摘要：目的 比较华西心晴指数(HEI)和护士用自杀风险评估量表(NGASR)在高自杀风险评估中的一致性,探讨HEI在抑郁症患者高自杀风险中的预测价值。方法 本研究为横断面研究设计,采用便利抽样,纳入2023年6-12月四川大学华西医院心理卫生中心386名抑郁症住院患者。纳入标准:根据国际疾病分类第十次修订版(ICD-10)确诊为抑郁症,年龄在18岁以上,完成了NGASR和HEI问卷评估。排除标准:合并其他精神疾病的患者;存在严重认知障碍,无法进行有效沟通的患者。自编问卷收集年龄、性别、民族、婚姻状况和教育水平等人口学资料,同时采用HEI问卷和护士用自杀风险评估表对患者进行评估。采用Spearman进行相关分析,对两个工具进行Kappa一致性检验,采用受试者工作特征曲线评估HEI评分预测自杀高风险的性能,根据Youden指数确定HEI分数的最佳截断值。结果 本次研究共纳入386名抑郁症住院患者,平均年龄32岁,平均住院14 d。其中,女性252人(65.3%),男性134人(34.7%);89.4%为汉族,7.3%为藏族,其他少数民族占3.3%;51.3%的患者为已婚,41.2%未婚,其余为离异(6.5%)或丧偶(1.0%);26.2%的研究对象具有本科及以上文化程度,20.7%为大专文化程度,24.8%为高中或者中专文化程度,28.2%为初中及以下文化程度。386例抑郁症患者中,采用NGASR评估,高度自杀风险检出率为57.3%,采用HEI评估,重度情绪不良检出率为53.6%。HEI和NGASR评分一致性Kappa值为0.518(P<0.001),具有中度一致性。HEI评分筛查自杀高风险的ROC曲线下面积为0.829(95%可信区间:0.787~0.871),在HEI评分达17分时,Youden指数最大为0.52,预测自杀高风险(NGASR≥9分)的特异性为76.36%,敏感性为76.02%。结论 HEI和NGASR在抑郁症患者高自杀风险评估中具有中度的一致性,HEI能有效预测抑郁症患者自杀高风险,17分为HEI评估高自杀风险的最佳截断值。

摘要：空中交通管制员(以下简称管制员)负责实时指挥航空器的空中以及地面交通活动。该岗位对于管制员的空间想象力、短时记忆能力、情景意识等能力均有着很高的要求。为了选拔出综合素质优秀的管制员,设计了初始管制员选拔系统,之后通过测试成绩对该系统进行了信度与效度检验,在分析系统有效性的同时对系统的测试效果进行了验证。应用该系统对1675名管制学员进行测试,采集总分和各分项目的成绩数据,使用Mann-Whitney U检验方法分析了受试者男性和女性在总分和各分项目上的得分差异,采用Cronbach’sα系数和Spearman-Brown系数评价了系统的信度,根据专家评定结果对其内容效度进行检验,对所获数据进行探索性因子分析从而验证系统的结构效度,根据受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)得出各分项目的划界分,并计算各分项目的难度系数。结果表明:男女之间在部分项目上存在统计学差异;各分项目区分度良好;信度和效度检验符合测量学要求;根据ROC曲线得出的各分项目难度系数和划界分能够为管制员选拔提供参考;系统在管制学员的能力测试方面有很好的效果。

摘要：目的分析肺结核患者耐药特征、耐药基因及其危险因素,构建肺结核患者危险因素的预测模型。方法回顾性选取2019年1月-2022年12月赣州市第五人民医院收治的452例肺结核患者为研究对象,根据患者对抗结核药物的反应情况,分为耐药组(n=108)和敏感组(n=344)。分析肺结核患者的耐药特征、基线资料、耐药基因情况,用多因素Logistic回归分析法分析肺结核耐药发生的高危因素,并建立高危因素模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析高危因素模型对肺结核耐药发生的预测价值。结果452例肺结核患者中,有108例发生耐药,耐药率为23.89%,其中单耐药、多耐药、耐多药、广泛耐药率分别为7.96%、5.09%、7.52%、3.32%;合并糖尿病、双肺受累肺野数为6个及利福平耐药相关rpoB基因、异烟肼耐药相关katG/inhA基因突变是肺结核耐药发生的危险因素(P<0.05);构建的危险因素模型是Logit(P)=-10.384+合并糖尿病×0.588+双肺受累肺野数为6个×0.573+rpoB基因突变×0.533+katG/inhA基因突变×0.651,且该Logit(P)的ROC曲线下面积(AUC)值为0.799,敏感度为76.85%,特异度为70.06%。结论肺结核患者耐药率较高,合并糖尿病、肺受累肺野数为6个及rpoB、katG/inhA基因突变是肺结核耐药发生的危险因素,据此构建的高危因素模型对肺结核耐药发生具有较好的预测价值,临床上或可为医生对耐药肺结核患者设计和实施更有效的治疗方案提供参考。

摘要：背景青光眼以损害视网膜神经节细胞（RGCs）继而出现视野缺损为特征，高分辨率频域OCT（SD-OCT）可以准确可靠地定量分析黄斑区视网膜神经节细胞复合体（GCC）厚度。目的探讨黄斑区GCC厚度对原发性开角型青光眼（POAG）的诊断意义。方法采用前瞻性诊断试验研究设计。于2015年11月至2016年4月在北京同仁医院连续纳入POAG患者70例和30名健康志愿者，应用RTVue SD—OCT对70例POAG患者和30名正常对照者进行黄斑区GCC厚度和视盘周围视网膜神经纤维层（RNFL）厚度检测，并行Humphrey视野检查，均纳入受检者的右眼进行统计。根据视野检查的平均缺损（MD）值将POAG分为早期、进展期和晚期，对各组受检眼平均GCC、上方GCC和下方GCC、平均RNFL、上方RNFL、下方RNFL、局部丢失体积（FLV）和整体丢失体积（GLV）进行比较；评估POAG患者GCC厚度、RNFL厚度与视野MD值的关系，采用曲线下面积（AUC）和受试者工作特征ROC曲线评价GCC厚度和RNFL厚度对POAG的诊断效率。结果与正常对照组比较，早期POAG组、进展期POAG组和晚期POAG组的平均GCC、上方GCC、下方GCC、平均RNFL、上方RNFL和下方RNFL均明显降低，FLV和GLV均明显升高，各组间总体比较差异均有统计学意义（均P〈0．001）；与早期POAG组比较，进展期POAG组和晚期POAG组受检眼平均GCC值和平均RNFL厚度值均明显下降，GLV值明显增加，差异均有统计学意义（均P〈0.05）；晚期POAG组受检眼上方RNFL厚度值明显低于早期POAG组，差异有统计学意义（P=0．003）；晚期POAG组受检眼上方GCC值明显低于早期POAG组和进展期POAG组，差异均有统计学意义（均P〈0.001）；与早期POAG组比较，进展期POAG组和晚期POAG组受检眼下方GCC和下方RNFL厚度值明显下降，FLV明显增加，差异均有统计学意义（均P≤0．01）。POAG患者平均GCC、上方GCC和下方GCC、平均RNFL、上方RNFL和下方RNFL与MD值均呈线性正相关（r=0．624、0．583、0．601、0．571、0．447、0．537，均P〈0.001）；POAG患者平均GCC与平均RNFL、上方GCC与上方RNFL以及下方GCC与下方RNFL均呈线性正相关（r=0．648、0．630、0．602，均P〈0.001）。平均GCC、上方GCC、下方GCC、FLV、GLV、平均RNFL、上方RNFL和下方RNFL的AUC值分别为0．965、0．924、0．979、0．985、0．980、0．990、0．979和0．992（均P〈0．001）。GCC参数中FLV与下方RNFL的AUC值比较，差异无统计学意义（P〉0．05）。结论POAG患者下方GCC厚度更容易受到损伤，GCC参数中FLV和GLV是诊断POAG的敏感指标，GCC厚度可以作为诊断和判断POAG病情进展的有效指标。

摘要：目的为建立操作简单、地区适用的2型糖尿病(T2DM)发病风险计分模型,并评估其筛查效应。方法采用队列研究方法,推导队列人群(810例)来自浦东新区社区糖尿病流行病调查人群数据库,确定新发T2DM 110例,非糖尿病700人;验证队列人群792例,来自上海市浦东新区高行社区,新发T2DM 93例,非糖尿病699人。采用Cox回归分析推导人群糖尿病危险因素,通过β系数建立浦东新区糖尿病风险计分无创模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析计分模型在人群中的预测效能,并与现有的中国糖尿病危险计分模型比较。结果上海市浦东新区糖尿病危险计分模型包含年龄、腰围、收缩压和糖尿病家族史4个无创危险因素。该模型在预测推导人群糖尿病发生的ROC曲线下面积分别为69.4%、70.0%和0.757,预测验证人群的ROC下面积为0.686。与中国糖尿病危险计分模型相比,浦东新区模型预测效能在推导人群中更具有优势(分别为0.757和0.719,Z=2.511,P0.05)。结论上海市浦东新区糖尿病计分模型作为T2DM高危人群筛查方法,具有较高的特异度和灵敏度,预测上海浦东地区居民糖尿病发生效能与中国糖尿病危险计分相当。

摘要：针对传统分割算法在非均匀背景中存在低抗噪性及高复杂性的问题,将聚类分析和区域生长算法相结合,提出基于K-means聚类的路面裂缝区域生长分割算法。依据图像灰度像素特征进行裂缝目标聚类,融合裂缝几何纹理特征将聚类中心值作为种子点区域生长,经过形态学滤波优化处理完成精确分割。仿真结果表明,该算法在视觉上裂缝分割的准确率提高,查准率曲线和受试者工作特征曲线的评价结果也表明,该算法与传统边缘检测算法相比,具有环境适应能力强、识别准确率高以及性能稳定等优势。

摘要：为探索检测管制疲劳指标的性能,利用模拟塔台管制软件和眼动仪搭建实验平台进行实验,设计了扫视速度、注视点数、平均注视时长、扫视幅度、闪光融合频率和眼闭合时间比例(percentage of eyelid closure time,PERCLOS)6项指标;并利用卡罗林斯卡嗜睡量表对主观疲劳程度进行评定。通过疲劳前后各项指标的差异显著性,从与疲劳的相关性、受试者工作特征曲线两个方面进行分析,分别评估了指标单项检测和联合检测管制疲劳的性能。研究结果表明:扫视速度、注视点数、闪光融合频率和PERCLOS指标与疲劳呈中度及以上显著相关;其检测管制疲劳的性能在中等及以上水平,可以作为检测管制疲劳的参考指标。指标联合检测管制疲劳的性能要优于单项检测,可以更为准确地检测管制疲劳。所有指标中PERCLOS指标是检测管制疲劳指标中性能最好的指标。

摘要：目的建立流式细胞术(FCM)检测中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)的表达方法,探讨NETs在脓毒症相关凝血功能障碍(SAC)患者中的临床诊断价值。方法收集2018年5月至2019年6月苏州大学附属第二医院50例非脓毒症者和21例脓毒症患者抗凝血。脓毒症患者符合3.0定义的诊断标准,血培养鉴定出革兰氏阴性菌,D二聚体含量>0.5 mg/L,彩色多普勒超声检查显示血栓形成,即时收集外周血样。采用别藻蓝蛋白(APC)标记的白细胞分化抗原66b(CD66b)识别多型分叶核细胞(PMNs),异硫氰酸荧光素(FITC)标记的抗髓过氧化物酶(MPO)抗体耦联PMNs膜表面MPO,Sytox orange(SO)核酸染料标记脱氧核糖核酸(DNA),建立FCM检测全血NETosis相关标志物方法。7-氨基放线菌素D(7-AAD)染料观察溶血对细胞膜完整性的影响,进行NETosis相关标志物(SO/MPO)的特异性检测。受试者工作特征(ROC)曲线分析NETosis相关标志物和白细胞总数(WBC)在SAC患者中的灵敏度和特异性,用Mann-Witney统计量的非参数法估计ROC曲线下面积(AUC),AUC的比较采用配对设计的两相关诊断试验差异假设检验。结果全血分离的PMNs与FACS试剂溶血后的PMNs对7-AAD的阴性表达率比较,两者差异无统计学意义[(95.1±6.6)%比(93.5±5.7)%,t=1.984,P>0.05]。NETosis相关标记物SO/MPO不能识别Etoposide药物诱导的PMNs凋亡(Apoptosis)。ROC曲线分析SAC患者的AUC,NETosis相关标记物取2.5%时的AUC高于WBC取8.0×109/L时的AUC(0.97比0.72,Z=2.011,P<0.05),差异有统计学意义。结论 FCM检测外周全血PMNs上NETosis相关标志物具有良好的敏感性、特异性,在SAC诊断中有重要临床价值。

摘要：目的 评估糖化血红蛋白(HbA 1c )在中国人群中诊断糖尿病的效率，确定HbA 1c 在中国人群中诊断糖尿病的最佳切点。 设计 多级分层横断面调查。 背景 中国上海，2007-2008年。 参与者 4886例，年龄≥20岁，无明确糖尿病史。 结局评估指标 分析不同HbA 1c 切点判断糖尿病的效率。 结果 HbA 1c 和单纯空腹血糖判断糖尿病的受试者工作特征曲线(ROC)下面积分别为0.856(95%CI 0.828～0.883)和0.920 (0.900～0.941)。在HbA 1c 切点处于6.3%(正常均值的2SD)时特异性较高(96.1%，95%CI 95.5%～96.7%)，相应的敏感性为62.8% (57.1%～68.3%)，与单纯空腹血糖≥7.0 mmol/L诊断糖尿病的敏感性相似(57.5%，95%CI 51.7%～63.1%)。在糖尿病高危人群中，HbA 1c 切点处于6.3%的敏感性(66.9%，95%CI 61.0%～72.5%)较空腹血糖≥7.0 mmol/L(54.4%，95%CI 48.3%～60.4%)及HbA 1c ≥6.5%(53.7%，95%CI 47.6%～59.7%)相比显著升高(P<0.01)。 结论 在中国人群中应用HbA 1c ≥6.3%切点检出未经诊断的糖尿病具有较高的特异性，其敏感性与单纯空腹血糖≥7.0 mmol/L相似。该最佳切点在空腹血糖及OGTT不适用的情况下可作为中国成人糖尿病的诊断标准。

摘要：基于非计算机专业人员的计算机应用能力稍差,而又要经常使用受试者工作特征(ROC)曲线作为判断的评价方法,介绍了ROC曲线的概念、原理和优点,以及如何在MATLAB下绘制ROC曲线。以评价分离信号与噪声数据为例,分别采用两种方法来绘制ROC曲线。一是基于ROC基本概念和Excel的计算功能,分别取不同的阈值得到相应的敏感度和特异度,然后绘制出ROC曲线;二是依据MATLAB工具下的直方图和ROC的概念,编程完成绘制ROC曲线。第一种方法容易理解、简单,但是必须要多次打开Excel才能完成选择不同阈值得到多组敏感度和特异度的目的;第二种方法应用MATLAB软件编写程序,程序短小、简单,易使用,而且可随意设置修改阈值,得到相应的敏感度和特异度以及绘制出ROC曲线。