医用多元统计分析简介

一、多元正态分布及其统计推断多元正态分布的密度函数,参数估计,假设检验。二、回归分析多元线性回归,逐步回归,岭回归,趋势面分析。三、分类与归类判别分析,聚类分析,多变量的图表示法。四、降维分析法主成分分析,因子分析,典型相关分析。五、多维标度法。     

我院实行国际疾病分类的做法

我院自1990年开始在医疗统计上实行国际疾病分类(ICD-9)。三年来的学习及应用．我们深深体会到：推广使用ICD-9国际疾病分类是我国医学发展的需要．是临床、科研、教学工作的需要，是逐步实现疾病、损伤、肿瘤和死因分类国际标准化的需要。它对于进一步促进我国医学科学的发展．使我国的     

多元统计方法在附设性医学科研机构科研能力分类中的应用

本文对我国附设性医学科研机构按其科研能力运用“医学科研机构科研能力评估指标体系”中三级指标(72项)进行了聚类分析。分类结果：附设性医学科研机构科研能力分为较高、高，中、低四大类。对各类进行了再聚类分析找到各类的典型代表，通过对各类典型代表的分析找出各类的特点。同时应用逐步判别分析方法筛选出30项对分类有意义的指标，井依此用判别分析方法建立了评价医学科研机构属于何种类型的判别模型。根据以上的分类结果及评估数学模型，能够综合地评价科研机构的科研能力(包括科研潜力、科研管理能力及科研成果与效益)的大小。为科研机构进行目标管理、增强竞争意识提供自检手段，为国家管理部门提供可靠的量化分类依据。     

描述性病种分类统计算法

目的 探讨一种实用有效的面向层状分类体系的描述性病种分类统计算法。方法 采用特殊设计的数据结构和算法流程。结果 应用此算法已多年成功地完成医院多种类的病种统计工作。结论 描述性算法能够适合医院管理中基于层状分类体系的一系列疾病分类统计工作，具有灵活性和适应性，有助于降低分类统计需求变化对计算机程序编制的依赖性和调试复杂性。     

最小支撑树聚类分析在县级医院信息资源共享分类中的应用

目的介绍最小支撑树聚类分析及其在县级医院信息资源共享分类中的应用。方法采用最小支撑树聚类分析法分析县级医院信息资源共享的数据。结果利用最小支撑树聚类分析法可以将15所医院按信息系统当前状态分为5类。结论客观事物性质变化没有明显标志时,最小支撑树聚类分析法可以构造最小支撑树,确定长边进行分类,与其他聚类分析方法相比,其具有分类结果直观形象、结果容易理解的特点。     

国际疾病分类在医院信息与管理中的作用

随着医学事业的发展．计算机的广泛应用，现代化医院信息系统的遥步完善，目际疾病分类(以下称编码工作)，已由单一的分类职能，逐步发展为与统计、管理结合为一体的综合职能，越来越显示出它的重要性。本文就编码工作在医院信息、统计、管理中的作用商讨如下。     

逐步判别分析在脑中风分类诊断中的应用

目的 研究逐步判别分析在脑中风的缺血性与出血性分类诊断中的应用.方法 本文采用参数和非参数逐步判别分析,全部计算使用SAS软件.结果 对苏州大学附属第一医院189例脑中风病人,进行脑出血、脑缺血的分类诊断.参数法逐步判别分析判别正确率为：脑缺血84.52%,脑出血85.88%,总判别正确率85.19%;非参数逐步判别分析判别正确率为：脑缺血45.19%,脑出血94.12%,总判别正确率67.20%.结论 参数法逐步判别分析在脑中风的缺血性与出血性分类诊断中判别正确率较高,应用效果良好.     

最小支撑树聚类分析在县级医院信息资源共享分类中的应用北大核心CSCD

目的介绍最小支撑树聚类分析及其在县级医院信息资源共享分类中的应用。方法采用最小支撑树聚类分析法分析县级医院信息资源共享的数据。结果利用最小支撑树聚类分析法可以将15所医院按信息系统当前状态分为5类。结论客观事物性质变化没有明显标志时,最小支撑树聚类分析法可以构造最小支撑树,确定长边进行分类,与其他聚类分析方法相比,其具有分类结果直观形象、结果容易理解的特点。     

医院工作与国际疾病分类统计管理系统设计及应用

统计是管理的工具,管理离不开统计。医院要实现科学化管理,首先要实现医院统计工作的自动化、信息处理的科学化和规范化。准确、及时、快速地提供大量的信息服务,为各级领导检查工作、了解情况、制定决策提供科学的依据,这必将是实现医院科学管理的重要途经。我院根据卫生部《关于进一步加强卫生统计工作的意见》,为了国际间卫生统计信息的交流和对比,逐步实现疾病分类和死因分类国际际准化以及卫生机构、人员分类标准化和适应卫生部今年推出的“卫生部门住院病人疾病分类年报表”(卫统12表ICD-9)的要求。对1984年研制的“出院病例卡片管理及统计报表系统”(获省级科技进步奖)进行了修改。改进后的“医院工作与国际疾病分类统计管理系统”,由原来的DB-ASE语言改换成FOXBASE语言。新的管理     

中医疾病分类前10位构成分析

我院从1996年开始实施《中医病证分类与代码》国家标准,是执行“标准”参与医疗管理较早的一所中医院。从此,为中医院的统计、病案管理建立中医疾病分类和代码体系,尽早的步入中医疾病分类的统计轨道奠定了基础。并初步形成了具有中医自身特点,又具备现代化管理的模式。 我院在3年的实践和探索中,逐步掌握了《中医病证分类与代码》标准实施的规律性,并对中医疾病分类的前10位进行逐年观察分析,摸索出中医疾病分类和西医疾病分类的不同特性,从而建立了具有中医特色的疾病分类体系,为医疗管理和信息管理提供了参考资料。     

中国卫生状况分类的探讨

本文利用全国第三次人口普查资料,按10%比例随机抽取214个县,根据其社会经济、文化教育及健康状况的17个指标,用特尔菲法筛选出其中9个指标进行主成分分析。将筛选出的三个主成分经最大方差旋转(雅可比旋转)转变成与变量有明确关系的三个分类因子,分别反映人群健康状况、人口结构及经济状况。从因子得分系数得出三个模型,经过 K-means 聚类,将全国农村(县级)共分成四类地区。结果表明,多变量分析法筛选综合分类因子进行卫生状况的分类研究是一个良好的途径;分类结果与实际分布吻合,基本上可以反映社会卫生发展状况,可作为卫生行政部门制订政策和事业发展计划,进行分类指导的客观依据。     

前列腺癌新术式分类

目的探讨应用新版CM3标准对治疗中晚期前列腺癌新术式的分类效果。方法应用新版CM3标准分类方法，分类治疗前列腺癌的新术式，进行实用性和先进性分析。结果新版CM3与治疗前列腺癌的新术式内容一致，能够达到基本分类目的和效果。结论新版CM3内容新、信息量多，具有先进性、实用性、及时性，紧密地结合国际和医学统计管理需要。     

影响国际疾病分类质量的若干问题探讨

疾病分类统计在医院统计工作中占有重要地位。ICD—9是国际统计分类手册,是我国目前统一使用的疾病分类的标准方法。鉴于同际疾病分类工作技术性较强,分类操作技能要求较高,而临床情况复杂多样,病案诊断的书写尚未完全达到规范化要求。因而统计人员发挥主观能动作用勤于探求,尤显得重要。通过10年ICD—9的应用,笔者体会到:要使疾病分类编码准确、规范,保证报表的质量,必须注重以下几个方面的问题。     

国内外健康统计指标数据元分类比较

国家层面的健康统计指标,是描述一个国家居民健康状况与医疗服务水平的核心指标,各国根据其卫生状况和管理重点有各自的指标分类框架和指标内容。我国已建立完善的统计调查制度和卫生统计指标网络直报系统,并逐步走向国际化,特别是卫生统计指标数据元标准化工作。军队人员是一个特殊群体,其健康统计既有一般人员健康统计的共性,又有其特殊属性,需要建立一套反映军队人员这一特定群体的健康统计指标。本文通过对国内外健康统计指标分类进行归纳与比较,为促进我国和军队卫生统计指标标准化和完善指标体系打下基础。     

病理图像分析中的两步骤聚类分析应用

目的探讨两步骤聚类分析及其在病理图像诊断分析中的应用。方法对正常、低度鳞状上皮内病变和高度鳞状上皮内病变宫颈细胞的51个特征参数采用两步骤聚类分析：（1）将样品预聚类成小的子类；（2）对预聚类的子类再进行逐步聚类。聚类采用对数似然距离，根据贝叶斯信息准则自动决定适宜分类数目，并对各指标重要性进行度量。结果对于正常、低度鳞状上皮内病变和高度鳞状上皮内病变宫颈细胞的分类正确率分别为98．0％。96．1％和100％。结论该聚类分析方法分类正确率较高，分类中各指标重要性的度量对指导病理图像分析具有一定的实际意义和应用价值。     

有序分类资料的一致性模型

有序分类资料的一致性模型宇传华对于分类资料通常采用Ｋａｐｐａ系数测定观察者间的一致性，但Ｋａｐｐａ系数是一个总结性统计量，容易丢失一些有关一致性的信息。本文介绍的一致性模型可更充分利用资料的信息，更全面解释资料的一致性情况。１．一致性模型：假设有Ａ、...     

用STATA软件包计算分类资料的Kappa统计量

[目的]针对医学研究中分类资料Kappa统计量的计算,给予统计软件技术上的支持。[方法]运用STATA统计软件包,结合实例,提供具体的程序及操作步骤,并给出相应的结果与解释。[结果]对文中医学研究实例所涉及的部分数据进行一致性分析,经Z检验,Kappa统计量均有统计学意义,提示结果具有一致性,但是一致性程度均为弱。[结论]探索运用STATA统计软件包计算Kappa统计量的途径,为类似的医学研究提供参考。     

基于伪F统计量的模糊聚类方法在医疗质量综合评价中的应用

目的探讨一种新的基于伪F统计量的最佳聚类分析方法,该方法不需要预先选择类的数目作为先验值.并有效地应用于医疗质量的综合评价.方法首先,应用FCM模糊聚类法(Fuzzy Clustering Method)进行聚类,然后应用PFS(Pseudo F-statistics)统计量作为一个判别函数来确定最佳类数目.结果将该方法应用于某院2002年度各科室医疗质量综合评价,得到了一种合理的综合评价结果.结论该方法基于没有聚类数据的任何先验知识和组成成分信息的前提下,考虑如何确定数据的分类结构.根据应用的情况,发现该方法是医疗质量综合评价的有力工具.     

杭州市上城区成年人高血压影响因素的分类树研究

目的应用分类树模型分析杭州市上城区成年人高血压相关影响因素,为社区高血压精准防控提供依据。方法对2 762名≥18岁上城区社区居民进行问卷调查、体格检查和实验室检测,应用卡方自动交互检测(CHAID)法建立高血压分类树模型筛选相关因素,采取模型错分概率Risk统计量及受试者工作特征曲线(ROC)下面积对模型进行评估。结果 2 762名≥18岁社区居民中,高血压患者956例,高血压患病率为34.61%,标化患病率为15.83%。分类树模型共4层37个节点,从全部19个变量中筛选出年龄、BMI、中心型肥胖、血脂异常、高血压家族史、糖尿病、吸烟、被动吸烟8个解释变量,其中年龄是最重要的因素,高血压患病率随着年龄的增长而升高;模型显示,在不同年龄层下,高血压影响因素不尽相同。模型错分概率Risk统计量为0.224,利用预测概率绘制的ROC曲线下面积为0.713(95%CI:0.694～0.731),模型拟合效果较好。结论杭州市上城区居民高血压患病率较高,分类树模型不仅可以有效地挖掘高血压相关因素,且能定义不同的亚人群,对精准防控有较高的应用价值。     

SIR型传染病模糊控制模型及其应用

目的 建立SIR型传染病模糊控制数学模型；预测SIR型传染病最初流行范围及其流行高峰、流行时间,为在较短的时间内消除传染病流行提供决策依据。方法 采用模糊聚类分析。结果 用F-统计量得到最佳分类和模糊控制式。结论 所建立的模型具有较强的时效性与简便的可操作性。