目的:探讨妊娠期糖尿病(GDM)孕妇新生儿不良结局高危因素并建立logistic风险模型。方法:选取2020年2月-2022年8月本院产科门诊接收的GDM孕妇196例临床资料,依据新生儿结局分为不良组、良好组。采用logistic回归分析明确GDM孕妇发生不良...目的:探讨妊娠期糖尿病(GDM)孕妇新生儿不良结局高危因素并建立logistic风险模型。方法:选取2020年2月-2022年8月本院产科门诊接收的GDM孕妇196例临床资料,依据新生儿结局分为不良组、良好组。采用logistic回归分析明确GDM孕妇发生不良新生儿结局高危因素,建立logistic风险模型,采用Hosmer-Lemeshow检验判定风险模型拟合优度,受试者工作特征(ROC)曲线探讨风险模型的预测效力。结果:最终纳入的168例孕妇中出现不良新生儿结局44例、未出现124例。不良组与良好组妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕前BMI、孕期增重情况、空腹血糖(FPG)、服糖后1 h血糖(1 h PG)、分娩前糖化血红蛋白(HbA1c)有差异;logistic回归分析显示,妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高均为GDM孕妇发生不良新生儿结局独立危险因素(均P<0.05)。基于独立危险因素建立logistic风险模型,Logit(P)=-15.610+1.472×妊娠期高血压疾病(有=1,无=0)+0.884×抑郁症状(有=1,无=0)+1.014×孕期增重情况(孕期增重过度=2,孕期增重不足=1,孕期增重正常=0)+2.053×分娩前HbA1c(%),Hosmer-Lemeshow检验(χ^(2)=9.952,P=0.268)拟合优度良好。ROC曲线显示,logistic风险模型预测GDM孕妇发生不良新生儿结局的曲线下面积为0.792,95%CI 0.707~0.877,最佳预测敏感度77.3%,预测特异度72.6%。结论:GDM孕妇不良新生儿结局高危因素包括妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高,应用其建立的logistic风险模型预测效力较好,为临床干预提供参考。展开更多
目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林...目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林算法的预测模型。结果150例重症颅脑损伤患者中,并发急性胃肠损伤患者94例,占62.67%。是否并发急性胃肠道损伤的患者在糖尿病、白蛋白、APACHE-Ⅱ评分、休克指数、液体负平衡、酸中毒、深度镇静、呼吸衰竭方面的差异均有统计学意义(均P<0.05)。构建重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的随机森林模型,树的数量为103时出现的错误率最低;影响重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的因素重要性排序为糖尿病、液体负平衡、急性生理与慢性健康评分、白蛋白、深度镇静及酸中毒;随机森林模型预测重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下面积(area under curve,AUC)为0.798,Logistic回归模型的AUC为0.773。结论构建的重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的风险预测模型预测效能较高,临床值得推广应用。展开更多
目的基于癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库构建肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)双硫死亡相关基因(disulfidptosis-related genes,DRGs)预后风险模型及评价。方法通过生物信息学方法分析TCGA数据库中371例HC...目的基于癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库构建肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)双硫死亡相关基因(disulfidptosis-related genes,DRGs)预后风险模型及评价。方法通过生物信息学方法分析TCGA数据库中371例HCC样本及50例癌旁样本中15个DRGs的表达情况,并进行基因本体(gene ontology,GO)功能注释和京都基因和基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析、Kaplan-Meier(KM)生存分析;通过单因素COX回归分析筛选出有统计学意义的DRGs,通过LASSO回归分析及多因素COX回归分析筛选出关键DRGs构建预后风险模型,并根据风险评分将HCC患者分为高风险组和低风险组,制作KM生存曲线和时间依赖的受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线进行验证评价。结果与癌旁样本相比,HCC样本15个DRGs中FLNA,MYH9,TLN1,ACTB,MYL6,CAPZB,DSTN,ACTN4,SLC7A11,INF2,CD2AP,PDLIM1和FLNB均表达上调,且差异具有统计学意义(t=1793~6310,均P<0.001);经GO功能注释和KEGG富集分析显示,DRGs主要与肌动蛋白细胞骨架和细胞黏附相关的生物过程或途径密切相关。经KM生存分析结果显示,SLC7A11,INF2,CD2AP,MYL6,ACTB高表达组生存率低于低表达组[HR=1.46(1.03~2.07)~1.93(1.36~2.75),均P<0.05]。通过单因素COX回归分析、LASSO分析及多因素COX回归分析构建预后风险模型riskscore=(0.247×SLC7A11)+(0.289×INF2)+(0.076×CD2AP)+(0.06×MYL6);计算样本的风险评分,风险评分越高,预后不良的HCC患者人数越多;KM生存分析显示高风险组的总生存率比低风险组低;1,3,5年的AUC值分别为0.709,0.661和0.648;通过多因素COX回归分析表明SLC7A11[HR=1.832(1.274~2.636),P=0.001]是独立的预后危险因素。结论四个DRGs构建的预后风险模型在预测HCC患者预后情况有一定的作用。展开更多
文摘目的:探讨妊娠期糖尿病(GDM)孕妇新生儿不良结局高危因素并建立logistic风险模型。方法:选取2020年2月-2022年8月本院产科门诊接收的GDM孕妇196例临床资料,依据新生儿结局分为不良组、良好组。采用logistic回归分析明确GDM孕妇发生不良新生儿结局高危因素,建立logistic风险模型,采用Hosmer-Lemeshow检验判定风险模型拟合优度,受试者工作特征(ROC)曲线探讨风险模型的预测效力。结果:最终纳入的168例孕妇中出现不良新生儿结局44例、未出现124例。不良组与良好组妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕前BMI、孕期增重情况、空腹血糖(FPG)、服糖后1 h血糖(1 h PG)、分娩前糖化血红蛋白(HbA1c)有差异;logistic回归分析显示,妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高均为GDM孕妇发生不良新生儿结局独立危险因素(均P<0.05)。基于独立危险因素建立logistic风险模型,Logit(P)=-15.610+1.472×妊娠期高血压疾病(有=1,无=0)+0.884×抑郁症状(有=1,无=0)+1.014×孕期增重情况(孕期增重过度=2,孕期增重不足=1,孕期增重正常=0)+2.053×分娩前HbA1c(%),Hosmer-Lemeshow检验(χ^(2)=9.952,P=0.268)拟合优度良好。ROC曲线显示,logistic风险模型预测GDM孕妇发生不良新生儿结局的曲线下面积为0.792,95%CI 0.707~0.877,最佳预测敏感度77.3%,预测特异度72.6%。结论:GDM孕妇不良新生儿结局高危因素包括妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高,应用其建立的logistic风险模型预测效力较好,为临床干预提供参考。
文摘目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林算法的预测模型。结果150例重症颅脑损伤患者中,并发急性胃肠损伤患者94例,占62.67%。是否并发急性胃肠道损伤的患者在糖尿病、白蛋白、APACHE-Ⅱ评分、休克指数、液体负平衡、酸中毒、深度镇静、呼吸衰竭方面的差异均有统计学意义(均P<0.05)。构建重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的随机森林模型,树的数量为103时出现的错误率最低;影响重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的因素重要性排序为糖尿病、液体负平衡、急性生理与慢性健康评分、白蛋白、深度镇静及酸中毒;随机森林模型预测重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下面积(area under curve,AUC)为0.798,Logistic回归模型的AUC为0.773。结论构建的重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的风险预测模型预测效能较高,临床值得推广应用。
文摘目的基于癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库构建肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)双硫死亡相关基因(disulfidptosis-related genes,DRGs)预后风险模型及评价。方法通过生物信息学方法分析TCGA数据库中371例HCC样本及50例癌旁样本中15个DRGs的表达情况,并进行基因本体(gene ontology,GO)功能注释和京都基因和基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析、Kaplan-Meier(KM)生存分析;通过单因素COX回归分析筛选出有统计学意义的DRGs,通过LASSO回归分析及多因素COX回归分析筛选出关键DRGs构建预后风险模型,并根据风险评分将HCC患者分为高风险组和低风险组,制作KM生存曲线和时间依赖的受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线进行验证评价。结果与癌旁样本相比,HCC样本15个DRGs中FLNA,MYH9,TLN1,ACTB,MYL6,CAPZB,DSTN,ACTN4,SLC7A11,INF2,CD2AP,PDLIM1和FLNB均表达上调,且差异具有统计学意义(t=1793~6310,均P<0.001);经GO功能注释和KEGG富集分析显示,DRGs主要与肌动蛋白细胞骨架和细胞黏附相关的生物过程或途径密切相关。经KM生存分析结果显示,SLC7A11,INF2,CD2AP,MYL6,ACTB高表达组生存率低于低表达组[HR=1.46(1.03~2.07)~1.93(1.36~2.75),均P<0.05]。通过单因素COX回归分析、LASSO分析及多因素COX回归分析构建预后风险模型riskscore=(0.247×SLC7A11)+(0.289×INF2)+(0.076×CD2AP)+(0.06×MYL6);计算样本的风险评分,风险评分越高,预后不良的HCC患者人数越多;KM生存分析显示高风险组的总生存率比低风险组低;1,3,5年的AUC值分别为0.709,0.661和0.648;通过多因素COX回归分析表明SLC7A11[HR=1.832(1.274~2.636),P=0.001]是独立的预后危险因素。结论四个DRGs构建的预后风险模型在预测HCC患者预后情况有一定的作用。
