简介:摘要目的建立和应用临床血液需求数学模型,为银川地区采供血机构制定无偿献血宣传招募策略和工作安排提供参考。方法通过分析2005—2016年宁夏血液中心临床用血量建立时间序列模型,采用差分和季节性差分对序列进行平稳化,然后定阶并估计参数,建立ARIMA模型,用2016年7月—2017年6月临床用血量的数据对模型进行验证和评价,判断模型预测的准确性。结果银川地区2005—2016年临床用血量呈逐年增加趋势,预测模型ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,表达式(1-L)(1-L12)Yt=(1+0.850L)(1+0.858L12)εt,模型的预测相对误差低于10%。结论应用时间序列ARIMA模型能在一定时期内较好地预测临床用血需求情况,使采供血机构科学制定和实施献血招募计划,缓解临床血液供需矛盾,为保障血液资源需求提供有效的方法。
简介:目的分析邯郸地区临床红细胞类制品使用规律,建立最优的数学模型并进行预测,以指导血液机构的相关业务工作。方法对邯郸市2002年1月~2013年12月每月向本地区临床供应红细胞类制品量,经Epidata3.0双录入数据,导入IBMSPSS21,对临床用血量采用曲线回归和专家建模器分别建立数学模型,并选出最优模型,再利用该模型对临床用血量进行预测,并验证模型效果。结果曲线回归方程中R。最高的曲线为三次多项式函数,R2=0.947,P〈0.05,拟合方程为Y=2413.906+83.189X.0.602X2+0.004X2。专家建模器给出ARIMA(0,1,1)(0,1,1)模型,残差的白噪声检验结果显示P〉O.05,为白噪声序列,模型均提取了原序列中所有数据信息,模型诊断得以通过。用两种模型分别预测2014年1~6月临床用血量,ARIMA(0,1,1)(0,1,1)模型预测值的相对误差均在5%以内;三次方程模型预测偏差较大,最高达14.68%。ARIMA模型优于三次方程模型。结论通过建立数学模型的方式,补充后续数据,血液机构能够科学地预测用血趋势,有效指导采供血工作。
简介:【摘要】目的:应用数理分析技术,建立新型冠状病毒肺炎爆发流行控制的续发率模型。方法:捕捉新型冠状病毒肺炎爆发流行各种要素:院外病人数、院内病人数、密切接触者人数、传播率、续发病人数等进行数理分析研究,建立新型冠状病毒肺炎爆发流行控制的续发率模型。结果:建立了新型冠状病毒肺炎爆发流行控制的续发率模型 :W0=( X1+X2) /( R1+R2)。结论:针对新型冠状病毒肺炎爆发流行控制要解决的问题:医院外病人数、医院内病人数、密切接触者人数、传播率、续发病人数等,该研究应用数理分析技术建立了新型冠状病毒肺炎病人续发率模型。应用该模型可以有效控制新型冠状病毒肺炎的爆发流行。
简介:摘要目的构建符合中国成年男性人体特征的辐射防护用中国参考人数学模型(CRH-MIRD)。方法基于我国辐射防护用参考人系列标准(GBZ/T 200)数据,辅以《中国参考人解剖生理和代谢数据》和亚洲参考人数据,以欧美参考人数学模型(MIRD)为蓝本进行缩放修正,构建CRH-MIRD模型。利用蒙特卡罗方法计算不同射线能量、各种标准照射方式下CRH-MIRD模型主要组织器官的吸收剂量转换系数和全身有效剂量转换系数,与国际权威机构报告数据以及MIRD模型和体素模型计算数据进行对比、分析和验证。结果利用2种模型计算所得的剂量转换系数基本反映中国参考人和欧美参考人的解剖数据差异,体素模型因其构建模式及参考人体特征数据不同,计算结果较上述2种模型有较大的差别。结论基于中国参考人数据库,采用国际通用的辐射防护用人体数学模型构建方法建立的CRH-MIRD模型计算结果合理可信。
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:模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。