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关键词： 风险与控制   人工智能   快速迭代   有效避免   投资陷阱   利用和发展  

摘要： 随着人工智能大模型的兴起,各行各业对算力的需求急剧增加,也引发了算力投资的热潮。然而,算力技术的快速迭代可能导致投资陷阱,因此如何合理进行算力投资,有效避免潜在陷阱,并促进算力资源的高效利用和发展,成为相关企业经营面临的新挑战。

关键词： 老年人   衰弱   影响因素   体质   预测模型  

摘要： 目的分析成都市社区老年人发生衰弱前期/衰弱的影响因素，构建风险预测模型并进行验证。方法通过一般资料调查表、MNA-SF量表、长沙版MoCA量表、PSQI量表、FRAIL量表、老年人中医体质量表进行横断面调查。将2022年4月-2023年4月在成都市完成社区体检的400例老年人作为研究对象，基于多因素Logistic回归分析确定独立影响因素，利用RStudio软件构建风险预测模型列线图，利用2023年6月-2023年10月在德阳市采集的200例老年体检数据进行外部验证。采用ROC曲线下面积、Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线、决策曲线评价模型的区分度、校准度和临床实用性。结果年龄、腹围、慢病数量、PSQI评分、过敏史、平和质是社区老年人发生衰弱前期/衰弱的独立影响因素（Pχ2=3.285，P=0.915和χ2=8.376，P=0.398，校准曲线贴合度均较好；DCA结果显示阈值概率分别在5%-99%和21%-98%时可使临床获益。结论本研究构建的社区老年衰弱前期/衰弱风险预测模型具有较好的预测效能，利用本模型进行高危人群筛查及早期干预可以使临床获益。

关键词： Mainz pouchⅡ   根治性膀胱切除术   膀胱癌  

摘要： 目的本研究旨在评估包括年龄、性别、肿瘤分期、分级、肿瘤分化、淋巴结转移（lymph node metastasis，LNM）、肿瘤发生频率、肿瘤数量等临床和组织病理学参数在接受根治性膀胱切除术（rdical cystectomy，RC）联合Mainz PouchⅡ代膀胱治疗的患者结局中的预后因素。方法本研究纳入了2004年1月至2023年1月间接受RC联合Mainz PouchⅡ代膀胱手术而未接受化疗或放疗治疗的237例膀胱癌患者。本研究使用Kaplan-Meier法和Cox回归分析评估了年龄、肿瘤分级、分期、肿瘤分化、LNM、肿瘤发生频率和肿瘤数量对5年总生存率（overall survival，OS）和5年癌症特异性生存率（cancer-specific survival，CSS）的影响。结果患者诊断时的平均年龄为59.8岁，其中男性198例，女性39例。平均随访时间为47.8个月。在单变量分析中，年龄<65岁的患者5年OS和5年CSS显著高于年龄≥65岁的患者;且尿路上皮癌患者的5年OS高于非尿路上皮癌患者;5年OS、CSS与肿瘤分期、分级及LNM呈负相关关系。在多变量分析中，仅肿瘤分级和LNM仍然呈显著性差异（P<0.05）。结论肿瘤分级和LNM被认为是RC联合Mainz PouchⅡ代膀胱术后与5年OS、CSS相关的独立预后风险因素。此外，应用RC联合Mainz PouchⅡ代膀胱应考虑患者的意愿及身体状况。

关键词： 抑郁症   多基因风险评分   基因环境相互作用  

摘要： 抑郁症是一种造成巨大社会负担的心理疾病，我国抑郁症患病率高。近年来我国抑郁症确诊人数不断增加，但对于该疾病的识别率仍较低。抑郁症的发生存在明显的家族聚集现象，为提高抑郁症识别率，大量研究运用了抑郁症多基因风险评分（polygenic risk score for major depressive disorder，MDD-PRS）这一遗传指标发现抑郁高风险人群。现归纳总结MDD-PRS在抑郁症发生中的研究现状，旨在明确MDD-PRS对抑郁症遗传变异的捕获水平及其与环境因素的相互作用与抑郁症发生的关系，并指出现有的抑郁症发生风险模型的预测水平，提出后续研究的可能方向。

关键词： 非致命性职业伤害   影响因素   LASSO回归   机器学习   制造业  

摘要： 背景制造业作为我国支柱产业，其非致命性职业伤害发生率较高。该行业中个体、设备、环境及管理等非致命性职业伤害各层面因素众多且关联紧密，使其影响因素分析存在复杂性。目的探讨制造业工人非致命性职业伤害的影响因素，为后续开展针对性干预及监测提供依据。方法选择电缆及船舶制造企业内2243名一线作业工人作为研究对象，调查过去1年内非致命性职业伤害发生率及个体、设备、管理及环境等4个层面的因素情况。利用重抽样进行数据平衡，使用LASSO回归模型分析非致命性职业伤害影响因素，参考各变量系数估计值大小判断变量的影响程度及类型，其中系数估计值＞0的变量为危险因素，反之则为保护因素，利用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）检验模型性能，当AUC值＞0.7时，说明模型性能良好。结果被调查的2243名制造业一线工人中男性占77.7%（1742/2243），主要年龄范围为40~49岁，占29.5%（661/2243），82.7%的工人（1854/2243）已婚，文化程度为初中学历占55.6%（1248/2243），51.0%（1144/2243）的工人平均月收入情况为5000~6999元。该人群非致命性职业伤害发生率为8.4%（189/2243），共计发现22个因素与非致命性职业伤害的发生有关联性（P＜0.05）。分别是个体层面的性别、同事关系、吸烟、饮酒、平均运动时间、职业倦怠情况、工作疲劳感、肌肉骨骼疾患、心血管疾病及神经与感觉器官疾病等10个因素，设备层面的设备操作性、存在危险工件及安全隐患情况等3个因素，环境层面的从事低温作业、从事特种作业、从事噪声作业、作业空间大小、环境脏乱等5个因素，管理层面的每天工作时长、每周工作天数、加班情况及岗前技术培训等4个因素。LASSO回归模型AUC值=0.704，模型共计保留10个变量，其中非致命性职业伤害的危险因素共7个（系数估计值＞0），包括存在安全隐患情况、存在肌肉骨骼疾患、存在危险工件、职业倦怠、环境脏乱、吸烟及男性;保护因素为3个（系数估计值＜0），包括开展岗前技术培训、同事关系良好及每周工作天数长。结论制造企业需要重点关注非致命性职业伤害的发生率，并通过改善安全隐患情况、开展岗前技术培训、减少危险工件、整改作业环境及合理安排工作时长等手段对非致命性职业伤害进行针对性干预。