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成年居民膳食模式与2型糖尿病风险的关联研究被引量：15: 2020年; 目的探索膳食模式与2型糖尿病(T2DM)风险的关联。方法采用两阶段分层随机抽样方法,于2013年从山西省大同市某大型煤矿集团的87个煤矿分公司中抽取3747名对象。采用自制问卷收集人口学特征、吸烟、饮酒和糖尿病家族史等资料,采用国际体力活动问卷评估体力活动状况,同时进行体格测量和糖脂代谢指标测定,按照T2DM风险得分分为高风险组与低风险组。采用半定量食物频率问卷收集对象既往1年的膳食数据,通过探索性因子分析和聚类分析进行膳食模式判别。采用非条件logistic回归模型分析膳食模式与T2DM风险的关系。结果研究对象年龄为(41.48±8.62)岁,其中男性2843名(84.31%),T2DM高风险组1819名,低风险组1553名。确定了4类膳食模式,分别为健康膳食、高盐膳食、肉类膳食以及高碳水化合物膳食。调整人口学特征、吸烟和饮酒等因素后,以健康膳食为参照,高盐膳食、高碳水化合物膳食和肉类膳食与T2DM风险的OR(95%CI)值分别为1.54(1.26~1.88)、1.80(1.43~2.28)和1.20(0.99~1.46)。结论高盐膳食和高碳水化合物膳食与T2DM风险存在正关联,肉类膳食与T2DM无关联。; 孙倩王慧乔楠张海霞崔燕黄建军王彤; 关键词：饮食习惯膳食调查

体重指数在同煤集团职工打鼾与代谢综合征关系中的中介效应被引量：2: 2018年; 目的研究在山西大同煤矿集团职工中打鼾对代谢综合征(MS)的影响,并探讨体重指数(BMI)在打鼾与MS关联中的中介作用。方法选择3 794名大同煤矿集团职工为研究对象,调查其一般情况并测量身高、体重、腰围、血压以及MS相关生化指标。用Logistic回归模型在井上井下2个亚组中分析打鼾与MS的关联;并用中介效应模型分析BMI在打鼾与MS关系中BMI的中介效应。结果井上和井下职工中,打鼾者患MS的风险均较高。OR值分别为:1.40(1.11,1.76)和1.60(1.29,2.02)。BMI对打鼾与MS的中介效应有统计学意义(中介效应值为9.55,P<0.01)。中介效应百分比为20.53%。结论同煤集团职工中,打鼾是MS的危险因素,BMI在打鼾与MS的关系中起部分中介作用。; 李艳艳高倩申亚男王慧黄建军孙晨明虞明星王彤; 关键词：打鼾代谢综合征 BMI 中介效应

腹腔镜技术在老年急腹症患者诊治中的应用被引量：19: 2013年; 老年人由于生理功能衰退，腹部各脏器的反应能力降低，对疼痛的感觉不明显，当患者自觉临床症状而入院治疗时，病情常较为严重。此外，老年患者腹部脂肪过多，使超声检查难度增加。近年来，随着腹腔镜技术的不断开展，其临床适应证范围不断得到扩展，由于其可在直视下观察脏器状态，诊断正确率高，手术创伤小，其应用越来越广泛。我们采用腹腔镜技术诊治老年急腹症患者274例，现将结果报道如下。; 崔猛胜何招才高玉娟王慧马雪平; 关键词：腹腔镜急腹症

Lasso-惩罚计分检验在小样本回归模型自变量筛选与统计推断中的应用被引量：7: 2015年; 目的将Lasso-惩罚计分检验应用于小样本数据回归分析中影响因素的筛选与推断。方法以前列腺癌数据为例,推断影响前列腺特异抗原(prostate-specific antigen,PSA)水平的因素。首先建立PSA及其影响因素的多重对数线性模型,采用Lasso-惩罚计分检验进行统计推断,把有统计学意义的变量纳入最终模型,计算该模型的校正决定系数R2和Cp值,然后与逐步法得到的一般多重回归校正R2和Cp值比较。结果 Lasso-惩罚计分检验得到4个有意义的变量:前列腺癌体积、前列腺重量系数、良性前列腺增生量、精囊入侵;一般多重回归得到前列腺癌体积、前列腺重量系数2个变量。两种方法得到模型的校正R2分别为0.637、0.603,Cp值分别为7.724、12.160。结论 Lasso-惩罚计分检能较好的筛选出重要变量且得到假设检验P值。; 赵俊琴王彤王慧赵春妮梁洁刘晓萌; 关键词：前列腺特异抗原

基于黄金分割法对“中国印”的完美性评价被引量：2: 2011年; 从线段黄金分割和面积黄金分割对黄金分割法进行了讨论,并对两者的共同点做了比较。通过设计误差指标,应用面积黄金分割法对2008奥运会会徽"中国印.舞动的北京"作为主体的中国印进行了计算和评价,结果显示了"中国印"符合黄金分割,视角效果比较完美。; 吴国民王慧; 关键词：黄金分割中国印图像处理

惩罚logistic回归用于高维变量选择的模拟评价被引量：9: 2016年; 目的 logistic回归是生物医学研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等。高通量测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战。惩罚logistic回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计,且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO(least absolutes shrinkage and selection operator)、EN(elastic net)、SCAD(smoothly clipped absolute deviation)、MCP(minimax concave penalty)以及SIS(sure independence screening)等,并用模拟数据对各方法进行评价。结果 (1)各方法的结果与自变量间的相关程度有关,不同惩罚logistic回归的精确性与自变量间的相关程度有关,如果相关较高,LASSO或EN的结果较好,而在相关较低时,MCP或SCAD结果较好;(2)结合SIS的方法倾向于少选变量,误选率低,但敏感度也低,而LASSO、MCP、SCAD选择变量较多,误选率高,但敏感度较高;(3)当自变量间低度相关时,SIS的三种方法结果非常接近,但相关较高时,SIS+LASSO的结果表现较好。结论采用非小细胞型肺癌的基因数据集进行实例分析,并表明如何根据模拟实验的结论,在多种方法的不同结果间进行选择。; 孙红卫杨文越王慧罗文海胡乃宝王彤; 关键词：惩罚 LOGISTIC MCP SCAD SIS

β2-微球蛋白与非霍奇金淋巴瘤预后关系的Meta分析被引量：2: 2013年; 目的β2-微球蛋白对非霍奇金淋巴瘤患者的预后影响一直都存有争议,本文应用Meta分析的方法,综合定量评价β2-微球蛋白在非霍奇金淋巴瘤总体生存中的预后价值。方法依据一定纳入排除标准,通过Pubmed,Science Direct和OVID数据库检索1980～2010年的相关文献,提取或估算β2-微球蛋白正常组和升高组总体生存率的风险比并采用固定效应模型和随机效应模型对其合并,依据单/多因素进行亚组分析,采用敏感性分析,估计合并风险比的变化情况。同时,采用漏斗图和失安全系数估计发表偏倚。结果共纳入16篇符合要求的文献,累计病例2227例。异质性检验结果提示,各研究间具有异质性(χ2=85.68,P﹤0.001,I2=82%,df=15),在随机效应模型下,合并的风险比为2.67(95%CI1.86～3.83)。总体效应的检验具有统计学意义(Z=5.32,P﹤0.001)。结论升高的β2-微球蛋白水平是非霍奇金淋巴瘤预后生存的独立危险因素,这一发现有利于为非霍奇金淋巴瘤的治疗策略提供依据。; 吴丽谢开鹏王彤闫丽娜归薇王慧张秀秀韩婷; 关键词：Β2-微球蛋白非霍奇金淋巴瘤 META分析

二分类诊断试验中预测值的比较方法及程序实现: 2013年; 诊断或筛检试验中，真实情况只有相互排斥的两种情况，如：有病与无病时，通常采用灵敏度和特异度描述试验的准确度。但在临床实践中医生最感兴趣的问题是：试验结果意味着什么？试验结果阳性的患者“有病”的可能性多大？试验结果为阴性的患者“无病”的可能性有多大？; 王慧张秀秀鲍彦平乔楠田双双王彤; 关键词：程序实现预测值筛检试验

氯乙烯对肝细胞周期G_1/S关卡相关蛋白表达影响: 2016年; 目的探讨氯乙烯(VCM)对细胞周期G1/S关卡功能影响及可能的机制。方法将人正常肝细胞HL-7702暴露于VCM气体(体积分数为0.8%、2.5%、7.5%、15.0%和30.0%)和空气(对照组)48 h后用流式细胞仪检测HL-7702细胞周期;Western blot测定细胞中G1/S关卡相关蛋白表达水平。结果染毒48 h后,在<7.5%剂量时,HL-7702细胞G0/G1期细胞百分数随染毒剂量增加呈上升趋势,与对照组[(73.35±1.56)%]比较,7.5%剂量组G0/G1期细胞百分比[(78.52±4.46)%]升高,差异有统计学意义(P<0.01);与对照组[(12.85±0.02)%]比较,2.5%剂量组S期细胞百分比[(10.97±0.17)%]下降,差异有统计学意义(P<0.05);细胞周期蛋白依赖性激酶(CDK 4)和P16蛋白表达量均呈上升趋势,与对照组比较,7.5%剂量组HL-7702细胞CDK 4、P16表达[分别为(1.43±0.51)、(0.80±0.30)]均升高,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论低剂量VCM染毒可使肝细胞发生G1期阻滞,高剂量时G1期阻滞作用消失;其机制主要与上调P16、CDK 4蛋白表达有关。; 胡君阳李阳王慧张文平仇玉兰

基于LASSO类方法的Ⅰ类错误的控制被引量：2: 2017年; 全基因组关联研究（genome-wide association studies,GWAS）是在全基因组范围内同时研究上百万个单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）位点与疾病或某些性状之间的关联,从而筛选出可能的致病SNP位点,进而对这些位点进行人群验证和实验分析。在GWAS研究中比较传统的分析方法是针对每个SNP和结局变量间关联进行单因素分析的假设检验,而待分析的SNP数量有几十万甚至上百万个,使得检验次数十分巨大,如果不采用合适的方法进行多重性校正来妥善控制Ⅰ类错误，会产生许多假阳性结果，对这些结果进行验证将耗费很多时间和财力，造成不必要的损失。针对全基因组测序数据进行多因素建模常采用的分析策略为降维和变量选择。; 许树红王慧孙红卫王彤; 关键词：单核苷酸多态性高维数据

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王慧

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