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可切除的肢端黑色素瘤预后影响因素分析及预测模型建立 [PDF]
Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2017 【目的】探讨影响可切除的肢端黑色素瘤患者预后的危险因素，建立预测模型并验证其预测价值。【方法】回 顾性分析2001年1月至2011年8月在中山大学肿瘤防治中心接受根治性手术切除的232例肢端黑色素瘤患者的临床病理 特征及术前炎症指标，应用COX比例风险回归模型分析预后影响因素并在此基础上建立预测模型，采用Kaplan-Meier法绘 制生存曲线并对组间差异进行log-rank检验，通过ROC曲线下面积（AUC）评价模型的预测准确度。【结果】通过COX比例风 险回归模型分析显示年龄、LDH ...
王尧 +6 more
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18F-FDG PET/CT预测弥漫大B细胞淋巴瘤化疗后无进展生存期
Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2023 目的评估18F-FDG PET/CT不同代谢参数在分析弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）治疗响应中的预测价值。方法回顾性地选取2015年6月至2020年10月收治18F-FDG PET/CT的81例DLBCL患者。通过多元逻辑回归分析确定DLBCL治疗反应的预测因素，并根据这些因素创建预测模型。之后，通过特性曲线和校准图验证此预测模型的性能。结果首次化疗后2年内，23例患者（28.3%，23/81）疾病复发，58例患者（71.7%，58/81）无进展。本文分析了PET ...
林少春 +4 more
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2008 本文综述创伤后应激障碍(PTSD)的预测因素,以便能在创伤性事件后早期发现PTSD高危人群65377;分析结果表明,PTSD的预测因素主要包括创伤性事件65380;早期症状65380;遗传因素65380;生物学因素及心理社会因素等65377;预测PTSD的发生的因素是多方面的,并且各因素之间存在相互作用65377;
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban目的对孕妇妊娠期缺铁性贫血（IDA）的相关因素进行分析，根据其独立的危险因素，构建预测妊娠晚期缺铁性贫血的列线图预测模型，以期获得IDA的有效干预方案。方法将2022年7月—2023年12月在扬州市妇幼保健院定期产检的孕妇为调查对象，采取统一调查问卷结合监测血常规的方法跟踪孕妇直至分娩，入组500例，最终完成482例。根据孕晚期有无IDA分为IDA组与非IDA组。对可能影响缺铁性贫血的危险因素进行单因素分析及多因素logistic回归分析，并采用R软件建立预测发生的列线图模型 ...
杨林, 王亦雄, 潘辉, 徐扬
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2012 【目的】 探讨高度宫颈上皮内瘤变(CINⅡ/Ⅲ)行环形电切除术(LEEP)术后随访的检测方法和复发的危险因素?【方法】 回顾性分析2007年1月至2009年1月在我院行LEEP术并且病理诊断为CIN Ⅱ/Ⅲ病例203例?分析术前的液基细胞学(LCT)?高危型HPV DNA,临床病理特征和术后24月随访的LCT?HPV DNA与最终复发的关系?【结果】 203例接受LEEP术并保留子宫的患者,在24个月的随访中发现18例复发,复发率为7%?手术病理切缘阳性?宫颈管搔刮阳性与复发相关(P < 0.01 ...
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全球能源互联网, 2023 在新常态经营形势下，用电量的精细化预测对于电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要意义。采用基于数据驱动与误差修正的递进式思路，研究行业用电量主要影响因素辨识与预测方法。首先，在数据驱动层面，从相关度和冗余度角度应用最大信息系数和最大关联-最小冗余性初步识别主要影响因素。其次，在误差驱动层面，采用随机森林方法考虑误差进行影响因素精筛。再次，构建考虑了递进式主要影响因素辨识的行业用电量预测模型。预测模型应用自组织映射方法对典型行业的细分行业用电数据样本集进行聚类 ...
赵阳 +4 more
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野生动物学报, 2020 的：为了解黑龙江省和吉林省健康貉中大肠杆菌四环素耐药基因的分布情况，以貉源大肠杆菌为模板，检测四环素耐药基因，为控制耐药性奠定基础，有利于临床合理用药。方法：共选取56株貉大肠杆菌，通过PCR扩增靶基因以检测耐药基因的携带状态。 结果：四环素抗性基因tetM的检出率为82.14%，还检测到tetA、tetB、tetC、tetD，未检测出tetE。结论：大肠杆菌四环素耐药性可能由几种耐药基因共同介导。试验结果可为貉临床实践中合理使用四环素和预防四环素抗性出现提供理论依据。
刘竟雅 +5 more
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mPCNL术后尿源性脓毒血症风险因素分析及基于诺模图的预测模型建立
Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2023 目的 探讨微通道经皮肾镜碎石术(mPCNL)后发生尿源性脓毒血症的相关独立风险因素，并建立其风险预测模型。方法 选取我院泌尿外科2020年1月至2021年12月期间，因上尿路结石行mPCNL治疗的122例患者的临床资料，进行回顾性分析。通过采用单因素及多因素Logistic回归分析围手术期指标与mPCNL术后尿源性脓毒血症的关系，筛选出独立危险因素，并由此建立尿源性脓毒血症的Logistic回归预测模型，计算OR值并构建诺模图。进行数据可视化处理，并采用Hosmer ...
谈吉超 +4 more
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基于ARMA和Copula理论的多因素GIS设备家族性缺陷故障预警
Gaoya dianqi, 2022 针对传统电网设备缺陷的监视和设备家族性缺陷的风险发布都是事后的被动处理,以及考虑到电力设备家族性缺陷往往不是单个因素引起的,为了实现电网设备家族性缺陷故障主动预警,首先,文章建立了家族性缺陷故障数据库,包括设备缺陷影响因素数据及其缺陷决策数据;其次,采用ARMA模型预测单个影响因素在未来时刻的值,通过Copula函数建立单个影响因素与缺陷决策数据之间的概率预测模型;最后,上述不同因素的概率集成就是家族性缺陷故障发生的预测概率。基于上述研究内容,提出了一种面向电网设备家族性缺陷短时预警的统计机器学习方法。
邓祥力, 张乾波
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, 2019 针对电力负荷预测中存在的随机性、不确定性的问题,结合深度学习算法具有很强的自适应感知能力等特点,采用目前较为主流的深度学习方法,如长短时记忆(LSTM)网络、门循环单元(GRU)神经网络和栈式自编码器(SAE),分别研究其应用于电力负荷预测时的效果。研究发现,将历史负荷数据作为三种深度学习预测模型的输入时,三种预测模型的负荷预测精度指标评估结果各有不同。因此,为了全面评估三种预测模型的预测效果,提出将不同时间段内的相同历史负荷数据作为预测模型输入对比各模型的负荷预测精度,从中找出最佳的预测模型 ...
张建寰, 吉莹, 陈立东
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