简介:摘要目的探讨卵巢上皮性肿瘤的超声鉴别特征,并建立预测模型。方法按照国际卵巢协作组的超声术语规范,回顾性分析2015年1月至2019年7月427例卵巢上皮性肿瘤声像图表现,通过单因素分析得出有鉴别意义的超声征象,纳入多元Logistic回归分析,得出交界性、良性、恶性超声鉴别重要指标,并建立预测模型。结果单因素及多元Logistic回归分析结果显示微囊征是交界性肿瘤与良性、恶性肿瘤鉴别的特征性指标(OR值分别为10.97、19.22)。同时恶性肿瘤与良性肿瘤鉴别的重要指标以不规则、厚分隔、实性为主、富血供、腹水为主,其中不规则意义最大。恶性肿瘤与交界性肿瘤鉴别的重要指标还包括不规则、大乳头、厚分隔、实性为主、富血供。不规则在鉴别交界性肿瘤与良性肿瘤也具有相当的作用。本研究建立模型总的符合率72.4%,其中预测交界性模型的符合率为57.2%,良性为78.6%,恶性为80.7%。结论微囊征是交界性肿瘤的特异性超声表现。卵巢肿瘤是否规则、是否以实性为主、血供是否丰富及有无腹水在鉴别卵巢上皮性肿瘤中意义较大。本研究建立的卵巢肿瘤良性、恶性和交界性预测模型有较高诊断效能。
简介:摘要目的系统评价肺癌风险预测模型构建与验证情况。方法以"肺癌""肺肿瘤""发病""风险""危险""预测""预警""评估""评价""模型""评分"为中文关键词,以"lung neoplasms""lung cancer""lung carcinoma""lung tumor""risk""malignancy""carcinogenesis""prediction""assessment""model""tool""score""paradigm""algorithm"为英文关键词,系统检索中国知网、万方数据服务平台、PubMed、Embase、Cochrane和Web of Science数据库截至2018年12月发表的肺癌风险预测模型相关文献,语种限定为中文和英文。纳入标准为模型构建、验证及评价的信息完整;以人为研究对象。排除标准为会议摘要、中文学位论文等非正式发表文献;综述、述评、新闻报道等研究资料。共纳入33篇文献,涉及27个模型。对纳入研究的人群特征、研究类型、危险因素及模型预测结果等进行分析和比较。结果18个模型基于欧美人群构建,9个模型基于亚洲人群构建,其中基于中国人群研究有7个;根据纳入因素分为传统流行病学因素模型(11个)、结合临床指标模型(6个)和遗传指标模型(10个)。15个模型在构建后未进行验证或仅在内部人群中进行了交叉验证,模型预测效果的外推性未得到有效评价;8个模型在1个外部人群中得到验证;仅有4个模型的风险预测效果在多(3~7)个外部人群中得到了验证;模型的曲线下面积为0.57~0.90。结论肺癌风险预测模型研究处于发展阶段,模型预测效果的外部评价较少且现有模型对于临床指标的探索有限。
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:因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案:可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势彩响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下釆用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。
简介:摘要“十三五”期间天津市经济转型和产业经济调整必然导致用电结构的变化,传统的预测模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系,难以适应两者间短期偏离的冲击。本文首先探索分析了天津市历史经济形势及发展政策走向、电力需求的变化规律,深入研究了经济与电力长期协整关系,并在此基础上研究短期波动对用电的影响,建立了适用于天津市经济“新常态”下的误差修正模型以预测售电量变化,有效提升了模型的拟合优度和预测能力。
简介:针对目前烟草行业市场下滑率高居不下的现状,建立一个市场下滑预警模型尤为重要。鉴于此,运用Logistic回归分析法,最终选出增幅趋势值、增幅波动值为影响自变量,建立某烟草品牌省外地市市场的下滑预警模型。运用该模型,企业可以通过现有增幅趋势值、波动值对未来市场下滑情况做出预测,得到高下滑风险市场名单。提前对这些市场进行策略挽留,以达到降低整体市场下滑率的目的。
简介:能源指的是向自然界提供能量转化的一种物质,它是人类活动的物质基础,是一个国家社会发展和经济增长的重要物质基础,如何保持能源供需稳定和均衡是经济发展的一个重大问题。在当今世界,能源的发展,能源和环境,是全世界、全人类共同关心的问题,也是我国社会经济发展的重要问题。河北省能源消耗总量大,自给率低,能源供需的矛盾已经成为制约河北省经济发展的障碍。准确地预测未来能源消耗对于科学制定能源规划及经济发展战略具有重大意义。本文是基于1980-2012年河北省能源消费量数据,使用Eviews6.0软件,经过分析建立ARIMA(1,2,1)模型,对未来五年河北省的能源消费量进行分析预测。
简介:利用2005-2015年丹东市河口地区桃树盛花期物候观测资料和宽甸国家基准气候站的逐日平均气温观测资料,分析了丹东地区桃树盛花期与气温要素之间的关系,并采用活动积温、有效积温和滑动积温3种积温模型对丹东地区桃树盛花期进行预测.结果表明:基于国际通用的SW(SpringWarming)物候模型原理建立了活动积温、有效积温和滑动积温3种积温模型模拟丹东地区的桃树盛花期,采用0.1℃温度间隔普查和数学偏差方法确定每种积温模型最具代表性的界限温度及桃树花期前积温阈值,并检验评估3种积温模型的适用性.滑动积温模型对丹东市河口地区桃树盛花期的预测适用性最好,内部检验的准确率为90.91%;其次为活动积温模型(81.82%),有效积温模型的预测效果最差(63.64%).通过统计2005-2015年5d滑动积温稳定通过区间最高气温和最低气温的平均值作为判断桃树盛花期的生长指标,使滑动积温模型达到最佳预测效果.因此,丹东地区桃树盛花期预测采取滑动积温模型方法较适用.