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基于FAERS数据库的英夫利西单抗不良事件信号挖掘分析
编辑人员丨6天前
目的 挖掘英夫利西单抗不良事件(ADE)信号,为临床用药安全提供参考.方法 收集美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)中建库至2023年第1季度英夫利西单抗相关ADE,利用报告比值比(ROR)法和贝叶斯可信区间递进神经网络(BCPNN)法进行数据挖掘.结果 收集到满足阈值标准的ADE报告数175 930份,获得信号963个,共涉及 26个系统-器官分类(SOC).英夫利西单抗主要ADE表现为胃肠系统疾病,感染及侵染类疾病,全身性疾病及给药部位各种反应,良性、恶性及性质不明的肿瘤和各种肌肉骨骼及结缔组织疾病等,这与药品说明书记录一致.此外,还发现了英夫利西单抗可能导致的心血管疾病、肾损伤和皮肤及皮下组织类等疾病的风险.结论 在应用英夫利西单抗时,除了关注药品说明书中记载的ADE之外,也应密切关注说明书未提及的ADE,以提高患者的用药安全.
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编辑人员丨6天前
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手足口病预测模型研究进展
编辑人员丨6天前
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。
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编辑人员丨6天前
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基于动态因果模型的男性长期吸烟者默认网络有效连接分析
编辑人员丨6天前
目的:探讨男性长期吸烟者默认网络有效连接的异常改变,及其与吸烟临床特征的相关性。方法:回顾性分析2014年1月至2018年12月通过微信等网络平台招募的131名受试者的静息态功能磁共振成像数据,其中长期吸烟者76名[长期吸烟组,男性,年龄20~55(32.1±6.3)岁],对照者55名[对照组,男性,年龄22~55(32.3±7.4)岁]。长期吸烟者定义为每天吸烟不少于10支,烟龄2年以上且符合美国精神障碍诊断统计手册第4版(DSM-Ⅳ)关于物质依赖诊断标准的人群。选取默认网络中4个主要节点为感兴趣区,分别为左侧顶下小叶(LIPL),右侧顶下小叶(RIPL),后扣带回皮质(PCC),内侧前额叶皮质(mPFC)。基于动态因果模型分析吸烟组及对照组默认网络有效连接(EC)的改变。并分析有差异的EC与尼古丁依赖量表评分(FTND)、吸烟指数及烟龄的相关性。结果:与对照组相比,吸烟组LIPL至PCC、PCC至mPFC的EC减弱(EC分别为-0.091、-0.174,均贝叶斯后验概率>0.95),RIPL至PCC的EC增强(EC为0.136,贝叶斯后验概率>0.95)。此外,从LIPL到PCC的EC与吸烟指数呈负相关( r=-0.282, P=0.017)。差异有统计学意义的EC与FTND评分及烟龄在组间比较时未发现存在相关性( r=-0.103、-0.089,均 P>0.05)。 结论:长期吸烟者在IPL-PCC-mPFC神经回路中表现出异常的信息传递,并与吸烟指数相关。
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编辑人员丨6天前
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脓毒血症患者急性肺损伤的差异基因表达分析
编辑人员丨6天前
目的:借助生物信息学分析脓毒血症患者急性肺损伤(ALI)的差异基因,为临床的进一步研究提供理论支持。方法:首先下载基因芯片数据集GSE10474,并使用limma包对数据进行了标准化处理,接着利用贝叶斯算法筛选脓毒血症和ALI的差异靶点基因并对其结果进行可视化处理,之后利用R的ClusterProfile包对所筛选出的差异基因进行功能注释(GO)和通路分析(KEGG),最后借助string数据库和cytoscape软件对差异基因进行蛋白互作网络分析并构建及识别网络中的核心驱动基因。结果:脓毒血症合并ALI组( n=13)和单纯脓毒血症组( n=21)数据经标准化处理前,其基线较为紊乱,而在进行标准化处理后,基线基本趋于一致。初步筛选出73个差异基因(45个上调基因和28个下调基因)。前10个差异基因中,上调基因为BTNL8、CDKN1A、TREM1、TAK1、H4FH,下调基因为CYBRD1、HOPX、UPB1、NME8、FAR2;且前10个差异基因在脓毒血症患者和脓毒血症合并ALI患者中的表达差异有统计学意义。GO富集分析可见这些差异基因主要富集在反式高尔基网络膜、细胞膜腔侧以及IRE1介导的未折叠蛋白反应中。KEGG分析其通路信号有3条,即ZAP-70酪氨酸激酶、CD3和TCR Zeta链的磷酸化以及PD-1信号通路。string数据库和cytoscape软件分析发现FCGR2B、HLA-DQB1、HLA-DRA、CD74、CD86、CD4、SEC31A与其他基因存在较强的互作关系。 结论:应用生物信息学可有效分析脓毒血症患者合并ALI的差异基因,为研究脓毒血症的发病机制提供一定方向。
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编辑人员丨6天前
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不同非药物干预方案对儿童和青少年1型糖尿病血糖管理影响的网状Meta分析
编辑人员丨6天前
目的:将不同非药物干预方案对儿童和青少年1型糖尿病血糖管理的影响通过贝叶斯网状Meta分析的方法进行评价、排序。方法:通过计算机检索PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase、CINAHL、中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据库及维普数据库、中国/美国临床注册中心,检索时限为各数据库建立开始至2020年12月。使用WinBUGS、GeMTC、Stata软件进行血糖管理数据分析。结果:最终纳入37篇文献,共4 188例,涉及14种非药物干预方案。网状Meta分析结果显示,当使用不同非药物干预方案时,儿童和青少年1型糖尿病血糖管理有效性排序为:同伴支持教育第1位、认知行为疗法第2位、高级糖尿病教育第3位、家庭支持干预第4位、引导式自主决定干预第5位、个案训练第6位、积极心理干预第7位、基于手机的远程干预第8位、糖尿病教育第9位、支持性咨询第10位、基于网络的远程干预第11位、多系统疗法第12位、常规护理第13位、动机性访谈第14位。结论:同伴支持教育和认知行为疗法在儿童和青少年1型糖尿病血糖管理方面显示出一定优势,而动机性访谈表现最差。在未来的研究中将进一步考虑非药物干预方案的其他潜在好处,例如情绪健康和糖尿病自我管理行为。
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编辑人员丨6天前
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基于关联规则结合贝叶斯网络的症状间关系及其对证候诊断贡献度的研究:以新型冠状病毒肺炎湿热蕴肺证为例
编辑人员丨6天前
目的:以新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)湿热蕴肺证为例,探讨证候的症状间关系及其对证候诊断的贡献度,为建立证候诊断依据提供方法学支持。方法:基于654份新冠肺炎患者的临床调查数据,以湿热蕴肺证为例,采用SPSS Modeler 14.1软件,结合关联规则与贝叶斯网络数据挖掘技术,探讨症状间关系并明确症状(群)对证候诊断的贡献度。结果:654份新冠肺炎临床资料中涉及湿热蕴肺证患者121例,其中出现频率>40%的症状有发热(53.72%)、咳嗽(47.93%)、舌质红(45.45%)、脉数(43.80%)、苔腻(42.15%)、苔黄(41.32%)、乏力(40.50%)和纳呆(40.50%)。关联规则分析显示,二项关联关系较强的症状群包括发热、口渴,胸闷、气促,咳嗽、痰黄等;三项关联关系较强的症状群包括咳嗽、痰黄、痰黏稠,纳呆、呕恶、头身困重,发热、口渴、乏力等。以湿热蕴肺证(是=1,否=0)为目标变量,以出现频率>15%的症状为输入变量,建立贝叶斯网络模型,得出湿热蕴肺证症状(群)概率分布表,其中发热的父节点(每个输入变量的上级节点)只有1个(湿热蕴肺证),条件概率是0.54;咳嗽的父节点有痰黄、湿热蕴肺证,表示在湿热蕴肺证中咳嗽与痰黄存在直接因果关系,且在有痰黄的条件下,咳嗽的条件概率为0.99。常见症状(群)及其对湿热蕴肺证诊断的贡献度为:发热、口渴(0.47),咳嗽、痰黄(0.49),胸闷、气促(0.46),纳呆、头身困重(0.61),苔黄腻、脉滑数(0.95)。结论:关联规则结合贝叶斯网络在阐释症状间关系及其对证候诊断的贡献度具有一定的可行性和客观性,为建立证候诊断依据提供了方法学支持。
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编辑人员丨6天前
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同时性结直肠癌肝转移术后早期复发的影响因素
编辑人员丨6天前
目的:探讨同时性结直肠癌肝转移(sCRLM)术后早期复发的定义及其影响因素。方法:收集2008年12月至2016年12月中国医学科学院肿瘤医院肝胆外科sCRLM患者的临床病理资料。通过限制性立方条分析,探索复发出现的早晚与远期预后的关系,依次行单因素Cox、多因素Cox分析验证6个月作为早期复发定义界点的可行性。随后应用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络及XGBoost机器学习的特征变量选择算法,综合排名临床病理变量对6个月内早期复发的重要度,并按综合排名顺序依次将变量引入逻辑回归模型,观察逻辑回归模型的受试者工作特征曲线(ROC),根据ROC下面积、赤池信息准则、贝叶斯信息准则筛选最佳变量组合,将其纳入多因素逻辑回归分析,进而筛选出早期复发的独立性危险因素。随后对独立危险因素中的治疗性因素行逆概率加权(IPTW)方法分析,在降低协变量的标准化均数差的条件下进一步确认治疗性因素对sCRLM患者肝切除术后早期复发的影响。结果:共纳入228例sCRLM患者,随访2.10~108.57个月,男性142例,女性86例,年龄(55.89±0.67)岁。在170例(74.6%)复发患者中,限制性立方条分析确定无病生存期(DFS)与总生存期(OS)的风险比( HR)满足线性关系( P<0.05),且在所有患者中,Cox分析发现6个月作为早期复发的时间界点具有显著的可行性( HR=3.405, 95% CI: 2.098~5.526, P<0.05)。所有患者中93例(40.79%)出现早期复发,早期复发患者的生存率明显低于无早期复发患者( HR=3.405, 95% CI: 2.098~5.526, P<0.05,5年生存率分别为14.0%、52.0%)。六种机器学习算法联合多因素逻辑回归分析确定淋巴结清扫数量>22个( OR=0.258,95% CI: 0.132~0.506, P<0.05)是早期复发的保护性因素,而肝转移癌数量>3个( OR=4.715, 95% CI:2.467~9.011, P<0.05)和术后出现并发症( OR=2.334, 95% CI: 1.269~4.291, P<0.05)是早期复发的独立性风险因素。IPTW分析法在充分降低协变量混杂影响的条件下经因果推论证实淋巴结清扫数量>22个是DFS的保护性因素(IPTW HR=0.4887, P<0.05),且也是术后早期复发的保护性因素(IPTW OR=0.29, P<0.05),但与OS无关(IPTW HR=0.6951, P>0.05)。 结论:sCRLM术后6个月作为早期复发定义界点具有显著可行性,早期复发患者的长期生存差,sCRLM术后早期复发的独立性影响因素是淋巴结清扫数量、肝转移癌数量和术后并发症。
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编辑人员丨6天前
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随机森林模型预测急性心肌梗死后急性肾损伤
编辑人员丨6天前
目的:建立随机森林模型预测急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)患者并发急性肾损伤(acute kidney injury, AKI)。方法:使用温州医科大学附属东阳医院大数据平台,筛选出1 363例患AMI的病例,确定30个变量后,统计分析样本临床特点,将样本划分为75%的训练集建立随机森林模型,以及25%的测试集进行验证,使用R语言进行数据的筛选及模型的建立。最后根据特异性、敏感性、准确性、受试者特征工作特征曲线(relative operating characteristic curve, ROC曲线)等来评估模型性能,同时与其他三种常用的机器学习算法(神经网络,朴素贝叶斯,支持向量机)的模型性能进行比较。结果:AMI合并AKI的患者的人口学信息、心血管疾病的危险因素、入院时的生命体征、实验室检查等与未合并急性肾损伤的患者存在差异性。模型评估后得出测试集的ROC曲线下面积为0.893,特异度为0.791,灵敏度为0.866,其中入院首次肌酐、首次尿素、D-二聚体、年龄、机械通气是其最重要的影响因素。在本研究中,多种机器学习算法比较后,随机森林模型较有优势。结论:建立的随机森林模型具有帮助预测AMI并发AKI的潜力。
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编辑人员丨6天前
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双相障碍外周血RNA测序数据的随机森林与前馈神经网络联合判别模型的构建与分析
编辑人员丨6天前
目的:通过随机森林方法寻找双相障碍特征基因,并利用神经网络方法构建双相障碍诊断判别模型。方法:选用GSE23848数据集中双相障碍( n=20)与健康对照者( n=15)的基因表达数据,使用阴性对照探针进行背景校正,并使用阴性和阳性对照探针进行标准化,线性模型分析和经验贝叶斯统计方法识别差异表达基因。构建随机森林模型对差异表达基因进行特征提取及构建神经网络模型,在独立外部GSE39653数据集[双相障碍患者( n=8)和健康对照者( n=24)]中验证模型的判别效能。通过基因本体论(gene ontology,GO)、蛋白质-蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction networks,PPI)等方法对特征基因进行生物学功能探索。 结果:共筛选出1 330个与双相障碍相关的差异表达基因以及35个特征基因进行模型构建。最终得到了一个包含4个隐藏层与4个丢弃层,具有50 433个可训练参数的前馈神经网络模型。在外部验证集中使用自助法(bootstrap)经过1 000次重复抽样计算其敏感度、特异度、受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线下面积、准确度的可信区间均为1,在GSE39653外部验证集中,模型的ROC曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.72。对特征基因的富集分析表明模型中基因的功能与线粒体结构及能量代谢相关。结论:随机森林方法可以识别双相障碍的特征基因,随机森林与前馈神经网络联合建立的诊断模型在双相障碍中具有较好的分类性能。
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编辑人员丨6天前
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贝叶斯网络在护理真实世界数据的应用及Tetrad实现
编辑人员丨6天前
目的:介绍贝叶斯网络在护理真实世界数据中的应用及Tetrad软件实现,为医学科研人员提供方法学应用参考。方法:以真实世界数据糖尿病预测诊断为例,使用UCI机器学习数据库Pima-Indian Diabetes数据集为实例数据,根据Tetrad软件贝叶斯网络构建顺序进行贝叶斯网络推理。结果:当筛查者年龄≥30岁、糖耐量异常、餐后2 h血清胰岛素异常、BMI异常、家族家系遗传指数较大时糖尿病发生的概率由34.99%增涨为83.33%。结论:通过Tetrad软件实现的贝叶斯网络为真实世界数据因果推断提供了有力工具,促使变量间的依赖关系得到客观定量的解释。
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编辑人员丨6天前