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教育部人文社会科学研究基金(11YJCZH022)

作品数:6 被引量:22H指数:3
相关作者:马骏李长平崔壮刘媛媛宋振更多>>
相关机构:天津医科大学中国医学科学院血液病医院(血液学研究所)更多>>
发文基金:教育部人文社会科学研究基金更多>>
相关领域:医药卫生文化科学哲学宗教更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇医药卫生
  • 1篇哲学宗教
  • 1篇文化科学

主题

  • 4篇性行为
  • 4篇男男性行为
  • 3篇行为者
  • 3篇同性恋
  • 3篇男男性行为者
  • 2篇青年
  • 2篇男同性恋
  • 2篇HIV
  • 2篇HIV感染
  • 1篇学习算法
  • 1篇亚组
  • 1篇医学生
  • 1篇异性恋
  • 1篇影响因素
  • 1篇青年学
  • 1篇青年学生
  • 1篇缺失值
  • 1篇重复测量数据
  • 1篇物质相关性障...
  • 1篇现状及影响

机构

  • 6篇天津医科大学
  • 1篇中国医学科学...

作者

  • 3篇崔壮
  • 3篇李长平
  • 3篇马骏
  • 2篇刘媛媛
  • 1篇宋振

传媒

  • 5篇中国卫生统计
  • 1篇中国学校卫生

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2022
  • 2篇2021
  • 1篇2019
  • 1篇2014
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
潜在类别分析在识别MSM人群HIV高感染风险的亚组人群中的应用被引量:2
2021年
目的探讨潜在类别分析在男男同性恋(men who have sex with men,MSM)人群分类中的应用,识别HIV感染风险高的MSM人群潜在类别,为采取有针对性的干预措施提供科学依据。方法将文化程度、户籍所在地、天津本地居住时间、最近一次安全套使用情况、安全套使用频率、最近6个月内的异性性行为作为显变量进行潜在类别分析,对MSM人群进行分类。对不同潜在类别的MSM进行人口学和危险性行为的差异性分析;将是否感染HIV作因变量,潜在类别作自变量进行logistic回归,分析不同潜在类别MSM的HIV感染风险;进一步将年龄、商业性行为等作为协变量纳入潜在类别分析。结果根据潜在类别模型拟合结果得到3个潜在类别的模型为最佳模型,MSM人群的三个潜在类别分别为:“外地危险行为组”811(15.7%)人,“外地安全行为组”2291(44.33%)人,“本地相对安全行为组”2066(39.98%)人,其中以外地危险行为组MSM感染HIV风险最高。该类人群的多人性行为比例显著高于其他两类人群,且卫生服务接受情况及HIV检测显著低于其他两类人群。结论潜在类别分析可以用于MSM人群的分型研究,探索不同潜在类别人群的HIV感染情况及人口学、行为学特点,为合理分配卫生资源,有针对性地提供干预措施提供科学依据。
张甜甜崔壮宋德胜姚婷婷陈阳于泽洋黄慧杰张洪璐李长平刘媛媛
关键词:男男同性恋HIV
Boosting算法结合SMOTE技术在青年男男性行为者HIV感染预测中的应用
2022年
目的评价Boosting算法结合SMOTE技术预测青年男男性行为者(YMSM)HIV感染状况的性能。方法通过网络和现场抽取2018-2019年天津市YMSM 1179名,分别用XGBoost、LightGBM、CatBoost和logistic结合SMOTE技术建立预测模型,通过AUC、F1、Accuracy、Brier score等指标评价其分类性能。结果应用SMOTE合成数据后,logistic、CatBoost、LightGBM和XGBoost的AUC分别提升了23.4%、24.0%、25.4%和26.8%,Boosting算法的分类性能优于logistic模型。结论Boosting算法结合SMOTE技术为类不平衡数据的分类预测提供了新思路。
王肖萌宋德胜张甜甜常琴雪王淳王柯云刘媛媛李长平崔壮马骏
关键词:BOOSTING算法SMOTE
天津市青年学生男男性行为者新型毒品使用现状及影响因素分析被引量:5
2021年
目的了解天津市青年学生男男性行为者(men who have sex with men,MSM)的基本特征、性行为情况以及新型毒品的使用情况,并探究使用新型毒品青年学生MSM的特征,为高校艾滋病防控相关政策制定提供参考依据。方法于2018年1月1日至12月31日,在天津市通过滚雪球抽样的方式在同性浴池、同性酒吧和社交软件等途径招募青年学生MSM。通过面对面访谈的方式与参与者沟通。通过调查问卷收集826名参与者基本人口学信息、性行为情况、新型毒品使用等信息。使用Logistic回归分析青年学生MSM中新型毒品使用者的特征。结果经实验室确证的HIV感染者32人,总体感染率为3.87%。其中新型毒品使用者为371人(44.92%)。Rush是使用率最高(98.65%)的新型毒品。在使用新型毒品的青年学生MSM中,306人(82.48%)使用过多种毒品,65人(17.52%)仅使用过一种毒品。多种毒品使用者的HIV感染率(16.92%)高于单一毒品使用者(4.57%)。年龄、首次性行为年龄、户籍、性取向、教育程度、性伴寻找方式、无保护性肛交和HIV检测史对青年学生MSM新型毒品使用影响均有统计学意义(OR值分别为3.70,5.51,0.51,0.60,4.64,0.40,0.52,1.98,2.29,P值均<0.05)。结论天津市青年学生男男性行为者中新型毒品使用率偏高。相关部门应加强高校禁毒防艾宣传,提高青年学生性健康意识,建立长效的HIV和毒品预防机制。
于泽洋黄慧杰张洪璐刘媛媛崔壮李长平马骏
关键词:性行为物质相关性障碍
基于动态轨迹分析的天津市男男性行为者性行为模式研究
2023年
目的探究天津市男男性行为者行为模式的特征与变化趋势,识别高危人群。为未来的HIV防控工作提供理论支持。方法数据来自于天津市深蓝公共卫生服务中心与天津市疾控中心,采用滚雪球抽样的方式招募参与者,选取三个性行为指标(最近一次同性肛交是否使用安全套、最近六个月同性性行为安全套使用频率和最近六个月的同性性伴数量)来定义男男性行为者的性行为模式。使用轨迹分析模型识别不同变化趋势的亚组,通过logistic回归比较亚组间的HIV感染风险。结果最终纳入男男性行为者共计1093名,在随访期间共有78名参与者感染HIV,总体发病率为2.53/100人年。通过轨迹分析将参与者分为三个亚组,按照变化趋势分别命名为“低危行为组(consistently low risk,CL)”、“风险波动组(risk fluctuation,RF)”和“高危行为组(consistently high risk,CH)”。三个亚组在年龄、婚姻状况、首次性行为时间、是否发生异性行为和既往是否接受过卫生服务等特征上的差异具有统计学意义。logistic回归结果显示,相比于CL组,RF组和CH组有较高的HIV感染风险。结论男男性行为者中行为模式的变化趋势不尽相同。对于高危的HIV阴性人群,及时的行为改变并且长期维持下去可以将HIV感染风险保持在一个较低的水平。
于泽洋张甜甜黄慧杰张洪璐宋德胜刘媛媛李长平崔壮马骏
关键词:男男性行为者重复测量数据缺失值
机器学习算法在预测男男性行为人群中HIV感染的应用被引量:12
2019年
目的应用不同机器学习算法预测男男性行为(MSM)人群HIV感染状况的比较。方法将四种机器学习算法(logistic回归、神经网络、随机森林和支持向量机)的预测结果和实验室的检测结果相比较,分类性能的评价指标采用ROC曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度和准确度(PRE)。结果四种算法在训练集和测试集上均具有较理想的分类效能,训练集的结果略好于测试集。和logistic回归分析相比较,其他几种算法均提高了分类预测效能:神经网络提高18.4%(AUC:0.909,95%CI:0.903~0.915),随机森林提高19.7%(AUC:0.922,95%CI:0.920~0.924),支持向量机提高22.3%(AUC:0.948,95%CI:0.947~0.949)。其中支持向量机的分类性能最好,分类的灵敏度为97.5%,特异度为99.1%,准确度(PRE)为98.9%。结论机器学习算法显著地提高了MSM人群中HIV感染的预测效能,可以较准确地识别MSM人群中HIV感染者与未感染者,为及时地提供预防与治疗服务提供了依据,同时避免了医疗资源的浪费。
郭长满郭敏刘媛媛李长平崔壮马骏
关键词:机器学习算法男男性行为人群HIV
异性恋医学生对男同性恋态度的结构方程模型分析被引量:3
2014年
目的了解医学生对男同性恋的认知、态度现况,应用结构方程模型分析相关影响因素,为开展针对性的健康教育、消除偏见提供参考依据。方法对810名在校医学生进行问卷调查,采用多重线性回归筛选对男同性恋态度量表(ATG)的影响因素,构建结构方程模型分析各因素对ATG得分的直接和/或间接影响。结果多重线性回归分析显示性别、学历、成长环境、认知等9因素对ATG量表得分有影响,将其引入结构方程模型,模型拟合参数为χ2/df=1.732,GFI=0.966,AGFI=0.948,CFI=0.930,模型拟合较好。结论异性恋医学生对男同性恋的态度与认知、接触、归因理论和性别角色密切相关。
宋振马骏李长平崔壮
关键词:结构方程模型医学生同性恋影响因素
共1页<1>
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