简介：摘要目的构建和验证用于预测晚期肝细胞癌总生存期和癌症特异性生存期的Nomogram模型。方法本研究采用回顾性队列研究的方法，收集SEER数据库中2010—2015年病理诊断为晚期肝细胞癌的患者，共2 382例，使用R语言函数按1∶1的比例随机分为建模组(n＝1 191)和内部验证组(n＝1 191)，并采用χ2检验验证两组间可比性。选取苏州大学附属张家港医院的62例晚期肝细胞癌患者作为外部验证组。基于建模组中的单因素和多因素COX回归分析，构建6个月和12个月的总生存期和癌症特异性生存期的Nomogram预测模型。一致性指数(C-index)、校准图、受试者工作特征(ROC)曲线和Kaplan-Meier生存分析检测Nomogram模型的评估能力，并在内部验证组、外部验证组中进行验证。通过决策曲线分析(DCA)衡量模型的临床效用。结果基于COX回归分析构建Nomogram模型，纳入模型的危险因素包括性别、组织学分级、T分期、N分期、M分期、肿瘤大小、骨转移、甲胎蛋白、原发部位手术、放疗和化疗。总生存期模型中，建模组、内部验证组和外部验证组的C-index分别为0.729(95%CI：0.711~0.747)、0.721(95%CI：0.705~0.737)和0.860(95%CI：0.831~0.889)，癌症特异性生存期模型中分别为0.732(95%CI：0.714~0.750)、0.725(95%CI：0.707~0.743)和0.862(95%CI：0.829~0.895)。校准图、ROC曲线和Kaplan-Meier生存曲线显示Nomogram模型有良好的预测能力，DCA显示Nomogram模型的临床应用价值优于其他传统临床模型。结论构建了用于预测晚期肝细胞癌总生存期和癌症特异性生存期的Nomogram模型，并进行了验证。

简介：摘要目的建立成人主动脉手术患者术中压力性损伤的Nomogram预测模型，并检验模型的有效性。方法采用便利抽样的方法选取2016年7月—2017年3月在北京安贞医院手术室进行主动脉手术的患者400例，应用主动脉手术患者术中压力性损伤危险因素调查表收集资料。主动脉手术患者术中压力性损伤的危险因素采用多因素Logistic回归分析，建立Nomogram模型，并采用ROC曲线验证模型预测的准确性。结果研究共收集样本400例，发生术中压力性损伤167例，发生率为41.75%。术前绝对卧床、术中深低温停循环、术中使用去甲肾上腺素、肾上腺素、多巴胺、术中受压部位浸湿是主动脉手术患者术中压力性损伤的危险因素（P<0.05）。以此建立Nomogram模型，C-index值为0.786，ROC曲线下面积为0.785，灵敏度为73.65%，特异度为68.67%。结论主动脉手术患者术中压力性损伤的Nomogram模型可以准确预测此类患者术中压力性损伤的发生风险，预测方法便捷、可操作性强、结果直观，便于临床护士快速、准确判断主动脉手术患者发生术中压力性损伤的风险。

简介：[摘要]目的 分析子宫肌瘤患者术后感染的影响因素，并构建Nomogram预测模型。方法 选取2022年6月至2024年5月于我院行手术治疗的子宫肌瘤患者150例，根据术后有无感染分为感染组（n=52）和非感染组（n=98）。logistic多元回归模型分析影响子宫肌瘤患者术后感染的危险因素并构建Nomogram预测模型，Nomogram模型的内部验证及预测效能分别用校正曲线、决策曲线评估。结果 感染组患者贫血比例、阴道镜检查次数＞2次比例、手术方式开腹比例、抗菌药物使用时间＞3天比例均高于非感染组，且差异具有统计学意义（P＜0.05）。基于logistic多元回归模型结果分析所得危险因素：手术方式、贫血、抗菌药物使用时间、阴道镜检查次数构建的Nomogram预测模型。内部验证显示，本研究所构建的Nomogram模型对子宫肌瘤患者术后感染预测的C-index 为0.812 (0.736 - 0.888)。观测值与预测值较统一。Nomogram模型的阈值＞0.15，所提供的临床净收益均高于各单一因素。结论 本研究所构建的Nomogram预测模型，对子宫肌瘤患者术后感染的预测价值较好，可为临床实施干预措施以降低术后感染发生率提供依据。

简介：摘要目的探讨住院结核患者发生抗结核药物性肝损伤（ATB-DILI）的影响因素，并建立Nomogram风险预测模型。方法回顾性收集2017年1月至2021年6月贵阳市公共卫生救治中心收治的5 681例住院结核病患者作为研究对象，其中男3 342例，女2 339例，将住院治疗过程中发生ATB-DILI的患者作为病例组（214例），非ATB-DILI患者作为对照组（5 427例）。回顾性分析患者的基线特征、结核病情、行为及疾病相关资料等，经卡方检验和多因素logistic 回归筛选分析影响因素，据此构建Nomogram模型并进行验证。使用决策曲线评估模型的临床实际应用价值。结果本次研究中共有3.8%（214/5 681）例患者发生ATB-DILI。经多因素logistic 回归分析得出肺外结核（OR=1.876，P<0.001）、营养不良（OR=4.411，P<0.001）、合并基础肝病（OR=4.961，P<0.001）以及间断使用护肝药（OR=2.137，P=0.007）是其发生ATB-DILI的独立危险因素；全程使用护肝药（OR=0.292，P<0.001）是其保护因素。将以上5个相关影响因素构建Nomogram模型，ROC曲线下面积为0.749（95%CI：0.713~0.786），敏感度0.640，特异度0.752。使用Bootstrap法内部重复抽样1 000次进行验证，平均绝对误差0.003，校正曲线和理想曲线基本拟合，预测值和实际值一致性较好。Hosmer-lemeshow检验显示，模型具有较好拟合度（χ2=3.068，P=0.381）。决策曲线显示Nomogram模型在高风险阈值范围（0.10~0.68）时，有着一定的临床实用性。结论本次研究所构建的住院结核患者抗结核药物性肝损伤Nomogram风险预测模型具有较好的预测性、一致性和临床实用性，能为临床在抗结核治疗过程中防控ATB-DILI并制定个体化治疗方案提供依据。

简介：摘要目的通过对放疗疗程中不同时段CBCT图像的影像组学分析，寻找早期定量预测食管癌放疗放射性肺炎(RP)的参数，结合临床特征和肺剂量体积参数建立联合Nomogram模型并探讨这一模型对食管癌RP的预测价值。方法回顾分析2017—2019年间临床资料、剂量学参数、CBCT图像资料完整的96例胸中段食管鳞癌调强放疗患者资料，每例患者均分别获取放疗期间3个不同时段的肺CBCT图像。全组病例随机分成训练集(67例)和验证集(29例)，以CBCT上双肺实质作为感兴趣区，运用3D-Slicer软件进行图像分割和特征提取，经LASSO-Logistics回归分析方法进行特征参数筛选并构建影像组学标签(Rad-score)。从3个不同时段建立的RP预测模型中选择最优模型联合经回归分析获得的最佳临床及剂量学参数，建立联合Nomogram模型，并进行受试者工作特征曲线分析，基于曲线下的面积(AUC)验证其诊断效能。结果第一时段的影像组学预测模型优于其他两个时段，在训练集中的AUC值为0.700(95%CI为0.568～0.832)，敏感性和特异性分别为61.5%、75.0%；在验证集中的AUC值为0.765(95%CI为0.588～0.941)，敏感性和特异性分别为84.6%、64.7%。影像组学联合临床及剂量学构建的Nomogram模型在训练集中的AUC值为0.836(95%CI为0.700～0.918)，敏感性和特异性分别为96.0%、54.8%；在验证集中的AUC值为0.905(95%CI为0.799～1.000)，敏感性和特异性分别为92.9%、73.3%。联合Nomogram模型诊断效能最佳。结论基于放疗早期肺CBCT影像组学特征构建的模型，对于食管癌RP具有一定的预测效能，Rad-score联合肺V5Gy、肺Dmean、肿瘤分期建立的Nomogram模型具有更好的预测准确性，可作为一种定量预测模型用于RP的预测。

简介：摘要目的构建炎症反应标志物结合其他常规临床指标预测肝细胞癌患者术后半年、1年及2年的无复发生存率(RFS)及总体生存率(OS)的Nomogram模型。方法回顾性分析北京朝阳急诊抢救中心、空军特色医学中心2013年1月～2018年1月期间行首次肝切除术治疗的314例肝细胞癌(HCC)患者资料作为实验组。选取解放军总医院2011年1月～2016年1月收治的106例肝切除术的HCC患者作为外部验证组。采用单因素和多因素Cox比例风险模型分析实验组HCC患者复发及死亡的独立危险因素，根据独立危险因素构建Nomogram模型。采用外部验证组进行Nomogram模型效能验证。结果实验组患者中，174例患者复发，中位无复发生存时间26个月，半年RFS 26.8%，1年RFS 43.9%，2年RFS 68.8%。142例患者死亡，中位生存时间30个月，半年OS 5.9%，1年OS 23.6%，2年OS 63.1%。外部验证组患者中，63例患者复发，中位无复发生存时间28个月，半年RFS 26.4%，1年RFS 45.3%，2年RFS 54.7%，58例患者死亡，中位生存时间31个月，半年OS 7.5%，1年OS 25.5%，2年OS 46.6%。肿瘤大小(>6.0 cm，HR：1.447)、血管侵犯(是，HR：1.408)、总胆红素(>0.94 mg/dl，HR：1.949)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(>2.54，HR：2.843)、白蛋白与球蛋白比值(≤0.88，HR：2.447)是HCC患者复发的独立危险因素(P<0.05)。肿瘤大小(>6.0 cm，HR：2.207)、血管侵犯(是，HR：1.529)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(>2.54，HR：2.708)是HCC患者死亡的独立危险因素(P<0.05)。半年RFS、1年RFS、2年RFS的C-index分别为0.764(95% CI：0.677～0.854)、0.710(95% CI：0.615～0.824)、0.673(95% CI：0.601～0.786)。半年OS、1年OS、2年OS的C-index分别为0.729(95% CI：0.648～0.841)、0.708(95% CI：0.608～0.813)、0.664(95% CI：0.618～0.771)。结论本研究构建预测HCC患者预后的Nomogram模型可能有助于指导临床医生完善术前治疗计划，为患者提供个体化治疗提供思路。

简介：摘要目的构建个体化预测慢性阻塞性肺疾病急性加重期（AECOPD）合并肺动脉栓塞（PE）的风险Nomogram模型，并对模型的预测能力进行验证。方法本研究为横断面研究。采用便利抽样法，回顾性分析2018年1月—2020年1月因AECOPD入院的292例患者的临床资料，按入院顺序将数据分为训练集（n=203）和验证集（n=89）。分别使用单因素和Logistic回归分析并发PE的独立危险因素，同时建立相关Nomogram预测模型，并采用Bootstrap法对模型进行内部验证，外部验证通过验证集验证。结果年龄≥70岁、卧床时间≥7 d、深静脉血栓史、双下肢周径差≥1 cm、动脉血二氧化碳分压下降≥5 mmHg和D-二聚体≥500 μg/L为AECOPD合并PE的独立危险因素（P<0.05）。基于以上6项危险因素建立预测AECOPD合并PE的Nomogram模型，校准曲线验证显示训练集和验证集的预测值同实测值均基本一致，ROC曲线验证显示训练集和验证集的C指数分别为0.879和0.774。结论基于AECOPD合并PE的独立危险因素建立的Nomogram模型具有较高的预测精准度。

简介：摘要目的探讨全身炎症反应指数(SIRI)对基底节区脑出血(BGH)早期神经功能恶化(END)的预测价值，并建立END发生的Nomogram预测模型。方法采用回顾性队列研究方法。收集2016年1月—2018年12月东南大学医学院附属江阴医院收治的146例BGH患者资料，根据是否发生END将病例分为END组(n＝34)和非END组(n＝112)。符合正态分布的计量资料以均数±标准差(Mean±SD)表示，两组比较采用t检验；不符合正态分布的计量资料以M(P25，P75)表示，组间比较采用Mann-Whitney U非参数检验。计数资料以例数和百分数(%)表示，组间比较采用χ2检验或Fisher确切概率法。通过单因素、多因素Logistic分析SIRI与END发生的关系，并筛选出其他影响END的独立危险因素。同时应用Nomogram法对各个因素进行评分，构建预测模型。最后绘制受试者工作特征曲线(ROC)，评价SIRI及模型对END发生的预测价值。结果单因素分析发现，END发生与血肿体积、不规则血肿、血肿破入脑室、血糖、淋巴细胞及SIRI水平密切相关(P<0.05)；多因素Logistic回归分析显示，血肿体积(P<0.001)、血肿破入脑室(P＝0.012)、SIRI水平(P＝0.023)是END发生的独立危险因素；ROC确定SIRI＝5.40×109/L为诊断END发生的最佳截点。基于上述分析结果建立Nomogram预测模型，结果显示结合SIRI和其他标准变量的模型(AUC＝0.869, 95%CI：0.804～0.935, P<0.001)比未结合SIRI的模型(AUC＝0.811, 95%CI：0.734～0.889, P<0.001)和仅基于SIRI的模型(AUC＝0.716, 95%CI：0.622～0.810, P<0.001)对END发生具有更佳的预测价值。结论SIRI为END发生的独立危险因素，临床上可结合其共建Nomogram预测模型，以提高对END发生的早期识别和筛选能力。

简介：摘要目的利用多中心数据对本课题组前期单中心大样本的回顾性研究建立的基于多因素逻辑回归的Nomogram模型进行验证及优化。方法回顾性分析国内7家儿童医学中心接受诊治的1 314例新生儿梗阻性黄疸患儿的临床资料。收集患儿的一般资料及术前临床指标，包括性别、体重、直接胆红素(direct bilirubin，DB)、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase，ALP)、γ-谷氨酰转肽酶(gamma-glutamyl transferase，GGT)。根据患儿术中胆道造影结果及术后病理学检查结果，将其分为胆道闭锁(biliary atresia，BA)组(BA组)和非BA组，其中BA组1 131例，非BA组183例。另外，在1 314例患儿资料中以其中500例患儿的资料作为模型组，建立优化的、基于多因素逻辑回归的Nomogram模型，余814例患儿资料作为验证组，同时在此次建模的基础上对前期模型及本次优化后的模型进行外部验证。结果采用单因素逻辑回归分析发现，BA组和非BA组在性别、体重、DB和GGT等4个变量上存在显著差异，差异具有统计学意义(P<0.05)，故以此作为预测因子，建立了优化的Nomogram诊断模型，其具有较好的鉴别效能，截断值为0.745，受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线下面积(area undercurve，AUC)值为0.8 358，灵敏度为80.8%，特异度为71.72%，阳性预测值(positivepredictive value，PPV)为92.55%，优于GGT单项指标的诊断效能。外部验证的结果提示，与前期模型相比，其更稳定，诊断效能更高，灵敏度为81.51%，特异度为90.48%，PPV为98.67%。结论基于多中心的优化Nomogram诊断模型在BA的术前诊断中有更稳定的预测效能，具有很好的临床应用前景，可基于此开发计算工具投入使用，为基层非专科医生提供早期鉴别诊断的新方法。

简介：摘要目的基于术前炎性标志物Nomogram建立Ⅰ~Ⅲ期胃癌患者术后的生存预测模型。方法收集2015年5月至2016年10月河南省肿瘤医院普外科收治的1 035例胃癌患者的临床病理及生存随访资料，采用 COX回归方法建立Nomogram模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）、一致性指数（C-index）、校准曲线以及临床决策曲线（DCA）验证该模型的性能。结果本组1 035例患者中中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）170例升高，865例降低；血小板与淋巴细胞比值（PLR）562例升高，473例降低；纤维蛋白原与白蛋白比值（FAR）108例升高，927例降低；预后营养指数（PNI）180例升高，855例降低；TNM分期Ⅰ期267例，Ⅱ期334例，Ⅲ期434例。多因素回归分析显示：肿瘤部位、有无脉管癌栓、pTNM分期、FAR、PNI及NLR是影响患者总生存期（OS）的独立危险因素。ROC曲线显示该Nomogram模型的3年和5年AUC分别为0.773和0.846；C-index为0.723（95%CI：0.710~0.736），优于AJCC第8版pTNM分期0.693（95%CI：0.681~0.705），校准曲线显示其3年和5年OS与实际观测结果有较好的一致性；DCA决策曲线结果显示，与第8版pTNM分期系统相比，在预测患者的3年和5年OS方面拥有更高的净收益。结论本研究建立并验证了针对Ⅰ~Ⅲ期胃癌患者术后的预后预测系统，以可视化的Nomogram模型预测患者的3年和5年OS，具有良好的预测性能和临床应用价值。

简介：摘要目的分析新疆地区局部晚期鼻咽癌患者治疗后的预后相关因素，构建列线图(Nomogram)预后模型，并对此模型进行验证。方法选择2010年7月至2017年6月新疆医科大学附属肿瘤医院收治并行根治性调强放射治疗的鼻咽癌患者317例，使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归法进行单因素筛选后行Cox多因素回归分析，并构建Nomogram预后模型对局部晚期鼻咽癌患者预后进行评估。采用一致性指数(C-index)、校准曲线、净重分类改善指数(NRI)、综合判别改善指数(IDI)进行Nomogram与TNM分期系统之间模型的验证与评估。使用决策树算法对患者列线图风险进行分层，生存率采用Kaplan-Meier法计算，并采用Log-rank法检验。结果T分期、N分期、乳酸脱氢酶(LDH)、转移性淋巴结体积(GTVnd)及初治血浆EBV-DNA拷贝量(EBV-DNA)与总生存(OS)相关，将各因素纳入Nomogram预后模型，C-index为0.784 (95%CI：0.736～0.831，P<0.01)。校准曲线显示，由Nomogram模型预测的OS概率与实际观察到的OS有较好的一致性，结果在验证队列中获得了验证；且在使用净重分类改善指数及综合判别改善指数对OS的准确性进行评估时Nomogram模型结果均优于美国癌症联合委员会(AJCC)第8版分期系统所建模型。使用决策树算法根据Nomogram得分可将患者分为4个不同危险程度的亚组，组间生存率差异有统计学意义(χ2＝113.21，P<0.01)，高风险队列内的患者能从诱导化疗联合同步放化疗中获得总生存获益。结论本课题组建立的Nomogram模型可为本地区局部晚期鼻咽癌患者临床诊疗及预后评估提供参考意见。

简介：模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。

简介：

简介：投入产出分析是研究多部门经济联系的理论与方法,投入产出表反映了生产与使用间的数量关系.通过对价值型投入产出模型中基本平衡关系的讨论,阐述了国民经济各部门的完全净产出恒大于零是霍金斯一西蒙条件的经济内涵.

简介：综合了灰色预测模型、指数平滑法和多元回归分析模型的特点，根据预测方差最大组合系数最小原理建立了组合模型．并对广州市的物流量进行了预测。结果表明，组合模型的预测结果是最优的。

简介：摘要目的探讨外周血CD4＋T细胞水平、CD4＋/CD8＋比值作为预测Ⅳ期非小细胞肺癌(NSCLC)放疗后生存指标的可能性，并构建Nomogram预测模型。方法回顾分析2011-2017年间经病理学确诊的初治682例NSCLC患者外周血疗前CD4＋T细胞、CD4＋/CD8＋比值水平对临床因素、生存的影响，并构建Nomogram预测模型。结合110例疗后免疫细胞水平变化验证预测预后的价值。计数结果采用t检验，Kaplan-Meier法计算生存率并log-rank检验和单因素分析，Cox模型多因素分析。结果单因素分析治疗前CD4＋>43.15%显著延长生存，多因素分析治疗前CD4＋>43.15%是延长生存的因素，并可构建Nomogram预测模型并验证与总生存有良好的相关性；CD4＋T细胞水平43.15%作为临界值均显示治疗前、治疗后、治疗前后高水平、联合CD4＋/CD8＋>1.65的生存延长。结论外周血治疗前CD4＋T细胞的基线水平是Ⅳ期NSCLC生存的预后因子，而外周血治疗前CD4＋/CD8＋比值预测预后的作用有限。

简介：风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法:三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。

简介：CRM预测模型:魔法石还是绊脚石CRM的重要功能是对未发生的事件进行预测.如何实现预测呢?模型是一个重要的手段和工具.为了解决重大的业务命题,常用的模型有:

简介：摘要商品住宅价格受多个因素的影响，本文以海南主要城市海口、三亚2017年的相关数据为基础，建立起基于灰度预测的商品住宅价格主成分回归模型解决如下三个问题。

简介：摘要：随着社会的进步与发展，交通强国战略的提出，使得交通在生活中占据重要地位。为了解决各类交通问题，在交通网络日益复杂的情况下，交通流预测成为智能交通系统的热门领域，因为准确的交通流预测，有利于提高交通运行效率。本文从社会交通流量增加的大背景出发，阐述当前较为常用的交通流预测模型，分析得出使用综合模型进行交通流预测是效果较好的方式，要想得到可靠的交通流数据就要提高预测的精度和准确度。