中國衛(wèi)生統(tǒng)計最新期刊目錄

2020年城市居民惡性腫瘤死亡的Fulfillment指數(shù)分析————作者：周立業(yè);陳思靜;孫夢姣;付梓煊;余紅梅;

摘要：目的 分析惡性腫瘤對不同年齡、性別城市居民期望壽命的影響。方法 應用Prithwis Das Gupta提出的Fulfillment指數(shù),用excel軟件對2020年全國分年齡、性別城市居民死因監(jiān)測資料進行分析。結(jié)果 2020年城市人口出生時期望壽命為81.21歲(男性78.80歲,女性83.80歲),因惡性腫瘤損失的預期壽命為2.90歲(男性3.33歲,女性2.32歲)。惡性腫瘤死亡人群主要集中...

臨床研究中統(tǒng)計學方法的應用趨勢分析——以四大醫(yī)學期刊為例————作者：王敏;解智鵬;王心怡;陳卉芳;鐘亞萍;時濤;季吉;

摘要：目的 回顧性分析2017—2021年四大醫(yī)學期刊臨床研究中統(tǒng)計學方法的應用現(xiàn)狀和趨勢,為推動臨床工作人員醫(yī)學統(tǒng)計學的繼續(xù)教育提供參考。方法 對期刊原始臨床研究中的統(tǒng)計學方法計數(shù),采用excel 2016、COOC 9.94和SPSS Statistics 25.0軟件進行數(shù)據(jù)錄入、整理和統(tǒng)計分析。結(jié)果 共納入2952篇文獻。四本期刊中的統(tǒng)計學方法以高級統(tǒng)計方法為主,生存分析、列聯(lián)表和logisti...

腦卒中康復病例住院費用特點及影響因素分析————作者：付棉;康琳;楊秀玲;潘悅;陸麗娟;韋新理;石素妹;劉小莉;盧春柳;

摘要：目的 了解腦卒中康復病例住院費用的基本特點和影響因素。方法 選取某專科醫(yī)院2019—2022年腦卒中康復住院病例,了解腦卒中康復病例的基本情況及住院費用的基本特點,通過單因素和多因素分析探討腦卒中康復住院病例住院費用的影響因素。結(jié)果 腦卒中康復病例的住院費用中位數(shù)為25625.46元,住院天數(shù)中位數(shù)為27天,住院費用分類中占比最高為康復類費用(36.70%)。多因素回歸分析結(jié)果顯示年齡、住院天數(shù)、...

單組及兩組中斷時間序列分析的SAS宏實現(xiàn)————作者：趙錦華;王健平;李宣;倪穎;宋德勝;黃慧杰;李長平;劉媛媛;崔壯;

摘要：目的 中斷時間序列分析是對時間序列基本趨勢進行建模的一種方法,當隨機對照試驗不便實施時,中斷時間序列分析是其強有力的替代,用以評價干預措施實施后的水平變化和斜率變化。本文編寫SAS宏程序更靈活簡便實現(xiàn)中斷時間序列過程。方法 考慮輸入數(shù)據(jù)的形式并結(jié)合中斷時間序列的原理編制SAS宏程序,通過模擬數(shù)據(jù)展示宏的應用和解釋。結(jié)果 根據(jù)設(shè)計類型,分別輸入設(shè)定的宏變量參數(shù)即可輸出相應的結(jié)果。結(jié)論 本文的宏程序?qū)?..

基于變量選擇高維中介方法的模擬比較————作者：韓嬙;孫娜;褚嘉棟;王妤;沈月平;

摘要：目的 比較不同情形下幾種基于變量選擇的高維中介分析方法的優(yōu)劣,為高維中介分析方法的選擇提供參考。方法 模擬不同場景的數(shù)據(jù)集(樣本量n=300,600、中介維度P=100,1000、中介間相關(guān)系數(shù)ρ=0.25,0.6),采用基于極大極小凹懲罰函數(shù)(the minimax concave penalty,MCP)的高維中介分析(HIMA)、基于去偏LASSO估計的高維中介分析(HDMA)、基于貝葉斯稀...

基于雙重差分模型的DRG醫(yī)保支付方式改革對于山西省腫瘤患者醫(yī)療費用的影響分析————作者：閆彬;王成亮;趙耀偉;閆娟娟;

摘要：目的 探究DRG醫(yī)保支付方式改革對于惡性腫瘤參保患者住院費用及其結(jié)構(gòu)的影響,評估DRG實施的政策效應,為腫瘤患者醫(yī)保費用控制及深化醫(yī)保支付改革提供參考。方法 本研究共納入2020—2021年山西省省直醫(yī)保惡性腫瘤參保患者10037例,采用描述性對比及單因素檢驗的方法對改革前后惡性腫瘤患者的基本信息及醫(yī)療費用變化進行分析。采用雙重差分模型對各項醫(yī)療費用指標進行擬合分析,并使用平行趨勢檢驗來提高政策效...

不平衡集成算法LASSO-EasyEnsemble在冠心病預后預測中的應用及可解釋性研究————作者：昝家昕;楊弘;田晶;閆晶晶;和紫鉉;杜宇濤;張巖波;

摘要：目的 針對冠心病預后預測中遇到的高噪聲、類間不平衡的特點,通過LASSO特征篩選后,構(gòu)建EasyEnsemble不平衡集成模型并對模型性能進行評估。方法 基于2009—2018年美國健康與營養(yǎng)調(diào)查公共數(shù)據(jù)庫的調(diào)查數(shù)據(jù),隨訪時間截止到2019年。預后有無因病死亡作為結(jié)局,通過LASSO進行特征選擇,使用篩選后特征構(gòu)建EasyEnsemble不平衡集成預測模型和SMOTE+LightGBM、XGBoo...

基于經(jīng)驗模態(tài)分解的ARIMA模型在山西省肺結(jié)核預測中的應用————作者：劉靜;趙瑞青;趙執(zhí)揚;翟夢夢;王旭春;李一汀;范月玲;高建偉;陳利民;仇麗霞;

摘要：目的 探討基于經(jīng)驗模態(tài)分解（empirical mode decomposition,EMD）的自回歸移動平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型對于肺結(jié)核流行趨勢的預測性能，為肺結(jié)核的預測提供方法支撐，也為其他傳染病的預測提供思路。方法 收集并整理2008年1月—2018年12月山西省肺結(jié)核報告發(fā)病率月度數(shù)據(jù)，分別將該數(shù)據(jù)的最后三個...

基于灰色GM(1,1),ARIMA及Holt-Winters模型的延吉市肺結(jié)核發(fā)病率短期預測研究————作者：高威;文韜;王錚;李醫(yī)華;翟鐵民;崔洪哲;

摘要：目的 采用灰色預測模型（grey model,GM）、自回歸移動平均模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）和Holt-Winters模型對延吉市肺結(jié)核發(fā)病情況進行短期預測，為肺結(jié)核防控提供理論依據(jù)。方法 對2012—2022年延吉市肺結(jié)核發(fā)病數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，建立GM(1,1)模型，ARIMA模型和Holt-Winters模型進...

多處理組時傾向評分加權(quán)方法的SAS實現(xiàn)————作者：倪穎;李宣;于涵;趙錦華;王健平;陳佳庚;劉媛媛;崔壯;李長平;

摘要：目的 介紹多個處理組傾向評分加權(quán)方法的SAS實現(xiàn)。方法 通過SAS軟件調(diào)用twang工具包中的mnps函數(shù),使用廣義Boosted模型(generalized boosted models,GBM)估計傾向評分值,對各處理組進行逆概率加權(quán)(inverse probability weighting,IPW),以達到均衡組間協(xié)變量的效果,獲得干預效應的無偏估計。結(jié)果 本文介紹了基于GBM模型的多處理...

基于深度學習的低級別膠質(zhì)瘤多組學數(shù)據(jù)整合穩(wěn)健分型————作者：杜港;賈聰聰;趙鑫;田雅昕;房瑞玲;張巖波;曹紅艷;

摘要：目的 多組學數(shù)據(jù)的高噪稀疏性以及存在異常值,易導致多組學數(shù)據(jù)整合分型穩(wěn)健性不足,本研究提出將深度學習中的自編碼器與最優(yōu)化穩(wěn)健偽極大似然估計器(optimally tuned robust improper maximum likelihood estimator, OTRIMLE)結(jié)合的方法,并將其應用于低級別膠質(zhì)瘤(lower-grade gliomas, LGG)患者分型。方法 采用自編碼器對...

煙臺市芝罘區(qū)居民身體活動及其與慢性病的關(guān)系研究————作者：陳裕璽;林楊;王筠慧;張彬彬;王玖;

摘要：目的 通過對煙臺市芝罘區(qū)常住居民身體活動現(xiàn)狀的分析,了解影響身體活動水平的因素及其與慢性病的關(guān)聯(lián),為相關(guān)部門制定身體活動指南和干預措施提供參考依據(jù)。方法 采用多階段分層抽樣方法,對芝罘區(qū)2412名常住居民進行問卷調(diào)查,問卷內(nèi)容包括人口學特征、生活行為方式、運動和靜息時間、慢性病情況等。利用SPSS 22.0軟件,在單因素分析基礎(chǔ)上,多因素應用logistic回歸對居民的身體活動水平影響因素及其與慢...

體檢人群代謝綜合征與甲狀腺結(jié)節(jié)的相關(guān)性————作者：張文霞;張琦;黃皎;楊曉燕;

摘要：目的 調(diào)查醫(yī)院體檢人群代謝綜合征(MetS)和甲狀腺結(jié)節(jié)(TNs)的患病情況,分析MetS和TNs之間的相關(guān)性。方法 選擇2023年1月至2024年6月在甘肅省人民醫(yī)院體檢中心參加體檢的機關(guān)企事業(yè)健康體檢人群9040例體檢者作為研究對象進行回顧性研究。均完善體格檢查、實驗室檢查、超聲檢查等資料,分析TNs和MetS檢出率,依據(jù)甲狀腺超聲結(jié)果將其分為TNs組(7091例)和非TNs組(1949例),...

常見病和疑難病的疾病診斷相關(guān)分組權(quán)重劃分研究————作者：陳吟;郝一煒;劉曉宇;姚潤徽;李昂;侯亞冰;董愛然;郭默寧;

摘要：目的 探索基于疾病診斷相關(guān)分組權(quán)重的疑難和常見疾病范圍劃分，為績效評價和分級診療推進效果評估提供數(shù)據(jù)支撐。方法 采用CN-DRG分組方案對2022年3188340份病案首頁數(shù)據(jù)分為738組并以病組為單位進行k中心點聚類。模擬4個聚類模型并通過指標對模型解釋力度確定最優(yōu)模型后，劃分常見病和疑難病的RW截點。結(jié)果 經(jīng)過模型測算確定納入最優(yōu)聚類模型的指標為平均住院日、進入重癥監(jiān)護室比例、呼吸機使用比例和...

糖尿病足患者家庭照顧者的照護負擔與生活質(zhì)量的關(guān)系————作者：林少娜;符永霞;陳清華;王毅;

摘要：目的 探討糖尿病足患者家庭照顧者的照護負擔與生活質(zhì)量的關(guān)系。方法 選取我院2019年1月至2021年12月收治的528例糖尿病足患者的主要照顧者作為研究對象進行調(diào)查，通過問卷調(diào)查獲取患者及其主要照顧者基礎(chǔ)資料、生活質(zhì)量和照護負擔，通過多因素分析探究糖尿病足照顧者生活質(zhì)量的影響因素，經(jīng)相關(guān)性分析探究照護負擔與生活質(zhì)量之間的關(guān)系。結(jié)果 照顧者生活質(zhì)量中的情感職能(role emotional, RE)...

老年咽喉反流性疾病患者焦慮抑郁狀況調(diào)查及影響因素分析————作者：馬亦飛;陳秋;張杉;王會剛;喻國凍;

摘要：目的 探討老年喉咽反流(laryngopharyngeal reflux, LPR)患者焦慮抑郁狀況并分析其影響因素。方法 回顧性收集在2021年11月至2023年1月我院收治的129例LPR患者的相關(guān)資料，其中男性65例，女性64例，患者年齡在60～84歲，平均年齡73.87±5.25歲；根據(jù)患者是否存在焦慮抑郁狀況分為焦慮抑郁組(n=44)和未焦慮抑郁組(n=85);對比兩組的一般資料并分析兩...

SAS軟件在醫(yī)學研究數(shù)據(jù)核查中的應用————作者：白雪珂;張小艷;路甲鵬;李希;吳超群;

摘要：目的 使用SAS以及操作系統(tǒng)的“任務計劃”功能實現(xiàn)醫(yī)學研究數(shù)據(jù)實時核查。方法 通過SAS直接訪問數(shù)據(jù)集，對制定好的邏輯核查類型編寫宏程序。結(jié)果 采用自行編制的SAS宏程序及其調(diào)用實例、SAS設(shè)置郵件發(fā)送和操作系統(tǒng)自動化運行SAS,完成缺失值以及異常值的核查。結(jié)論 當前研究所提供的SAS宏程序和系統(tǒng)設(shè)置，可幫助醫(yī)學研究實現(xiàn)簡單的數(shù)據(jù)核查功能，保證研究數(shù)據(jù)質(zhì)量

基于TransUNet改進的多任務模型在直腸癌新輔助治療中的應用————作者：尹淑文;丁志鵬;李巖;高國閎;程麗霞;陳英東;王文晗;張秋菊;周洋;

摘要：目的 本研究基于深度學習方法對分割模型TransUNet做部分改進，構(gòu)建既可分割又可預測分類的多任務模型，并應用于直腸癌新輔助治療患者敏感人群識別的核磁圖像中。方法 多任務模型在TransUNet基礎(chǔ)上添加分類結(jié)構(gòu)，具體為全連接層(輸入為512,輸出為256)、ReLU激活函數(shù)、全連接層(輸入為256,輸出為3),實現(xiàn)三分類結(jié)局的預測，即疾病穩(wěn)定(stable disease, SD),部分反應(...

基于高斯混合模型雙向聚類重采樣和隨機森林構(gòu)建DLBCL早期復發(fā)預測模型————作者：王俊霞;張巖波;余紅梅;曹紅艷;周潔;喬宇;張高源;于凱;王雪嫚;郭玉嬌;趙志強;羅艷虹;

摘要：目的 應用一種可以同時解決少數(shù)類和多數(shù)類類間和類內(nèi)不平衡問題的類別不平衡處理方法，并將其與隨機森林(random forest, RF)分類器結(jié)合實現(xiàn)對彌漫大B細胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma, DLBCL)患者早期復發(fā)的預測，為DLBLC患者的治療提供參考。方法 首先使用一種基于高斯混合模型雙向聚類重采樣的類別不平衡處理方法(Gaussian mixture...

基于蛋白質(zhì)組學的胃腺癌患者預后標志物篩選————作者：劉佳璐;韓鑫浩;魏孝禮;陳璐;程麗霞;陳英東;王文晗;張秋菊;

摘要：目的 利用TCPA及UCSC Xena數(shù)據(jù)庫獲取樣本信息，構(gòu)建胃腺癌預后相關(guān)蛋白的預測模型，并檢驗其應用價值，以期為臨床治療與相關(guān)機制研究提供參考。方法 利用R語言軟件，通過單因素Cox分析和LASSO-Cox回歸分析篩選與胃腺癌預后有關(guān)的蛋白質(zhì)，并計算風險評分，根據(jù)風險評分結(jié)果將患者劃分為高風險組和低風險組開展生存分析。同時繪制風險評分的ROC曲線、蛋白質(zhì)熱圖等，用以評估這些蛋白質(zhì)的預測能力。然...

　　中國衛(wèi)生統(tǒng)計來自網(wǎng)友的投稿評論：

• Yangming_ak

  請問各位戰(zhàn)友，如何聯(lián)系到雜志社啊？外審返回三個月了不返回意見，打電話也沒人接

  2024-06-30 15:43
• 奔跑的辣椒醬

  講師一作，省自然基金。 4月底投稿，7月初返修，大修后8月初修回。 接著就進入終審，到10月底系統(tǒng)顯示錄用編修中，應該是錄用了吧。 但身邊人都說顯示錄用后到見刊至少18個月，編輯部會在見刊前的3-4個月聯(lián)系交版面費。

  2023-10-31 11:25
• 帶頭大哥666

  2021年12月投稿，2023年8月見刊，版面費1500，就是等待見刊周期有點長了，編輯很負責。

  2023-10-20 12:47
• 帶頭大哥666

  投了兩次有關(guān)衛(wèi)生政策類的統(tǒng)計分析，都是大約2個月退稿。看了期刊其他相似文章確實不難，但是沒中

  2023-09-05 09:39
• Yangming_ak

  2021年4月投稿，大概初審3個月，7月送外審，外審很快，修改兩次大概2個月，之后終審半個月，10月過了國慶顯示已錄用，之后到2023年年初通知繳費，校稿，4月份見刊，期間聯(lián)系不上雜志社。唯一優(yōu)點是版面費便宜，2800元，無審稿費。

  2023-07-28 10:30

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