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基于隔离模块和高危人群的流行病动力学模型: <正>背景与目的:考虑到隔离和高危模块,提出两种新的流行病模型,并与基本的流行病模型在拟合预测方面进行对比。方法:基于已有的SEIR模型,将患病者分为隔离者和未被隔离的显性感染者,加入医院确诊模块得到SEIQCR模型,再...; 贺钰锟陈征; 关键词：流行病学动力学模型高危人群; 文献传递

GHEIQCR模型再生数计算方法研究: <正>背景与目的:建立流行病动力学模型在于通过现有的疾病数据尽可能模拟/拟合出疾病发展过程,当此类疾病再次到来时可以有效预测未来数据。基本再生数用于评价该疾病的传播情况,可用于不同疾病的传播程度比较;时间相依再生数一般用...; 骆雨桐陈征; 关键词：流行病学基本再生数; 文献传递

应用竞争风险模型探索宫颈癌患者预后的影响因素被引量：3: 2015年; 目的 :探讨竞争风险场合下影响宫颈癌患者预后的因素。方法:选取美国医疗保险监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology and End Results,SEER)数据库中1988—2008年华人宫颈癌患者的数据。兴趣事件为患者死于宫颈癌,竞争事件为死于其他疾病(如心脏病或其他肿瘤等)。在考虑竞争风险时,运用累积风险模型计算不同诊断年龄、国际妇产科联盟(International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO)分期、淋巴结转移程度及放疗情况下兴趣事件的累积发生率,组间比较采用Gray检验;然后,运用Fine-Gray模型进行多因素回归分析。结果 :共有585例宫颈癌患者纳入分析,其中50例患者发生兴趣事件,43例患者发生竞争事件。经Gray检验发现,在不同初诊年龄、FIGO分期、淋巴结转移程度和放疗情况下兴趣事件的累积发生率差异均有统计学意义(P值均<0.001);多因素回归分析显示,在Fine-Gray模型中,FIGO分期与淋巴结转移程度是宫颈癌患者预后的独立危险因素(P值均<0.05)。在竞争风险存在时,原位癌(0期)、Ⅱ期和Ⅲ期患者死于宫颈癌的相对危险度是Ⅰ期患者的0.022倍、2.34倍和3.57倍,而区域(近端)淋巴结转移和远端淋巴结转移的患者与无淋巴转移的患者相比死于宫颈癌的风险更高(相对危险度分别为2.497和3.518)。结论 :竞争风险模型下,宫颈癌患者的FIGO分期越高,淋巴转移越严重,则预后越差。当存在竞争风险时,应合理运用分析方法和模型来进行数据分析。; 郭胜楠陈慧林李丽贤陈金宝侯雅文刘棣陈征陈平雁; 关键词：宫颈肿瘤预后肿瘤分期

传染病疫情初期病死率及危险因素的估计模型: 2019年; 目的研究传染性疾病致命性参数病死率的估计,特别是有多个风险因素存在时,不同分组下的病死率估计以及风险因素筛选问题。方法基于竞争风险理论建立病死率估计回归模型,通过轮廓似然等技术估计模型参数。结果将该回归模型应用于2013年H7N9禽流感数据分析,估计不同风险因素下的病死率,并通过BICcr准则发现性别间没有差异,而高年龄(60岁为界)组是一个有意义的风险因素。结论本文介绍的病死率估计回归模型除了可以直接估计病死率值外,也能进行相关风险因素的甄别。; 侯雅文陈慧林陈征; 关键词：病死率

考虑到隐性感染人群的潜伏期和发病期均传染的SLICAR模型被引量：6: 2015年; 目的提出一种包含隐性感染者并且含潜伏期均传染的流行病模型。方法基于已有的SEIR模型,加入隐性感染者分箱得到SLICAR模型,并以2009年春季的甲型H1N1和1918年秋季的Spanish流感数据为实例分析。结果H1N1流感数据模型拟合的基本繁殖数R0值为2.174(决定系数R2=0.802)以及Spanish数据疫情17天拟合R0值为2.636和疫情结束时拟合值为3.675。结论 SLICAR模型考虑到了隐性感染者以及潜伏期患者的传染性,为基本繁殖数R0的估计提供了一种较为全面的算法;也为疫情防控提供了更为全面的信息。; 陈慧林董慧茹郑一男唐欣然侯雅文陈征陈平雁; 关键词：甲型H1N1流感

汇总数据的疫情病死率估计方法及其应用被引量：1: 2014年; 比较5种基于汇总数据的疫情病死率估计方法的差异。通过模拟分析发现，方法3（见文献［7，8］）、方法4（见文献［9］）病死率估计值的相对误差和标准差均较小；而实例数据分析中，方法3和方法4能够较好反映中国香港和新加坡两地SARS病死率情况，而方法1（见文献［5］）和方法2（见文献［6］）能较好评估北京地区SARS和中国大陆人感染H7N9禽流感疫情病死率的即时情况。表明基于汇总数据的方法3、4可在疫情初期对病死率进行较为准确的估计，而方法1、2可在疫情出现变化时较好反映病死率的即时情况。; 朱亚楠张娟娟韩景静陈慧林卢梓航陈征; 关键词：病死率

长期生存率比较的统计检验法被引量：2: 2016年; 目的针对基于生存数据的长期疗效分析的问题,特别是两条生存曲线出现交叉或危险率不成比例的情况下,比较在特定时刻点后组间生存率的差异,本文主要介绍组合检验法ZOLS、ZSP,p和χ^2三种检验的适用情况。方法在两组危险率不满足比例风险假定的前提下,对生存曲线交叉和后期差异大的两个例子,分别使用ZOLS、ZSP,p和χ^2三种方法检验在不同时刻点之后组间生存率的差异。结果两个例子中,ZOLS检验与χ^2检验对不同时刻点之后的组间生存率差异进行检验,均能得出较为一致的结论,并且与实际情况符合。而ZSP,p检验的结果与前两种相比有差异。结论结合实例分析,在比较长期疗效或者生存曲线特定时间点后的生存率时,建议使用ZOLS检验与χ^2检验。; 陈金宝邱李斌王北琪曾洁陈慧林侯雅文陈征; 关键词：非参数检验

固定点处组间生存率比较的统计检验法被引量：6: 2015年; 组间生存曲线的比较是研究疾病预后的重要内容，目前常用Log-rank检验，但当生存曲线交叉或者两曲线后期开口较大，即比例假设不成立时，采用该法则失效。为此本文讨论适用这种情形的比较法。介绍两条生存曲线某固定点处生存率比较的5种（经典法、对数转换法、cloglog转换法、反正弦转换法和logit转换法）统计检验方法。通过实例分析发现，若用组间生存曲线整体检验的Log-rank检验法或Two-stage检验法均很难对两组生存率比较给出合理的结果，而选取几个固定点进行检验时，可得到固定时间点上组间生存率差异是否有统计学意义。在5种固定点时刻的检验方法中，以cloglog转换法最佳。; 陈金宝邱李斌王北琪曾洁陈征; 关键词：固定点

区间删失生存数据的统计分析方法及其应用被引量：2: 2016年; 在临床研究中,当只知道事件发生在某一给定的时间区间内,而不知道其确切时间点时,将这类数据称为区间删失数据（interval censored data）,表示为T∈（L,R][1],其中T表示个体的生存时间,L表示删失区间的下界,R表示上界。显而易见,区间删失包括左删失和右删失,临床研究中,区间删失现象比较常见,特别是在患者进行周期性随访的临床试验和队列研究中。; 李丽贤汤茗曾彦彦沈罗英李钊洪陈慧林郭胜楠陈金宝侯雅文陈征; 关键词：非参数估计半参数回归模型极大似然估计 BOOTSTRAP 协变量

生存曲线交叉时统计推断方法的比较和选择被引量：7: 2013年; 目的针对两条生存曲线出现交叉的情况,探讨其组间生存率比较的检验方法,并分析Log-rank、Breslow、Tarone-Ware、Renyi、Lin-Wang、Two-stage六种检验方法的适用情形。方法采用Monte Carlo方法模拟不同参数分布情形下,无删失和平均删失比例为10%、20%、30%时,六种方法的检验效能和I类错误。结果 Log-rank检验在两组危险率成比例时具有最优的检验效能,Breslow与Tarone-Ware检验对后期的差异不敏感,Two-stage、Lin-Wang、Renyi检验在生存曲线交叉时具有较好的检验效能,其中Renyi检验较为保守。当两组危险率满足比例风险假定或两条生存曲线后期差异大时,六种方法的检验效能随删失比例的增加而减小。结论不论生存曲线是否出现交叉,综合检验效能和I类错误两方面,Two-stage方法在两组生存率比较的问题上较其他五种方法具有更广的适用性,而当两条生存曲线交叉时,用Log-rank等常规方法可能会得到不合理的结论。; 李慧敏韩栋陈征陈平雁Nakamura Tsuyoshi; 关键词：MONTE

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