颅多普勒超声发泡试验(c-TCD)阳性的289例RLS人群的临床数据，包括人口统计学信息、疾病史、实验室检查指标、诊断和治疗等。使用机器学习train_test_split()函数将数据集随机分为训练集和测试集，比例为8∶2。采用Logistic回归、决策树、随机森林、极端梯度提升、人工神经网络、梯度提升、极限树和自适应增强等算法构建RLS人群CS风险预测模型，使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic，ROC)及曲线下面积(area under curve，AUC)、混淆矩阵、精确率、召回率、准确率、F1值、校准曲线、决策曲线等综合评估模型性能。性能最优的模型使用特征重要性和SHAP值进行可解释性分析。使用SPSS 25.0进行 t检验、Mann-Whitney U检验和 χ2检验。采用Delong检验比较两模型间AUC的差异。 结果:289例RLS人群发生CS 166例(57.5%)，非CS 123例(42.5%)。统计分析结果显示，CS患者D-二聚体、平均血小板体积、纤维蛋白原等血液生化指标高于非CS患者(均 P<0.01)；训练集与测试集各变量均差异无统计学意义(均 P>0.05)。对测试集进行CS风险预测，随机森林模型取得了最高的AUC(0.885)、精确率(0.806)、召回率(0.879)、准确率(0.810)以及F1得分(0.841)。校准曲线显示随机森林模型最接近参考线，决策曲线表明随机森林模型具有更大的净受益。可解释性分析显示高风险因素包括平均血小板体积、D-二聚体、国际标准化比值、体质量指数以及年龄。 结论:基于随机森林的预测工具表现出色，在预测RLS人群CS风险方面准确性较高。

目的:探讨引起成人心脏术后亚谵妄综合征（SSD）的危险因素并构建风险模型。方法:采用便利抽样法，选取浙江省人民医院外科重症监护室（SICU）2017年1月1日—2018年12月31日收治的620例接受心脏手术的成人患者为研究对象，其中发生SSD的患者纳入SSD组，未发生SSD的患者纳入非SSD组。详细记录所有患者术前、术中及术后的临床资料及各项指标，通过单因素分析和二分类Logistic回归分析探讨引起成人心脏术后SSD的危险因素，并构建风险模型函数。结果:最终纳入研究569例，其中未发生术后亚谵妄399例（非SSD组），发生术后亚谵妄170例（SSD组），SSD发生率为29.9%。单因素分析发现，引起成人心脏术后SSD的影响因素为年龄、急诊手术、APACHE Ⅱ评分、主动脉阻断时间、深低温停循环时间、术中输血浆量、SICU停留时间和使用右美托咪定，两组比较差异均有统计学意义（ P<0.05）。二分类Logistic回归分析发现，年龄>76岁[优势比（ OR）=4.332，95%置信区间（ CI）：（2.103~8.965）， P<0.001]、急诊手术[ OR=3.453，95% CI：（1.143~7.534）， P<0.05]、APACHE Ⅱ评分>15分[ OR=5.453，95% CI：（1.453~9.536）， P<0.001]、深低温停循环时间>34.2 min[ OR=2.132，95% CI：（1.053~5.532）， P<0.05]和SICU停留时间>50.0 h[ OR=1.675，95% CI：（0.832~5.233）， P<0.05]是引起成人心脏术后SSD的独立危险因素，而使用右美托咪定[ OR=1.536，95% CI：（0.763~4.862）， P<0.05]是成人心脏术后SSD的保护因素。 结论:年龄>76岁、急诊手术、APACHE Ⅱ评分>15分、深低温停循环时间>34.2 min和SICU停留时间>50.0 h是引起成人心脏术后发生SSD的独立危险因素，而使用右美托咪定则可以减少SSD的发生。