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应用竞争风险模型探究乳腺癌患者的死亡危险因素: 背景与目的:乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,也是导致女性死亡的主要原因之一.本文研究竞争风险模型在乳腺癌患者的死亡危险因素探索过程中的应用.方法:选取某乳腺癌调查中近3000名患者数据进行研究.在基于部分分布危险率(Sub...; 郭胜楠陈慧林陈征

应用竞争风险模型探索宫颈癌患者预后的影响因素被引量：3: 2015年; 目的 :探讨竞争风险场合下影响宫颈癌患者预后的因素。方法:选取美国医疗保险监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology and End Results,SEER)数据库中1988—2008年华人宫颈癌患者的数据。兴趣事件为患者死于宫颈癌,竞争事件为死于其他疾病(如心脏病或其他肿瘤等)。在考虑竞争风险时,运用累积风险模型计算不同诊断年龄、国际妇产科联盟(International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO)分期、淋巴结转移程度及放疗情况下兴趣事件的累积发生率,组间比较采用Gray检验;然后,运用Fine-Gray模型进行多因素回归分析。结果 :共有585例宫颈癌患者纳入分析,其中50例患者发生兴趣事件,43例患者发生竞争事件。经Gray检验发现,在不同初诊年龄、FIGO分期、淋巴结转移程度和放疗情况下兴趣事件的累积发生率差异均有统计学意义(P值均<0.001);多因素回归分析显示,在Fine-Gray模型中,FIGO分期与淋巴结转移程度是宫颈癌患者预后的独立危险因素(P值均<0.05)。在竞争风险存在时,原位癌(0期)、Ⅱ期和Ⅲ期患者死于宫颈癌的相对危险度是Ⅰ期患者的0.022倍、2.34倍和3.57倍,而区域(近端)淋巴结转移和远端淋巴结转移的患者与无淋巴转移的患者相比死于宫颈癌的风险更高(相对危险度分别为2.497和3.518)。结论 :竞争风险模型下,宫颈癌患者的FIGO分期越高,淋巴转移越严重,则预后越差。当存在竞争风险时,应合理运用分析方法和模型来进行数据分析。; 郭胜楠陈慧林李丽贤陈金宝侯雅文刘棣陈征陈平雁; 关键词：宫颈肿瘤预后肿瘤分期

流行病学数量参数-病死率和再生数的估计方法研究及应用: 本文主要从以下几个部分展开论述：　　第一章疫情发展中病死率估计方法的研究及应用　　目的：　　在疫情发展过程中（删失数据存在情况下），通过Monte Carlo模拟，比较病死率估计方法的估计性能，为新发疫情到来时提供一种...; 陈慧林; 关键词：流行病学病死率再生数估计方法; 文献传递

考虑到隐性感染人群的潜伏期和发病期均传染的SLICAR模型被引量：6: 2015年; 目的提出一种包含隐性感染者并且含潜伏期均传染的流行病模型。方法基于已有的SEIR模型,加入隐性感染者分箱得到SLICAR模型,并以2009年春季的甲型H1N1和1918年秋季的Spanish流感数据为实例分析。结果H1N1流感数据模型拟合的基本繁殖数R0值为2.174(决定系数R2=0.802)以及Spanish数据疫情17天拟合R0值为2.636和疫情结束时拟合值为3.675。结论 SLICAR模型考虑到了隐性感染者以及潜伏期患者的传染性,为基本繁殖数R0的估计提供了一种较为全面的算法;也为疫情防控提供了更为全面的信息。; 陈慧林董慧茹郑一男唐欣然侯雅文陈征陈平雁; 关键词：甲型H1N1流感

汇总数据的疫情病死率估计方法及其应用被引量：1: 2014年; 比较5种基于汇总数据的疫情病死率估计方法的差异。通过模拟分析发现，方法3（见文献［7，8］）、方法4（见文献［9］）病死率估计值的相对误差和标准差均较小；而实例数据分析中，方法3和方法4能够较好反映中国香港和新加坡两地SARS病死率情况，而方法1（见文献［5］）和方法2（见文献［6］）能较好评估北京地区SARS和中国大陆人感染H7N9禽流感疫情病死率的即时情况。表明基于汇总数据的方法3、4可在疫情初期对病死率进行较为准确的估计，而方法1、2可在疫情出现变化时较好反映病死率的即时情况。; 朱亚楠张娟娟韩景静陈慧林卢梓航陈征; 关键词：病死率

长期生存率比较的统计检验法被引量：2: 2016年; 目的针对基于生存数据的长期疗效分析的问题,特别是两条生存曲线出现交叉或危险率不成比例的情况下,比较在特定时刻点后组间生存率的差异,本文主要介绍组合检验法ZOLS、ZSP,p和χ^2三种检验的适用情况。方法在两组危险率不满足比例风险假定的前提下,对生存曲线交叉和后期差异大的两个例子,分别使用ZOLS、ZSP,p和χ^2三种方法检验在不同时刻点之后组间生存率的差异。结果两个例子中,ZOLS检验与χ^2检验对不同时刻点之后的组间生存率差异进行检验,均能得出较为一致的结论,并且与实际情况符合。而ZSP,p检验的结果与前两种相比有差异。结论结合实例分析,在比较长期疗效或者生存曲线特定时间点后的生存率时,建议使用ZOLS检验与χ^2检验。; 陈金宝邱李斌王北琪曾洁陈慧林侯雅文陈征; 关键词：非参数检验

四种传染病疫情病死率估计模型的比较被引量：3: 2017年; 探讨四种病死率估计模型在疫情初期,对不同疫情类型、疫情规模下估计效能的差异。根据病死率恒定与逐渐下降两种模拟设计,以样本量为1 500及200分别完成四种估计模型、两个真实估计值在四个时间点的1 000次独立估计。病死率恒定时,Modified Kaplan-Meier法和基于gamma分布的参数混合模型的方法具有明显优势;病死率逐渐降低时,早期Modified Kaplan-Meier法、基于gamma分布的参数混合模型的方法以及治愈—死亡危险率比半参数模型的方法均能较理想估计病死率,后期效果欠佳,且敏感性低;但Modified Kaplan-Meier法和SIR模型与竞争风险模型相结合的估计模型的方法在后期无论在精度还是敏感性都较好。样本量的差异对模型估计效能影响不大。说明Modified Kaplan-Meier法和基于gamma分布的参数混合模型的方法在病死率恒定时以及逐渐递减的早期能较准确估计病死率,在逐渐递减后期Kaplan-Meier法和SIR模型与竞争风险模型相结合的估计模型的方法效果有优势;疫情规模对其影响不大。; 陈慧林王挺张盈黄敏玲米静静侯雅文陈征; 关键词：病死率数值模拟

区间删失生存数据的统计分析方法及其应用被引量：2: 2016年; 在临床研究中,当只知道事件发生在某一给定的时间区间内,而不知道其确切时间点时,将这类数据称为区间删失数据（interval censored data）,表示为T∈（L,R][1],其中T表示个体的生存时间,L表示删失区间的下界,R表示上界。显而易见,区间删失包括左删失和右删失,临床研究中,区间删失现象比较常见,特别是在患者进行周期性随访的临床试验和队列研究中。; 李丽贤汤茗曾彦彦沈罗英李钊洪陈慧林郭胜楠陈金宝侯雅文陈征; 关键词：非参数估计半参数回归模型极大似然估计 BOOTSTRAP 协变量

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陈慧林

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