目的分析1990—2021年全球、中国、美国卵巢癌疾病负担及其主要可归因危险因素影响的长期变化趋势,为我国卵巢癌综合防控策略的制定提供参考依据。方法收集2021年全球疾病负担数据库中1990—2021年全球、中国及美国的卵巢癌发病率、死...目的分析1990—2021年全球、中国、美国卵巢癌疾病负担及其主要可归因危险因素影响的长期变化趋势,为我国卵巢癌综合防控策略的制定提供参考依据。方法收集2021年全球疾病负担数据库中1990—2021年全球、中国及美国的卵巢癌发病率、死亡率、伤残调整寿命年(DALY)、归因DALY率及其年龄标准化率等指标,使用Joinpoint Regression Program 5.2.0软件计算各标化率的年度变化百分比(APC)及平均年度变化百分比(AAPC),分析1990—2021年全球、中国及美国卵巢癌疾病负担的长期变化趋势,比较卵巢癌的危险因素归因疾病负担的变化情况。结果2021年全球、中国和美国卵巢癌新发病例数分别为29.9万、4.1万和2.5万,死亡例数分别为18.6万、2.5万和1.7万,DALY分别为516.3万人年、75.0万人年和39.5万人年。2021年全球、中国和美国卵巢癌的年龄标准化发病率(ASIR)分别为6.7/10万、4.1/10万和9.0/10万,年龄标准化死亡率(ASMR)分别为4.1/10万、2.3/10万和5.5/10万,年龄标准化DALY率(ASDR)分别为115.1/10万、71.2/10万和139.9/10万。趋势分析显示,1990—2021年美国的ASIR(AAPC=-1.37%)、ASMR(AAPC=-1.02%)和ASDR(AAPC=-1.55%)均呈现显著下降趋势,均有统计学意义(P<0.05);全球卵巢癌的ASIR呈下降趋势(AAPC=-0.23%,P<0.05),全球ASMR、中国ASIR和ASMR的变化趋势均无统计学意义(P>0.05),但ASDR均呈下降趋势(AAPC分别为-0.45%、-0.49%,P<0.05)。在全球、中国以及美国,55岁及以上女性卵巢癌疾病负担最重。中国卵巢癌的ASIR与ASMR在2014年后均呈现显著上升趋势,年均增幅分别达1.47%(P<0.01)和1.45%(P<0.05)。中国卵巢癌归因于高体质指数(BMI)暴露的ASDR增幅最大,从1990年的1.0/10万人年增长到2021年的4.8/10万人年(AAPC=5.34%,P<0.05)。结论中国卵巢癌疾病负担目前处于全球较低水平,但近年来发病率呈升高趋势,建议持续监测疾病流行特征、重点关注高BMI等危险因素,对高危人群推进精准预防与筛查,并强化早诊早治、规范临床诊疗个体化路径,以提高患者生存率、降低总体疾病负担。展开更多
作为一种针对分类和回归任务行之有效的集成学习算法,随机森林(Random forest,RF)还面临着泛化能力提升和隐私保护的挑战。本文提出了一种改进的基于多重随机性与隐私保护的栈式随机森林(Bernoulli-multinomial stacked random forest,B...作为一种针对分类和回归任务行之有效的集成学习算法,随机森林(Random forest,RF)还面临着泛化能力提升和隐私保护的挑战。本文提出了一种改进的基于多重随机性与隐私保护的栈式随机森林(Bernoulli-multinomial stacked random forest,BMS-RF)算法。基本思想是在构造决策树分裂特征和分裂点选择阶段引入伯努利分布Dropout部分特征向量选择候选特征向量,通过两个多项分布随机选择分裂特征与分裂点,每棵决策树采用非数值查询的指数机制添加噪声维持其隐私保护机制,在集成分类器时引入多层栈式结构将前一层的输出随机投影和源训练集拼接作为新的输入,使得每一森林可以共享源样本空间信息,逐层提高基学习器分类性能。通过对此算法的一致性以及隐私能力的理论分析表明BMS-RF可以通过栈式结构显著提高分类性能。14个中小规模数据集合上的实验结果验证了该算法不但能降低运行时间且具有更好的泛化性能,隐私保护水平较强时可以在简化结构和提高运行速度的基础上达到与RF变体基本一致的分类性能。展开更多
文摘目的分析1990—2021年全球、中国、美国卵巢癌疾病负担及其主要可归因危险因素影响的长期变化趋势,为我国卵巢癌综合防控策略的制定提供参考依据。方法收集2021年全球疾病负担数据库中1990—2021年全球、中国及美国的卵巢癌发病率、死亡率、伤残调整寿命年(DALY)、归因DALY率及其年龄标准化率等指标,使用Joinpoint Regression Program 5.2.0软件计算各标化率的年度变化百分比(APC)及平均年度变化百分比(AAPC),分析1990—2021年全球、中国及美国卵巢癌疾病负担的长期变化趋势,比较卵巢癌的危险因素归因疾病负担的变化情况。结果2021年全球、中国和美国卵巢癌新发病例数分别为29.9万、4.1万和2.5万,死亡例数分别为18.6万、2.5万和1.7万,DALY分别为516.3万人年、75.0万人年和39.5万人年。2021年全球、中国和美国卵巢癌的年龄标准化发病率(ASIR)分别为6.7/10万、4.1/10万和9.0/10万,年龄标准化死亡率(ASMR)分别为4.1/10万、2.3/10万和5.5/10万,年龄标准化DALY率(ASDR)分别为115.1/10万、71.2/10万和139.9/10万。趋势分析显示,1990—2021年美国的ASIR(AAPC=-1.37%)、ASMR(AAPC=-1.02%)和ASDR(AAPC=-1.55%)均呈现显著下降趋势,均有统计学意义(P<0.05);全球卵巢癌的ASIR呈下降趋势(AAPC=-0.23%,P<0.05),全球ASMR、中国ASIR和ASMR的变化趋势均无统计学意义(P>0.05),但ASDR均呈下降趋势(AAPC分别为-0.45%、-0.49%,P<0.05)。在全球、中国以及美国,55岁及以上女性卵巢癌疾病负担最重。中国卵巢癌的ASIR与ASMR在2014年后均呈现显著上升趋势,年均增幅分别达1.47%(P<0.01)和1.45%(P<0.05)。中国卵巢癌归因于高体质指数(BMI)暴露的ASDR增幅最大,从1990年的1.0/10万人年增长到2021年的4.8/10万人年(AAPC=5.34%,P<0.05)。结论中国卵巢癌疾病负担目前处于全球较低水平,但近年来发病率呈升高趋势,建议持续监测疾病流行特征、重点关注高BMI等危险因素,对高危人群推进精准预防与筛查,并强化早诊早治、规范临床诊疗个体化路径,以提高患者生存率、降低总体疾病负担。
文摘作为一种针对分类和回归任务行之有效的集成学习算法,随机森林(Random forest,RF)还面临着泛化能力提升和隐私保护的挑战。本文提出了一种改进的基于多重随机性与隐私保护的栈式随机森林(Bernoulli-multinomial stacked random forest,BMS-RF)算法。基本思想是在构造决策树分裂特征和分裂点选择阶段引入伯努利分布Dropout部分特征向量选择候选特征向量,通过两个多项分布随机选择分裂特征与分裂点,每棵决策树采用非数值查询的指数机制添加噪声维持其隐私保护机制,在集成分类器时引入多层栈式结构将前一层的输出随机投影和源训练集拼接作为新的输入,使得每一森林可以共享源样本空间信息,逐层提高基学习器分类性能。通过对此算法的一致性以及隐私能力的理论分析表明BMS-RF可以通过栈式结构显著提高分类性能。14个中小规模数据集合上的实验结果验证了该算法不但能降低运行时间且具有更好的泛化性能,隐私保护水平较强时可以在简化结构和提高运行速度的基础上达到与RF变体基本一致的分类性能。
