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医学统计学教学方法改革与发展的文献评价 被引量:8
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作者 李芳 陈佳 +4 位作者 宋秋月 张彦琦 刘岭 易东 伍亚舟 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第4期621-624,共4页
目的评价医学统计学教学方法的改革与发展历程,正确把握教改方向,促进教学质量持续提升。方法以知网(CNKI)、维普网(VIP)和万方(WANFANG DATA)中文数据库作为数据来源,基于时空统计、频数分析和热图分析,对与医学统计学教学方法相关的... 目的评价医学统计学教学方法的改革与发展历程,正确把握教改方向,促进教学质量持续提升。方法以知网(CNKI)、维普网(VIP)和万方(WANFANG DATA)中文数据库作为数据来源,基于时空统计、频数分析和热图分析,对与医学统计学教学方法相关的有效文献348篇进行文本挖掘。结果从文献分布特征来看,我国研究医学统计学教学方法的第一篇论文发表在1986年,期刊发文量最多的是中国卫生统计(32篇)、省市发文量最多的是广东省(31篇),且各省市的发文量处于不均衡状态;各教学方法频数分析表明,研究最多的教学方法是CBL,相关文献有91篇,其次由高到低依次为PBL(77篇)、网络教学(45篇)、CAI(31篇)、翻转课堂(30篇)、混合式教学(29篇)、MOOC(18篇);从发展历程来看,我国医学统计学具体教学方法的改革紧跟教学发展的历史背景和现实需求,共经历5次转变,当前研究热点是PBL、CBL、网络教学、混合式教学和翻转课堂;在课程思政背景下,医学统计学关于课堂融入思政的研究尚存在不足。结论厘清我国医学统计学教学方法的发展概况,有助于优化教学组织形式,提升教学成效,对于医学统计学教学的理论研究和应用实践具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 医学统计学 卫生统计学 教学方法 文献评价
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医学统计学不同教学方法效果及满意度比较的贝叶斯网络meta分析 被引量:9
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作者 宋秋月 李芳 +4 位作者 陈佳 张彦琦 刘岭 易东 伍亚舟 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第3期370-375,380,共7页
目的采用贝叶斯网络meta分析,对医学统计学不同教学方法的教学效果及满意度进行比较。方法通过计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库、中国生物数据平台中关于医学统计学教学方法的研究,末次检索时间为2021年8月,按照纳入排除标... 目的采用贝叶斯网络meta分析,对医学统计学不同教学方法的教学效果及满意度进行比较。方法通过计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库、中国生物数据平台中关于医学统计学教学方法的研究,末次检索时间为2021年8月,按照纳入排除标准筛选文章、提取数据并进行质量评价,主要指标包括:期末考试综合成绩、教学方法满意度,采用R.4.1.1软件进行网络meta分析。结果本研究共纳入40篇文献,包括6781名学生,网络meta分析结果显示,相比于传统讲授教学法,线上+线下混合教学模式(MD=9.80,95%CI=4.80~14.78)、CBL+翻转课堂(MD=7.59,95%CI=3.24~11.94)、线上+翻转课堂(MD=5.62,95%CI=1.88~9.47)、PBL+CBL(MD=9.38,95%CI=5.71~13.05)、PBL(MD=7.05,95%CI=4.48~9.54)、CBL教学法(MD=5.68,95%CI=2.84~8.49),期末综合成绩差异均有统计学意义,学生满意度有提升;等级概率排序结果显示,混合教学模式在医学统计学教学中效果最佳。结论6类教学模式的教学效果和学生满意度优于传统讲授教学,其中线上+线下讲授混合教学、PBL+CBL、CBL+翻转课堂等模式效果较为突出。本研究可以为医学统计学教学方法的选择提供客观的参考依据。 展开更多
关键词 医学统计学 教学效果 网络meta分析
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医学纵向数据建模方法及其统计分析策略 被引量:22
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作者 汤宁 宋秋月 +1 位作者 易东 伍亚舟 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第3期441-444,447,共5页
纵向数据是每个研究个体在不同时间点上的观测值集合,它广泛产生于教育、经济、医药、社会学等领域。在医学领域,主要应用于心理学、公共卫生、药物动力学、临床试验等方面。但是如何处理和分析这些数据一直是一个重难点,医学研究者在... 纵向数据是每个研究个体在不同时间点上的观测值集合,它广泛产生于教育、经济、医药、社会学等领域。在医学领域,主要应用于心理学、公共卫生、药物动力学、临床试验等方面。但是如何处理和分析这些数据一直是一个重难点,医学研究者在处理和分析过程中常常忽略掉纵向数据的一些特点以及特定方法的适用条件,从而导致研究结果产生一定的偏性,有时甚至得出相反的结论,这对医学研究的可靠性有很大影响。因此,如何基于研究目的和资料类型,并结合模型适用条件和特点来选取适当的建模方法是本文将要阐述的内容。 展开更多
关键词 建模方法 医学领域 统计分析 医学研究 药物动力学 公共卫生 临床试验
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公共卫生硕士专业学位研究生培养质量的调查研究 被引量:16
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作者 张瑞 高铖铖 +2 位作者 陈锡程 易东 伍亚舟 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2021年第1期10-13,17,共5页
目的了解我国公共卫生硕士专业学位研究生的培养现状,探究培养质量影响因素,发现问题提出对策,为我国公共卫生硕士专业学位研究生培养提供依据。方法采用自编问卷对28所开设公共卫生硕士专业学位研究生教育院校的研究生进行问卷调查,采... 目的了解我国公共卫生硕士专业学位研究生的培养现状,探究培养质量影响因素,发现问题提出对策,为我国公共卫生硕士专业学位研究生培养提供依据。方法采用自编问卷对28所开设公共卫生硕士专业学位研究生教育院校的研究生进行问卷调查,采用描述性统计、探索性因子分析和多元线性回归分析对问卷结果进行分析。结果 53.68%的研究生认为课程教学中"重理论,与实践联系太少",9.81%的研究生表示没有专业实践机会,71.78%的研究生是单一导师制,44.79%的研究生在课题研究阶段进行基础类的实验研究。探索性因子分析降维提取"平台条件"、"专业实践"、"课程设置"、"导师队伍"、"奖惩机制"5个因子;多元线性回归分析发现"专业实践"、"导师队伍"和"平台条件"对研究生的自身培养质量评价呈正向影响。结论高校应该优化公共卫生硕士专业学位研究生的导师指导制度和导师队伍,规范专业实践培养过程,健全科研基础设备和完善专业实践基地建设,提高专业学位研究生的培养质量。 展开更多
关键词 公共卫生硕士 专业学位 培养质量 影响因素 因子分析 多元线性回归
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大学生生活事件对心理健康的影响——应对方式和睡眠质量的中介效应 被引量:6
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作者 石文婷 游洁 +3 位作者 张格菱 李芳 刘岭 陈佳 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期583-586,共4页
目的研究应对方式与睡眠质量在生活事件与大学生心理健康间的作用,为大学有关部门采取合理的干预和疏导方式提供科学依据,以提高大学生心理健康水平。方法采用线上问卷调查法对373名在校大学生进行测查,采用SPSS 26.0与Process v3.3(by ... 目的研究应对方式与睡眠质量在生活事件与大学生心理健康间的作用,为大学有关部门采取合理的干预和疏导方式提供科学依据,以提高大学生心理健康水平。方法采用线上问卷调查法对373名在校大学生进行测查,采用SPSS 26.0与Process v3.3(by Andrew F.Hayes)进行统计分析,对施测对象的生活事件影响程度、应对方式、睡眠质量和心理健康水平进行差异性检验,并对生活事件影响心理健康的路径进行分析。结果负性生活事件对女性大学生的影响程度高于男性,男性大学生整体睡眠质量优于女性(P<0.05);不同年级、不同学员类别的大学生在受负性生活事件影响程度和心理健康水平上存在显著差异(P<0.05);应对方式和睡眠质量在生活事件与心理健康之间部分中介效应显著,且存在链式中介效应。结论为提高大学生心理健康水平,学校应注重学生积极应对生活事件的正念思想引导,通过加强体育文化建设等措施改善学生睡眠质量,并构建完善的学生心理疏导中心。 展开更多
关键词 生活事件 心理健康 应对方式 睡眠质量 中介效应
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统计类课程思政研究的文献计量分析 被引量:4
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作者 易大莉 张彦琦 +1 位作者 陈济安 伍亚舟 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第4期616-618,624,共4页
目的通过对统计类课程思政研究的相关文献进行全面分析,了解统计类课程思政研究的基本情况、研究热点、研究进程及发展趋势,为今后进一步开展相关研究提供线索和参考依据。方法以中国知网(CNKI)、万方数据库和维普期刊服务平台中2015-2... 目的通过对统计类课程思政研究的相关文献进行全面分析,了解统计类课程思政研究的基本情况、研究热点、研究进程及发展趋势,为今后进一步开展相关研究提供线索和参考依据。方法以中国知网(CNKI)、万方数据库和维普期刊服务平台中2015-2022年的期刊论文为数据源,检索与统计类课程思政相关的文献。采用文献计量分析方法,对发文量、高被引情况、期刊分布、作者和机构发文量和关键词等指标进行深入分析。结果总共发表文献209篇;发表期刊集中在《科教导刊》《教育现代化》和《教育教学论坛》;重要作者发表文献数量不多(仅2篇);高发表第一机构集中在综合性高校的数理学院;关键词研究热点的演化进程经历了两个阶段:第一个阶段是起步期(2017年至2019年),热点集中于调查研究;第二个阶段是生长期(2020年至2021年),热点集中于课程思政的具体实践应用研究;医学领域课程思政起步较晚,自2019年以来,仅发表了9篇论文。结论当前,统计类课程思政研究仍处于起步和上升阶段,其研究成果质量不高且数量偏少,缺少较为稳定成熟的研究者群体和机构。 展开更多
关键词 课程思政 统计类 文献计量分析
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三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警 被引量:5
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作者 高铖铖 陈锡程 +3 位作者 张瑞 宋秋月 易东 伍亚舟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期256-263,共8页
自2019年12月底中国武汉爆发新型冠状病毒性肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)以来,我国经济社会遭受巨大危害,利用网络数据预警疫情发展趋势可以有效降低其社会危害。而采用机器学习算法构建预警模型时,参数选取是其中重要内容... 自2019年12月底中国武汉爆发新型冠状病毒性肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)以来,我国经济社会遭受巨大危害,利用网络数据预警疫情发展趋势可以有效降低其社会危害。而采用机器学习算法构建预警模型时,参数选取是其中重要内容,与最终构建模型的精度密切相关,探讨多种新型智能优化算法在百度搜索指数COVID-19预警模型中的应用效果,可为新型智能优化算法的推广应用提供一定的理论依据和分析策略。对比多元宇宙算法(Multi-Verse Optimizer,MVO)、黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)及平衡算法(Equilibrium Optimizer,EO)三种新型智能优化算法,在最小二乘支持向量机(Least Squares Support Veotor Machine,LSSVM)百度搜索指数疫情预警模型中的应用效果。优化算法寻优过程,SMA算法收敛性较差,全局搜索能力弱于MVO和EO算法,而EO算法运算效率相对较低,MVO算法的运算效率高,收敛性也较强,最终构建预警模型优势明显(测试集的MSE为17.77,MAE为38.38,RMSE为129.35,R2为0.87)。三种智能优化算法皆可提升LSSVM预警模型的预测性能,而MVO优化算法的综合运算效能最好,最终构建的MVO-LSSVM预警模型可为后续疫情常态化防控阶段的防疫行为预判提供一定参考。 展开更多
关键词 智能优化算法 百度指数 预警模型 对比研究 新冠疫情
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基于多尺度多模式图像的肺结节分类对比研究 被引量:4
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作者 汤宁 卫泽良 +2 位作者 张瑞 易东 伍亚舟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期165-175,共11页
基于深度卷积神经网络模型,讨论了不同尺度及不同模式肺结节图像对模型分类表现的影响,并提出了一种2D多视图融合的肺图像处理方法,该方法比传统的2D方式能获取更多的肺结节信息,同时又能比3D的方式引入更少的干扰组织。为了验证模型,对... 基于深度卷积神经网络模型,讨论了不同尺度及不同模式肺结节图像对模型分类表现的影响,并提出了一种2D多视图融合的肺图像处理方法,该方法比传统的2D方式能获取更多的肺结节信息,同时又能比3D的方式引入更少的干扰组织。为了验证模型,对LIDC-IDRI和LUNA16数据集进行了预处理,得到了16、25、36三种尺度下2D、3D、2D全视图融合以及2D多视图融合四种不同模式的肺结节图像,然后构建了2D CNN、3D CNN、2D全视图融合卷积神经网络、2D多视图融合卷积神经网络四种模型。利用上述样本对模型进行训练和验证,最终结果表明,2D多视图融合模式下的肺结节图像相对于其他模式图像具有更佳的肺结节分类表现;对比多种尺度图像,小尺度下的分类表现相对更佳。 展开更多
关键词 计算机辅助诊断 肺结节分类 卷积神经网络 多视图融合 多尺度多模式图像
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脑卒中多分类预后预测的深度集成优化方法 被引量:6
9
作者 叶伟 陶永军 +1 位作者 陈锡程 伍亚舟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期95-105,共11页
诊疗前预测急性缺血性脑卒中(AIS)的预后分级,有利于揭示预后转归水平并指导治疗策略,提升方法的预测性能是实现精准医疗的重要指导。利用临床和影像组学的融合特征实施脑卒中的多分类预测,并提出了一种基于融合特征的深度集成优化方法(... 诊疗前预测急性缺血性脑卒中(AIS)的预后分级,有利于揭示预后转归水平并指导治疗策略,提升方法的预测性能是实现精准医疗的重要指导。利用临床和影像组学的融合特征实施脑卒中的多分类预测,并提出了一种基于融合特征的深度集成优化方法(IABC-DEL)模型,其特征选择方法为Embedded嵌入法和卡方检验,数据不平衡处理方式为Borderline-SMOTE算法,利用Stacking构建深度集成优化模型,基学习器包括深度神经网络(DNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),优化方法为改良人工蜂群算法(IABC)。研究结果表明,深度集成优化方法的预后预测性能优于经典方法和既往研究,Macro-F1 score为87.88%,Macro-AUC为96.27%,ACC为88.02%。因此,基于深度集成优化学习的急性缺血性脑卒中预后模型可对临床诊治和预后康复提供指导意义,并为研究预测提供新的建模思路。 展开更多
关键词 深度学习 集成学习 人工蜂群算法 急性缺血性脑卒中 影像组学
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KIRC组学数据分类的自注意亚型识别神经网络
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作者 李阳 陈锡程 伍亚舟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第23期104-113,共10页
为分析肾透明细胞癌(KIRC)的转录组学数据,利用自注意力机制构建改良分类模型。构建了一种新的自注意力亚型识别神经网络(SSRNN),其包含了编码器和分类器部分,以自注意力机制为主要改良方式。在筛出358个与生存相关的蛋白编码基因后,利... 为分析肾透明细胞癌(KIRC)的转录组学数据,利用自注意力机制构建改良分类模型。构建了一种新的自注意力亚型识别神经网络(SSRNN),其包含了编码器和分类器部分,以自注意力机制为主要改良方式。在筛出358个与生存相关的蛋白编码基因后,利用聚类分析确定了三种亚型最为适宜。对于C1、C2和C3三组癌症亚型进行了临床信息比较和生存分析比较,揭示了各组在生存结局上的差异。SSRNN取得了最优异的分类性能,取得了93.44%的曲线下面积。基因表达热图提示三种亚型的基因表达存在差异,推测基因的低表达指示较好的生存预后。对三种亚型两两间进行差异分析并绘制火山图,共可获取266个差异基因。GO和KEGG富集分析及节点图的绘制则有利于揭示癌症相关的功能和通路。因此,SSRNN具有较高的预测精度和稳健性,可有效地利用组学数据进行KIRC的生存预测,并筛选合理的生物学标志物,具有较高的方法学意义和应用价值。 展开更多
关键词 自注意力 深度学习 组学数据 肾透明细胞癌 亚型识别
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