多类型复发事件下变系数加性乘积比率回归模型
【北京市自然科学基金】_参数估计_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140729
科研热词 部分线性ev模型 参数估计 动态视频 仿射模型 高斯核函数 风险函数 非线性系统 集员 运动估计 趋势预测 超分辨率复原 训练语料样本 视觉 自标定 经验似然 纵向数据 立体匹配 离群点 相对误差 渐近正态性 汉语统计语言模型 欧氏不变量 样本容量 最小二乘估计 最大后验概率 无线通信技术 旋转机械 故障 收敛速度 支持向量机 损失函数 平面圆靶标 干扰源定位 差分函数系数自回归(dfar)模型 小波变换 密度熵 块匹配 图像配准 去噪 加权最小二乘 到达时间差 删失数据 光斑图像 保守估计 三维测量 levy分布 k-近邻 bayes估计
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
科研热词 非线性系统 集员 随机缺失 随机效应 边际回归模型 超宽带 缺失数据 经验似然 线性ev模型 状态估计 渐近正态性 拟似然估计 拟poisson-gamma模型 强相合性 广义变系数模型 小波估计 多类型复发事件 垂直密度表示 发射-参考系统 双正交小波 参数估计 半参数模型 加性乘积比率回归模型 全对称多胞形 信道估计 估计方程 中心相似分布 不确定系统 一致强相合性 χ 2分布 monte carlo模拟 l-n估计 h广义线性模型
推荐指数 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
肺癌的复发风险评估和模型
肺癌的复发风险评估和模型肺癌是一种严重的恶性肿瘤，其复发风险评估和模型的研究对于预防和治疗肺癌起着重要作用。
本文将探讨肺癌的复发风险评估方法及其相关模型，并提供一种可能的评估方法。
一、肺癌的复发风险评估方法1. 传统临床指标评估传统临床指标评估是最常用的评估肺癌复发风险的方法之一。
例如，根据患者的年龄、性别、分期、肿瘤大小等因素，医生可以估计患者的复发风险。
虽然这种方法简便易行，但其准确度和预测能力有限，往往不能满足临床需求。
2. 分子生物学指标评估随着分子生物学的发展，越来越多的研究表明肿瘤的发展和复发与基因表达和突变有关。
通过检测肺癌相关基因的表达水平和突变情况，可以更精准地评估患者的复发风险。
例如，一些研究发现，特定的基因表达谱与肺癌复发密切相关，可以作为复发风险的预测指标。
3. 影像学评估影像学评估是通过对肺癌患者的影像学检查结果进行分析，评估其复发风险。
例如，通过CT扫描或PET-CT检查，可以观察到肿瘤的生长和转移情况，从而预测患者的复发可能性。
虽然这种方法在临床应用中广泛使用，但其判断结果仍存在一定的主观性和误差。
二、肺癌复发风险评估模型除了传统的评估方法外，研究人员还开发了一些复发风险评估模型，以提供更准确的复发预测。
1. Cox回归模型Cox回归模型是一种常用的生存分析方法，常用于评估患者的复发风险。
该模型将多个预测因素考虑在内，通过计算风险比（hazard ratio）来估计复发的可能性。
例如，通过考虑患者的年龄、性别、癌症分期等因素，可以建立一个Cox回归模型来预测肺癌的复发风险。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种模仿人脑神经系统运作原理的计算模型，其可以通过训练样本学习到复杂的非线性关系。
通过输入患者的临床数据和影像学数据，可以构建一个神经网络模型来评估患者的复发风险。
该方法具有较高的准确性和预测能力，但需要大量的数据样本进行训练。
三、一种肺癌复发风险评估方法基于前述评估方法和模型的研究，本文提供一种可能的肺癌复发风险评估方法。
多类型复发事件下的加性乘积比率回归模型
肿瘤 的转移 、疾病 的复发或 治愈；患脑血 管疾病的病人可能反复 出现的暂时性缺血【；Ｈ Ｖ病 】 Ｉ 人可能反复被感染【 。如果在研究 中感兴趣 的结果不止 一种类型 ，例如对个体 的健康通常可 以 ２ 】
从多个方面来进行评估 ，并且这些感兴趣 的结果在观察时间 内可能发生多次，这样 的结果称为 多类型 复发事 件 ｆ ｌ ｐｅｔｐ ｅｕ ｒｎ ｖｎ ） ｍｕｔ ｌ ｙ ｅｒｃ ｒ ｔｅｅ ｔ。例如 ：研究骨髓移植之 后的感染 ，感兴趣 的 ｉ ｅ 就是 同时研究细菌、真菌和病毒感染 ；在临床研究 中，考虑硒元素补 充的有 效性与预 防皮肤癌 的关系［，感兴趣 的问题是研究几类皮肤癌的复发。 ３ ］
第２卷 第６ ５ 期
２ ０ 年 １ 月 ０８ ２
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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文章￣ －０５ ０ ５ ０８０— ７— ： ０— ８（ ０）６ ９９１ １ ３ ２ ０ ０
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第 ２ 卷 ５
假 设 在 观 察 时 间 内 ，考 察 的 个体 共 有 ｎ 个 ，感 兴 趣 的 事件 有
种 不 同 的类 型 。且
设每 类 复发 事件 和 个体 都 是右 删 失 的，且 删 失是 相互 独 立 的。设 （ ｄ （）为 ）＝ ｓ 第 ｉ（ ｉ＝ １… ， ）个 个 体 在 时 刻 ｔ所 经 历 第 ｋ 种类 型 的事 件 的 次数 ，其 中 ｄ ￣（ ， ｎ Ｎ＊ ｋ ）＝ Ⅳ 一 ｔ一Ⅳ （ ） Ⅳ ＋ｄ） ￡ 为 在区间 ［ｔ ｔ 上的增量。Ｇｋ 一 ｔ ＋ｄ） ， 表示第 ｉ 个个体在第 类事件 的删失时间，则可观察的多类型复发事件过程记为
【北京市自然科学基金】_统计模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
科研热词 推荐指数 模糊认知图 2 预测 1 非线性赫布学习算法 1 非线性hebbian学习算法 1 边际回归模型 1 诊断,鉴别 1 被动攻击 1 血卟啉单甲醚 1 脉络膜新生血管 1 脉动热管 1 缺失数据 1 线性模型 1 精度 1 空间决策支持 1 神经网络 1 硬币病变,肺 1 码率控制 1 相关性检验 1 率失真模型 1 率失真优化 1 渐近正态性. 1 模型 1 最优化理论 1 早期预警 1 数字高程模型 1 拟似然借补估计 1 扩展kalman滤波 1 广义半参数模型 1 局部线性估计 1 定位误差 1 多重相关性 1 多类型复发事件 1 多元线性回归 1 垂直密度表示 1 坡度 1 地理信息服务 1 可伸缩编码 1 参数估计 1 加性乘积比率回归模型 1 刀具磨损 1 冬小麦 1 冠层光谱数据 1 农田环境 1 农产品安全 1 光动力学疗法 1 信道容量 1 信息隐藏 1 体层摄影术,x线计算机 1 估计方程 1 传热性能 1 传染病疫情 1 中心相似分布 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 置信域 经验似然 高光谱 髓鞘化轴突 骨质疏松 骨组织计量学 预测 非 近震源 输入空间 软件可靠性 谱比值 评价 菌落总数 脑血管分割 罚金折现期望 统计学 统计参数估测 纵向数据 系数压缩 空间变异特征分析 破产概率 矿区 生物力学 混合模型 汶川地震 模型 概率论 栽培型普洱茶树 最大强度投影法 显微断层扫描 断层距 支持向量机 广义erlang(2)过程 局部纠偏 孔隙结构 子集选择 大规模种植 多元线性回归 外固定器 地震动 地统计空间插值 土壤养分 回归 可拓理论 可拓模型 变系数ev模型 变形 参数估计
以“复发事件”为观察结局的临床试验常用有效性评价指标的比较
这样指 标 的数 据分 布特 点 ， 般 采 用成 组 ｔ检 验或 非 一 参 数检 验 等进行 组 间 比较 。
２ 首次事件发生率， ． 即采用生存分析的乘积限法
２ 东京大学医学部 生物统计学 ・ ． 疫学
△通 讯作 者 ： 晨 姚
维普资讯
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２６ ・ ３
Ｃ ｉｅｅ ｏ ｒ ａ ｏ ａ ｈＳ ａ ｓ ｃ 。ｕ ０ ７ Ｖｏ． ４ Ｎ ． ｈｎ ｓ ｕ ｎ ｆ Ｊ ｌ Ｈｅ ｌ ｔｔ ｔ ｓ Ｊ ｎ２ ０ ． １２ ． ｏ ３ ｔ ｉｉ
的结 论 。
事 件发生 率这样 的指 标进行 不 同处理 组 间的 比较 以说
明药物疗效， 但实际上， 这两种指标要么不适合该类数 据 的分析 要 求， 么不 能满足 研 究本 身 的假设 需要 ， 要 因 此可能 会导致 错误 的结 论 。本 文 中通过 对该 类资 料 目 前常用的几种有效性评价指标的比较。 结合实例分析， 对几 种常 用有效 性 评 价指 标 存 在 的 问题 进 行 讨 论。 旨
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中 国卫 生 统 计 ２ ０ ０ ７年 ６月 第 ２ ４卷 第 ３期
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２５ ・ ３
以“ 复发事件＂ 为观察结局 的临床试验常 用 有效 性 评 价 指 标 的 比较 ＊
朱赛 楠 龚 倩 李 雪迎 姚 晨 △
【 提
要】 目的
在 对药物 临床试 验 中该类 资料 的合 理选择 和评 价起 到
一
定 的参考 作 用 。
而 对 于那 些需要 用 药一段 时 间后才起 效 的药 物而 言， 它们 可能无 法有 效避 免第一 次 事件 的发 生。 但是 随 着用药 时 间的 延长 ， 药效逐 渐发 挥之 后 ， 们对于 整个 它 观 察 时间 内该结 局 的总 体 发 生情 况 会 起到 抑 制 作用 。
某种疾病复发多因素的统计学
某种疾病复发多因素的统计学分析腮腺复发性多形性腺瘤（Recurrent pleomorphie adenoma，RPA）术后的二次复发率及影响二次复发的危险因素。
方法：回顾分析腮腺复发性多形性腺瘤患者的临床病理特征，应用寿命表法计算术后的二次复发率．应用Kaplan―Meier方法对影响二次复发的各因素分别进行统计学分析，采用Cox比例风险回归模型筛选出影响二次复发的危险因素。
采用SPSS13．0软件包进行统计学分析。
结果：46例腮腺RPA患者，男20例（43．48％），女26例（56．52％），年龄15～74岁，中位年龄37．5岁。
46例中，13例行局部切除术（7例复发，占53．85％），21例行选择性腮腺浅叶切除术（9例复发，占42盘6％），12例行腮腺全叶切除术（2例复发，占16．67％）。
术后二次复发率5年时为（28．38±7．71）％，10年时为（65．57±11．02）％，15年时为（74．18±11．13）％。
多结节的腮腺RPA患者术后的二次复发率均显著高于单结节患者。
结论：腮腺RPA患者术后二次复发率，随着时间的延长逐年增加，因此，对术后患者应进行长期随访。
为降低再次复发率和防止面瘫的发生，进行保留面神经的腮腺全叶扩大切除术是合适的选择。
探究引起溃疡性结肠炎复发的影响因素,并提出预防措施,为临床实践提供理论依据.方法:以溃疡性结肠炎患者200例为对象,研究时间为2019年3月-2020年3月,统计患者复发率,记录一般资料,分析复发诱发因素,使用多因素回归分析其影响因素,并总结预防措施.结果:200例患者中,复发84例(42.00％)复发组发病年龄、饮酒、吸烟、治疗依从性、饮食习惯与非复发组比较差异有统计学意义(P<0.05).使用Logistic多因素回归分析,溃疡性结肠炎复发独立危险因素包括经常饮酒、发病年龄轻;保护性因素包括良好饮食习惯、良好依从性(P<0.05).结论:溃疡性结肠炎受到多种因素影响,包括饮酒、饮食、治疗依从性等,需加强健康教育,提高疾病认知水平,积极参与治疗,预防疾病复发。
临床观察研究疾病复发与复发风险的模型
临床观察研究疾病复发与复发风险的模型疾病复发是许多患者在接受治疗后面临的主要问题之一，复发带来的健康和经济负担对患者及其家庭造成了极大的困扰。
因此，了解疾病复发的风险因素以及建立相应的预测模型对于指导患者的临床管理和制定治疗方案至关重要。
本文将通过临床观察研究，探讨疾病复发与复发风险的模型。
一、背景介绍疾病复发是指在患者接受治疗后一段时间内，原本被治愈或缓解的病情再次发作或恶化的现象。
复发不仅会导致治疗效果的降低，还会延长患者的病程，增加医疗费用，并对患者的心理和生活质量造成负面影响。
因此，确定疾病复发的风险因素并建立预测模型，可以及早预防和干预，提高患者的治疗效果和生活质量。
二、观察对象与方法在本项临床观察研究中，我们选择了患有某种特定疾病的一批患者作为观察对象，并通过将患者的基本信息、病史、治疗方案等资料进行收集，以构建可靠的数据库。
三、疾病复发的风险因素根据观察分析得出的结果，我们找到了一些与疾病复发相关的风险因素，如下：1. 年龄和性别：年龄与疾病复发有一定的相关性，年纪较大的患者更容易发生复发。
此外，性别也可能与疾病复发有关，某些病症在男性患者中更容易复发。
2. 疾病类型和病理特征：不同的疾病类型具有不同的复发风险，有些疾病的复发几率更高，例如慢性疾病和复杂性疾病。
而某些病理特征，如肿瘤的分期、分级等也与疾病复发有关。
3. 治疗手段和方案：不同的治疗手段和方案可能对复发风险产生不同的影响。
例如，手术治疗相对较彻底，复发风险较低；而化疗或放疗可能对病情控制不够彻底，复发风险相对较高。
四、疾病复发风险的模型构建基于观察数据和风险因素分析结果，我们可以建立疾病复发风险的预测模型。
在模型构建中，我们可以采用回归分析、生存分析等方法，通过对相关变量的处理和建模，得出预测疾病复发风险的结果。
模型示例：在模型中，我们将风险因素转化为数值，根据不同因素的权重，计算出每个患者的疾病复发风险得分。
风险得分高的患者面临复发风险较大，需要加强监测和干预措施。
喉癌治疗后复发的影响因素分析及预测模型构建
喉癌治疗后复发的影响因素分析及预测模型构建郭珊珊，杨文婧，许丽萍，陶倩，王欢，王书谦沧州市人民医院耳鼻喉科，河北沧州061000摘要：目的 分析喉癌（LC ）治疗后复发的影响因素，并构建LC 治疗后复发的预测模型。
方法 接受手术切除、放化疗或靶向治疗等治疗方案的LC 患者80例，按照随访期内复发情况分为复发组17例、未复发组63例。
收集患者的年龄、性别、体质量指数（BMI ）、吸烟史、饮酒史、LC 家族史、基础疾病、肿瘤分期、肿瘤位置、肿瘤病理分型、肿瘤直径、肿瘤浸润深度、治疗方案等基本资料，采用qRT -PCR 法检测血清细胞骨架蛋白4（CKAP4）、N -乙酰氨基半乳糖转移酶2（pp -GalNAc -T2）、跨膜蛋白2（TMEM2）mRNA 。
采用COX 回归分析法分析LC 患者治疗后复发的影响因素，采用Logistic 回归分析法构建LC 治疗后复发的预测模型，采用受试者工作特征曲线（ROC ）评估预测模型对LC 治疗后复发的预测价值。
结果 复发组患者肿瘤分期Ⅲ～Ⅳ期占比、血清CKAP4 mRNA 相对表达量、血清pp -GalNAc -T2 mRNA 相对表达量、血清TMEM2 mRNA 相对表达量均显著高于未复发组（P 均<0.05）。
血清CK⁃AP4 mRNA 相对表达量、血清pp -GalNAc -T2 mRNA 相对表达量、血清TMEM2 mRNA 相对表达量是LC 患者治疗后复发的影响因素（P 均<0.05）。
构建了LC 治疗后复发的预测模型，预测概率=-8.967 + 0.724×血清CKAP4 mRNA 相对表达量 + 0.081×血清pp -GalNAc -T2 mRNA 相对表达量 + 1.132×血清TMEM2 mRNA 相对表达量。
预测模型的ROC 结果显示，该模型对于LC 治疗后复发具有较好的预测价值（AUC=0.872，95%CI =0.779～0.962，Cut off 值≥0.229，P <0.001），该模型预测LC 治疗后复发的灵敏度为88.23%、特异度为79.36%、阴性预测值为96.13%、阳性预测值为53.57%。