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搜索到1547篇“ COX回归模型“的相关文章

基于Lasso-Cox回归模型的肺腺癌基因学预后风险分析: 2024年; 目的通过构建Lasso-Cox模型筛选肺腺癌差异表达基因,计算患者风险评分,构建肺腺癌预测模型,为肺腺癌的研究提供潜在的基因靶点,并为临床诊疗及预后提供新方向。方法下载癌症基因组图谱(TCGA)和肿瘤基因表达数据库(GEO)的肺腺癌基因表达和临床数据,用TCGA数据库训练模型,并合并两数据库用以模型验证,筛选的肺腺癌差异表达基因(DEGs)通过多因素Lasso-Cox回归构建风险评分预后模型,结合临床资料以确定肺腺癌最终的独立预后预测因素。利用GO富集分析、KEGG通路分析和CIBERSORTx免疫分析对风险模型差异表达基因进行生物学解释。结果通过单变量Cox和Lasso-Cox回归分析,获得了与肺腺癌预后相关的9个差异表达基因。结合临床数据的多因素Cox回归模型显示,恶性肿瘤病史、N分期、T分期和风险评分是预后的独立影响因素。结论本研究构建的肺腺癌预后模型可以有效预测患者的预后风险,为临床决策和个性化治疗提供理论基础。; 卜伟晓穆华夏高梦瑶苏维强韩梅陶子琨杨希徐雅琪石福艳王清华王素珍孔雨佳; 关键词：预后预测肺腺癌

机器学习模型和Cox回归模型对鼻咽癌放疗后鼻咽坏死术后预后的研究: 目的:通过新的特征筛选手段,构建多种机器学习模型和COX预后模型,深入了解特征和预测之间的复杂关系,为鼻咽癌放疗后鼻咽部放射性坏死(Irradiation-induced nasopharyngeal necrosis,...; 王奕峥; 关键词：预后模型

农业企业多元化经营风险——基于时间相依Cox回归模型的分析: 2023年; 本文选取我国246家农业及其相关产业企业为研究对象,借助时间相依Cox回归模型,从现金流量、盈利水平、偿债能力、运营状况、可持续发展前景及财务状况六个方面的财务指标探究多元化背景下研究对象的潜在风险点,进一步,对研究对象根据其多元化战略实施类型进行分类,探究不同的多元化战略是否会影响潜在风险点的分析结果,以便企业管理层做出科学可行的多元化战略决策,更好地进行企业风险管理。; 张奇佳韩康慧张志; 关键词：风险点

基于Logistic和Cox回归模型的上市公司财务危机预警模型研究: 2023年; 文章以上市公司的ST公司及其配对样本为研究对象,得出用于对上市公司财务危机进行预警的统计模型。选择的样本是2017~2019年间首次被ST的上市公司以及按照ST与非ST公司1:2的比例进行的配对样本,以该样本为研究对象进行财务预警模型建立,主要利用Logistic模型和Cox生存分析模型建立涵盖上市公司财务指标和非财务指标的财务困境预警模型,并对模型的判别能力进行分析对比,之后,选取2020年最新被ST的公司以及其配对样本为测试集对两类模型的预测能力进行测试。得出Logistic模型在预测能力上具有优势,而Cox模型在时点预测方面有Logistic模型不具有的优势。; 赵洁; 关键词：LOGISTIC回归模型 COX回归模型财务危机

ICU患者医院获得性压力性损伤的影响因素——基于Cox回归模型被引量：1: 2023年; 以2016年1月至2021年12月某医院197例ICU患者为研究对象,根据是否发生医院获得性压力性损伤(HAPI),将患者分为HAPI组和非HAPI组;采用倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM)均衡组间协变量影响,采用Kaplan-Meier曲线分析临床相关评分之间的差异,并构建单因素、多因素Cox回归模型.结果发现,在197例ICU患者中,HAPI发生率为26.9%,且以2期HAPI(52.3%)为主,尾骶部是最常见的发病部位,发病中位时间为19天;采用PSM法均衡组间协变量影响后,共有42对患者匹配成功,两组患者在基本信息和治疗因素方面,差异无统计学意义(P>0.05);KAPLAN-MEIER曲线显示,MEWS评分与Braden评分的生存时间存在统计学意义(Log-Rank检验分别为χ~2=5.680,χ~2=2.548;P=0.017,P=0.033);Cox单因素分析显示,乳酸、MEWS评分和Braden评分存在统计学意义(P<0.05);Cox多因素分析显示,乳酸(HR=1.26,95%CI:1.12~1.62,P=0.006)和MEWS评分(HR=2.27,95%CI:1.16~445,P=0.016)是ICU患者HAPI的危险因素,而Braden评分(HR=0.39,95%CI:0.20~0.75,P=0.005)是ICU患者HAPI的保护因素.该研究结果可为临床医务人员预测ICU患者HAPI提供参考依据,也可为观察性研究构建风险预测模型提供新角度和新方法.; 杨超男张程宋麟茹曹娟周琴潘慧斌; 关键词：COX回归分析影响因素

机器学习模型和Cox回归模型预测食管胃结合部腺癌预后的效能被引量：1: 2023年; 目的探讨机器学习和传统Cox回归模型在预测食管胃结合部腺癌(AEG)患者术后生存能力中的应用价值。方法选取2015年9月~2020年10月本院收治的287例AEG患者,排除失访及临床资料缺失者,共筛选出203例患者的临床病理资料,经过对数据的赋值等处理,转换成满足R语言分析数据的要求的数据。将203例患者数据使用随机数表法按照3∶1的比例划分为训练集和验证集,对两组数据分别进行Cox比例风险模型构建和4种机器学习模型的构建,绘制出ROC曲线、校准曲线和临床决策曲线(DCA)。为评估4种机器学习模型之间的预测效能,进行机器学习模型的内部验证。通过曲线下面积(AUC)评价模型预测的性能,校准曲线反映模型的拟合情况,并通过DAC判断其临床意义。结果Cox等比例风险回归、极端梯度提升、随机森林、支持向量机、多层感知机验证集中3年生存率的AUC值分别为0.870、0.901、0.791、0.832、0.725,验证集中5年生存率的AUC值分别为0.915、0.916、0.758、0.905、0.737。4种机器学习模型内部验证分别是:极端梯度提升(AUC=0.818)、随机森林(AUC=0.772)、支持向量机(AUC=0.804)、多层感知机(AUC=0.745)。结论机器学习模型对于AEG患者生存率预测的表现优于Cox等比例风险回归模型,尤其在不满足等比例假设或线性回归模型下,并能够包含较多的影响变量。在内部验证中,XGBoost模型的预测效能最好,支持向量机次之,随机森林出现过拟合,多层感知机受数据量影响可能拟合效果较差。; 高凯绩王一豪曹海坤贾建光; 关键词：COX比例风险回归模型

基于EM算法及Cox回归模型下右删失数据的研究: 2023年; 右删失数据是删失数据中最常见的数据类型,通常出现在数学、医学和科学研究等领域,由于受到外界因素的影响和在实验过程中研究对象起始和结尾发生的结果不同就使得实验中发生了右删失数据。因此,在数据分析时处理产生的删失数据是最为关键的一步。旨在处理右删失数据的方法为EM算法和Cox回归两种方法,这里主要研究产生右删失数据的过程,并深入了解EM算法和Cox回归方法的基本思想。; 赵翠; 关键词：EM COX 统计分析

基于Lasso Cox回归模型的早期阿尔茨海默病转归预测研究被引量：2: 2023年; 目的探讨认知正常(normal cognition,NC)进展为轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,MCI)、MCI逆转为NC和MCI进展为阿尔茨海默病(Alzheimer′disease,AD)的相关因素并建立预测模型。方法利用阿尔茨海默病神经影像学倡议(Alzheimer′s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)数据,分别构建NC进展为MCI、MCI逆转为NC和MCI进展为AD的Lasso Cox回归模型。结果共纳入502例NC和990例MCI患者,其中NC进展为MCI者104例,MCI逆转为NC者90例,MCI进展为AD者370例。结果显示较低的雷氏听觉和语言学习测试-学习成绩(HR=0.8840,95%CI:0.7780~0.9900)、内嗅皮层萎缩(HR=0.9996,95%CI:0.9992~0.9999)、较高的功能活动量表得分(HR=1.5520,95%CI:1.2920~1.8130)和Tau蛋白(HR=1.0030,95%CI:1.0010~1.0060)均是NC进展为MCI的相关因素;较低的AD评定量表-13条目得分(HR=0.9250,95%CI:0.8570~0.9930)、功能活动量表得分(HR=0.8260,95%CI:0.6910~0.9610)和较低浓度的Tau蛋白(HR=0.9970,95%CI:0.9940~0.9990)均是MCI逆转为NC的相关因素;携带载脂蛋白E4(apolipoprotein E4,APOE4)基因(HR=1.3040,95%CI:1.0690~1.5400)、较长的受教育年限(HR=1.0550,95%CI:1.0170~1.0930)、较高的临床痴呆评定量表得分(HR=1.1920,95%CI:1.0600~1.3240)、AD评定量表-13条目(HR=1.0360,95%CI:1.0110~1.0610)、功能活动量表得分(HR=1.0650,95%CI:1.0390~1.0910)和磷酸化Tau蛋白(HR=1.0180,95%CI:1.0090~1.0270)、较低的雷氏听觉和语言学习测试-即时回忆(HR=0.9730,95%CI:0.9560~0.9900)和较低浓度的Aβ淀粉样蛋白(HR=0.9992,95%CI:0.9988~0.9996)均是MCI进展为AD的相关因素。结论AD的疾病转归受多个因素影响,不同阶段的风险预测有利于对重点人群的健康管理干预和预防性护理,减少其未来疾病进展的风险。; 韩红娟韩红娟乔果果乔果果崔靖马艺菲张荣余红梅; 关键词：阿尔茨海默病轻度认知功能障碍

基于贝叶斯Cox回归模型分析耐多药肺结核患者死亡的影响因素: 2023年; 目的:耐多药肺结核(multidrug-resistant tuberculosis,MDR-TB)具有较高的病死率,一直以来都是全球结核病防控工作的难点之一。分析MDR-TB患者不良结局的影响因素有助于改善MDR-TB患者的程序化管理,优化MDR-TB的治疗策略。在分析随访数据时,Cox比例风险回归模型是一种重要的多因素分析方法,但其存在较大的应用局限性,如难以处理样本量小等实际问题对模型的影响。基于此,本研究分别采用贝叶斯Cox回归模型和常规Cox回归模型,分析MDR-TB患者在抗结核治疗期间死亡的影响因素,并比较这2种方法在应用中的差异。方法:数据资料来自2017年11月1日至2021年3月31日在兰州市肺科医院接受治疗的388例MDR-TB患者。采用生存分析方法分析MDR-TB患者在治疗期间的死亡情况及其影响因素。分别构建常规Cox回归模型和贝叶斯Cox回归模型来估计MDR-TB患者死亡影响因素的风险比(hazard ratio,HR)及其95%置信区间(95%confidence interval,95%CI),模型的参数估计可靠性通过各自变量的参数标准差和HR值的95%CI来判断,参数标准差和95%CI范围越小,模型的估计结果越可靠。结果:纳入研究的388例MDR-TB患者的生存时间为10.18(4.26,18.13)个月,最长生存时间为31.90个月。观察期间共有12例因肺结核死亡,病死率为3.1%,死亡患者的生存时间为4.78(2.63,6.93)个月。50%的死亡患者出现在抗结核治疗的前5个月,最后一个死亡患者出现在治疗的第13个月。常规Cox回归模型分析结果显示:有合并症的患者死亡风险约为无合并症者的6.96倍(HR=6.96,95%CI 2.00~24.24;P=0.002);接受定期随访患者的死亡风险比未接受定期随访患者降低约81%(HR=0.19,95%CI 0.05~0.77;P=0.020)。贝叶斯Cox回归模型中,各参数的迭代历史图和BGR图(Blue/Green/Red plot)均提示模型的收敛效果良好,其参数估计结果显示:首次痰培养结果阳性的患者死亡风险低于阴性患者(HR=0.33,95%CI 0.08~0.8; 王智永张宇琦高文龙李宗煜李明罗秋霞向媛媛包凯; 关键词：贝叶斯理论 COX回归模型耐多药肺结核风险比影响因素

孤立性肺结节患者肺腺癌相关危险因素Cox回归模型分析被引量：2: 2023年; 肺癌是起源于肺部支气管黏膜或腺体的恶性肿瘤。在所有癌症中,肺癌死亡率最高,占所有癌症死亡人数的27%[1-2]。研究显示,肺癌的早期诊断及治疗,能使患者5年生存率从14%提高到97.4%[3-4]。肺腺癌占肺癌总数的40%~55%[5],早期大部分无症状,或仅表现为一般呼吸系统疾病普通临床症状,如咳嗽、胸痛、痰中带血等,因此如何早期精准诊断肺腺癌成为目前研究的热点。本研究通过对孤立性肺结节患者临床病历及影像学报告等资料进行Cox回归模型分析,精准定位于孤立性肺结节与肺腺癌相关的危险因素,以构建切实可行的肺腺癌早期预测系统,现报道如下。; 华茂红徐科伟瞿利锋俞红丽李刚高洁瑾曹捍波; 关键词：肺癌肺腺癌肺结节 COX回归模型

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