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分位数回归模型在公共卫生领域中的应用及SAS实现
分位数回归模型在公共卫生领域中的应用及SAS实现
张紫琦;王爱玲;屈水令;王潇滟;于石成;潘晓平
【期刊名称】《环境卫生学杂志》
【年(卷),期】2024(14)1
【摘要】目的探讨分位数回归模型在公共卫生领域中应用及SAS实现,为该方法推广使用提供参考。
方法在介绍分位数回归模型基本概念基础上,介绍了分位数回归模型应用情景与优势,并以血清克拉拉细胞蛋白水平和第一秒用力呼气容积/用力肺活量(FEV1/FVC)变化数据为例,与简单线性回归模型相比,探讨分位数回归模型应用及SAS实现过程。
结果分位数回归模型不仅可以分析血清克拉拉细胞蛋白水平对FEV1/FVC均值的影响,还可以分析血清克拉拉细胞蛋白水平对FEV1/FVC不同分位数的影响,得到更全面的信息,且通过统计软件SAS可方便实现。
结论分位数回归模型可弥补简单线性回归模型仅关注应变量均值特征而不能分析其完整分布特征的不足,SAS软件提供了相对成熟的分析语句,值得推广。
【总页数】6页(P8-12)
【作者】张紫琦;王爱玲;屈水令;王潇滟;于石成;潘晓平
【作者单位】中国疾病预防控制中心妇幼保健中心;中国疾病预防控制中心
【正文语种】中文
【中图分类】R122.2
【相关文献】
1.骨髓移植数据的删失分位数回归分析及SAS软件实现
2.GJR-CAViaR模型的贝叶斯分位数回归——基于Gibbs抽样的MCMC算法实现
3.教育增值评价中嵌套数据增长百分位估计方法探析:多水平线性分位数回归模型的应用
4.估计极端行为模型:分位数回归方法及其实现与应用
5.分位数回归方法简介及其在医学研究领域中的应用
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公共卫生的理论与实践
分析公共卫生领域面临的挑战和问题，提出相应的 解决策略。
03
促进公共卫生事业的发展，提高人们的健康水平和 生活质量。
公共卫生的定义与重要性
定义
公共卫生是指通过有组织的社会努力来预防疾病、延长寿命、促进健康和提高效益的科学和艺术。
重要性
公共卫生是保障社会稳定和经济发展的重要基础，对于提高人们的健康水平和生活质量具有重要意义 。同时，公共卫生也是全球卫生治理的重要组成部分，对于应对全球性卫生挑战具有不可替代的作用 。
儿童保健
提供儿童生长发育监测、 预防接种、营养指导等服 务，促进儿童健康成长。
环境卫生与食品安全
环境卫生
改善生活环境和工作环境 ，减少环境污染对人群健 康的影响。
食品安全
加强食品生产、加工、运 输等环节的监管，确保食 品质量和安全。
饮用水安全
保障饮用水的清洁和安全 ，预防水源性疾病的发生 。
CHAPTER 04
健康教育与健康促进
健康教育的概念与目的
01
通过信息传播和行为干预，帮助个体和群体掌握卫生保健知识
，树立健康观念，提高健康素养。
健康促进的策略与措施
02
倡导健康生活方式，改善健康环境，加强健康服务，提高健康
水平。
健康教育与健康促进在公共卫生中的作用
03
提高公众健康意识和自我保健能力，促进全民健康素质的提升
企业应积极履行社会责任，关注员工健康 ，参与公共卫生项目，为公共卫生事业贡 献力量。
社会组织层面
个人层面
社会组织应发挥自身优势，积极参与公共 卫生的宣传、教育和援助工作，提高公众 的卫生意识和自我保健能力。
个人应养成良好的卫生习惯，关注自身健康 ，积极参与公共卫生活动，共同营造健康的 社会环境。
公共卫生信息分类与基本数据集标准研究(研究生课件)
二、研究结果 2. 公共卫生基本数据集标准的研究
1）基本数据集的设置及数据元的提取、描述，提交 由各个工作组完成。 各工作组根据本领域信息系统建设需求，通过业务功 能需求分析、业务流程建模和信息建模，进行了基本 数据集设置、数据元提取、数据元描述和数据元的提 交。 各工作组已完成的46个基本数据集，提交了1149个数 据元。
（其他特指行为）
6 Unspecified activities
（未特指行为）
Administrative Attributes （管理属性）
来源文档： 来源机构： 信息模型链接：NHIM损伤事件 数据集规范：开始日期 结束日期 NMDS – 入院病人护理 01/07/2000 NMDS – 损伤监测 01/07/2000 备注：
从总体上说，公共卫生信息系统的建设缺乏整体规 划和统一的标准，多以“单兵作战”为主。有人将它形 象地表述为处于信息系统开发的“春秋战国”时代，属 于小作坊“烟筒”式开发。
信息孤岛
传 染 病 监 测 系 统
实 验 室 管 理 系 统
一、背景
从数据的角度说信息孤岛表现为信息表达不规范。 以三个不同系统中有关婚姻编码为例，见下表：
•数据元基本概念理解:
数据建模: 以美国公共卫生概念数据模型（PHCDM)为例
1. 4个主题域
卫生相关活动主题域包含卫生服务、卫生环境和影响健康行为信息 参与者主题域包含卫生相关活动的参与对象信息 客体主题域包含与卫生相关活动和参与者有关的物资、设备和产品信息. 位置（场所）主题域包含与参与者、卫生相关活动或者客体相关联的地
公共卫生信息系统基本数据集标准的 研究关注的是信息表达的标准与规范， 研究的主要内容： --公共卫生信息系统事务层数据元标准 --公共卫生信息系统交换层数据元标准 --公共卫生信息系统决策层数据元标准
医学信息学概论(第六章 公共卫生信息系统)
公共卫生信息系统—疾病监测信息系统是用于实时捕获和分析疾病数
据，实现多监测信息系统的无缝连接，监测并评估疾病发展趋势、确定公共卫生突发事件、 指导疾病的预防、控制和救治的互操作信息系统。
疾病监测是指长期、连续、系统地收集疾病的动态分布及影响因素的资料，经过分析 将信息上报和反馈给一切应当知道的人，以便及时采取干预措施并评价其效果。 （一）、疾病监测的含义：1、强调长期地、连续地收集疾病的动态资料，及时发现疾 病分布及其影响因素的变化；2、疾病动态分布不仅指三间分布，也包括疾病谱的动态 分布；3、影响因素；4、资料认真核对分析，归纳出有用信息；5、及时上报和反馈； 6、疾病监测是手段，控制疾病流行是目的。 （二）疾病监测的几个概念：1、被动监测与主动监测；2、常规报告与哨点监测；3、 报告病例与实际病例；4、直接指标与间接指标；5、静态人群与动态人群。 （三）疾病监测的目的：1、定量描述和估计传染病的发病规模、分布特征、传播范围； 2、早期识别流行和暴发；3、对以消灭或正在消灭的传染病判断疾病或病原体的传播 是否阻断；4、了解疾病的长期变动趋势和自然史；5、病原学监测；6、人群免疫水 平监测；7、相关危险因子监测；8、评价预防控制策略和措施的效果；9、建立和检 验传染病流行病学研究假设；10、进行传染病流行趋势的预测、预报和预警；11、发 现新传染病。 （四）疾病监测的种类：1、传染病监测：国际监测流感、脊灰、疟疾、流斑伤寒、回 归热，我国分类管理传染病；2、慢性非传染病监测。3、其他公共卫生监测
卫生监督信息系统结构与功能
1、卫生三监督信息系统功能框架：卫生监督执法系统活动主体管理决策者、
执法监督者求，执法监督者对监督对象的属性数据、空间数据的实
时掌控，同时满足监督对象日益增长的卫生法律法规、健康监护等方面的
突发事件公共卫生风险评估(共75张PPT)
使用统一问卷 进行多轮次专家调查
经过反复征询、归纳和修改 最后汇总成专家根本一致的看法，作为风险评估的结
果
31
德尔菲法
员应相对固定 专家应能覆盖评估议题的主要专业领域
每个专业或领域的专家数量应当相对平衡
如传染病应考虑流行病专业、临床专业、实验室专业、病媒生物专 业等
专家会商法
会商组织者及其本卷须知
应根据评估目的，事先就需要会商的要点进行梳理， 如果讨论过程中有些要点始终没有讨论到，会商组织 者应适当地加以引导；
失效模式和效应分析（FMEA）
危险与可操作性分析（HAZOP）
危险分析与关键控制点（HACCP）
保护层分析法
结构化假设分析(SWIFT)
风险矩阵 人因可靠性分析
以可靠性为中心的维修
业务影响分析 根原因分析 潜在通路分析 因果分析 风险指数 故障树分析 事件树分析 决策树分析 Bow-tie 法 层次分析法（AHP） 在险值（VaR）法 均值—方差模型 资本资产定价模型 FN曲线 马尔可夫分析法 蒙特卡罗模拟法 贝叶斯分析 1）SA表示非常适用； 2）A 表示适用； 3）NA 表示不适用。
德尔菲法
具体实施步骤 汇总专家第一次判断意见 列成图表，进行比照，再分发给各位专家，让专家比较
自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断；
也可以把各位专家的意见加以整理，或请身份更高 的其他专家加以评论，然后把这些意见再分送给各 位专家，以便他们参考后修改自己的意见；
35
德尔菲法
具体实施步骤
有助于通过事后调查来进行事故预防
2023版国家基本公共卫生免费服务手册印刷
尊敬的读者：近日，我有幸接到一项特殊的任务，那就是撰写一篇关于“2023版国家基本公共卫生免费服务手册印刷”的文章。
在接到这个任务之后，我不禁感到兴奋和紧张，因为这对我来说是一个全新的挑战。
然而，为了能够更好地完成这个任务，我将全力以赴，为您呈现一篇高质量、深度和广度兼具的文章。
让我们深入了解一下这份“2023版国家基本公共卫生免费服务手册”。
这份手册是由国家卫生健康委员会编制，旨在为全国人民提供免费的公共卫生服务信息和指南。
2023年版的手册将涵盖更广泛的内容，包括但不限于健康知识科普、慢性病防控、传染病防治、家庭常见病自我护理等方面的内容。
由于公共卫生服务的重要性日益凸显，这份手册的印刷工作也备受关注。
在印刷这份手册时，深度和广度的要求非常重要。
印刷工作需要确保手册中的各项内容准确、清晰地呈现在读者面前。
这意味着印刷工艺要求高、印刷质量要有保障。
考虑到全国各地的不同实际情况，手册的印刷数量也需要符合实际需求，以便更多的人能够获得这份免费的公共卫生服务指南。
在撰写这篇文章的过程中，我将按照从简到繁、由浅入深的方式来探讨这个主题。
我将介绍手册的背景和重要性，以帮助您对这个主题有一个初步的了解。
随后，我会深入分析手册的内容和印刷工艺，以便让您更加深入地了解手册的内涵和印刷过程。
我会对现行的公共卫生免费服务手册进行总结和回顾，并共享我个人的观点和理解。
在本文的撰写过程中，我将多次提及“2023版国家基本公共卫生免费服务手册印刷”这个主题文字，以确保全文贯穿这一主题的内容。
文章将采用非Markdown格式的普通文本撰写，遵循知识文章格式。
在内容排版上，我会使用序号标注，并全面讨论与探讨这一主题的相关内容。
在回顾性的内容中，我会对这个主题进行全面、深刻和灵活的总结，以便让您从不同的角度更加全面地了解这个主题。
我也会共享我个人对这个主题或概念的观点和理解，希望能够为您提供一些启发和思考。
在整个撰写过程中，我会不断努力提高自身的写作水平，保证文章的高质量和深度。
基于大数据的公共卫生事件监测模型研究
基于大数据的公共卫生事件监测模型研究随着信息技术的发展，大数据已经成为各个领域研究的热点之一。
在公共卫生领域中，通过利用大数据进行监测和预测，可以提升公共卫生事件的应对和管理能力。
基于大数据的公共卫生事件监测模型的研究正日益受到重视，并在实践中取得了显著的效果。
一、大数据在公共卫生领域的应用公共卫生领域面临着许多复杂的问题，如传染病的爆发、环境污染的危害等。
传统的监测方法往往受限于数据采集的效率和准确性，难以做出及时的响应和决策。
而大数据技术的出现，为解决这些问题提供了新的途径。
利用大数据技术，可以整合多种数据源，包括社交媒体数据、医疗保健数据、传感器数据等，构建全面、准确的监测模型，帮助公共卫生部门更好地进行事件监测、预测和应对。
二、基于大数据的公共卫生事件监测模型的构建基于大数据的公共卫生事件监测模型的构建需要从数据采集、数据处理和模型建立三个方面展开。
1. 数据采集数据采集是构建大数据监测模型的基础。
可以通过爬虫技术从网络上获取社交媒体数据，从医疗机构和卫生部门获取医疗保健数据，从传感器等设备中获取环境数据等。
这些数据来源广泛且丰富，能够覆盖公共卫生事件的各个方面。
2. 数据处理在数据采集之后，需要对所获取的数据进行清洗和整理。
清洗数据是为了去除噪声、误差和冗余信息，保证数据的质量和可靠性。
整理数据是为了将采集到的多源数据进行统一的格式化和整合，方便后续的模型建立和分析。
3. 模型建立模型建立是基于大数据的公共卫生事件监测模型的核心环节。
可以利用机器学习、数据挖掘等算法，对清洗和整理后的数据进行建模和分析。
常用的模型包括时间序列模型、关联规则模型、时空模型等。
这些模型可以根据具体的监测需求进行选择和调整，能够有效地发现公共卫生事件的规律和趋势。
三、基于大数据的公共卫生事件监测模型的应用基于大数据的公共卫生事件监测模型的应用可以从两个方面展开：事件监测和事件预测。
1. 事件监测通过构建公共卫生事件监测模型，可以实时地获取事件的关键信息，并对事件进行监测和分析。
基于大数据的公共卫生风险评估模型研究
基于大数据的公共卫生风险评估模型研究公共卫生风险评估是保障人民健康和社会稳定的重要工作之一。
随着信息技术的不断发展和大数据的广泛应用，基于大数据的公共卫生风险评估模型逐渐成为了研究热点。
本文将探讨基于大数据的公共卫生风险评估模型的研究进展和应用前景。
一、大数据在公共卫生领域的应用大数据的产生和应用已经深入到各个领域，公共卫生也不例外。
传统的公共卫生风险评估主要依赖于统计数据和经验判断，而基于大数据的公共卫生风险评估模型能够更加全面、准确地评估风险，为决策者提供科学依据。
1. 基于大数据的疾病监测通过分析互联网上的搜索数据、社交媒体上的话题讨论以及医疗机构的就诊数据，可以实时监测疾病的蔓延情况和变化趋势。
这为公共卫生部门提供了精准的数据支持，帮助制定应对措施和资源分配。
2. 基于大数据的疫情预测利用大数据分析技术，可以对疫情发展趋势进行预测。
通过整合传统的疫情监测数据和非传统的数据源，如气象数据、人口流动数据等，可以建立精确的预测模型，为公共卫生部门提供及时的预警信息。
二、基于大数据的公共卫生风险评估模型构建基于大数据的公共卫生风险评估模型的构建需要考虑以下几个关键步骤：1. 数据收集与清洗收集相关的公共卫生数据，如疫情数据、环境数据、人口数据等。
然后进行数据清洗，排除异常值和缺失值，保证数据质量。
2. 特征选择与变量构建根据实际需求和研究目的，选取合适的特征并进行变量构建。
特征选择包括相关性分析、主成分分析等方法，变量构建可以采用数学模型或领域知识。
3. 模型建立与验证选择合适的建模方法，如回归分析、神经网络、支持向量机等，建立公共卫生风险评估模型。
然后利用历史数据进行模型验证和调优，提高模型的准确性和稳定性。
4. 结果可视化与解释将模型的结果进行可视化展示，提供清晰的结果解释和决策支持。
可视化可以采用图表、地图等形式，使决策者能够直观地了解公共卫生风险的分布和变化趋势。
三、基于大数据的公共卫生风险评估模型的应用前景基于大数据的公共卫生风险评估模型在实践中已经取得了一定的成果，并展现出广阔的应用前景。
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公共卫生信息概念的模型
概念模型提供了一个易于理解的公共卫生信息的整
体框架，是公共卫生数据字典的基础框架。
概念模型的作用
概念模型是对某一领域信息高度抽象化的静态描述，它
包括类、类关联和类属性等模型基本元素的定义，是进一步
细化应用系统模型的基础。
1994年，国际标准化组织第215技术委员会提出了“卫生信息建模框架”。
该框架说明了信息模型应当是由概念模
型到逻辑模型，最后细化到物理模型。
2002年美国CDC在“公共卫生概念数据模型”一文中提出信息模型可划分为主
题域模型、类关系模型、概念数据模型、逻辑数据模型、数
据库设计模型和物理数据库模型，它们分别处于上、中、下
三个层级，这种层级关系与ISO提出的层级结构一致，只是美国CDC的层级划分更加细致。
因此，概念模型是连接高层模型和低层模型的桥梁和纽
带。
对于一个具体信息的开发过程而言，上层模型在某个领
域内是高度抽象和概括的，它们不涉及过多的细节，独立于
具体的信息系统; 对整个领域的信息化建设都具有指导意义，它是信息标准化的基础。
公共卫生信息领域具有多领域跨学科的特点。
概念模型提供了一个易于理解的公共卫生信息的整体框架，是公共卫
生数据字典的基础框架。
在概念模型的指导下，对公共卫生
数据元的理解和应用变得更加方便和容易。
因此，概念模型
将为公共卫生信息系统的开发提供一个整体框架和数据应
用指南。
在公共卫生信息领域内，该概念模型可以支持多个信息系统的开发，减少重复性工作，降低开发成本，加快系统的
开发速度。
在同一个概念模型指导下开发的多个系统间具有
良好的一致性，同时也为系统间的数据交换与共享奠定良好
基础。
概念模型的构建方法
对于一个具体系统而言，建立一个模型不是很困难，但建立一个抽象的元模型――概念模型则要困难得多。
建立国
家公共卫生概念模型需要经历从具体到抽象这样一个反复
的过程。
HL7（Health Level 7）推荐的建立概念模型的技术路线与方法是从用例分析到信息分析，最后到建立概念信息
模型。
类、类关联、类属性和数据类型是概念模型的重要组成
部分。
概念模型中的类属性同样具有较高的抽象性和一般
性，发现这些属性也需要经过从具体实例分析――领域信息
分析――概念信息模型分析这样一个抽象与泛化的过程。
我国公共卫生信息概念模型的构建主要是通过以下步
骤实现的:
1. 主题域的确定
信息是对于活动、活动关联方以及它们之间关系的抽象
与描述。
在公共卫生领域，参照美国CDC提出的公共卫生概念数据模型（PHCDM），将我国公共卫生划分为卫生相关活动、参与者、材料和位置4个主题域。
其中卫生相关活动是卫生信息来源的主体，是四个主题域中最重要、最活跃的
一个，而其余三个均为活动的关联方，位置说明活动发生的
地点，参与者为活动的参与方如卫生服务的提供方或接受
方，材料是活动中所涉及的物质，比如标本、菌株等等。
这
些构成了公共卫生信息概念模型的四个主题域。
2. 类
具有相同属性的同类事物、概念组成类。
以上四个主题
域各为一类，每个主题域下又可以分成若干主类。
以卫生相
关活动为例，结合我国公共卫生信息的分类框架，可以将卫
生相关活动抽象为四个主类――疾病预防控制、公共卫生服
务、公共卫生管理及卫生监督。
3. 类关联与属性设置
类之间存在一定的联系，称为类关联，其作用在于使不
同的类形成一个完整、联系的结构。
在公共卫生信息概念模
型的建模中，主要涉及父子类关联，关系关联和参与关联三
种类关联。
父子类关联指的是每个类（主类或子类）下面还可以根
据实际划分为若干更小的类。
上位类（通称为父类）与下位
类（通称为子类）关联称为父子类关联。
很显然，子类对于
父类的属性有继承的关系。
关系关联描述的是在同一主类内部各个类或者是实例
之间的关联关系，如疾病预防控制主类的不同活动之间（疫
情暴发与检测之间）的关系。
参与关联则是指不同主类的类之间发生的关系。
例如疫
情监测类（属于卫生相关活动主题域的某个类）与调查者（属于参与者主题域的某个类），或者与标本（属于材料主题域
中的某个类）之间存在参与的关系等。
属性是对类以及类关联所具有的特性的描述，是描述类
的特征的元数据，改变属性的值可以改变类的行为和外观。
概念模型类属性设置应遵循HL7 RIM所规范的属性格式及
内容，在此基础上按照自身的需求精化、修饰属性，形成模
型独特的属性。
4. 概念模型的建模技术与方法
首先是应用UML的用例分析方法进行业务分析。
这是
指对业务过程中所有参与元素的拆解、对比、描述、再定义
与组合。
然后在用例分析的基础上，进行泛化分析。
即对各
组成元素进行分析、判别、抽象，并归纳成不同的类。
下图
1为在卫生检测中的几个用例分析过程。
图2为泛化与抽象过程。
经过泛化与抽象，对卫生检测相关活动，可提炼出5个子类: 申请、受理、检测、报告、质量控制。
用例分析与
泛化是公共卫生信息概念模型建模的重要阶段和技术，要应
用于公共卫生信息概念模型建模的全过程中。
公共卫生概念模型框架与内容
我国公共卫生信息的概念模型包括了4个主题域及35个类。
其核心为4个主题域（卫生相关活动，参与者、材料
及位置）。
在模型的建立中，公共卫生相关活动主题域及各
级子类的确定采用了公共卫生信息分类框架的结果。
作为模
型，还对其他3个主题域进行了详细的分类，并增加了关联
类的内容及对于类属性描述的要求。
在这里要区分信息分类
与模型之间的关系及区别。
信息分类框架关心的是对信息的
分类，确定信息所在的位置以便用户存放、查找及使用，因
此并不涉及对于主题域、类之间的关联以及类属性的描述。
而建立模型的目的是为了理解信息，描述信息。
理解信息包
括了解信息的来源（借助于信息框架）及关联，描述信息包
括对数据元这个信息的基本单元属性及关联的描述，以便在
统一的规范下查询、使用信息。
概念模型的应用
概念模型可以辅助系统设计者分析所需要采集的数据
及属性，建立相应的逻辑数据模型（Logical Data Model），从而规范信息系统的建设。
下面以伤害监测为例说明模型的
应用。
伤害监测系统需要采集如下信息: 受伤害者姓名、性别、年龄、文化程度、伤害发生时间、伤害原因、伤害意图、发
生地点、就诊时间、伤害部位，伤害结局，临床诊断，监测
医院代码等信息。
应用概念模型，开发人员首先找到伤害监
测活动在模型中所对应的位置，即疾病预防控制类的子类监
测类; 然后，引入上述信息，作为模型类的不同属性; 最后，对类关系和属性数据类型和值域进行调整精化，即可形成伤
害监测的逻辑模型，如图3。
综上所述，公共卫生概念模型在公共卫生信息标准化工
作中起着重要基础作用，对促进我国公共卫生信息系统规范
化系统化建设有着重要的意义。
目前我国公共卫生信息概念
模型研究还处在起步阶段,还需要更多的专家、学者、业务和IT人员的坚持不懈地努力,在实践中不断加以充实、改进和完善。