简介：借助于分析型数据可以提升预报人员对海量数据信息的分析能力，是数据仓库技术中的核心，是确保数据仓库在气象领域中充分应用的基础。本文分别从天气预报分析型数据概念模型、聚集变换的类型和基本天气系统识别三个方面阐述了天气预报分析型数据模型构建的过程。

简介：摘要目的三维激光扫描技术构建解剖特征清晰的阴茎及毗邻结构形态表面模型，探讨在成人阴茎软组织三维重建中的应用价值，为阴茎短小畸形整形修复奠定基础。方法内蒙古医科大学附属医院选取2019年1—12月来自内蒙古地区健康男性受试者60例(25～28岁)进行研究，将受试者分为三维数字模型测量组和手工测量组，每组30例，三维数字模型测量组用三维激光扫描获取成人阴茎及毗邻结构三维数字化模型，采用相关测量软件对阴茎进行形态学测量；手工测量组采用手工测量，结果与三维数字模型测量组进行比较分析。结果三维激光扫描获得的模型能流畅地旋转、缩放，从任意角度观测阴茎及毗邻结构，可进行模拟操作，能够快速、准确地完成测量，测量结果与手工测量结果比较，差异无统计学意义(P>0.05)。结论三维激光扫描技术为成人阴茎软组织重建和非接触式测量提供了简便、精确、高效的方法。

简介：无

简介：摘要目的探讨ELISA检测乙型脑炎减毒活疫苗中庆大霉素残留量的数据拟合模型，以验证和优化定量检测系统。方法采用商品化庆大霉素残留酶联免疫检测试剂盒对乙型脑炎减毒活疫苗进行庆大霉素残留量检测，通过二次多项式模型、对数线性模型和四参数logistic模型对实验数据进行拟合处理，分析比较各模型的决定系数(R2)、实验点分布、回收率等指标。结果二次多项式模型、对数线性模型和四参数logistic模型的变量显著性检验均有统计学意义(P<0.05)，R2均值分别为0.997 0、0.994 4、0.999 3，二次多项式模型和四参数logistic模型拟合优度较好；各拟合模型的标准品实验点在标准曲线两侧的分布都较为均匀，四参数logistic模型最佳，尤其是在中、低浓度范围(0.1~0.9 ng/ml)；各拟合模型在0.1~8.1 ng/ml浓度范围的标准品回收率均达到中国药典要求，且差异无统计学意义。结论二次多项式模型、对数线性模型和四参数logistic模型均适用于ELISA检测庆大霉素残留量的数据分析，其中二次多项式模型和四参数logistic模型拟合较好，这对持续优化该项定量检测具有重要指导意义。

简介：摘要在前瞻性队列研究中，经常需要对研究对象进行多次随访，其产生的多个观测值之间相互关联，常导致时依性混杂，这种情况下的数据一般不满足传统的多因素回归分析的应用条件。序列条件平均模型（SCMM）是一种可以处理时依性混杂的新方法。本文主要对SCMM的基本原理、步骤及特点进行概括。

简介：摘要为了提高卫勤模拟训练的效果，基于战伤严重度评分并综合运用深度神经网络（DNN）建模技术，建立一种新的战伤数据增强模型（WTSS-DNN），用于准确统计卫勤模拟训练系统中的伤员数据，并构建满足卫勤组织指挥要求、符合战时伤员救治特征的战场模拟伤员。WTSS-DNN相较于传统的人工数据生成方法，在保持后果预测准确性和伤情合理性的前提下，可以自动化、大规模地生成战伤伤员数据，对战伤数据分析研究、战时伤员伤情快速评估及分级后送具有重要意义。

简介：摘要目的构建自噬基因表达特征的肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)患者预后的预测模型。方法从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)、基因型-组织表达研究项目(The Genotype-Tissue Expression, GTEx)数据库中分别得到所有HCC和正常肝细胞组织的基因转录表达数据，并将每个样本的基因转录表达数据统一转化为log2(FPKM值＋1)，消除数据库之间测试平台的数据差异。根据人类自噬基因库中获取的人类自噬基因列表筛选出TCGA-GTEx整合后序列中每个样本对应的自噬基因的表达量。采用R语言limma包以错误发现率(FDR)<0.05及差异倍数|logFC|>1为筛选标准，进行自噬基因差异表达分析。采用R语言clusterProfiler包对差异表达自噬基因以P<0.05为筛选标准，进行基因本体论(Gene Ontology，GO)富集分析及京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)富集分析。根据自噬基因的差异表达量和患者的临床信息，采用R语言survival包进行单因素的Cox回归分析。进一步将单因素的Cox回归分析中有统计学意义(P<0.05)的自噬基因纳入到多因素Cox回归分析中，以每个差异表达的自噬基因表达量和相对应的回归系数coef值为基础，构建HCC的自噬基因预后模型：expmRNA1×βmRNA1＋expmRNA2×βmRNA2＋…＋expmRNAn×βmRNAn(exp：基因表达量；β：多因素Cox回归分析的回归系数coef)。绘制预测模型的受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线并计算ROC曲线下面积(area under curve，AUC)评估模型预测价值。结果从TCGA-GTEx数据库中共得到HCC样本374例和正常肝组织样本160例的基因转录表达数据及临床信息。从整合后的样本序列中共筛选出205个自噬基因的表达数据，其中SPNS1、DIRAS3、TMEM74、NRG2、NRG1、IRGM、IKBKE、NKX2-3、BIRC5、CDKN2A、TP73为符合筛选标准的差异表达自噬基因。差异表达自噬基因GO主要富集在丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶活性的调控、ErbB 2信号通路、蛋白激酶调节活性、激酶调节活性等功能。差异表达自噬基因主要富集在EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药、Hippo信号通路等KEGG通路。整合并删除生存信息缺失的样本后，共418例样本表达纳入到Cox回归分析中。通过单因素、多因素Cox风险回归分析后，筛选出NRG1(HR＝1.5565，95%CI：1.1793～2.0543)、IKBKE(HR＝1.7502, 95%CI：1.2093～2.5330)这两个自噬基因并建立预后预测模型：(0.44247×NRG1的表达量)＋(0.55977×IKBKE的表达量)。预测模型的ROC曲线显示7年总体生存的AUC为0.711。结论基于NRG1和IKBKE表达量构建的HCC预后模型，对HCC患者远期生存率有较高的预测价值。

简介：无

简介：摘要目的研究乳腺癌中差异表达免疫相关基因与肿瘤预后的关系,寻找潜在的免疫治疗靶点。方法从TCGA数据库中下载乳腺癌转录组和患者对应的临床数据,利用生物信息学方法,筛选出在癌组织中的差异表达基因,同时结合ImmPort数据库，筛选出与患者总生存期密切相关的免疫基因，COX回归构建用于预后评估的风险评分模型并评价其预测能力。结果在乳腺癌与癌旁组织中共发现2499个差异表达基因,进一步筛选出差异表达的免疫相关基因138个,单因素COX分析显示9个免疫基因呈现与预后相关,多因素COX分析筛选出6个免疫相关基因作为预后的独立危险因素用于构建风险评分模型。临床特征COX回归分析显示患者风险值为独立预后因素（P<0.05）。结论乳腺癌中存在多个差异表达的免疫基因,这些基因与患者预后密切相关,基于这些免疫基因构建的风险评分模型可有效预测患者预后,为乳腺癌的免疫治疗提供新的潜在治疗靶点。

简介：摘要目的通过机器学习算法挖掘常规检验大数据构建结直肠癌（CRC）风险预测模型。方法收集长海医院2013年1月1日至2019年6月30日结肠镜检查者，收集2010年1月1日至2019年6月30日全院门诊和住院患者，根据肠镜联合病理结果标注或参照ICD-10编码，分别纳入CRC组和非CRC组。采用极限梯度提升（Xgboost）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）4种机器学习算法挖掘入组患者的所有常规检验项目数据，选择模型特征并建立CRC的分类模型。在2019年7月1日至2020年8月31日长海医院所有就诊者对模型效能进行前瞻性验证，并验证模型对<50岁患者及粪隐血阴性患者CRC鉴别能力。结果采用XgBoost算法构建了包含粪隐血，癌胚抗原、红细胞分布宽度、淋巴细胞计数、白蛋白/球蛋白、高密度脂蛋白胆固醇和乙型肝炎病毒核心抗体7个特征的CRC风险预测模型CRC-Lab7。模型在验证集与前瞻性验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.799和0.816，明显高于粪隐血（AUC为0.68和0.706）。CRC-Lab7对50岁以下及粪隐血阴性的CRC也具有较高的诊断准确性（AUC分别为0.84和0.69）。结论本研究通过挖掘常规检验大数据建立了CRC风险预测模型，模型效能优于粪隐血，且对粪隐血阴性及小于50岁人群的CRC具有较高的诊断准确性。

简介：摘要目的借助大数据平台构建肝细胞癌（肝癌）自动化中国分期模型。方法基于福建医科大学孟超肝胆医院东南肝胆健康大数据研究所原发性肝癌大数据平台（PLCBD）结构化的信息化系统，利用数据库视图方式，快速提取体力活动状态（PS）评分、肝功能Child-Pugh分级、肝外转移、血管侵犯、肿瘤数量、肿瘤大小等数据，采用CASE-WHEN条件判断语句构建自动化肝癌中国分期模型，并采用网页开发实现可视化。随机抽取PLCBD资料完整数据100例进行测试，由肝癌自动化中国分期模型进行自动分期，同时由4位肝胆外科主治医师及6位住院医师对测试病例进行人工分期，以多学科讨论作为金标准，观察模型的准确性和实用性。自动分期和两组人工分期比较采用单因素方差分析。结果通过数据库视图可实现PS评分、Child-Pugh分级、肝外转移、血管侵犯、肿瘤数量、肿瘤大小等分期相关维度提取，并基于上述6个方面大数据成功构建肝癌自动化中国分期模型。自动分期用时3 s，主治医师平均用时（40±6）min，住院医师用时（100±8）min，三者差异有统计学意义（F=227.90，P<0.05）。自动分期、主治医师和住院医师准确率分别为100%，（98.5±0.5）%和（96.0±3.5）%，三者差异无统计学意义（F=1.00，P>0.05）。结论借助大数据平台可以成功构建肝癌自动化中国分期模型，该模型高效、准确。

简介：摘要目的基于SEER数据库分析结直肠癌患者预后的重要风险因素，构建结直肠癌患者的1、3、5年生存率列线图预后模型。方法收集SEER数据库中2010—2015年病理明确诊断为结直肠癌患者的相关资料，共获取52 814例。使用Cox比例风险模型进行单、多因素生存分析，确定预后风险因素，使用逐步回归筛选对预后影响最大的临床因素，用于构建列线图预后模型。采用校准曲线评价列线图预测模型预测结直肠癌患者1、3、5年总生存期的准确性。结果手术方式、年龄、LNR、AJCC分期、T分期、N分期、M分期、脉管癌栓、神经侵犯是影响预后的独立风险因素。逐步回归分析筛选出年龄、T分期、M分期、LNR和手术方式5个因素与结直肠癌预后关联最大，基于这5个因素构建列线图模型。年龄/T分期/M分期/LNR/手术方式在训练集和验证集上构建模型的一致性指数均为最大，分别为0.762和0.756。ROC曲线分析发现在训练集和验证集中，年龄/T分期/M分期/LNR/手术方式预后模型1、3、5年AUC均达到0.7以上，模型有良好诊断价值。结论基于年龄/T分期/M分期/LNR/手术方式构建的结直肠癌预后列线图模型具有良好的预测效果。构建的预后OS列线图便于临床肿瘤医师对患者预后做出较为准确的评估，为结直肠癌患者提供个体化诊疗提供理论依据。

简介：摘要目的探究老年脓毒症患者48 h快速进展为急性肾损伤(AKI)3期的危险因素，建立相关患者的风险预测模型，并对模型进行评估及外部验证。方法提取重症医学信息数据库(MIMIC-Ⅳ v1.0)中所有老年脓毒症患者(年龄≥60岁)的临床数据，通过多因素Logistic回归分析确定患者48 h内进展为AKI3期的独立危险因素，构建风险预测模型，并绘制列线图，采用受试者工作特征曲线(ROC)和Hosmer-Lemeshow(H-L)检验对模型预测准确性及拟合度进行评价。回顾性收集2019年5月至2021年10月入住合肥市第二人民医院的老年脓毒症患者(年龄≥60岁)临床数据纳入验证集，代入预测模型进行外部验证。结果基于MIMIC-Ⅳ数据库，共筛选出1 977例老年脓毒症患者纳入训练集，其中544例入科48 h内进展为AKI3期。对可能与老年脓毒症患者肾损伤风险相关的因素进行单因素分析，结果显示与未进展为AKI3期的正常组比较，ICU治疗时间、24 h内静脉液体入量、血管活性药物使用[5(3，9)d比7(4，12)d；2.05(1.17，3.27)ml·kg－1·h－1比2.37(1.47，4.10)ml·kg－1·h－1；761(53.11%)比375(68.93%)，均P<0.001]等28个指标之间差异有统计学意义。进一步根据多因素Logistic回归分析，最终以白蛋白(OR＝0.983，95%CI：0.966~0.999，P＝0.040)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)(OR＝1.000，95%CI：1.000~1.000，P<0.001)、活化部分凝血活酶时间(APTT)(OR＝1.005，95%CI：1.001~1.009，P＝0.028)、总胆红素(OR＝1.003，95%CI：1.001~1.004，P＝0.001)、血肌酐(OR＝1.005，95%CI：1.004~1.007，P<0.001)、查尔森合并症指数(Charlson)评分(OR＝1.117，95%CI：1.061~1.177，P<0.001)、24 h静脉入量(OR＝1.101，95%CI：1.034~1.173，P＝0.003)、体重(OR＝1.023，95%CI：1.018~1.029，P<0.001)、机械通气(OR＝2.412，95%CI：1.843~3.157，P<0.001)共9项指标构建预测模型。预测模型ROC曲线下面积(AUC)为0.755(95%CI：0.731~0.780)，H-L检验，χ2＝10.89，P＝0.208，模型拟合度良好。验证集共纳入102例老年脓毒症患者，27例患者在入科48 h内进展为AKI3期。将预测模型代入验证集，AUC为0.778(95%CI：0.676~0.880)，H-L检验χ2＝3.72，P＝0.882，与训练集结果基本一致。结论本研究构建的老年脓毒症患者AKI3期预测模型有一定的临床预测价值。

简介：摘要目的基于监测、流行病学和最终结果数据库(SEER)记录的腹膜后肿瘤数据，构建并验证腹膜后肿瘤患者生存预后预测模型。方法收集2000至2019年腹膜后肿瘤临床数据，使用X-title软件计算年龄的最佳截断值，使用R语言将数据分为建模组和验证组。使用单因素和多因素COX回归分析构建腹膜后肿瘤患者预后预测模型。采用一致性指数(C指数)、受试者工作特征曲线(ROC曲线)和校准曲线对列线图进行评估。将本研究构建的模型与第7版美国癌症联合委员会(AJCC)TNM分期系统进行比较，采用净重分类改善指数(NRI)和综合判别改善指数(IDI)对模型性能进行评价。结果纳入6个风险因素构建列线图用以预测患者3年和5年存活率。建模组C指数0.742，验证组C指数0.737。建模组预测3年和5年生存率的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.817和0.794，验证组分别是0.779和0.789。校准曲线显示建模组和验证组预测3年和5年生存率和实际生存率拟合较好。NRI和IDI结果说明本研究预测模型与第7版AJCC的TNM分期比较具有正改善。以此模型构建的风险分层模型中低风险组预后好于高风险组(P＝0)，差异有统计学意义。结论本研究成功构建腹膜后肿瘤预测模型并进行验证，为患者3年和5年生存率预测提供一个简便可靠的工具。同时，以本预测模型构建的风险分层模型可以区分不同风险的患者，对腹膜后肿瘤患者的个体化治疗具有重大意义。

简介：摘要目的基于肿瘤基因组图谱(TCGA)计划数据库构建脑胶质瘤Cox比例风险回归模型，并在中国脑胶质瘤基因组图谱计划(CGGA)数据库中验证，探讨该模型对预后的评估价值。方法回顾性分析TCGA数据库中668例脑胶质瘤患者(试验组)、CGGA数据库中619例脑胶质瘤患者(验证组)的临床资料及其胶质瘤组织RNA测序数据，同时选取5例来源于TCGA数据库的正常脑组织样本的RNA测序数据作为对照。筛选TCGA数据库中脑胶质瘤与正常组织间的差异基因。在试验组中应用Cox回归方法建立风险模型。分别在试验组和验证组中，采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线、Log-rank法检验高、低风险患者的生存差异，采用单因素、多因素Cox回归分析法分析影响脑胶质瘤患者预后的因素；将独立预后因素纳入分析，绘制列线图。高风险组中高表达的基因用于基因本体(GO)功能富集分析。结果试验组与验证组的年龄(<40岁或≥40岁)、性别、生存期差异均无统计学意义(均P>0.05)，但世界卫生组织(WHO)肿瘤分级、病理类型分布、异柠檬酸脱氢酶1/2(IDH1/2)突变率等差异均有统计学意义(均P<0.05)。筛选出SHD、MRC2、RPLP0P6、HOXA5、SULF2、FOXJ1、CDKN2A、NKX2-5、PLEKHA4及CDK4共10个差异基因，用于构建Cox比例风险回归模型；模型风险值>0.646为高风险，≤0.646为低风险。试验组中高风险患者的1、3、5年生存率分别为66.6%、27.7%和17.8%，而低风险患者的1、3、5年生存率分别为98.4%、88.2%和73.6%；验证组中高风险患者的1、3、5年生存率分别为69.0%、40.1%和30.6%，而低风险患者的1、3、5年生存率分别为91.0%、76.7%和63.3%。试验组和验证组高、低风险患者生存期差异均有统计学意义(均P<0.05)；单因素和多因素Cox回归分析结果显示，年龄≥40岁(HR＝3.031，95%CI：2.152～4.269，P<0.001)、WHO肿瘤分级Ⅳ级(HR＝1.961，95%CI：1.494～2.575，P<0.001)及Cox比例风险回归模型高风险(HR＝3.100，95%CI：1.915～5.020，P<0.001)是影响预后的独立危险因素，用于构建个体化评估患者1、3、5年生存概率的列线图，其预测结果与患者预后匹配度高，一致性指数为0.844。GO功能富集分析结果显示，高风险组中高表达的基因与肿瘤的微环境、免疫调节等13项功能关系密切。结论基于转录组测序数据构建的Cox比例风险回归模型和列线图或可用于脑胶质瘤患者的预后评估。

简介：摘要目的分析并筛选子宫平滑肌肉瘤(UL)患者发生远处转移的独立危险因素，并构建列线图预测远处转移的风险。方法利用美国NCI监测、流行病学和结果数据库收集共计810例UL患者相关临床信息，按7∶3比例随机分成训练组(567例)及验证组(243例)。经单因素及多因素Logistic回归分析筛选变量，确定UL远处转移的独立危险因素，绘制列线图构建远处转移预测模型。通过一致性指数(C-index)、曲线下面积(AUC)和校准曲线评价预测模型的区分度和一致性。结果单因素及多因素分析显示病理分化、肿瘤大小、手术及化疗为UL患者发生远处转移的独立危险因素(均P<0.05)。应用上述危险因素构建列线图预测模型，内部验证C-index为0.736，模型预测性能良好。结论UL患者远处转移的列线图预测模型具有良好的预测精度，有助于临床医师评估患者远处转移风险，有针对性地实施个体化诊疗。

简介：摘要目的比较差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和深度学习模型在吸脂操作数据预测分析方面的应用价值。方法选取2019年1至9月中国医学科学院整形外科医院符合入选标准的行吸脂手术患者，使用基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统，采集高年资整形外科医生吸脂手术初始250~400 s的操作数据，包括运动学和力学数据。经预处理后将采集数据分成一个吸脂往复循环为一组的数据。分别使用ARIMA模型和深度学习模型处理分析采集到的数据，建立吸脂操作预测模型。用Matlab 2017软件产生随机数随机抽取30对共计60组吸脂循环数据，计算每对数据的动态时间规整(DTW)值作为检验标准，然后分别计算基于ARIMA模型与深度学习模型的各30组预测数据与实际数据之间的DTW值，与检验标准对比，对2种模型的预测结果进行验证。应用Matlab 2017软件进行统计分析，2组比较用独立样本t检验，P<0.05为差异有统计学意义。结果共入组18例患者，均为女性，年龄23~49岁，平均36.6岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。共获得16 800组吸脂循环数据。模型检验标准DTW值为0.048±0.028。ARIMA模型预测数据与实际数据之间的DTW值为0.660±0.577，与检验标准比较差异有统计学意义(P<0.05)。深度学习模型得出的DTW值为0.052±0.030，与检验标准比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论相比ARIMA模型，深度学习模型可以更准确地预测吸脂操作数据，能更好地适应不同情况的数据，并且具有更好的实时性。

简介：摘要目的基于美国重症监护医学信息数据库Ⅲ（MIMIC-Ⅲ），探讨重症监护病房（ICU）内影响急性肾损伤（AKI）患者预后的危险因素，并建立AKI预后预测模型。方法根据诊断代码从MIMIC-Ⅲ数据库中筛选年龄≥18岁、首次入ICU且住院记录完整的急性肾衰竭患者（数据库中延用RIFLE诊断标准，本文中诊断表述为AKI）。依据患者出院时生存状态分为存活组和死亡组，分析患者一般资料、基础疾病、损伤因素、发生AKI 24 h内的生命体征及实验室检查、相关干预措施以及预后指标等。采用单因素、多因素Logistic回归分析确定影响AKI患者死亡的危险因素并建立预测模型；用受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析该模型对AKI患者预后的预测价值。结果最终纳入4 554例AKI患者，死亡862例，病死率为18.93%。对可能与AKI患者死亡相关的因素进行单因素Logistic回归分析，结果显示，年龄、高血压、淋巴瘤、转移癌、万古霉素、阿司匹林、凝血功能异常、心搏骤停、脓毒症或脓毒性休克、有创机械通气、血白细胞计数（WBC）、血小板计数（PLT）、血K+、血尿素氮（BUN）、总胆红素（TBil）、肾脏替代治疗（RRT）、住院时间（LOS）与AKI患者死亡相关〔优势比（OR）和95%可信区间（95%CI）分别为1.002（1.001~1.003）、0.764（0.618~0.819）、1.749（1.112~2.752）、2.606（1.968~3.451）、1.779（1.529~2.071）、0.689（0.563~0.842）、1.871（1.590~2.201）、2.468（1.209~5.036）、2.610（2.226~3.060）、2.154（1.853~2.505）、1.105（1.009~1.021）、0.998（0.997~0.998）、1.132（1.057~1.212）、1.008（1.006~1.011）、1.061（1.049~1.073）、2.142（1.793~2.997）、0.805（0.778~1.113），均P<0.05〕；进一步二元Logistic回归分析显示，淋巴瘤、转移癌、万古霉素、心搏骤停、脓毒症或脓毒性休克、凝血功能异常、有创机械通气、BUN升高、TBil升高、血K+升高或降低、WBC升高为AKI死亡的独立危险因素〔β值分别为0.636、1.005、0.207、0.894、0.787、0.346、0.686、0.006、0.051、0.085、0.009，OR和95%CI分别为1.889（1.177~3.031）、2.733（2.027~3.683）、1.229（1.040~1.453）、2.445（1.165~5.133）、2.197（1.850~2.610）、1.413（1.183~1.689）、1.987（1.688~2.338）、1.006（1.003~1.009）、1.052（1.039~1.065）、1.089（1.008~1.176）、1.009（1.004~1.015），均P<0.05〕。Hosmer-Lemeshow检验显示，AKI预后预测模型能够很好地拟合观察数据（P＝0.604）。ROC曲线分析显示，AKI预后预测模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.716（95%CI为0.697~0.735）；当截断值为0.320时，敏感度为71.9%，特异度为60.1%，阳性似然比为1.80，阴性似然比为0.47。结论基于MIMIC-Ⅲ数据库建立的重症患者AKI预后预测模型，可能对AKI预后风险评估及后期干预治疗具有较强的现实意义。

简介：摘要目的建立基于血清标志物联合检测的肝细胞癌（HCC）患病风险预测模型C-GALAD Ⅱ，并对其预测价值进行分析。方法回顾性分析了8家医院及体检机构2018年4月至2020年10月收集的229例肝癌患者、2 317例慢性肝病患者和982名健康人的临床资料，包括年龄、性别和血清检测信息等。队列按照6∶4分层随机抽样划分为训练集和测试集，在训练集上通过Logistic逐步向后回归建立预测模型，并在测试集上对模型效果进行验证。另收集了首都医科大学附属北京佑安医院的2021年3—7月临床数据，包括84例肝癌患者和204例慢性肝病用于模型的外部独立验证。采用受试者工作特征（ROC）的曲线下面积（AUC）、敏感度和特异度评估模型的效能。结果通过Logistic逐步向后回归，年龄、性别、甲胎蛋白（AFP）、甲胎蛋白异质体比率（AFP-L3%）、异常凝血酶原、血小板和总胆红素作为肝癌患病风险的预测指标进入模型，在测试集上验证模型所得ROC曲线下面积（AUC）为0.954，敏感度为88.04%，特异度为94.85%，在外部独立验证集的AUC为0.943，敏感度为89.29%，特异度为90.2%，性能优于其他已发表模型。结论C-GALAD Ⅱ模型能够准确预测个体罹患肝癌的风险，为肝癌的血清学诊断提供参考依据。

简介：摘要目的基于临床数据及超声内镜检查，研究其对肝硬化食管静脉曲张结扎术（EVL）后食管静脉曲张破裂出血（EVB）的预测价值。方法对400例符合入组标准的预防性EVL患者行普通内镜及超声内镜检查，监测其临床指标、镜下表现、食管周围侧支静脉、食管旁静脉、穿通静脉直径及数量等，对相关因素进行多因素Cox比例风险回归分析；基于预后相关独立因素建立列线图（nomogram）预测模型；通过一致性指数（C-index）对所得列线图进行内部验证以检查其预测精度、校正曲线评估其一致性、临床决策分析评估其临床效益。结果年龄、性别、病因、peri-ECV数量、para-ECV直径、门静脉直径、奇静脉直径均为疾病进展的危险因素（P < 0.05）；并将其纳入构建列线图，内部验证所得C-index为0.864；该模型预测出血进展的受试者操作特征曲线下面积为0.994 (P < 0.001），说明对疾病的预测价值高、校正曲线验证一致性俱佳。结论基于临床数据及超声内镜检查，构建的列线图预测模型对肝硬化食管静脉曲张患者进行预防性干预治疗可有效提高该人群的治疗效果，减少静脉曲张的发生、提高其生存质量，表现出良好的性能、对临床治疗决策具有一定的指导意义。