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差分整合移动平均自回归模型在医院流感样病例监测中的应用
被引量：
8
1
作者
李桂芹
黄立勇
覃凤芝
《首都医科大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期286-291,共6页
目的应用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)分析医院流感样病例报告数据,初步探索ARIMA模型在流感样病例监测和预警上的效果,以期更好地指导医院相关医务人员应对秋冬季流感就诊高峰,...
目的应用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)分析医院流感样病例报告数据,初步探索ARIMA模型在流感样病例监测和预警上的效果,以期更好地指导医院相关医务人员应对秋冬季流感就诊高峰,全面开展流感防治工作,及时有效地应对疫情。方法利用2014年1月12日至2017年10月14日间首都医科大学附属北京朝阳医院每日报告的流感样病例数据建立ARIMA模型,选取2017年10月15日至12月24日的流感样病例数据作为检验集来评价模型。结果 ARIMA(2,0,0)模型应用于首都医科大学附属北京朝阳医院流感样病例时,决定系数(R2)为0. 87。用该模型进行回代预测,预测值与实际值吻合程度较高。结论 ARIMA(2,0,0)模型分析结果显示该模型在首都医科大学附属北京朝阳医院流感预测中具有较好的效果。可为其他医疗机构在流感样病例监测工作中提供借鉴依据。
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关键词
流感样病例
监测
时间序列模型
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职称材料
肺纤维化风险预测的临床生物化学模型
被引量：
3
2
作者
冷冬
李桂芹
+3 位作者
王颖
缪冉
陈铎
黄骁舾
《首都医科大学学报》
CAS
北大核心
2019年第6期875-880,共6页
目的应用数据挖掘技术分析肺纤维化(pulmonary fibrosis,PF)患者及对照组血清生物化学数据,为疾病的早期诊断提供有益线索。方法本研究收集PF患者(n=29)和健康对照(n=55)的生物化学检测数据,采用Z-计分和Log2转换方式将数据进行归一化处...
目的应用数据挖掘技术分析肺纤维化(pulmonary fibrosis,PF)患者及对照组血清生物化学数据,为疾病的早期诊断提供有益线索。方法本研究收集PF患者(n=29)和健康对照(n=55)的生物化学检测数据,采用Z-计分和Log2转换方式将数据进行归一化处理,用主成分分析与贝叶斯回归分析方法提取特征指标,构建PF患者血清生物化学指标的风险预测模型,并进行受试者操作特征分析。结果与正常对照相比,PF患者血清中的α-羟丁酸脱氢酶、乳酸脱氢酶、白蛋白、白蛋白与球蛋白比值、前白蛋白及钙浓度差异有统计学意义(P<0.05)。其中α-羟丁酸脱氢酶是一种有效预测潜在PF风险的生物化学检测指标。结论本研究对PF血清生物化学数据进行挖掘分析,成功构建了PF血清生物化学预测模型。
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关键词
肺纤维化
临床生物化学
数据建模
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职称材料
题名
差分整合移动平均自回归模型在医院流感样病例监测中的应用
被引量：
8
1
作者
李桂芹
黄立勇
覃凤芝
机构
首都医科大学附属北京朝阳医院疾病预防控制处
北京
市
朝阳
区
疾病
预防
控制
中心流行病与地方病
控制
科
厦门
大学
公共卫生学院
出处
《首都医科大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期286-291,共6页
文摘
目的应用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)分析医院流感样病例报告数据,初步探索ARIMA模型在流感样病例监测和预警上的效果,以期更好地指导医院相关医务人员应对秋冬季流感就诊高峰,全面开展流感防治工作,及时有效地应对疫情。方法利用2014年1月12日至2017年10月14日间首都医科大学附属北京朝阳医院每日报告的流感样病例数据建立ARIMA模型,选取2017年10月15日至12月24日的流感样病例数据作为检验集来评价模型。结果 ARIMA(2,0,0)模型应用于首都医科大学附属北京朝阳医院流感样病例时,决定系数(R2)为0. 87。用该模型进行回代预测,预测值与实际值吻合程度较高。结论 ARIMA(2,0,0)模型分析结果显示该模型在首都医科大学附属北京朝阳医院流感预测中具有较好的效果。可为其他医疗机构在流感样病例监测工作中提供借鉴依据。
关键词
流感样病例
监测
时间序列模型
Keywords
influenza-like illness cases
monitor
autoregressive integrated moving average model
分类号
R511.7 [医药卫生—内科学]
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职称材料
题名
肺纤维化风险预测的临床生物化学模型
被引量：
3
2
作者
冷冬
李桂芹
王颖
缪冉
陈铎
黄骁舾
机构
首都医科大学
附属
北京朝阳医院
检验科
首都医科大学附属北京朝阳医院疾病预防控制处
首都医科大学
附属
北京朝阳医院
医学研究中心
首都医科大学
附属
北京朝阳医院
呼吸与危重症医学科
出处
《首都医科大学学报》
CAS
北大核心
2019年第6期875-880,共6页
基金
国家自然科学基金青年项目(81700061,81300049)
北京市医院管理局临床医学发展专项经费(ZYLX201811)
国家临床重点专科建设项目。
文摘
目的应用数据挖掘技术分析肺纤维化(pulmonary fibrosis,PF)患者及对照组血清生物化学数据,为疾病的早期诊断提供有益线索。方法本研究收集PF患者(n=29)和健康对照(n=55)的生物化学检测数据,采用Z-计分和Log2转换方式将数据进行归一化处理,用主成分分析与贝叶斯回归分析方法提取特征指标,构建PF患者血清生物化学指标的风险预测模型,并进行受试者操作特征分析。结果与正常对照相比,PF患者血清中的α-羟丁酸脱氢酶、乳酸脱氢酶、白蛋白、白蛋白与球蛋白比值、前白蛋白及钙浓度差异有统计学意义(P<0.05)。其中α-羟丁酸脱氢酶是一种有效预测潜在PF风险的生物化学检测指标。结论本研究对PF血清生物化学数据进行挖掘分析,成功构建了PF血清生物化学预测模型。
关键词
肺纤维化
临床生物化学
数据建模
Keywords
pulmonary fibrosis
clinical biochemistry
data modeling
分类号
R563 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
差分整合移动平均自回归模型在医院流感样病例监测中的应用
李桂芹
黄立勇
覃凤芝
《首都医科大学学报》
CAS
北大核心
2019
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
肺纤维化风险预测的临床生物化学模型
冷冬
李桂芹
王颖
缪冉
陈铎
黄骁舾
《首都医科大学学报》
CAS
北大核心
2019
3
在线阅读
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职称材料
已选择
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条
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参考文献
引证文献
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