摘要：Logistic回归是流行病学研究中常用的方法,然而在实际分析时往往只考虑数据,而不考虑设计,容易导致一些误导性结果和结论。本文主要结合观察性研究的设计目的,探讨logistic回归分析中的具体思路,为logistic回归的实际应用提供借鉴。

摘要：分子倒置探针技术是一项新发展起来的用于目标序列捕获的分子生物学技术,该技术通过设计特异的探针对已知的特定目的基因组序列进行捕获,将目标序列DNA富集后再利用芯片杂交或测序进行检测。此技术有助于研究人员对大样本中的基因组重要区域进行研究,避免了全基因组研究费用高、分析困难等问题。并且,分子倒置探针技术弥补了杂交捕获技术、PCR捕获技术等分子捕获手段的不足,为动植物及病原菌重要DNA片段的研究提供强有力的技术支持。目前,分子倒置探针技术广泛应用于单核苷酸多态性(SNP)分型、外显子测序、拷贝数变异、杂合性丢失、体细胞突变、DNA甲基化和可变剪接等方面的研究。由于其特异性强、重复性好、操作简单、费用低廉,并对DNA完整度要求不高,适用于福尔马林石蜡包埋样本分析等特点,分子倒置探针技术的应用越来越广泛。然而,分子倒置探针技术在探针设计及数据分析软件研发等方面仍存在一些不足,还需要进一步的优化完善。为促进相关领域学者全面了解该技术,综述了分子倒置探针技术的基本原理、发展历程、技术特点及在疾病研究领域的应用,讨论了分子倒置探针技术的价值及存在的问题。

摘要：近年来,为应对新型冠状病毒感染(COVID-19)的暴发,药物再利用成为寻找COVID-19治疗药物的有效策略。人工智能(AI)能够快速计算筛选大量药物数据库以获取候选药物,在药物再利用领域得到广泛应用。根据算法设计原理,AI应用于药物再利用治疗COVID-19研究的方法可分为3类:①基于网络的模型,强调药物与疾病间关联性的识别,以揭示药物的潜在治疗机制;②基于结构的方法,通过药物和靶点间结构相互作用的分析实现精确筛选;③机器学习/深度学习方法,利用复杂非线性数据的多维度处理进行候选药物预测。尽管AI在药物再利用中发挥了重要作用,但数据的质量和数量对AI计算结果影响显著;实验研究无法全面模拟人体的复杂生理环境,从而可能限制候选药物在非临床研究阶段的精确验证;而且针对原始适应证的药物优化可能影响候选药物在治疗COVID-19中的有效性,治疗时机和个体差异也可能对临床效果产生影响。本文对AI在药物再利用治疗COVID-19研究中的应用和挑战进行综述,以期为将AI技术进一步应用于治疗COVID-19药物研究提供参考。

摘要：目的比较使用矢高仿真软件与标准试戴片验配角膜塑形镜结果的一致性。设计诊断试验。研究对象北京同仁医院验配角膜塑形镜、平均年龄(9.9±2.2)岁的青少年近视患者60例(117眼)。方法所有患者均使用标准试戴片进行角膜塑形镜验配,由视光师根据患者的角膜地形图数据及经验选择第一片试戴片的定位弧(AC)曲率值,然后根据试戴后的裂隙灯荧光染色和角膜地形图结果调整,确定需要生产镜片的AC曲率值。采用北京市眼科研究所研发的矢高仿真软件(TR-SAG),根据输入的患者角膜平坦K值、e值、角膜直径自动计算出角膜的矢高,进一步在镜片数据库中寻找与角膜矢高最相近的镜片,以镜片的AC曲率值作为矢高仿真软件的输出结果。使用单因素方差分析、Bland-Altman散点图评价两种方法的差异性,使用组内相关系数评价两种方法结果的一致性。主要指标镜片的AC曲率值。结果视光师确定的第一片试戴片AC曲率值为(42.15±1.30)D,试戴、调整后确定的需生产镜片的AC曲率值为(42.10±1.28)D;TR-SAG计算的镜片AC曲率值为(42.12±1.28)D,三者比较差异无统计学意义(F=0.050,P=0.951)。TR-SAG计算的镜片AC曲率值与视光师根据经验确定的第一片试戴片AC曲率值的相关系数为0.970(P=0.000),与通过试戴、调整后确定的需生产镜片AC曲率值的相关系数为0.968(P=0.000),均具有很好的一致性。结论TR-SAG软件计算出的角膜塑形镜生产参数与视光师依经验使用标准试戴片获得的生产参数具有很好的一致性。

摘要：目的观察近视儿童配戴以0.05 D、0.25 D球镜间隔制作的框架眼镜后的近视进展情况。设计回顾性病例系列。研究对象收集2019-2021年北京同仁医院配戴采用0.05 D球镜间隔(53例,其中男性25例)和0.25 D球镜间隔(73例,其中男性38例)设计单焦点框架眼镜的连续病例126例。方法对北京市眼科研究所电子病历系统中上述儿童的配镜资料进行回顾分析。收集年龄、性别、屈光度、前后两次验光的间隔时间、镜片类型等相关信息。两组验光的方法与环境、镜片的材质、制造工艺、生产厂家均一致,差别仅为获取验光处方时球镜的调整间隔分别为0.05 D和0.25 D。取右眼数据统计分析。两组儿童近视进展情况的比较,采用独立样本t检验、广义估计方程等方法。主要指标月均等效球镜变化。结果0.05 D、0.25 D球镜间隔组平均年龄分别为(8.2±2.3)岁和(8.7±2.4)岁(t=-1.276,P=0.204)。两组相邻两次配镜间隔时间分别为(9.5±5.6)个月和(11.2±5.6)个月(t=-1.692,P=0.093)。第一次配镜时两组等效球镜分别为(-2.24±1.49)D和(-2.46±2.42)D(t=0.587,P=0.558);第二次配镜时两组等效球镜分别为(-2.76±1.65)D和(-3.36±2.62)D(t=1.457,P=0.148)。0.05 D组前后两次配镜间等效球镜变化(-0.52±0.60)D,明显低于0.25 D球镜间隔组的(-0.89±0.79)D(t=2.887,P=0.005);0.05 D组月均等效球镜变化(-0.05±0.05)D明显低于0.25 D组的(-0.09±0.05)D(t=4.582,P<0.001)。通过广义估计方程分析,月均等效球镜变化与年龄不相关(χ^(2)=11.241,P=0.260);与验光处方球镜间隔(χ^(2)=32.826,P<0.001)和前后相邻两次配镜的间隔时间(χ^(2)=198.715,P<0.001)相关。结论与以0.25 D为间隔调整球镜相比,以0.05 D间隔调整球镜制作出的框架眼镜显示出可延缓儿童近视进展的趋势。

摘要：背景 抑郁症病因复杂且临床表现异质性高,神经影像学研究为抑郁症生物学亚型的探索提供了新契机。目前,采用结构磁共振数据(MRI)进行抑郁症亚型划分的研究十分有限。目的 使用弥散张量成像(DTI)和机器学习方法探索抑郁症的生物学亚型。方法 纳入2017年9月-2021年8月于北京安定医院就诊的、符合《精神障碍诊断与统计手册(第4版)》(DSM-IV)抑郁症诊断标准的患者127例,同期在医院附近社区通过广告招募与患者性别和年龄相匹配的80例健康对照组。采集所有受试者的DTI图像、人口学信息和临床资料。使用纤维束追踪空间统计(TBSS)方法和约翰霍普金斯大学(JHU)脑白质概率图谱提取纤维束各向异性分数(FA),采用半监督学习方法划分抑郁症亚型,并比较不同亚型的患者组与健康对照组全脑白质纤维束FA值的差异。结果 抑郁症患者被划分为两种亚型,亚型I患者胼胝体、放射冠等广泛的纤维束FA值低于健康对照组(P0.05);治疗12周后,亚型Ⅰ患者组HAMD-17总评分低于亚型Ⅱ患者组(t=2.410,P<0.05)。结论 抑郁症患者存在两种具有不同白质损伤模式的生物学亚型,不同亚型的患者对药物的治疗反应存在差异。

摘要：目的探索联合角膜形态学与生物力学特性诊断顿挫期圆锥角膜的其他组合方式,以发掘更多的潜在敏感参数。设计诊断试验。研究对象顿挫期圆锥角膜患者50例(50眼),同期欲行角膜屈光手术术前患者50例(50眼)。方法绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各纳入参数对顿挫期圆锥角膜的诊断效率并进行Delong检验。将ROC曲线下面积(the area under the ROC curve,AUC)>0.70的参数作为自变量,用前向逐步法建立Logistic回归模型对顿挫期圆锥角膜的诊断进行多因素分析。主要指标角膜最薄点厚度(TP)、角膜断层摄影和生物力学指数(TBI)及在体角膜弹性模量(E)。结果除Km F、Astig F、Kmax F、A1V、A2T、A2V、HCT、PD、bIOP外,其余参数的组间比较均存在统计学差异。在所纳入参数中,TP对顿挫期圆锥角膜的诊断效率最高(AUC=0.810)。对AUC>0.7的参数进行Logistic回归,结果显示TP和弹性模量E是顿挫期圆锥角膜确诊的独立危险因素:CP=e^(β)/(1+e^(β))(β=-0.063×TP-42.158×E+45.919)。ROC曲线分析显示,该模型预测值的AUC为0.916,可显著提高对于顿挫期圆锥角膜的诊断能力(CP与TP比较,Z=2.796,P=0.0052)。结论角膜最薄点厚度对顿挫期圆锥角膜的诊断效率与TBI无统计学差异;在圆锥角膜发病早期,虽然角膜中央3 mm区域内总平均曲率几乎无改变,但其下上方曲率差值呈现增大趋势;角膜弹性模量在顿挫期圆锥角膜诊断中的作用值得被关注,可作为补充参数用于疾病评估。