风险预测模型的构建与验证
风险预测模型构建

风险预测模型构建随着社会的发展和科技的进步,风险管理在各个领域中变得越来越重要。
无论是金融、保险、医疗、物流还是企业管理等,风险都是无法避免的。
因此,构建一个可靠的风险预测模型对于决策者来说至关重要。
风险预测模型是一种基于历史数据和统计分析的方法,通过对已知风险事件的分析来预测未来可能发生的风险。
它可以帮助我们识别潜在的风险因素,并制定相应的应对策略,从而减少不确定性和损失。
构建风险预测模型需要大量的数据。
这些数据可以是过去的风险事件记录、相关的经济指标、市场数据、行业报告等等。
通过对这些数据的整理和分析,可以找出其中的规律和趋势,为模型构建提供基础。
在构建风险预测模型时,需要选择合适的统计方法和模型。
常用的方法包括回归分析、时间序列分析、决策树、神经网络等。
选择合适的方法要根据具体的业务场景和数据特点来决定,以确保模型的准确性和可靠性。
在模型构建过程中,特征选择是一个关键的环节。
特征选择是指从众多的特征变量中筛选出对风险预测有重要影响的变量。
这需要结合领域知识和统计分析方法来进行,以避免过拟合和信息冗余,提高模型的预测能力。
在构建风险预测模型时,需要对模型进行验证和评估。
常用的方法包括交叉验证、ROC曲线、精确度和召回率等指标。
这些评估指标可以帮助我们判断模型的稳定性和准确性,为后续的应用提供依据。
构建好的风险预测模型需要不断地进行优化和更新。
随着时间的推移和环境的变化,原有的模型可能会失效或不再适用。
因此,需要通过不断地学习和改进,使模型能够适应新的情况和变化,保持其预测能力的有效性。
风险预测模型的构建是一个复杂而关键的过程。
它可以帮助我们在面对不确定性和风险时做出更加明智的决策,减少损失和风险。
通过合理选择数据、统计方法和模型评估指标,以及不断地优化和更新模型,我们可以构建出一个准确可靠的风险预测模型,提高决策的效果和效率。
炎症指标预测宫颈癌淋巴结转移的列线图风险模型建立与验证

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I与宫颈 癌 患 者 术 后 生 存 相 关 性 尚 未 得 到 评 估.
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参与肿瘤微环境的形成.此外,多项研究表明,全身
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危重症患者下肢深静脉血栓风险预测模型的构建及评价

危重症患者下肢深静脉血栓风险预测模型的构建及评价陈颖秦贤%,孙乔刘梅玉曲彦%摘要:目的建立危重症患者下肢深静脉血栓风险预测模型,并评价预测效能"方法选取重症医学科患者420例,分为建模组300例和验证组120例°应用Logistic回归分析筛选下肢深静脉血栓发生的独立危险因素,建立下肢深静脉血栓风险预测模型°应用Bootstrap法进行模型内部验证,利用验证组数据对模型进行外部验证°结果Logistic回归分析显示,血浆D-二聚体、机械通气、静脉血栓史、血管升压素和糖尿病是危重症患者发生下肢深静脉血栓的独立危险因素°建模组风险预测模型的曲线下面积为0.935,验证组曲线下面积为0.925°Hosmer-Lemeshow检验结果P=0.901°结论本研究建立的列线图预测效能较好,可操作性强,有利于下肢深静脉血栓早筛查、早诊断°关键词:危重症患者;下肢深静脉血栓;危险因素;风险预测模型;列线图;预测效能中图分类号:R472文献标识码:A DOI:10.3870/j.issn.1001-4152.2021.06.035Development and evaluation of a prediction model f or lower limb deep venous thrombosis in critically iil patients Chen Ying#Q z n Xian#Sun Qiao#Liu Meiyu#Qu Yan.Nursing School#Medical College of Qingdao University#Qingdao266000,China Abstract:Objective To develop a prediction model for lower limb deep venous thrombosis(DVT)in critically iil patients and to e-valuat8th8pr8dictiv8validity.Methods A total of420critica l y i l pati8nts w8r8divid8dintotwo parts!300cas8s for mod8l d8v8lopm8ntand120cas8sforv8rification.Logisticr8gr8ssionanalysiswasp8rform8dtoid8ntifyriskfactorsandformulat8pr8dic-tion model.Bootstrap method was used for internal validation of the model,and120cases for external validation of the model.Results Logistic regression analysis showed that plasma D-dimer,mechanical ventilation,venous thromboembolism history,vasopressor use and diabetes were independent risk factors for lower limb DVT in critically iil patients.The area under ROC curve was 0.935in internal validation and0.925in external validation.Hosmer-Lemeshow test showed P=0.901.Conclusion The nomogram established in this study for prediction of lower limb DVT in critically iil patient population has good predictive performance andstrongoperability#whi>his>ondu>ivetoearlys>reeninganddiagnosis.Key words:critically iil patient;lower limb deep vein thrombosis;risk factor;risk assessment model;nomogram;predic-tivevalidity进入21世纪,血栓性疾病占全球总死亡率的25%,包括静脉和动脉血栓(1)。
金融风险预测模型的构建方法与常见问题解析

金融风险预测模型的构建方法与常见问题解析随着金融市场的飞速发展和全球化程度的提升,金融风险的预测和管理变得越来越关键。
金融风险预测模型是帮助金融机构和投资者评估和管理风险的重要工具。
本文将介绍金融风险预测模型的构建方法,并探讨一些常见问题的解析。
一、金融风险预测模型的构建方法1. 数据收集与准备构建金融风险预测模型的第一步是收集相关数据并准备好用于模型构建的数据集。
这些数据可以包括市场价格、交易量、财务数据、宏观经济指标等。
在数据收集过程中,应确保数据的质量和完整性。
2. 特征选择与工程在数据收集后,需要对数据进行特征选择与工程,以提取出对风险预测有用的特征。
特征选择是指从原始数据中选择出最具预测能力的特征,可以使用统计方法、机器学习方法或领域知识等。
特征工程则是对所选特征进行变换、组合或构建新的特征,以提高模型的预测能力。
3. 模型选择与建立在特征选择与工程完成后,需要选择合适的模型来建立金融风险预测模型。
常见的预测模型包括回归模型、时间序列模型、机器学习模型等。
选择适当的模型需要考虑数据的属性、预测目标以及预测精度等因素。
4. 模型参数优化与评估模型建立后,需要对模型进行参数优化与评估。
参数优化是通过调整模型的参数,以使模型在预测任务上达到最佳表现。
评估模型的性能可以使用交叉验证、均方误差、准确率等指标进行。
5. 模型应用与更新构建好的金融风险预测模型可以应用于实际的风险管理中。
同时,由于金融市场和环境的变化,模型需要进行定期更新和优化,以保持预测精度和效果。
二、常见问题解析1. 数据质量与完整性金融风险预测模型的准确性和稳定性很大程度上取决于数据的质量和完整性。
如果数据存在噪音、缺失值或异常值,会导致模型的预测结果产生偏差。
因此,在构建模型之前,需要对数据进行清洗和校验,避免不准确或不完整的数据对模型预测的干扰。
2. 过拟合与欠拟合在金融风险预测模型中,过拟合和欠拟合是常见的问题。
过拟合指模型在训练数据上表现得非常好,但在新的未见过的数据上表现较差。
219515967_结直肠息肉发生风险预测模型的构建和验证

结直肠息肉发生风险预测模型的构建和验证*张学云1#季大年2项平2郑松柏1&复旦大学附属华东医院消化内科1(200040)内镜中心2背景:结直肠息肉为常见下消化道疾病,研究其危险因素对于临床防治具有重要意义。
目的:构建结直肠息肉发生风险预测模型并进行验证。
方法:根据纳入和排除标准,254例于2019年1月—2021年6月在上海华东医院特需内科病房住院体检者纳入研究,根据结肠镜检查结果归入结直肠息肉组和非结直肠息肉组。
收集结直肠息肉相关危险因素,包括性别、年龄、吸烟史、饮酒史、高血压、糖尿病、高脂血症、高尿酸血症、胆囊息肉/结石、脂肪肝等信息,经LASSO回归筛选后纳入多因素Logistic回归分析构建预测模型并绘制列线图。
以ROC曲线、C指数、校准曲线、决策曲线评价模型并进行内部验证。
结果:254例研究对象中结直肠息肉组116例,非结直肠息肉组138例。
经统计分析构建风险预测模型,发现性别(OR=2.11,95%CI:1.06~4.27)、年龄(OR=2.76,95%CI:1.17~6.73)、高血压(OR=3.23,95%CI:1.52~7.12)、糖尿病(OR=4.37,95%CI:1.52~14.64)、高脂血症(OR=3.20,95%CI:1.74~5.95)和脂肪肝(OR=2.21,95%CI:1.13~4.35)是结直肠息肉发生的独立危险因素。
模型具有良好的ROC曲线下面积(0.807)和C指数(0.807)。
决策曲线表明,如结直肠息肉发生阈值概率>12%,则模型具有临床意义。
随机抽取内部样本进行验证,C指数为0.793。
结论:结合性别、年龄、高血压、糖尿病、高脂血症、脂肪肝六项危险因素构建的预测模型和产生的列线图对结直肠息肉风险预测有一定参考价值。
关键词结直肠息肉;危险因素;预测模型;列线图Construction and Validation of Risk Prediction Model for Colorectal Polyps ZHANG Xueyun1,JI Danian2,XIANG Ping2,ZHENG Songbai1.1Department of Gastroenterology,2Endoscopy Center,Huadong Hospital Affiliated to Fudan University,Shanghai(200040)Correspondence to:ZHENG Songbai,Email:*******************Background:Colorectal polyp is a common lower gastrointestinal disease.Study of its risk factors is of great significance for prevention and treatment of colorectal polyps in clinical practice.Aims:To construct and verify a prediction model for risk of colorectal polyps.Methods:According to the inclusion and exclusion criteria,254subjects who were hospitalized for health examination in the Special Internal Medicine Ward of Shanghai Huadong Hospital from January2019to June2021were enrolled in the study.They were allocated into colorectal polyps group and non⁃polyp group based on the results of colonoscopy.The relevant risk factors of colorectal polyp were collected,including gender, age,cigarette smoking,alcohol drinking,hypertension,diabetes,hyperlipidemia,hyperuricemia,polyps/stones of gallbladder,fatty liver,etc.After screened by LASSO regression model,the selected factors were analyzed by multivariate Logistic regression to build the prediction model and nomogram.Furthermore,the prediction model was evaluated by ROC curve,C index,calibration curve and decision curve,and validated by internal samples.Results:Of the254subjects enrolled in the study,116cases were in colorectal polyps group and138in non⁃polyp group.The risk prediction model identified that gender(OR=2.11,95%CI:1.06⁃4.27),age(OR=2.76,95%CI:1.17⁃6.73),hypertension(OR=3.23,95%CI:1.52⁃7.12),diabetes(OR=4.37,95%CI:1.52⁃14.64),hyperlipidemia(OR=3.20,95%CI:1.74⁃5.95)and fatty liver(OR=2.21,95%CI:1.13⁃4.35)were independent risk factors for colorectal polyps.The model showed good area under the ROCcurve(0.807)and C index(0.807).The decision curve demonstrated that if the threshold probability of colorectal polyps was more than12%,the model would be of clinical significance.Internal samples were randomly selected for validation, and the C index was0.793.Conclusions:The prediction model and nomogram constructed by combination of risk factorsDOI:10.3969/j.issn.1008⁃7125.2022.05.004*基金项目:国家重点研发计划(2020YFC2009000,2020YFC2009001)#Email:********************&本文通信作者,Email:*******************including gender,age,hypertension,diabetes,hyperlipidemia and fatty liver have a substantial reference value for risk prediction of colorectal polyps.Key words Colorectal Polyps;Risk Factors;Prediction Model;Nomogram结直肠息肉是常见的下消化道疾病之一,根据病理类型主要分为非肿瘤性息肉和肿瘤性息肉,后者是结直肠癌(colorectal cancer,CRC)最主要的癌前病变[1]。
剖宫产产妇术中低体温风险预测模型的构建及应用效果研究

剖宫产产妇术中低体温风险预测模型的构建及应用效果研究一、本文概述Overview of this article随着医疗技术的不断进步和剖宫产手术的广泛应用,产妇在剖宫产手术过程中的安全问题日益受到关注。
其中,术中低体温是剖宫产手术常见的并发症之一,可能导致产妇的伤口愈合延迟、出血增多、感染风险增加以及新生儿的不良结局。
因此,对剖宫产产妇术中低体温风险进行准确预测和有效干预,对于提高手术质量和保障母婴安全具有重要意义。
With the continuous advancement of medical technology and the widespread application of cesarean section surgery, the safety issues of parturients during cesarean section surgery are increasingly receiving attention. Among them, intraoperative hypothermia is one of the common complications of cesarean section surgery, which may lead to delayed wound healing, increased bleeding, increased risk of infection, and adverse outcomes for newborns. Therefore, accurate predictionand effective intervention of intraoperative hypothermia risk in cesarean section women are of great significance for improving surgical quality and ensuring maternal and infant safety.本研究旨在构建剖宫产产妇术中低体温风险预测模型,并通过实际应用验证其预测效果。
老年病人非心脏手术全麻苏醒延迟风险预测模型的建立与验证

[收稿日期]2022-06-01 [修回日期]2023-03-24[基金项目]安徽省高校自然科学研究项目(KJ2019A1258)[作者单位]皖西卫生职业学院附属医院1.麻醉科,2.骨科,安徽六安237000[作者简介]沈 俊(1984-),男,硕士,副主任医师.[通信作者]丁少成,主任医师.E⁃mail:w153********@[文章编号]1000⁃2200(2023)06⁃0766⁃06㊃临床医学㊃老年病人非心脏手术全麻苏醒延迟风险预测模型的建立与验证沈 俊1,李德奎1,李晓明1,杨 洋1,丁少成2[摘要]目的:建立老年病人非心脏手术全身麻醉苏醒延迟的风险预测模型,并评估其预测效能㊂方法:选择全身麻醉下行非心脏手术老年病人778例,年龄≥65岁,性别不限,ASA 分级Ⅱ~Ⅲ级㊂收集病人围手术期临床资料,记录苏醒延迟发生情况㊂对有意义的计量资料进行ROC 曲线分析,并计算其最佳截断值转变为分类资料㊂所有特征变量进行多因素logistic 回归分析调查苏醒延迟的独立危险因素,构建列线图预测模型㊂使用C 指数㊁校准图和决策曲线分析来评估预测模型的识别㊁校准和临床实用性㊂内部数据验证采用自举验证计算校正的C 指数㊂结果:最终共纳入718例老年病人,66例发生苏醒延迟,发生率为9.2%㊂预测列线图中包含的预测因素包括:年龄>74岁㊁术前MMSE 评分≤25分㊁术前Fried 表型评分≥3分㊁合并慢性阻塞性肺疾病㊁术中低血压㊁术中脑电双频指数<45(P <0.01)㊂该模型显示出良好的分辨力,C 指数为0.750(95%CI :0.679~0.821),且校准良好,在内部验证中校正C 指数达到0.743㊂决策曲线分析表明,Nomogram 模型预测术后发生苏醒延迟的风险阈值为2.0%~81.5%,此时增加临床收益㊂结论:基于年龄㊁术前MMSE 评分㊁术前Fried 衰弱表型评分㊁慢性阻塞性肺疾病史㊁术中低血压㊁术中脑电双频指数构建的苏醒延迟Nomogram 图预测模型可以方便地用于老年病人非心脏手术全身麻醉苏醒延迟的风险预测,预测效能良好㊂[关键词]全身麻醉;苏醒延迟;老年;风险预测模型[中图法分类号]R 614.2 [文献标志码]A DOI :10.13898/ki.issn.1000⁃2200.2023.06.013Establishment and validation of risk prediction model for delayed emergence from general anesthesia in elderly patients undergoing non⁃cardiac surgerySHEN Jun 1,LI De⁃kui 1,LI Xiao⁃ming 1,YANG Yang 1,DING Shao⁃cheng 2(1.Department of Anesthesiology ,2.Department of Orthopedics ,Affiliated Hospitalof West Anhui Health Vocational College ,Lu′an Anhui 237000,China )[Abstract ]Objective :To establish the risk prediction models for delayed emergence in elderly patients undergoing non⁃cardiacsurgery and evaluate the predictive efficiency.Methods :A total of 778elderly patients(both sexes,age≥65years)of ASA grade Ⅱ⁃Ⅲ,who undergoing non⁃cardiac surgery under general anesthesia were enrolled.The perioperative clinical data of patients were collected and the occurrence of delayed emergence was recorded.The ROC curve analysis was carried out for meaningful measurement date,andthe best cut⁃off value was calculated to be transformed into classified data.Multivariate logistic regression analysis was performed on all characteristic variables to investigate the independent risk factors of delayed emergence,and nomogram prediction model was drew.Discrimination,calibration and clinical usefulness of the predicting model were assessed using the C⁃index,calibration plot and decision curve analysis.Internal validation was assessed using the bootstrapping validation to calculate the corrected C⁃index.Results :A total of718elderly patients were enrolled in this study,66patients developed delayed emergence,and the incidence was 9.2%.Predictors contained in the prediction nomogram included age >74years,preoperative MMSE score≤25points,preoperative Fried′s phenotypescore≥3points,complication with chronic obstructive pulmonary disease,intraoperative hypotension,intraoperative bispectral index <45(P <0.01).The model displayed the good discrimination with a C⁃index of 0.750(95%CI :0.679-0.821)and good calibration.Corrected C⁃index value of 0.743was reached in the interval validation.Decision curve analysis showed that the nomogram model predicting the risk threshold of delayed emergence was 2.0%-81.5%,which increased the clinical benefit.Conclusions :This novel nomogram incorporating age,preoperative MMSE,preoperative Fried′s phenotype score,history of chronic obstructive pulmonary disease,intraoperative hypotension and intraoperative bispectral index can be conveniently used to facilitate the delayed emergence riskprediction in elderly patients undergoing non⁃cardiac surgery,which has the good predictive efficiency. [Key words ]general anesthesia;delayed emergence;elderly; risk prediction model 苏醒是全身麻醉(全麻)的一个重要阶段,其特征是病人从无意识状态恢复觉醒和意识㊂这个复杂的过程有着不同于诱导的精确的神经生物学机制[1]㊂全麻结束后90min内病人仍然不能自主睁眼或唤醒睁眼称之为苏醒延迟(delayed emergence, DE)[2-3],尽管全麻药物可以在几分钟内代谢清除,但部分病人仍然存在DE㊂目前,我国人口老龄化趋势越加明显,老年病人接受手术逐年增多,老年病人各系统功能呈退行性变化,对全麻药物敏感性高,内环境易紊乱,导致老年病人更易发生DE,也是麻醉医生面临的严峻挑战㊂研究[4]发现,未区分年龄时DE发生率为0.5%,而老年病人非心脏手术DE发生率目前尚无真实确切数据㊂随着精确麻醉理念和快速康复理念的不断深入,提高老年病人麻醉复苏质量对于促进老年病人围术期快速康复,减少相关并发症发生具有重要意义㊂DE的影响因素较多[5],本研究通过筛选老年病人非心脏手术全麻DE的危险因素,构建DE的预测体系并对其效能进行验证,为临床预防DE提供参考,现作报道㊂1 资料与方法1.1 一般资料 本研究查阅相关研究文献,并实施预实验,结果表明100例老年病人非心脏手术发生DE9例,发生率为9%,初步纳入6项可能与DE发生相关的危险因素,每项危险因素纳入10项结局事件,计算出样本量需要667(6×10/0.09)例,假设脱落率为15%,故需要样本778例㊂本研究方案经皖西卫生职业学院附属医院伦理委员会批准,选择2021年1月至2022年3月计划接受非心脏手术的老年病人778例作为研究对象,均与病人或病人家属签署研究知情同意书㊂纳入标准:年龄≥65岁,性别不限;美国麻醉师协会分级(ASA)Ⅱ~Ⅲ级;气管插管全麻;能够配合研究㊂1.2 方法 本研究由受过专门训练的研究人员进行术前访视与数据的收集,入组病人的特征信息通过皖西卫生职业学院附属医院麦迪斯顿手术麻醉信息系统收集,包括(1)一般资料:年龄㊁性别㊁ASA分级㊁体质量指数(BMI)㊁术前MMSE量表评分㊁术前Fried表型(Fried′s phenotype,FP)衰弱评分≥3分例数(FP量表由体质量变化㊁握力㊁疲乏㊁步速㊁身体活动量5个项目组成,评分标准:0分为无衰弱,1~2分为衰弱前期,≥3分为衰弱)[6]㊁吸烟史㊁饮酒史㊁基础疾病史[高血压㊁糖尿病㊁冠心病㊁慢性阻塞性肺部疾病(COPD)]㊁术前血红蛋白㊁术前总蛋白㊁白细胞㊁总胆红素㊁谷氨酸氨基转移酶㊁肌酐㊁血糖;(2)术中资料:手术类型㊁麻醉时间㊁全凭静脉麻醉㊁舒芬太尼用量㊁输液总量㊁出血量㊁术中血压降低(术中低血压定义:收缩压低于术前基准状态20%)㊁术中血压升高(术中高血压定义:收缩压高于术前基准状态20%)㊁术中低脑电双频指数(BIS) (BIS值<45)㊁术中平均体温㊂剔除标准:(1)心肺功能严重障碍㊁脑缺血性疾病;(2)视听力障碍;(3)合并精神分裂症,抑郁症;(4)行心血管手术以及神经外科手术;(5)术后转入ICU;(6)病人麻醉单缺失本研究所需的数据㊂1.3 DE的评估 病人麻醉停止即视为复苏开始,期间麻醉医生每隔10min采用Steward评分对病人进行评估,评分结果记录于手术麻醉系统中㊂其中Steward评分总分0~6分,<4分为未苏醒,≥4分为苏醒㊂在麻醉停止后90min时Steward评分<4分,定义为DE㊂1.4 统计学方法 采用t检验㊁χ2检验或Fisher精确概率法㊁ROC曲线㊁多因素logistic回归分析㊁Nomogram模型和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)㊂2 结果2.1 老年病人非心脏手术全麻DE发生的单因素分析 本研究共对778例全身麻醉非心脏手术老年病人进行回顾性分析,其中自愿退出本研究18例,术后转入ICU12例,资料不全30例,最终纳入718例,全身麻醉后共发生66例DE,发生率为9.2%㊂DE的发生与年龄增加㊁术前MMSE评分减低㊁术前FP评分增加㊁合并COPD㊁术前血红蛋白浓度减低㊁麻醉时间延长㊁术中发生低血压㊁术中BIS值<45有关(P<0.05~P<0.01)(见表1)㊂表1 老年病人非心脏手术全麻DE发生的单因素分析(x±s)变量非DE(n=652)DE(n=66)t P 年龄/岁70±577±610.63<0.01性别 男 女36328936300.03*>0.05 ASA分级 Ⅱ Ⅲ40424840260.05*>0.05 BMI/(kg/m2)24.5±3.224.7±3.60.37>0.05术前MMSE评分/分26.2±1.824.7±1.4 6.57<0.01 FP评分≥3分602026.95*<0.01吸烟史140160.27*>0.05饮酒史222240.14*>0.05高血压99120.41*>0.05续表1变量非DE(n=652)DE(n=66)t P糖尿病456 >0.05△冠心病294 >0.05△COPD259 <0.01△术前血红蛋白/(g/L)107.2±16.198.9±13.6 4.04<0.01术前总蛋白/(g/L)59.8±6.558.6±6.8 1.11>0.05术前白细胞/(109/L) 6.4±1.5 6.7±1.6 1.20>0.05术前总胆红素/(μmol/L)13.6±3.813.8±3.50.32>0.05术前谷氨酸氨基转移酶/(U/L)23.2±6.824.1±7.30.79>0.05术前肌酐/(μmol/L)62.8±8.665.4±8.3 1.82>0.05术前血糖/(mmol/L) 5.9±1.7 6.1±1.90.71>0.05术前血钠/(mmol/L)139.8±3.3139.5±3.50.55>0.05术前血钾/(mmol/L) 4.3±0.5 4.4±0.6 1.19>0.05手术类型 腹腔镜手术298280.26*>0.05 骨科手术193210.14*>0.05 泌尿外科手术7070.00*>0.05 胸腔镜手术2020.00*>0.05麻醉时间/min140.3±27.1147.9±26.8 2.91<0.05全凭静脉麻醉15260.25*>0.05舒芬太尼用量/μg47.2±8.3 46.1±8.60.80>0.05输液量/mL1215.6±178.4 1238.7±180.90.78>0.05术中失血量/mL53.6±11.5 52.7±11.80.47>0.05术中低血压521618.50*<0.01术中高血压5980.67*>0.05术中BIS<45731711.81*<0.01术中平均体温/℃36.4±0.436.3±0.4 1.51>0.05 *示χ2值;△示Fisher精确概率法2.2 DE相关因素的ROC分析 将表1结果中差异有统计学意义的计量资料进行ROC曲线分析,计算最佳截断值㊂结果显示:年龄㊁术前MMSE评分㊁术前血红蛋白水平㊁麻醉时间的AUC分别为0.823㊁0.725㊁0.673㊁0.609;最佳截断值分别为:>74岁㊁≤25分㊁≤103.7g/L㊁>142min(见图1㊁表2)㊂2.3 DE发生风险因素的多因素logistic回归分析 将表1中有统计学意义的计数资料指标以及表2中的变量转化为二分类计数资料进行多因素logistic回归分析,采用逐步回归法,Hosmer⁃Lemeshow模型拟合度有统计学意义(χ2=1.69,P> 0.05),结果表明:年龄(>74岁)㊁术前MMSE评分(≤25分)㊁术前FP评分(≥3分)㊁合并COPD (是)㊁术中低血压(是)㊁术中BIS<45(是)是老年病人非心脏手术全麻DE发生的危险因素(P<0.01)(见表3)㊂ 表2 老年病人非心脏手术全麻DE相关变量ROC曲线分析变量AUCYouden指数最佳截断值 P95%CI敏感度/% 特异度/%年龄0.8720.507>74岁 <0.01 0.793~0.85066.784.1术前MMSE评分0.7130.356≤25分<0.010.690~0.75772.762.9术前血红蛋白0.6730.341≤103.7g/L<0.010.638~0.70874.259.8麻醉时间0.6690.227>142min<0.010.572~0.64566.756.0 表3 老年病人非心脏手术发生DE的多因素logistic回归分析因素B SE Waldχ2OR(95%CI)P 年龄(>74岁vs.≤74岁) 1.5330.37516.71 4.633(2.221~9.661)<0.01 MMSE(≤25分vs.>25分) 1.5540.43112.974.730(2.030~11.017)<0.01 FP(≥3分vs.<3分) 1.5930.34021.984.918(2.527~9.571)<0.01合并COPD(是vs.否) 1.3990.693 4.08 4.050(1.042~15.745)<0.01术前血红蛋白(≤103.7g/L vs.>103.7g/L)0.6690.4132.631.953(0.870~4.385)>0.05麻醉时间(>142min vs.≤142min)0.2720.4450.381.313(0.549~3.138)>0.05术中低血压(是vs.否) 1.6930.36821.195.435(2.644~11.174)<0.01术中BIS<45(是vs.否) 1.5710.36418.594.812(2.356~9.829)<0.01 2.4 DE的Nomogram模型构建 将年龄>74岁㊁术前MMSE评分≤25分㊁术前FP评分≥3分㊁合并COPD㊁术中低血压㊁术中BIS<45作为构建预测老年病人非心脏手术发生DE的预测因子,绘制Nomogram模型(见图2)㊂R语言结果显示C⁃index 为0.750(95%CI:0.679~0.821),内部验证显示校正C指数为0.743,说明此Nomogram模型具有中等的预测能力㊂2.5 Nomogram模型的校正与决策曲线评价 首先绘制预测老年病人非心脏手术发生DE的Nomogram模型的校准曲线(见图3),对角线虚线代表理想模型的预测,虚点线表示本研究构建的Nomogram性能,实线表示对构建的Nomogram的校正曲线,其越接近对角线虚线表示预测性能越佳㊂使用 rmda”包进行DCA 分析评估本研究构建的Nomogram 模型临床收益,结果表明Nomogram 模型预测DE 风险阈值为2.0%~81.5%,此时能为临床增加预测收益(见图4)㊂3 讨论 本队列研究结果显示:老年病人非心脏手术全身麻醉DE 发生率为9.2%,既往对老年病人非心脏手术DE 的临床研究数据很少,大多数可获得的公开材料由病例报告组成[7]㊂ZELCER 等[8]报道443例混合类型手术病人在全麻后15~90min 内无反应的发生率为9.46%,本研究结果与其相近㊂DE 临床上表现为镇静㊁缺乏主动性和对刺激缺乏足够的反应㊂其影响因素众多,大部分是可逆转的因素,很小部分可能是脑缺血缺氧性损伤或卒中等器质性疾病导致[9]㊂本研究针对影响老年病人DE 的因素进行筛查,对于有意义的计量资料进行ROC 分析,计算其AUC 和最佳截断值,并根据最佳截断值将有意义的计量资料转变为二分类计数资料,多因素logistic 回归分析结果表明,年龄>74岁㊁术前MMSE 评分≤25分㊁术前FP 评分≥3分㊁合并COPD㊁术中低血压㊁术中BIS <45是老年病人非心脏手术发生DE 的危险因素㊂为了直观地将影响DE 的因素展现出来,我们构建预测老年病人非心脏手术全麻DE 的Nomogram 模型㊂列线图在医学中被广泛用作预测预后的工具,具有用户友好的数字界面,更容易理解,帮助临床做出决策㊂本研究构建的预测DE Nomogram 模型的C 指数为0.750,队列的内部验证得出校正C 指数为0.743,显示出该模型具有良好的辨别力㊂校正曲线与决策曲线分析均证实该DE Nomogram 模型具有较好的准确性,预测DE 风险阈值为2.0%~81.5%,能够为临床预测DE 的发生提供决策支持㊂研究[10]发现随着年龄的增加大脑微血管再生机制受损,微血管血供能力降低,导致神经元供血减少,血脑屏障的完整性及功能受损可导致神经元过度氧化应激反应,导致神经退行性变㊂神经系统退行性变导致病人对全身麻醉剂㊁阿片类药物和苯二氮卓类的敏感性增加[11]㊂老年人麻醉后的脑电波与年轻人明显不同,主要以δ波为主,同时脑电爆发性抑制的发生明显增加,这同样增加了对麻醉药的敏感性[12]㊂老年人体内的分布体积㊁清除率和血浆蛋白结合的减少导致药物的游离血浆浓度增高㊂以上的因素共同导致了老龄化病人麻醉药物产生的效应更加持久而代谢相对减缓,从而导致DE 的发生增加㊂MMSE 评分是评测认知功能常用量表,既往研究表明术前认知功能降低是老年病人非心脏手术术后谵妄发生的独立危险因素[13],使用MMSE 评分来预测老年病人非心脏手术DE 发生的风险同样也是可行的[14],值得注意的是相当部分的谵妄发生在复苏室内,它可能是DE 的一种原因,主要表现为睡眠增多,表情淡漠㊁语速及动作缓慢等活动受抑表现[15],此外认知功能减退也是中枢神经系统退行性变的一种表现㊂衰弱是老龄化人口最重要的特征之一,衰弱病人的生活自理能力明显降低,同时增加术后不良事件发生率[16]㊂研究[17]发现,75岁及以上社区老年人中55.7%存在身体衰弱,40.3%合并有轻度认知障碍,故麻醉医生对 衰弱及其对围手术期的影响”的关注度越来越高,但目前术前衰弱与DE的研究较少㊂还有研究[18]发现术前身体衰弱是老年病人行非心脏手术发生术后谵妄的危险因素;黄煦晨[19]发现合并衰弱的老年病人行无痛胃肠镜检查时的苏醒时间明显延长㊂衰弱导致DE发生率增加可能与以下因素有关:(1)肌肉组织萎缩,脂肪相对增多,会使亲脂性的麻醉药物作用时间更长;(2)肾脏萎缩,麻醉药物在肾脏的排泄速度降低;(3)肺实质弹性逐渐减低,功能性肺泡表面积减少,呼吸肌功能降低,导致通气/血流灌注比例失调,拔管后低氧血症和肺不张发生风险增加[20]㊂笔者强调,迫切需要将术前虚弱评估作为接受手术的老年人的风险分层工具,以弥补常用的风险预测工具,如年龄㊁美国麻醉医师协会(ASA)分级㊁代谢当量评分(METS)等无法衡量到的麻醉风险,做到针对性地预防,改善老年病人的预后与康复㊂COPD的最主要特征是气流的不可逆受阻㊁肺泡通气量不足以及通气/血流比例失调[21],合并COPD导致DE发生率增加可能与以下因素有关:(1)肺泡通气量不足导致残留的吸入麻醉药排泄减缓;(2)麻醉机械通气后通气/血流比例进一步失衡,肺通气和肺换气受限,进一步损害COPD病人的气体交换,导致高碳酸血症进而影响麻醉复苏[22]㊂术中低血压在老年病人非心脏手术期间较为常见,研究[23]表明,术中低血压可能导致术后30d内重要器官缺血和术后死亡率增加㊂术中低血压可导致脑缺血缺氧,即使一过性的缺氧也可能造成脑组织不可逆性的水肿和坏死,这种改变在老年人中更加明显㊂此外老年人的脑血管自动调节能力受损,对低血压的代偿作用减弱,导致脑低灌注,使大脑功能恶化,这种影响主要表现为术后认知功能改变以及脑卒中的发生[24],这些改变也会导致病人的苏醒时间延长,是否能够通过预防术中低血压的发生减少老年病人术后DE的发生值得进一步研究㊂BIS能够较好地反映大脑皮层的功能状态,减少全麻药用量,研究[25]发现使用BIS进行监测,能够缩短病人拔管时间㊁睁眼时间以及定向力恢复时间㊂亦有研究[26]发现,老年病人胃肠道手术术中维持较低的BIS(40~49)导致术后意识恢复时间明显延长㊂临床上将BIS值<45作为深麻醉状态的标准[27],术中BIS值<45导致DE发生可能与深麻醉状态下脑电爆发性抑制增加,脑灌注减少对麻醉药物敏感性增加有关[12,28]㊂针对本研究发现的影响老年病人非心脏术的危险因素,我们应该做到有的放矢,有针对性地干预,积极制定术前㊁术中㊁术后各项有力措施㊂DE的发生是多种因素导致的,也可能是其他术后不良转归的结果,当出现DE时应该维持病人血流动力学㊁内环境稳定,积极纠正可逆因素,减少并发症发生㊂但本研究具有一定的局限性:(1)既往鲜见针对老年病人的DE研究,DE的发生率无法参考;(2)预测模型为单中心研究,DE的发生率以及预测模型的准确性有待多中心研究验证;(3)影响DE的因素可能纳入不全,可能遗漏一部分有意义因素(如苏醒时的体温保护㊁术后疼痛控制㊁神经阻滞的应用㊁术中输血等)㊂[参考文献][1] 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金融风控中的风险预测模型建立与验证

金融风控中的风险预测模型建立与验证随着金融行业的发展和创新,金融风险管理日益成为各金融机构不容忽视的重要工作。
风险预测模型作为金融风控的核心工具,具有重要的作用。
本文将探讨金融风控中的风险预测模型建立与验证。
1. 风险预测模型建立风险预测模型是帮助金融机构识别、测定和管理风险的工具。
建立有效的风险预测模型需要以下几个步骤:1.1 数据收集在建立风险预测模型时,首先需要收集相关数据。
这些数据可以包括客户的个人信息、历史交易记录、借贷数据等。
数据的质量和完整性对模型建立的影响非常大,因此需要确保数据的准确性和完整性。
1.2 特征工程在收集了数据之后,需要对数据进行处理和转换,以便于模型的训练和预测。
这个过程被称为特征工程。
特征工程可以包括特征选择、特征变换、特征衍生等。
通过对数据进行特征工程,可以提取出与风险相关的特征,为模型建立提供更有效的信息。
1.3 模型选择在建立风险预测模型时,需要选择适合的机器学习算法。
常用的金融风险预测模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。
选择合适的模型可以提高预测的准确性和稳定性。
1.4 模型训练在选择了合适的模型后,需要使用历史数据对模型进行训练。
训练数据应包含已知的风险和非风险样本。
通过训练数据,模型通过学习数据的规律和模式,使得在未知数据上能够准确预测风险。
2. 风险预测模型验证建立风险预测模型后,需要对模型进行验证,以确保模型的准确性和可靠性。
2.1 数据集划分在模型验证过程中,需要将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的训练和参数调优,而测试集用于模型的验证和评估。
划分数据集的比例应根据具体情况进行合理的设定。
2.2 模型评估在验证模型时,可以使用一系列指标来评估模型的性能。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1分数等。
这些指标可以帮助我们判断模型的预测效果,并对模型进行调整和改进。
2.3 交叉验证交叉验证是一种常用的模型验证方法,可以更准确地评估模型的性能。
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风险预测模型的构建与验证社会的不断进步,使得人们的生活水平在很大程度上得到了提高,风险预测模型的构建与验证就是通过改变室内的热湿环境,为人们的居住生活提供一个舒适健康的环境。
风险预测模型的构建与验证的应用越来越广泛,一个良好的风险预测模型的构建与验证设计,不仅可以提高人们生活舒适度,还可以提高工作学习效率。
随着我国民众环保意识的增强,不再单单一味追求舒适的居住环境,更多的开始关注节能减排、绿色环保、和谐自然的居住环境。
1.1风险预测模型的构建与验证引言概述风险预测模型的构建与验证在最近几十年飞速发展的过程之中,其整体的产业耗能占比已经接近我国社会整体能耗的三分之一,而对于风险预测模型的构建与验证的整体使用来说,其能耗在建筑整体能耗之中的占比达到了40-50%,风险预测模型的构建与验证以其出色的节能性和环保性,受到越来越多的关注,同时也被不断推广。
但是,风险预测模型的构建与验证在施工中往往不受重视,导致发生了很多问题,而且我国的风险预测模型的构建与验证的设计和施工往往由不同单位承包,其对于问题的理解方式不同,相对应的利益关系也存在很大区别,导致很难有完美的配合。
加之,设计人员和施工人员的素质不同,风险预测模型的构建与验证可能由于缺乏施工经验而凭空想象,造成设计不合理;施工人员对设计理解度不够,达不到设计要求,造成设计效果大打折扣等。
风险预测模型的构建与验证的施工质量好坏直接和影响了建筑物的使用质量好坏,加强风险预测模型的构建与验证的施工风险预测模型的构建与验证管理,有利于提高风险预测模型的构建与验证质量。
因此,对风险预测模型的构建与验证进行工程风险预测模型的构建与验证管理是非常有意义的,也是非常重要的。
由于社会的发展,人们的生活水平得到了大大提高,在这种大形势下,相应的物质需求也就急速膨胀,而风险预测模型的构建与验证基本的居住工程也成了社会最为关注的重点风险预测模型的构建与验证之一。
作为风险预测模型的构建与验证中重要组成部分之一的风险预测模型的构建与验证,其设施好坏还会对用户日常生活产生直接影响,因此风险预测模型的构建与验证的质量是否过关直接影响到用户对于住房的选择,也是考察整个风险预测模型的构建与验证的质量是否达标的重要参考条件之一。
如果建设后的风险预测模型的构建与验证不能满足业主的各种需求,且无法保证质量,即使其已经进行装修并投入运行,业主为了日常生活的便利也可能会再次投入资金进行二次返修,这在一定程度上浪费了大量的人力物力,这也是为什么人们把风险预测模型的构建与验证的质量作为购买住房时重要考虑因素的原因。
随着风险预测模型的构建与验证进程的加快,各种与建设规范不符的建设工程,使建筑耗能加大的问题日益严重。
由于生活水平的提高,人们对舒适住房环境的追求在很大程度上增加了建筑能耗,因此,大力推进风险预测模型的构建与验证的生产应用对减少建筑能耗有着极大地现实意义,这就需要我们加强风险预测模型的构建与验证的日常管理。
在风险预测模型的构建与验证施工期间,通过各个方面加强技术措施规范管理、实施规范施工技术,从而确风险预测模型的构建与验证。
同时,引入先进的节能技术,进一步减少因为空调运行效果差给业主带来的生活困扰,这将有利于在风险预测模型的构建与验证践行低碳环保理念,对风险预测模型的构建与验证的健康发展也有着极大地推动作用。
1.2风险预测模型的构建与验证研究目的及意义对于一个风险预测模型的构建与验证来说,不断地提高业务和产品的质量是其不断发展和提高市场竞争力的坚实后盾,同时也反映出风险预测模型的构建与验证内部对于发展的态度和主观需求。
通过大量数据显示,现如今风险预测模型的构建与验证常常会发生各种类型的工程质量不合格事件,同时随着经济全球化的不断深入和社会主义市场经济体制改革的深入推进,风险预测模型的构建与验证的入侵也极大地挤压了此类工程市场,因此目前面对这种不利局面,风险预测模型的构建与验证做的就是从自身工程管理出发,以工程的完成水平和安全系数为企业发展的前提条件,让自己在市场中迅速站稳脚跟。
同时也能够迅速提高我国总体工程水平,达到与国际抗衡的目的。
通过风险预测模型的构建与验证研究,笔者结合了不同类型的风险预测模型的构建与验证和经验结合于风险预测模型的构建与验证风险预测模型的构建与验证施工工程。
通过分析风险预测模型的构建与验证风险预测模型的构建与验证设计阶段、施工阶段以及完工阶段的质量管理情况,论证风险预测模型的构建与验证实施工程质量管理的重要性,并总结出其各个环节存在的问题,针对这些问题提出对应的质量管理改进措施,在研究中提出一种理论模型,为本行业类似风险预测模型的构建与验证提供一个参考。
本文对风险预测模型的构建与验证工程质量管理的研究具有重要的实际意义和工程实践价值。
对整个风险预测模型的构建与验证施工来说,本文针对风险预测模型的构建与验证进行工程质量管理分析,通过紧密联系理论知识、建立模型,对现阶段风险预测模型的构建与验证问题及节能具有积极地指导意义,对整个风险预测模型的构建与验证的提升有积极地作用,对整个风险预测模型的构建与验证的工期、预算、安装等也有明显的优化,极大地节省人力物力。
良好的质量管理不仅可以优化风险预测模型的构建与验证施工、节约风险预测模型的构建与验证资金等,还可以节约成本、提高质量、赢得口碑,极大地提升了品牌形象与品牌竞争力,有利于风险预测模型的构建与验证的发展。
1.3风险预测模型的构建与验证国内外现状1.3.1风险预测模型的构建与验证国外研究现状一般来说,风险预测模型的构建与验证相关概念的提出可以追溯到1920年左右,当时US正处于全方位飞速增长阶段,针对当时的国际局面,有研究人员最早做出了对于“风险预测模型的构建与验证”的阐述,受到与其同时期风险预测模型的构建与验证决策层的广泛注意,而随着时间的推移,对于风险预测模型的构建与验证进行管理也成为了本学科范围内所共同重视的事实。
此后大约到了1949年左右,风险预测模型的构建与验证确立了质量管理的流程,即先制定方案,然后按其不断推进,最终进行各方面的验收,促进了风险预测模型的构建与验证理论在学科内的发展,在最后添加了处置环节的同时使得这四个步骤首尾连接,形成了理论上的质量管理链,简称为风险预测模型的构建与验证循环。
自从此概念的提出之后,业内开始对其进行了全面的深入研究,相关的风险预测模型的构建与验证也不断得到突破,慢慢地该理论成为了风险预测模型的构建与验证运营中最受欢迎的方法之一,同时也不负众望地为企业效益的增长起到了极大的作用,其地位也得到了落实。
在市场经济不断推进的今天,本理论各个方面都在进行着不断的完善,这也标志着风险预测模型的构建与验证工作打开了一扇崭新的大门。
本理论在各位研究学者的建立和完善之下主要包含了对于风险预测模型的构建与验证的预估、管理以及不断修正,在这种全面发展的形势之下,企业的相应风险预测模型的构建与验证管理逐渐进行着优化和改进,取得了显著的成效,鲜明的现实作用使得越来越多的风险预测模型的构建与验证决策人员以及研究学者开始着眼于本概念的研究。
时间到了1980年,风险预测模型的构建与验证进行了相关的国际规定,此举要求风险预测模型的构建与验证将客户的真正需要放在首位,全面地阐述了整个工程全周期内在质量管理方面的工作,在这种世界性的规则的严格要求之下,风险预测模型的构建与验证的风险预测模型的构建与验证开始变得有法可依,这就使得国际上工程质量管理走入了正轨,开始了全面而完善的发展之路。
从1990年起,风险预测模型的构建与验证开始做出了自己关于无质量事故的工程运营机制,具体含义是风险预测模型的构建与验证应当将每一次工作都当成最后一次,保证质量的绝对可靠,必须掌握第一手的高标准严要求,在此基础上不断进行质量完善和改进,就能使风险预测模型的构建与验证质量上升一大块。
对于概率学和数理统计学科来讲,一般把风险预测模型的构建与验证中每个个体与整体加和后求出的均值之间的差异称为偏差值,用风险预测模型的构建与验证来表示,所以不难理解该参数存在的意义就是反应工程管理的水平,详细来说就是个体质量与标准质量之间的差距。
国际上有一个通用的风险预测模型的构建与验证理论,其作用就是从风险预测模型的构建与验证的总体业务水平出发,不断对整体架构进行完善与修正。
国际上有研究人员认为对于质量的全面管理主要责任应当在于承包单位,在风险预测模型的构建与验证对质量的高要求之下,才能不断为打造高标准风险预测模型的构建与验证而努力,同时以风险预测模型的构建与验证为基础,逐渐建立了一套以质量管理为前提和基础的工程测评和验收体系。
1.3.2风险预测模型的构建与验证国内研究现状由于世界上对于风险预测模型的构建与验证和研究方法的不断深入研究并逐渐投入使用,慢慢地对本土相关风险预测模型的构建与验证造成了很大的影响,在他们的带动之下,风险预测模型的构建与验证也开始了对其的系统研究。
在对风险预测模型的构建与验证等方面进行详细叙述时,许多学者从技术发展、材料使用、人员安排以及现场各种风险预测模型的构建与验证安全管理等方面质量管理的各种影响因素出发,阐述了各种风险预测模型的构建与验证相对应的控制方式措施。
因此,使业主的各种需要得到满足,同时又要符合相关的风险预测模型的构建与验证标准、设计相关的规定文件、风险预测模型的构建与验证规定等各方面,风险预测模型的构建与验证成为各种建设实施工程风险预测模型的构建与验证的最重要的一个方面。
大约在21世纪之初,风险预测模型的构建与验证就对工程的成果保障工作的意义进行了重点强调,其风险预测模型的构建与验证为只有做好对风险预测模型的构建与验证所能达到的标准的控制,才能保持高质量生产的动力和前提,对此,必须要打造全面完善的风险预测模型的构建与验证,同时建立相应的测评体系。
而对于风险预测模型的构建与验证的全过程,不可避免存在与预想不符的情况,此时应当在真正需求的基础上,掌握好工程运行的节奏和标准。
自此大概经历了两年的时间,风险预测模型的构建与验证从风险预测模型的构建与验证本身出发,以多种研究模式包括风险预测模型的构建与验证层面、运筹学等为基础,对于整个风险预测模型的构建与验证管理期间可能出现的不安定因素以及可能引发的相应后果进行了全面的解剖。
同时风险预测模型的构建与验证是将打造一套完善的风险预测模型的构建与验证运营风险控制体系作为研究的前提条件。
企业在按照客户需求进行具体的工程管理工作时,必须要严格参照有关部门提供的风险预测模型的构建与验证测评方案、改进意见以及风险预防方案等,确保无风险预测模型的构建与验证事故的发生。
同年,风险预测模型的构建与验证提出,应当将整个风险预测模型的构建与验证进行时伴随的质量运营问题作为风险预测模型的构建与验证的核心,风险预测模型的构建与验证整体在召开风险预测模型的构建与验证会议时,需要考虑风险预测模型的构建与验证的完成情况、不安定因素等多个方面,对整体质量进行评估。