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GARCH模型在门诊量预测中的应用: 2013年; 应用GARCH模型理论分析某医院2003年至2012年月门诊量变化趋势,并建立AR(1)-IGARCH(2,1)模型,比较2003年至2012年月门诊实测值和模型预测值,其平均相对误差为0.057%,然后应用AR(1)-IGARCH(2,1)模型预测了2013年和2014年该院的月门诊量,比较2013年1月至6月月门诊量实测值和模型预测值,其平均相对误差为0.67%。分析结果表明GARCH模型能很好地追踪门诊量变化趋势。; 郭毓鹏关红军荣胜忠崔新宇李淼晶李晓霞; 关键词：GARCH模型门诊量

临床医学专业本科生对医学统计学的学习态度调查分析被引量：8: 2020年; 目的了解临床医学专业本科生对医学统计学的学习态度。方法用整群抽样法随机抽取我校2016级临床医学专业本科三年级3个阶梯教室的学生709人作为调查对象。使用SATS-36量表调查研究对象对医学统计学的学习态度,使用Pearson相关系数分析量表各因子得分与课程考试成绩的影响。结果共回收有效问卷692份,有效率97.60%。量表整体的克朗巴赫系数为0.91,全部6个因子的克朗巴赫系数除难度这一因子的系数为-0.039外,其余因子的系数均大于0.7,表明SATS-36量表对我国临床医学专业本科生具有良好的信度。量表各因子得分表明临床医学专业本科生对医学统计学在情感(4.56±1.06)、认知能力(4.58±1.08)、难度(3.64±0.56)、兴趣(4.92±1.29)等方面持中性的态度,在价值(5.10±1.17)和努力(5.90±1.09)方面持积极的态度。课程考试成绩与情感(r=0.085)、认知能力(r=0.156)、价值(r=0.168)和努力(r=0.149)等因子呈正相关关系(P<0.05)。结论在医学统计学教学中应加强学生学习信心的培养,通过改进教学手段等方式提高学生对医学统计学的喜爱程度。; 郭毓鹏关红军董晶荣胜忠牛莹莹李晓霞

尿膀胱癌抗原检测诊断膀胱癌的Meta分析被引量：6: 2015年; 目的：系统评价尿膀胱癌抗原（urinarybladdercancer，UBC）检测对膀胱癌的诊断意义。方法：制定原始文献的纳入、排除标准及检索策略，检索Pubmed（1996年1月～2014年8月）、EMBase（1996年1月～2014年8月）、CNKI（1996年1月～2014年8月）、万方数据库（1996年1月～2014年8月）、维普数据库（1996年1月～2014年8月），收集UBC检测诊断膀胱癌的有关文献，用MetaDiSc1．4软件进行Meta分析。结果：共检索到相关研究文献53篇，对纳入符合标准的22篇文献进行Meta分析，共3371人。异质性检验提示无阈值效应，但存在其他原因导致的异质性。用随机效应模型进行Meta分析。UBC检测诊断膀胱癌的敏感度为0．673，特异度为0．827，阳性似然比为3．447，阴性似然比为0．365，诊断优势比为9．993，综合受试者工作特征曲线下面积为0．8271，Q。指数为0．7599。结论：UBC作为一种敏感度、特异性均较高的无创性尿膀胱肿瘤标志物，可以作为膀胱癌诊疗的重要辅助手段，可在今后的膀胱癌防治工作中发挥重要作用。; 郭毓鹏关红军董晶荣胜忠李晓霞; 关键词：膀胱癌尿膀胱癌抗原 META分析

应用分类树模型研究乳腺癌危险因素被引量：11: 2013年; 目的应用分类树模型筛选乳腺癌的危险因素,并预测其发病风险,为乳腺癌的干预提供科学依据。方法用问卷调查及实验室检测等方式采集2010年7月至2012年6月就诊于黑龙江省牡丹江市第一、二人民医院及牡丹江医学院附属红旗医院的1023名女性的相关数据,利用分类树模型分析乳腺癌的影响因素,采取ROC曲线对模型进行评价。结果乳腺癌的危险因素为乳腺癌家族史、长期精神压抑、流产次数(≥3次)、初潮年龄(≤12岁)、平均行经时间(>7d)、足月妊娠、乳腺良性疾病史、腰臀比(≥0.8)、职业和体质指数(≥25),食用豆类食品(1周不少于2次)、体育锻炼和哺乳情况(母乳喂养)为乳腺癌发生的保护因素(P<0.050)。结论利用分类回归树模型可以快速、有效的从众多数据中挖掘出影响乳腺癌发病的主要因素并预测人群乳腺癌的发病风险,在流行病学研究中具有较高的应用价值。; 关红军鲁俊华李丽娟郭毓鹏荣胜忠牛莹莹李晓霞; 关键词：流行病学乳腺肿瘤分类树

应用GARCH模型预测医院门诊量的SAS实现被引量：1: 2014年; 应用SAS软件编写程序分析某医院2003～2012年月门诊量月门诊量的变化规律并拟合GARCH模型，用所得到的模型预测2013年、2014年月门诊量评价拟合效果。; 郭毓鹏关红军荣胜忠李晓霞; 关键词：GARCH模型 SAS软件门诊量

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牡丹江医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室