全婷
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 供职机构：四川大学华西公共卫生学院更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 体重对青年人骨矿含量和骨密度的影响被引量：6
- 2009年
- [目的]探索诊断骨质疏松的准确指标。[方法]通过测量114例年轻健康人的身高、体重,测量其头、上肢、下肢、躯干、肋骨、骨盆、脊柱和和全身骨密度(BMD),以及上肢、下肢、躯干和全身骨矿含量(BMC)。并分析体重与骨矿含量和骨密度间相关性和体重对两指标的影响。[结果]两性体重与下肢、躯干、全身BMC相关性均较体重与这3个部位BMD的相关性强,男性体重与BMC的相关性不如女性;体重标化的下肢BMC具有最小的变异系数,其次是全身和躯干的BMC变异系数较小。[结论]体重与BMC和BMD均呈正相关,尤其和BMC相关性最强,故分析骨矿含量时,用体重校正可更加准确反映个体骨质量情况。
- 王文志杨定焯全婷熊海
- 关键词：体重骨矿含量骨密度
- 亚洲妇女骨质疏松自我评价工具应用于我国大陆地区绝经后妇女骨质疏松的筛检效果评价被引量：8
- 2009年
- 目的探讨亚洲妇女骨质疏松自我评价工具(OSTA)应用于我国大陆地区绝经后妇女的筛选效果,为促进我国骨质疏松筛检工具的研究与建立提供参考依据。方法利用我国"骨密度参考数据库"中绝经后妇女股骨颈骨密度的数据,根据OSTA计算公式得到每个被测者的OSTA得分,依据其筛选临界值将所有对象划分为3个危险性等级或有、无骨质疏松危险性两类,并与双能X线骨密度仪(DXA)测定的股骨颈骨密度所得T-score进行对比分析,通过灵敏度、特异度、Kappa值、ROC曲线下面积等指标进行评价。结果按照三级筛选界值进行骨质疏松危险性判定,Kappa=0.357(P<0.001);按两类界值,Kappa=0.418(P<0.001),灵敏度为73.8%,特异度为68.2%,阳性预测值为76.1%,阴性预测值为65.4%。结果均表明OSTA与T-score的分类一致性较差。调整临界值后,该分类一致性没有得到改善。经ROC分析,曲线下面积为0.789,表明OSTA具有中等应用价值。结论OSTA在我国的临床适用性不理想。因此,探索适用于我国大陆地区绝经后妇女的骨质疏松筛检工具仍具有重要的现实意义。
- 陈俊杨定焯张菊英全婷程枫
- 关键词：骨质疏松筛检试验可靠性
- 四川省50岁及以上妇女骨质疏松筛检工具的建立及评价被引量：5
- 2009年
- [目的]按照WHO批准的诊断标准,以骨矿含量(BMC)为诊断指标,建立四川省50岁及以上妇女骨质疏松的筛检工具,为骨质疏松筛检和诊断的进一步发展提供依据和方法学参考。[方法]利用四川省50岁及以上妇女的年龄、身高、体重、绝经年龄,基于双能X线骨密度仪的腰椎(L2-4)BMC等数据,采用Fisher判别分析建立四川省妇女骨质疏松的筛检工具,并利用ROC曲线评价筛检效果。[结果]提出了四川省妇女骨质疏松(OP)的筛检工具,即Q=0.8体重-0.7年龄,ROC曲线下面积为0.828(P﹤0.05)。判定准则即为:Q≥9,判为无OP危险性;Q﹤9,判为有OP危险性。此时的灵敏度为91.7%,特异度为48.5%。[结论]新筛检工具筛检准确性较高,具有筛检价值,建议使用此筛检工具对四川省妇女进行骨质疏松的筛检。
- 全婷杨定焯张菊英陈俊程枫
- 关键词：骨质疏松ROC曲线
- 传染病异方差性时序数据的建模与拟合被引量：1
- 2009年
- 目的探讨异方差性时间序列模型在传染病疫情数据分析中的应用。方法分别采用ARIMA和AR-GARCH模型对某市淋病发病率月报数据进行建模和拟合。结果本资料构成的时间序列经检验具有明显异方差性,经模型比较和筛选,AR(1)-GARCH(0,1)模型能够较好的拟合本研究中传染病疫情时序数据。结论AR-GARCH模型适用于传染病疫情数据构成的异方差性时序数据分析。
- 张子武李晓松全婷
- 关键词：AR-GARCH模型时序数据异方差传染病
- 四川省50岁及以上妇女骨矿含量的影响因素分析
- 2009年
- [目的]探讨影响四川省50岁及以上妇女骨矿含量(BMC)的因素,为建立以BMC为指标的骨质疏松筛检和诊断工具提供依据。[方法]利用"九五"攻关四川省数据和我国"骨密度参考数据库"中50岁及以上妇女的数据,通过多元线性回归逐步筛选影响BMC的主要因素。[结果]影响BMC的主要因素包括体重、年龄,其次为身高、绝经年龄与是否脆性骨折。[结论]可以利用影响四川省妇女BMC的主要因素建立相应的筛检或诊断工具,从而对四川省妇女进行骨质疏松的筛检或诊断。
- 陈俊杨定焯张菊英全婷程枫
- 关键词：骨质疏松影响因素
