【摘 要】
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背景 颈动脉粥样硬化(CAS)不仅影响钢铁工人的工作效率,而且是引发缺血性脑血管疾病最重要的危险因素.近年来,越来越多的学者利用机器学习并通过易获得的因素对疾病进行风险预测,但目前,关于CAS风险预测模型的研究依然缺乏.目的 运用支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)与随机森林(RF)模型构建钢铁工人CAS发生风险预测模型,并比较其预测效能.方法 选取2017年3—6月在唐山市弘慈医院进行体检和健康监测的4568例钢铁工人为研究对象,按照本团队编写的《健康评估检查表》进行调查,调查内容:人口学特征
【机 构】
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063210 河北省唐山市,华北理工大学公共卫生学院流行病与卫生统计学学科 河北省煤矿卫生与安全重点实验室
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背景 颈动脉粥样硬化(CAS)不仅影响钢铁工人的工作效率,而且是引发缺血性脑血管疾病最重要的危险因素.近年来,越来越多的学者利用机器学习并通过易获得的因素对疾病进行风险预测,但目前,关于CAS风险预测模型的研究依然缺乏.目的 运用支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)与随机森林(RF)模型构建钢铁工人CAS发生风险预测模型,并比较其预测效能.方法 选取2017年3—6月在唐山市弘慈医院进行体检和健康监测的4568例钢铁工人为研究对象,按照本团队编写的《健康评估检查表》进行调查,调查内容:人口学特征(性别、年龄、体质指数、文化程度、婚姻状况)、个人的行为生活习惯与方式(吸烟、饮酒)、个人病史(高血压、糖尿病、CAS家族史)、职业史(倒班、高温作业、噪声作业).收集研究对象的实验室检查指标,如胆固醇、三酰甘油、同型半胱氨酸、尿酸.结合非条件多因素Logistic回归分析结果以及查阅相关文献,确定变量构建SVM、BPNN和RF模型并进行比较.结果 训练集显示SVM、BPNN和RF模型预测钢铁工人发生CAS的准确率分别为83.81％、79.27％、86.60％,灵敏度分别为80.10％、66.19％、73.62％,特异度分别为87.32％、91.62％、98.90％,受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为0.84、0.79、0.86.SVM模型的灵敏度最高,RF模型在准确率、特异度和AUC方面高于其余两种模型,差异有统计学意义(P<0.05).测试集显示SVM、BPNN和RF模型预测钢铁工人发生CAS的准确率分别为85.70％、75.46％、73.37％,灵敏度分别为81.63％、64.65％、60.00％,特异度分别为90.29％、87.66％、88.45％,AUC分别为0.86、0.76、0.74.SVM模型在灵敏度、准确率和AUC方面高于其余两种模型比较,差异有统计学意义(P<0.05).结论 运用SVM模型预测钢铁工人CAS发生风险的效果优于BPNN和RF模型.
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单免疫球蛋白白介素-1受体相关蛋白(SIGIRR)是TIR超家族(TIR)成员,在机体大部分组织和器官上广泛表达.由于其结构的特殊性,SIGIRR在炎症与免疫反应中具有负性调控作用.近年来,该作用在炎症免疫相关性疾病中取得了重要进展.SIGIRR在炎症免疫性疾病中表现出的炎症抑制作用,对控制炎症进展、维持机体内炎症反应的平衡至关重要.本文就SIGIRR在感染性疾病、自身免疫病、超敏反应、无菌性炎症及肿瘤等相关疾病中的作用研究进行综述.
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