树状扫描统计量方法研究现状的系统评价

摘要：目的:系统评价树状扫描统计量（TreeScan）方法的研究现状。方法:系统检索Medline、Embase、Cochrane Library、CNKI、WanFang Data、VIP、SinoMed数据库,搜集关于TreeScan的文献,检索时限均为2003年1月1日～2021年4月27日。由两名研究者独立筛选文献和提取数据后,对文献基本信息（发表年份、单位、国家等）和研究信息（研究人群、药物、不良事件等）进行统计分析,将研究归纳为方法学研究和应用研究（分为药物和疫苗）并进行评述。结果:共纳入18篇文献。自2017年起,关于TreeScan的文章数量逐年增加,2020年发表数量最多（5篇）。作者主要集中在美国和韩国。其中方法学研究7篇、应用研究11篇（疫苗6篇,药物5篇）。结论:近年来随着TreeScan方法学不断完善创新,其应用价值和前景也有所提高,尤其在疫苗安全监测领域的应用已成为新热点。     

成都市社区老年人认知功能受损状况及影响因素研究

目的 了解成都市社区老年人的认知功能受损状况,并探讨其影响因素。方法 采用整群抽样的方法随机抽取成都市锦江区60岁及以上的社区老年人,并进行面对面现场问卷调查,以了解成都市社区老年人的认知功能受损状况;采用χ2 检验和多因素logistic回归分析,分析成都市社区老年人认知功能受损的分布特征,探索影响成都市社区老年人认知功能的影响因素。结果 成都市社区老年人认知功能受损患病率为40.9%。多因素logistic回归分析显示,以文盲为对照,小学文化程度的老年人出现认知功能受损的风险更低OR=0.369,POR=1.505,P=0.042,≥80岁:OR=3.069,POR=2.159,P=0.003）、吸烟OR=2.388,POR=0.489,P=0.005）。结论 成都市社区老年人的认知功能受损率较高,对文盲、70岁以上者、女性、吸烟者、脑血管疾病者应重点关注。     

工具变量在治疗措施有效性和安全性评价中的应用

摘要：评价治疗措施有效性和安全性的观察性研究中常存在混杂因素影响,工具变量法是一种控制观察性研究未测量混杂因素的方法。本文将介绍工具变量方法的基本原理、前提假设,医学领域观察性研究常见的工具变量及其论文报告的原则,以进一步推广工具变量的应用以及提高该方法的报告质量,最终帮助研究者提高观察性研究的质量。     

医学评估量表用户手册撰写框架的定性系统评价

目的 系统评价医学评估量表用户手册的撰写框架.方法 计算机检索PubMed、Embase、The Cochrane Library、中国知网、万方、维普数据库,学科范围限制为生物医学卫生领域,检索时间从建库至2021年1月,纳入量表用户手册的相关文献或仅提及量表用户手册名称的文献,辅以补充检索相应参考文献和量表官网,由...     

基于零膨胀负二项回归的非梗阻性无精症患者细针抽吸术后镜检精子计数预测研究

目的 在人工助孕前预测某非梗阻性无精症(NOA)患者细针吸取(FNA)术后的镜检精子计数,以辅助临床工作人员评估实施辅助生殖治疗的预期效果,为该NOA患者男性不育治疗失败的风险评估提供参考依据。方法 收集379例NOA患者术前病例信息与临床指标,构建镜检精子计数的零膨胀负二项(ZINB)预测模型,并评价模型的拟合与预测效果。结果 年龄、睾丸容积、血清卵泡刺激素与睾酮水平是影响镜检精子计数的相关因素,其中零计数部分的OR值和95%CI为:年龄0.876(0.824,0.932),睾丸容积0.882(0.810,0.962),卵泡刺激素1.179(1.121,1.241),负二项部分的RR值和95%CI为:睾酮1.027(1.004,1.052),卵泡刺激素0.969(0.950,0.990)。模型评估结果提示ZINB模型相对于传统泊松和负二项模型具有更好的拟合优度与预测准确性。结论 随着年龄与睾丸容积增大、血清卵泡刺激素水平减小,患者更有机会成功获得精子;随着血清睾酮水平增高、卵泡刺激素水平减小,患者越有机会获取到精子密度较高的精液。基于ZINB模型对NOA患者FNA术后镜检精子计数的预测值可在一定程度上为患者提供辅助生殖治疗的风险参考。     

非梗阻性无精子症患者细针抽吸取精失败风险预测模型

目的利用非梗阻性无精子症(NOA)患者基本情况和临床指标预测采用细针抽吸(FNA)技术取精失败风险,根据预测结果为指导临床选择NOA患者取精方式提供参考依据。方法收集334例采用FNA取精的NOA患者的基本信息和临床指标,单因素分析初步筛选潜在预测因子,构建多重logistic回归风险预测模型,结合逐步向前法和临床可解释性选择最优预测模型,以受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)评价最优模型预测能力,采用bootstrap获得校正过拟合后的AUC。结果最优风险预测模型中解释变量包括年龄、睾丸体积和卵泡刺激素,其中OR值和95%CI分别为:年龄(≥35岁)0.217(0.103,0.457),卵泡刺激素1.127(1.081,1.175),睾丸体积(12～14 ml)0.576(0.276,1.200),睾丸体积(≥15 ml)0.253(0.122,0.525)。最优风险预测模型预测能力(确切AUC)为0.8191。结论年龄、睾丸体积、卵泡刺激素是影响NOA患者采用FNA取精失败的危险因素,建立的最优风险预测模型具有良好的预测能力,可为临床中指导NOA患者采用FNA技术取精提供重要参考。