简介：摘要目的构建重症患者压力性损伤风险预测模型，并对其预测效果进行验证。方法选取2019年2—9月入住天津医科大学总医院重症医学科的重症患者，采用队列研究，收集患者相关资料，以是否发生压力性损伤为因变量，对相关资料进行单因素和多因素分析建立预测模型，并进行风险分层和预测效果检验。结果重症患者329例，发生压力性损伤48例；对11个影响因素的单因素分析，血乳酸、体温、ICU住院日数、Braden评分、意识状态、年龄、升压药物治疗是压力性损伤发生的可疑影响因素，差异均有统计学意义（Z值为2.575~3.694，χ2值为6.800、30.510、6.344，P<0.05或0.01）；可疑影响因素带入二元Logistic回归分析结果显示，患者入ICU 24 h内体温、Braden评分、意识状态、年龄及ICU住院时间是压力性损伤发生的独立影响因素（P<0.05或0.01），建立预测模型。内部验证构建模型有统计学意义且拟合度好，灵敏度为66.7%，特异度为72.2%；根据模型进行风险分层，高危组与低危组差异有统计学意义（t值为-33.371，P<0.01）；临床验证预测效果特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.758。结论构建的预测模型是重症患者临床特征的客观指标科学组合有统计学意义；有预测重症患者发生压力性损伤风险的能力；同时具有良好的区分度，对重症患者风险分层管理提供理论依据，具有临床应用价值。

简介：摘要目的构建重症患者压力性损伤风险预测模型，并对其预测效果进行验证。方法选取2019年2—9月入住天津医科大学总医院重症医学科的重症患者，采用队列研究，收集患者相关资料，以是否发生压力性损伤为因变量，对相关资料进行单因素和多因素分析建立预测模型，并进行风险分层和预测效果检验。结果重症患者329例，发生压力性损伤48例；对11个影响因素的单因素分析，血乳酸、体温、ICU住院日数、Braden评分、意识状态、年龄、升压药物治疗是压力性损伤发生的可疑影响因素，差异均有统计学意义（Z值为2.575~3.694，χ2值为6.800、30.510、6.344，P<0.05或0.01）；可疑影响因素带入二元Logistic回归分析结果显示，患者入ICU 24 h内体温、Braden评分、意识状态、年龄及ICU住院时间是压力性损伤发生的独立影响因素（P<0.05或0.01），建立预测模型。内部验证构建模型有统计学意义且拟合度好，灵敏度为66.7%，特异度为72.2%；根据模型进行风险分层，高危组与低危组差异有统计学意义（t值为-33.371，P<0.01）；临床验证预测效果特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.758。结论构建的预测模型是重症患者临床特征的客观指标科学组合有统计学意义；有预测重症患者发生压力性损伤风险的能力；同时具有良好的区分度，对重症患者风险分层管理提供理论依据，具有临床应用价值。

简介：摘要手足口病是由肠道病毒感染所导致的传染病，其主要患病人群为5岁以下的儿童。手足口病预测模型可以对未来一段时间的手足口病发病率进行预测，为相关部门合理的安排医疗卫生资源进行防控提供参考。本文旨在介绍近年来国内外应用于手足口病预测的主要模型，包括求和自回归移动平均模型、灰色预测模型、BP神经网络模型、贝叶斯网络模型，指出这些模型的优缺点，为研究者们对手足口病发病率进行预测时选择模型提供参考。

简介：无

简介：摘 要：伴随国内电力工业的发展和电网管理的现代化，电力消费和负荷预测已成为现代电力系统的一个重要研究领域。科学预测用电量和电力负荷是电力企业制定短期年度计划和安排季度、月度生产任务的基本依据。制定电力企业的长远规划是电力企业不可缺少的工作;其也是电网规划设计的重要内容和依据。

简介：摘要：直接转矩控制存在输出定子磁链和转矩脉动大以及开关频率不稳定等问题。针对该问题，提出了一种考虑延迟补偿的模型预测直接转矩控制方法。本文在三相异步电机数学模型基础上，建立异步电机离散时间预测模型，以转矩和定子磁链差值作为目标函数，通过在线评估开关矢量对电机的作用效果，选择最优目标函数，优化系统结构。并通过仿真模型验证了该算法的可行性与有效性。

简介：摘要目的通过构建不等权组合模型预测我国2020年至2035年医师需求数量，为卫生人力资源的规划提供科学参考。方法采用趋势外推法、人力/人口比值法、卫生服务需求法对我国2020年至2035年医师需求进行初步预测，进而采用德尔菲法对这3种方法的结果进行不等权组合，计算得出2020年至2035年我国医师需求。结果通过不等权组合模型预测，2020年至2035年我国医师需求逐步增长，从2.64人/千人口增至3.67人/千人口，但增长幅度逐步放缓。结论运用不等权组合预测模型，综合服务需求和历史现状，测算方法科学可行。建议参照医师需求的同时，综合考虑影响医师供需平衡的因素进行医学教育及医师分科相关的政策制定。

简介：摘要：本文针对2016年高教社杯全国大学生数学建模竞赛的C题“电池剩余放电时间预测”，通过研究铅酸电池放电电压与时间、电流的关系，建立指数函数模型来预测电池以不同的电流强度放电时的剩余放电时间。

简介：摘要目的筛选院内跌倒伤害预测因素，构建院内跌倒伤害预测模型并开发列线图。方法选取浙江大学医学院附属第二医院2014年1月至2019年12月所有住院期间发生院内跌倒的患者243例为研究对象。患者发生跌倒后收集相关资料，包括年龄、性别、功能障碍等。采取Lasso回归与Logistic回归相结合方法筛选预测因素，构建院内跌倒伤害预测模型并开发列线图。C指数、H-L拟合优度检验验证模型区分度、一致性。Bootstrap重采法进行模型内部验证。结果70例患者发生院内跌倒伤害，跌倒伤害发生率为28.81%。年龄≥60岁、功能障碍、联合服用特殊药物、无陪护、低血钙是跌倒伤害的五大预测因素。模型C指数为0.823（95%CI 0.756~0.875），模型内部验证C指数为0.803。H-L拟合优度检验结果显示，差异无统计学意义（χ2值为8.42，P=0.43）。结论本研究构建的院内跌倒伤害预测模型具有良好的区分度及一致性，临床医务人员能够准确、快速通过院内跌倒伤害预测列线图获得重回风险，识别院内跌倒伤害发生高风险患者，为针对性预防跌倒伤害干预措施提供参考依据。

简介：摘要目的通过生物信息学分析筛选与胃癌预后相关的微RNA(miRNA)，构建风险评分模型并进行验证。方法从人类癌症基因组图谱数据库下载491例样本的人类基因组miRNA测序数据(胃癌组织样本446份，正常胃组织样本45份)和相应的临床病理信息。通过R 4.0.2软件edgeR包对miRNA表达谱进行差异分析，将所得差异表达谱按1∶1的比例随机分为训练集和测试集。采用单因素Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析筛选预后相关miRNA，进一步对筛选出的预后相关miRNA进行多因素Cox回归分析并构建预后风险评分模型。采用Kaplan-Meier曲线、受试者操作特征曲线、曲线下面积(AUC)动态变化曲线评估模型的预测效能。结果以|log2差异倍数|>1.5、P<0.01为标准，筛选出175个胃癌组织中差异表达miRNA。通过单因素Cox回归分析和LASSO回归分析筛选出6个与胃癌患者总生存率相关的差异表达miRNA，使用多因素Cox回归分析成功构建5-miRNA风险评分模型：风险评分＝0.183×hsa-miRNA-184+0.086×hsa-miRNA-675-0.231×hsa-miRNA-2115+0.548×hsa-miRNA-3943-1.455×hsa-miRNA-1246。在训练集、测试集、总体数据集中，高风险组患者的累积生存率均低于低风险组，差异均有统计学意义(χ2＝18.90、9.50、26.70，P均<0.05)，模型预测效能优于TNM分期，且分层分析显示模型能有效预测早期胃癌。单因素和多因素Cox回归分析显示模型风险评分、年龄和M分期是胃癌患者预后不良的独立危险因素[风险比(95%可信区间)分别为1.19(1.07～1.32)、1.20(1.06～1.40)，1.50(1.01～2.23)、1.90(1.28～2.90)，1.34(1.15～1.57)、2.10(1.05～4.40)；P均<0.05]。结论基于5个miRNA构建的5-miRNA风险评分模型预测胃癌患者预后的准确性高，是独立的预后因子。

简介：摘要目的系统评价宫颈癌发病风险预测模型的现况，为实践工作选择最合适的模型提供证据，指导宫颈癌筛查。方法以宫颈癌和风险预测模型相关的两组中英文关键词，分别检索中国知网、万方数据知识服务平台及PubMed、Embase、Cochrane Library，筛选截至2019年11月21日发表构建或验证宫颈癌发病模型相关文献。根据CHARMS清单制定提取表，以PROBAST工具评估偏倚风险。结果共纳入12篇文献，涉及15个模型，其中5个模型在中国构建。预测结局包含从宫颈癌前病变到癌症发生的多个阶段宫颈涂片异常（1）、CIN的发生或复发（9）、宫颈癌发生（5）。使用较多的预测因素为HPV感染（12）、年龄（7）、吸烟（5）和文化程度（5）。有2个模型采用机器学习建模。模型表现上，区分度范围为0.53~0.87，而校准度只有2个模型正确评价。仅2个模型在中国台湾地区利用不同时间段的人群进行了外部验证。偏倚风险评价发现所有模型均为高风险，尤其分析领域，问题集中在缺失数据处理不当（13）、模型表现评价不完整（13）、内部验证使用不当（12）和样本量不足（11）。另外，预测因素和结局测量不一致（8）、结局测量盲法使用情况未报告（8）的问题较突出。相对而言，Rothberg等（2018）的模型质量较高。结论宫颈癌发病风险预测模型有一定数量但质量较差，亟须提高预测因素与结局的测量以及缺失数据处理和模型表现评价等统计分析细节，对现有模型进行外部验证，以更好地指导筛查。

简介：摘要目的筛选院内跌倒伤害预测因素，构建院内跌倒伤害预测模型并开发列线图。方法选取浙江大学医学院附属第二医院2014年1月至2019年12月所有住院期间发生院内跌倒的患者243例为研究对象。患者发生跌倒后收集相关资料，包括年龄、性别、功能障碍等。采取Lasso回归与Logistic回归相结合方法筛选预测因素，构建院内跌倒伤害预测模型并开发列线图。C指数、H-L拟合优度检验验证模型区分度、一致性。Bootstrap重采法进行模型内部验证。结果70例患者发生院内跌倒伤害，跌倒伤害发生率为28.81%。年龄≥60岁、功能障碍、联合服用特殊药物、无陪护、低血钙是跌倒伤害的五大预测因素。模型C指数为0.823（95%CI 0.756~0.875），模型内部验证C指数为0.803。H-L拟合优度检验结果显示，差异无统计学意义（χ2值为8.42，P=0.43）。结论本研究构建的院内跌倒伤害预测模型具有良好的区分度及一致性，临床医务人员能够准确、快速通过院内跌倒伤害预测列线图获得重回风险，识别院内跌倒伤害发生高风险患者，为针对性预防跌倒伤害干预措施提供参考依据。

简介：摘要：文章以土壤影响预测为主要内容，围绕AERMOD模型展开了讨论。首先说明了沉降算法，其次归纳了参数选择要点，最后结合某企业实际情况，对该模型的应用方案及预测效果进行了分析，供相关人员参考。

简介：摘要目的回顾性分析衡水市二级以上医院重症监护病房(ICU)的医院感染患者入住ICU 24 h内的高危因素，建立ICU医院感染早期预测模型。方法回顾性查阅衡水市二级以上医院2011年1月至2015年12月ICU医院感染患者相关病原学数据和原始病历资料。记录患者一般临床资料，包括患者性别、年龄、转入原因，入住ICU 24 h内血生化、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHE Ⅱ)和序贯器官衰竭评分(SOFA)、应用血管活性药物、血液净化情况。分析医院感染危险因素，建立早期预测量表，并利用2016年1月至2018年12月医院感染患者的数据对预测模型进行验证。结果共2 453例患者资料纳入分析，445例患者ICU住院期间发生医院感染，医院感染发生率18%，其中肺炎(包括医院获得性肺炎和呼吸机相关性肺炎)135例(30%)，导尿管相关泌尿系感染245例(55%)，中心静脉导管相关血流感染65例(15%)。Logistic回归分析发现年龄≥72岁(OR＝2.15，95%CI：1.23～3.47，P＝0.03)、新发脑卒中(OR＝1.59，95%CI：1.22～3.31，P<0.01)、入住ICU 24 h内APACHE Ⅱ评分≥18(OR＝3.64，95%CI：2.79～5.32，P＝0.02)和SOFA评分≥8(OR＝3.17，95% CI：1.93～5.66，P<0.01)是医院感染的独立预测因素。根据上述危险因素建立量表，医院感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为4分；导尿管相关泌尿系感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为4分；肺炎早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为5分；中心静脉导管相关血流感染早期预测评分范围为0～7分，最佳截断值为6分。利用2016年1月至2018年12月医院感染患者的数据对预测模型进行验证显示该量表预测效果良好。结论年龄≥72岁、新发脑卒中、入住ICU 24 h内APACHE Ⅱ评分≥18分和SOFA评分≥8分能够早期预测ICU医院感染风险，早期发现高危人群。

简介：摘要：随着我国煤炭价格市场化改革的不断深入，煤炭市场的价格走势一直成为各方关注的重点问题。本文考虑了煤炭价格的多种影响因素，采用套索（Lasso）模型作为煤炭价格模型的线性建模方法对煤炭价格进行预测，借助秦皇岛港5000千卡/千克动力煤平仓价数据进行模型检验，结果证明此模型预测结果精度较好，能在一定程度上预测出煤炭价格的变化趋势。

简介：【摘 要】：目的 分析骨科护士心理状态，了解相关影响因素，并在基于机器学习构建骨科护士心理状态预测模型。方法 选取2021年6月某市8所医院的168名骨科护士为研究对象，以症状自评量表（SCL-90）调查骨科护士心理状态，经单因素、多因素Logistic回归分析筛选出预测因子，基于机器学习应用支持向量机（RBF-SVM）、Logistic回归、线性判别式分析（LDA）三种分类器构建预测骨科护士心理状态模型，比较三种模型预测价值。结果 骨科护士SCL-90平均分（125.43±24.19）分，其中67例筛选为阳性，存在心理问题。经单因素、多因素分析证实护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为骨科护士心理状态独立影响因素（P＜0.05）。基于机器学习，应用RBF-SVM构建的骨科护士心理状态预测模型预测价值最高，优于Logistic回归、LDA。结论 骨科护士心理状态影响因素众多，护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为主要影响因素，基于机器学习以RBF-SVM构建预测模型能够较为准确的识别心理状态不佳的护士。

简介：针对基坑监测数据存在非平稳、非线性等问题，本文采用了一种基于集合经验模态分解 ( EEMD ) 、粒子群 ( PSO ) 和支持向量机（ SVM ）预测模型。该模型利用 EEMD 将原始的基坑监测数据分解为代表发展趋势的趋势分量和一些平稳的波动分量，进而利用粒子群算法优化的支持向量机对各分量进行建模预测，最后对各预测分量进行叠加重构得到最终的预测结果。实验结果表明：相较与传统 的 SVM 、 PSO-SVM 预测模型， EEMD-PSO-SVM 预测模型能有效提高基坑变形的预测精度。

简介：摘要目的构建开腹手术患者切口感染的预测模型，以期降低开腹手术患者的切口感染率，改善预后。方法采用便利抽样法，回顾性分析2018年1月—2020年6月重庆市巴南区人民医院收治的248例开腹手术患者的资料，根据是否发生切口感染分为感染组和对照组，每组124例。使用单因素和Logistic回归分析开腹手术患者切口感染的危险因素，采用ROC曲线分析各危险因素对开腹手术患者切口感染的预测价值。结果两组患者的年龄、BMI、高血压、2型糖尿病、低蛋白血症、急诊手术、备皮时间、麻醉方法、手术切口类型、切口长度、血液pH值、手术时间、住院时间比较，差异有统计学意义（P<0.05）。Logistic回归分析结果显示，年龄≥60岁、BMI≥28 kg/m2、合并2型糖尿病、备皮时间<10 min、全身麻醉、切口长度≥12 cm、手术时间≥2 h是开腹手术患者切口感染的危险因素（P<0.05）。ROC分析结果显示，年龄、BMI、2型糖尿病、备皮时间、全身麻醉、切口长度、手术时间对开腹手术患者切口感染均具有一定的预测价值，而联合应用对开腹手术患者切口感染的预测评估价值高于各指标单独应用，ROC曲线下面积为0.887（95%CI：0.804～0.979）。结论年龄≥60岁、BMI≥28 kg/m2、2型糖尿病、备皮时间<10 min、全身麻醉、切口长度≥12 cm、手术时间≥2 h是开腹手术患者切口感染的危险因素，上述因素构建的联合预测模型对开腹手术患者切口感染的发生有较佳的预测价值。

简介：摘要目的通过分析剖宫产后子宫瘢痕愈合不良发生的相关影响因素，建立并评估个体化预测剖宫产后子宫瘢痕愈合不良发生风险的列线图模型。方法前瞻性选取2019年4月至2020年5月在湖南省妇幼保健院行剖宫产的170例孕产妇作为研究对象，并根据产妇剖宫产后子宫瘢痕愈合情况将其分为瘢痕愈合不良组(48例)和瘢痕愈合良好组(122例)。采用logistic回归模型分析剖宫产后子宫瘢痕愈合不良发生的相关影响因素。应用R语言(R 3.6.3)中的rms程序包绘制预测剖宫产后子宫瘢痕愈合不良发生风险的列线图模型。采用研究对象工作特征曲线(ROC)、校准曲线及Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估列线图模型并进行验证。结果Logistic回归模型显示，产前BMI、剖宫产次数、胎膜早破、切口位置临近宫颈内口、手术时间是剖宫产后发生子宫瘢痕愈合不良的独立危险因素(P<0.05)。根据上述logistic回归分析结果，绘制预测剖宫产后子宫瘢痕愈合不良发生风险的列线图模型。ROC结果显示，此列线图模型预测剖宫产后发生子宫瘢痕愈合不良发生风险的AUC为0.902；校准曲线为斜率接近1的直线，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2＝5.912，P＝0.657，显示列线图模型具有良好一致性及较好校准度。结论本研究基于孕妇产前BMI、剖宫产次数、胎膜早破、切口位置临近宫颈内口、手术时间这5项独立影响因素构建的预测剖宫产后子宫瘢痕愈合不良发生风险的列线图模型，具有较好的准确度与区分度。

简介：摘要目的识别短期预后差的脓毒症患者，尽早进行干预，减少病死率。方法收集2013年6月1日至2021年3月30日东阳市人民医院收治的900例脓毒血症（入院后诊断为脓毒症）患者的资料。收集患者的年龄、性别，及脓毒症患者入院后24 h内第一次的降钙素原、B型脑钠肽前体等指标，及入院当时平均动脉压、心率等指标。Logistic回归分析出与脓毒症患者30 d（短期预后）内死亡相关的独立危险因素，并予逐步回归分析进行变量的二次筛选，最后将有意义的变量建立诺模图，用试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（AUC）评估模型的判别能力，用GiViTI校准图评估模型的校准度，用递减曲线分析（decline curve analysis，DCA）判断评估预测模型的临床有效性。并应用bootstrap法进行验证。结果逐步回归分析显示：B型脑钠肽前体、乳酸、白蛋白、氧合指数、平均动脉压、红细胞压积、入院时心率对结果有统计学意义（P<0.05），建模后AUC为0.846，校准图的P值为0.886，Brier scaled：0.092，calibration slope：1.000，R2：0.385，DCA曲线在两条极端曲线之上。bootstrap法验证的AUC为0.854，校准图的P值为0.944，Brier scaled：0.090，calibration slope：1.000，R2：0.389，DCA曲线在两条极端曲线之上。结论B型脑钠肽前体、乳酸、白蛋白、氧合指数、平均动脉压、红细胞压积、入院时心率为脓毒症患者30 d死亡的独立危险因素，由上述指标建立的模型在评估脓毒症患者短期预后方面有较好的意义。