简介:目的应用非参数逐步判别分析法(NSDA)建立颅内压(ICP)半定量数学模型,探讨其临床应用价值。方法对21例急性颅高压(ICH)病人采用硬膜外置探头监测ICP,同时连续20min采集大脑中动脉平均血流速度(VMCA)、平均动脉压(MAP)、呼气末二氧化碳分压(PmCO2)和心率(HR)。应用SAS软件,用这4个自变量建立3种ICP(正常至轻度升高、中度升高、重度升高)的NSDA半定量预测模型。结果模型对ICP正常至轻度升高、中度升高、重度升高阶段的错判率分别为5.20%、6.98%和10.17%,总体错判率为6.40%。结论NSDA模型对ICP的判定准确率较高,具有潜在临床应用前景。
简介:摘要本研究首先列举数学知识在不同医学专业课程中体现的知识点,并总结不同高等数学教学内容在医学专业课程中的应用,进一步分析了医学生诊断学、外科学和高等数学的成绩分布情况和一致性。结果显示,医学生的诊断学、外科学和高等数学的成绩分布基本接近,且诊断学、外科学与高等数学成绩的一致性系数分别为0.412、0.530,且u值分别为8.606和10.932,均P<0.01,这说明高等数学成绩与两门医学专业课程成绩具有中度一致性,医学生对于高等数学的掌握程度在一定程度上影响其医学专业课程的学习效果。建议根据专业需求和专家意见调整教学内容、推进构建数学-医学案例教学方法、科学合理地使用多媒体网络教学平台,以此促进数学相关课程的教学改革。
简介:为了研究血液中ATP含量随保存温度和保存时间变化的规律性并建立数学模型,以ATP含量作为血液质量的评判指标,对4-32℃区间不同保存温度条件下血液的质量变化进行了系统的研究,得出系列经验数据.结果表明:假设ATP的浓度y=f(d,t,s)是时间d、温度t和起始浓度s的连续函数,利用数理统计中的线性回归理论对模型加以拟合,得到了ATP浓度随保存温度和保存时间变化的一般数学物理方程,根据方程推算在4、6、8、10、12、14、16、18、20、22、24、26、28、30和32℃温度下,以CPDA-1保存的全血分别可以有效保存35、35、29、22、18、18、13、8、7、6、6、5、4、4和3天.结论:本研究首次系统揭示了保存温度变化时血液质量变化的一般性规律,为准确判断变温血质量、指导临床合理用血提供科学参考.
简介:摘要目的探讨超声造影(contrast-enhanced ultrasound,CEUS)结合数学模型在肝内胆管癌(intrahepatic cholangiocarcinoma,ICC)与肝脓肿形成前期(prophase of bacterial hepatic abscess,PBHA)鉴别诊断中的应用价值。方法回顾性分析2010年1月至2019年4月河南省人民医院收治的51例ICC患者(ICC组)和46例PBHA患者(PBHA组)的CEUS资料。全部ICC患者和41例PBHA患者经手术或穿刺病理证实,5例PBHA患者经临床或随访证实。整理分析病灶的超声图像特征信息,利用偏最小二乘-判别分析法(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)建立ICC和PBHA数学模型,应用蒙特卡罗模拟验证其准确性,基于PLS-DA建模方法通过变量投影重要度(variable importance in the projection,VIP)从全部变量中获得对鉴别二者有较强影响的变量。结果ICC组与PBHA组在病变部位、合并症、超声造影动脉期强化区内部特点及廓清特点方面差异有统计学意义(均P<0.05)。PLS-DA阳性预测值和阴性预测值平均值分别为92.30%和91.17%,预测集中阳性预测值和阴性预测值平均值分别为100%和94.11%。VIP值>1的变量包括X2(合并症),X4、X5、X7、X8、X9(CEUS强化特点)以及X10、X11(廓清特点),8个变量可以作为ICC和PBHA鉴别诊断的重要指标。结论基于CEUS参数的PLS-DA可以构建ICC与PBHA鉴别诊断模型,有望为这二种易混淆且缺乏特异性影像学表现的疾病提供一种有价值和稳健的诊断手段。
简介:摘要新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)病毒奥密克戎变异株在欧美国家肆虐,德尔塔变异株在国内引起数次小规模暴发,对大型活动赛事期间的新冠肺炎传播风险进行模拟,从而提前做好人员、物资、隔离场所等各类保障工作尤为重要。本研究以北京2022年冬奥会为例,介绍使用数学模型对来华运动员、官员和其他奥运会利益相关方(简称“涉奥”)入境风险、闭环内风险和防控措施进行模拟。在2022年1月19日的模拟结果中,预估涉奥入境海关核酸检测产生的阳性病例数为357例(95%CI:153~568),实际来华涉奥病例数为323例;模拟冬奥会进入闭环内的“种子”病例数为195例(95%CI:43~335),实际闭环内检测病例数为212例。本研究展示了传染病数学模型在预防医学与公共卫生实际应用中的重要作用。
简介:摘要目的构建一种判断直径≤5 cm的临床早中期非小细胞肺癌(NSCLC)纵隔淋巴结转移的数学预测模型,以期提高肺癌患者术前分期的准确性。方法回顾性分析2012年1月至2017年8月扬州大学临床医学院符合入组标准的NSCLC患者608例,采用SPSS随机数字生成器分组法按3∶1的比例分为建模组和验证组。采用建模组病例资料,通过单因素及多因素分析筛选出纵隔淋巴结转移的独立危险因素,建立数学预测模型。采用验证组病例资料对模型进行外部验证,并与已有的模型进行比较。结果多因素分析结果显示,年龄、肿瘤大小、肿瘤位置(中央型或周围型)、病理类型以及胸膜牵拉征是纵隔淋巴结转移的独立危险因素,建立的数学预测模型为P=ex/(1+ex),其中x=-2.831+(0.825×肿瘤直径)+(1.53×中央型)+(0.779×胸膜牵拉征)+(1.883×病理类型)-(0.06×年龄)。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,预测值和观察值间差异无统计学意义。受试者工作特征曲线的曲线下面积为0.763(95%CI:0.697~0.829)。外部验证结果显示,与VA模型及Fudan模型相比,本模型的适用范围更广,准确率更高。结论本研究所建立的数学模型对直径≤5 cm的临床早中期NSCLC纵隔淋巴结转移判断具有较高的敏感度和特异度,其预测能力和准确性均高于其他同类模型,通过该模型可以对是否进行进一步的纵隔淋巴结分期做出更合理的临床决策。