Cox回归模型

摘要： 生存分析的主要内容是描述、测量和分析事件的特征,并对生存进行预测,常借助于COX回归模型.本文主要做了如下工作,一是在数据满足PH假定的前提下,利用极大似然估计拟合COX回归模型;二是借助统计分析软件,利用蒙特卡罗抽样技术,计算模型的后验估计值拟合贝叶斯COX回归模型;三是分别在不同参数模型下利用极大似然估计和贝叶斯统计方法拟合模型,从而进行比较和分析。

摘要： 目的基于The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据库建立肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)的铁死亡相关长链非编码RNA(LncRNA)风险预测模型。方法通过TCGA数据库下载HCC基因表达谱数据和临床信息,获取LncRNA表达数据,从铁死亡基因数据库(FerrDb)下载的铁死亡基因和LncRNA进行共表达分析确定铁死亡相关LncRNA,通过单因素和多因素COX分析建立LncRNA预测模型,分析模型高、低风险组间生物学通路富集的差异和免疫相关功能差异。结果共纳入22个LncRNA组成预测模型,该模型1年、3年和5年的生存预测性能AUC值分别为0.811、0.778和0.752,高风险组患者的总生存期(OS)明显低于低风险组(P<0.05)。进一步分析表明免疫细胞及功能和免疫检查点在高、低风险组中存在差异。结论22个LncRNA组成的风险预测模型可作为独立预测因子来有效预测HCC的预后。

摘要： 目的观察结直肠癌不同病理特征患者化疗前后循环肿瘤DNA(ctDNA)水平变化,并构建预后预测的列线图模型。方法选取2016年4月—2019年9月陕西省人民医院肿瘤外科收治的结直肠癌患者144例作为观察组,同期结直肠良性瘤患者72例作为对照Ⅰ组,健康体检者72例作为对照Ⅱ组。比较3组及观察组不同病理特征患者化疗前后ctDNA水平,随访2年统计观察组患者生存情况,Cox回归模型分析预后危险因素,并构建结直肠癌患者预后预测的列线图模型。结果ctDNA水平比较,观察组>对照Ⅰ组>对照Ⅱ组,差异均有统计学意义(F/P=229.968/5 cm、分化程度低、浸润深度突破浆膜层、有淋巴结转移、T分期T4化疗前/后ctDNA水平均高于肿瘤直径≤5 cm、中—高分化、浸润深度未突破浆膜层、无淋巴结转移、T分期T1~3者(P5 cm、分化程度低、浸润深度突破浆膜层、有淋巴结转移、T分期T4、化疗前/后ctDNA水平≥142.58/86.59μg/L生存率低(χ^(2)/P=8.259/0.004,4.736/0.030,5.068/0.024,8.210/0.004,8.925/0.003,6.897/0.009,4.154/0.042,5.676/0.017);Cox回归模型分析显示,分化程度、淋巴结转移、T分期、化疗后ctDNA水平均是结直肠癌患者预后的独立影响因素[HR(95%CI)=0.512(0.334~0.786)、5.488(3.485~8.643)、5.843(4.079~8.371)、6.846(4.578~10.238)];以分化程度、淋巴结转移、T分期、化疗后ctDNA水平构建结直肠癌患者预后的列线图模型,一致性指数为0.892,校正曲线分析显示,预测模型预测病死风险与实际病死风险吻合度较高。结论结直肠癌患者ctDNA水平与病理特征有关;构建ctDNA水平、病理特征预测结直肠癌患者预后的列线图模型具有良好效能,便于指导临床积极完善治疗方案。

摘要： 目的探讨代谢综合征(metabolic syndrome,MetS)及其组分与卵巢癌发病风险的关系。方法纳入2014年1月至2016年12月在四川省人民医院健康管理中心进行团队体检的在职及离退休女性单位职工311750人,通过问卷调查收集基线社会人口学特征资料,通过体格检查及实验室检测收集肥胖、血压、血糖、血脂等MetS及其组分指标,每年随访其卵巢癌发病结局,应用多因素Cox比例风险回归模型分析MetS及其组分与卵巢癌发病风险的关系。结果随访期间新发卵巢癌病例350例,总体发病密度为20.41/10万人年。MetS患者相对于非MetS患者卵巢癌的发病风险更高[aRR(95%CI):1.436(1.048~1.969),P=0.002];MetS异常组分中,超重和(或)肥胖者相对于BMI正常者卵巢癌的发病风险更高[aRR(95%CI):1.220(1.025~1.453),P=0.001],血脂紊乱者相对于血脂正常者卵巢癌的发病风险更高[aRR(95%CI):1.305(1.077~1.581),P=0.004]。分层分析结果显示:低龄(≤50岁)[RR(95%CI):3.219(1.900~5.453),P<0.001],吸烟/被动吸烟[RR(95%CI):2.155(1.202~3.865),P=0.010]、不吸烟/已戒烟[RR(95%CI)为:1.800(1.038~3.123),P=0.036],饮酒[RR(95%CI):1.984(1.178~3.341),P=0.013]、不饮酒/已戒酒[RR(95%CI):1.933(1.059~3.528),P=0.034],不参加体育锻炼[RR(95%CI):2.745(1.391~5.420),P=0.001],精神压力非常大/比较大[RR(95%CI):1.770(1.018~3.076),P=0.018]分组中,MetS患者的卵巢癌发病风险明显增高。结论超重和(或)肥胖、血脂紊乱及MetS均可增加女性卵巢癌的发病风险。保持正常的BMI和血脂水平是降低女性卵巢癌发病风险的有效一级预防措施。

摘要： 目的探讨治疗前常规临床指标对鼻咽癌患者总生存的预测价值,寻找可用于构建鼻咽癌预后模型的常规临床指标。方法纳入接受根治性放疗的初治鼻咽癌患者301例。用受试者工作特征曲线获得患者治疗前各常规临床指标预测总生存的分组界值,用Kaplan-Meier曲线进行单因素生存分析,用多因素Cox比例风险模型确定影响总生存的独立预后因素。结果单因素生存分析发现:男性、年龄>42岁、理想体重百分比≤98.7%、体质指数≤22.6 kg/m^(2)、血红蛋白≤122 g/L、血清白蛋白≤43 g/L、碱性磷酸酶>76 U/L、T3~4期、N2~3期为总生存的不良预后因素。Cox模型多因素生存分析发现:性别、年龄、T分期、N分期、血红蛋白水平、理想体重百分比、白蛋白水平等治疗前指标是影响鼻咽癌总生存的独立预后因素。结论可依据性别、年龄、理想体重百分比、T分期、N分期、血红蛋白水平、白蛋白水平等治疗前常规指标构建鼻咽癌预后模型。

摘要： 目的分析134例早期子宫内膜癌患者疾病转归危险因素。方法选取2016年4月至2018年5月沁阳市妇幼保健院收治的134例早期子宫内膜癌患者,术后随访统计其生存情况,对疾病转归相关因素进行COX回归模型构建及分析。结果134例早期子宫内膜癌患者术后随访12~66个月,1年生存率为88.81%(119/134),3年生存率为75.37%(101/134);不同肿瘤家族史、绝经、阴道出血、慢性疾病史、辅以激素、抑癌基因(p53)、术后并发症的早期子宫内膜癌患者术后3年生存率比较,差异无统计学意义(P>0.05);不同年龄、肌层浸润深度、肿瘤直径、病理类型、病理分级、子宫外转移、淋巴结转移、辅以放化疗、雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)的早期子宫内膜癌患者术后3年生存率比较,差异有统计学意义(P<0.05);COX回归模型分析显示,年龄(≥60岁,H^R=3.189)、肌层浸润深度(≥1/2,H^R=2.800)、肿瘤直径(≥2 cm,H^R=3.039)、病理分级(G3,H^R=4.611)、ER(阳性,H^R=3.665)、PR(阴性,H^R=2.887)是影响早期子宫内膜癌患者术后生存率的危险因素(P<0.05)。结论年龄(≥60岁)、肌层浸润深度(≥1/2)、肿瘤直径(≥2 cm)、病理分级(G3)、ER(阳性)、PR(阴性)等是早期子宫内膜癌患者疾病转归的危险因素,对预后评估、临床干预具有现实指导意义。

摘要： 目的:分析吸烟与食管癌发病风险的关联性,并在吸烟人群中对食管癌发病风险的影响因素进行研究,为开展食管癌的病因预防提供参考依据。方法:采用病例对照研究方法,在全国10个中心通过问卷调查的方法收集食管癌和非食管癌对象的资料,应用χ^(2)检验或秩和检验对是否吸烟、开始吸烟的年龄、吸烟量及吸烟年限与食管癌的关系进行分析,OR及其95%CI、病因分值(AR%)用以表示联系强度,应用Cox回归模型在吸烟人群中分析影响食管癌发病风险的因素,风险比(HR)及其95%CI用以表示发病风险。结果:食管癌患者和非食管癌吸烟史比较,差异有统计学意义[P<0.001,OR及其95%CI为2.32(2.04,2.65)],吸烟年限和每日吸烟量与食管癌存在相关性(P<0.001)。Cox回归分析结果显示:在吸烟人群中,年龄≥60岁、有饮酒史、热烫霉变饮食、进食速度快、吸烟量增加、吸烟年限≥30年均可增加食管癌的发生风险(P均<0.05)。结论:吸烟与食管癌的发生具有相关性,高龄、饮酒、不良饮食习惯、吸烟量大及吸烟时间长是吸烟人群食管癌发生风险增加的影响因素。

摘要： 目的·构建结直肠癌(colorectalcancer,CRC)预后风险评分模型,分析不同评分CRC患者间显著差异的肿瘤特征信号通路或生物过程,并预测该模型对其他癌症患者的免疫治疗效果.方法·从公共数据库中收集8个独立的CRC微阵列数据集和2个CRC RNA-seq数据集,筛选每个CRC数据集中的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).基于数据集共有的DEGs,采用单因素Cox回归模型筛选与不良预后相关的基因,采用套索(LASSO)回归和多因素Cox回归模型构建CRC预后风险评分模型.依据风险评分,将患者分为高风险组和低风险组.使用受试者操作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)和Kaplan-Meier(KM)生存分析对模型性能进行评价.采用多因素Cox回归模型分析风险评分是否为CRC的独立预后因素.利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)探究高、低风险组CRC患者在肿瘤特征基因集相关通路中的差异.通过KM生存分析和x2检验预测其他癌症患者的免疫治疗效果,以评估模型的应用价值.结果·单因素Cox回归分析,从不同数据集共有的DEGs中获得16个与不良预后相关的基因;以此为基础,构建了包含8个特征基因的CRC预后风险评分模型.该模型在训练集(AUCmax=0.788)、内外部验证集(AUC均值＞0.600)中展现了中等程度的准确性,其低风险组患者的生存率均高于高风险组.多因素Cox回归分析显示,风险评分可作为CRC的独立预后因素.GSEA结果显示,肿瘤特征基因集相关通路在高风险组患者中显著富集.KM生存分析和x2检验结果显示,低风险组的其他癌症患者具有更高的生存率及更好的免疫治疗效果.结论·成功构建了含8个特征基因的CRC风险评分预后模型,可为改善CRC患者预后、预测其他癌症患者的免疫治疗效果提供参考.

摘要： 目的 筛选影响乳腺癌患者预后的预测因素,构建评价乳腺癌患者预后的模型.方法 SEER数据库获得2010—2015年间119779名乳腺癌患者的临床和随访数据,将所有病例随机分为70％(83854名)的训练集以及30％(35925名)的验证集.利用Lasso回归筛选出对预测乳腺癌患者预后有意义的预测因子,并构建Cox比例风险模型,利用受试者工作曲线(ROC曲线)分别在训练集以及验证集中评价模型的鉴别能力,并与单纯纳入TNM预后分期因素(原发肿瘤大小、区域淋巴结以及远处转移)以预测患者预后的准确性进行对比.利用校准图评价模型的准确性.结果 年龄、种族、肿瘤分级、肿瘤大小、分子分型、手术治疗、淋巴结状态、远处转移是能够预测患者生存的独立预测因子.在训练集中,1年、3年、5年ROC曲线下面积分别为0.840、0.812、0.797,在验证集中为0.712、0.707、0.684.当单纯纳入T N M预后因素时为0.738、0.714、0.693.1年、3年、5年校准图显示了模型具有良好的预测准确性.结论 与单纯依靠传统的TNM预后因素预测预后相比,该模型能够更准确的量化、评估患者的预后,可为医生、病人以及医疗政策制定者提供直观的信息.

摘要： 目的 以COX模型探讨自体动静脉内瘘失功的相关因素.方法 选取2014年1月至2019年8月我院收治的280例通过自体动静脉内瘘(AVF)作为血管通路的维持性血液透析患者,使用时间相依COX模型对通路失功的影响因素进行分析.结果 截止随访第12个月时,280例患者中有46例发生AVF失功,根据临床检查和实验室检查结果,30例失功原因为血栓形成,10例为内瘘狭窄,6例为顽固性低血压所导致的内瘘闭合.上述46例患者中,有40例进行再次内瘘吻合术治疗,另有6例改为腹膜透析.单因素方差分析结果显示,失功组与未失功组患者在透析血流量、原发病、疾病史(糖尿病、高血压、冠心病)、服药情况(降糖药、抗心律失常药)以及自我护理能力方面比较,差异有统计学意义(P<0.05).COX回归模型多因素分析显示,患者透析血流量、自我护理能力以及糖尿病史是维持性血液透析病例发生AVF失功的独立危险因素.结论 患者透析血流量、自我护理能力以及糖尿病史是维持性血液透析病例发生AVF失功的独立危险因素,针对有以上危险因素的维持性血液透析患者,医护人员应加强重视程度,选择适宜的透析血流量,并进行个性化的健康教育,帮助其提升自我管理和护理能力,从而提高通路的使用时间,改善患者预后.

摘要： 目的:探讨影响肝门部胆管癌术后生存率的因素.方法:回顾性分析2001年1月至2011年12月在上海仁济医院接受手术治疗后出院的90例肝门部胆管癌患者的临床资料,对17个可能影响生存率的因素分别进行单因素分析,并通过cox回归模型进行多因素分析,生存率统计采用Kaplan-Meier法.结果:90例患者的1年、2年、3年的累积生存率分别为42.6％、30％、22.5％,中位生存时间为10月.cox回归结果显示手术方式与淋巴转移是影响肝门部胆管癌术后生存率的独立因素.结论:早期发现并进行根治性切除是改善肝门部胆管癌患者预后的关键因素,化疗能提高中晚期肝门部胆管癌患者的生存率.

摘要： 在分析区间删失的生存数据时,Cox回归模型是最常用的方法之一.在实际应用中,协变量的作用往往不是恒定的,可能随着时间的变化而变化.最近一段时间,时变系数成为很多科研工作者感兴趣的研究领域.在这篇文章中,提出一种可以在空间相关的区间删失数据中,估计Cox模型时变系数的贝叶斯方法.条件自回归分布被用于拟合空间相关性,时变系数的估计则基于分段常数的假设,跳跃的时间点从数据中估计.最后将此方法应用到来自美国明尼苏达州东南部的一个戒烟数据中.

摘要： 在分析区间删失的生存数据时,Cox回归模型是最常用的方法之一.在实际应用中,协变量的作用往往不是恒定的,可能随着时间的变化而变化.最近一段时间,时变系数成为很多科研工作者感兴趣的研究领域.在这篇文章中,提出一种可以在空间相关的区间删失数据中,估计Cox模型时变系数的贝叶斯方法.条件自回归分布被用于拟合空间相关性,时变系数的估计则基于分段常数的假设,跳跃的时间点从数据中估计.最后将此方法应用到来自美国明尼苏达州东南部的一个戒烟数据中.

摘要： 在分析区间删失的生存数据时,Cox回归模型是最常用的方法之一.在实际应用中,协变量的作用往往不是恒定的,可能随着时间的变化而变化.最近一段时间,时变系数成为很多科研工作者感兴趣的研究领域.在这篇文章中,提出一种可以在空间相关的区间删失数据中,估计Cox模型时变系数的贝叶斯方法.条件自回归分布被用于拟合空间相关性,时变系数的估计则基于分段常数的假设,跳跃的时间点从数据中估计.最后将此方法应用到来自美国明尼苏达州东南部的一个戒烟数据中.

摘要： 在分析区间删失的生存数据时,Cox回归模型是最常用的方法之一.在实际应用中,协变量的作用往往不是恒定的,可能随着时间的变化而变化.最近一段时间,时变系数成为很多科研工作者感兴趣的研究领域.在这篇文章中,提出一种可以在空间相关的区间删失数据中,估计Cox模型时变系数的贝叶斯方法.条件自回归分布被用于拟合空间相关性,时变系数的估计则基于分段常数的假设,跳跃的时间点从数据中估计.最后将此方法应用到来自美国明尼苏达州东南部的一个戒烟数据中.

摘要： 目的：探讨丰台区2013年D8基因型麻疹流行的主要危险因素. 方法：运用Cox回归模型拟合1∶2配对条件Logistic回归模型,分析探索D8基因型麻疹发生的危险因素. 结果：共调查16组(48名)研究对象,单因素分析结果表明,户籍、合租合住、到过服装批发市场与D8基因型麻疹发病有关(P＜0.05).多因素分析结果表明,到过服装批发市场者发生D8基因型麻疹的优势比(Odds Ratio,OR)值为10.95(95％CI：1.16～102.96),P＜0.05;外省户籍发病风险高于本市户籍(OR：6.09,95％CI：1.09～34.11). 结论：到过服装批发市场、外省户籍是丰台区D8基因型麻疹发生的危险因素,通过加强麻疹病毒基因型监测,有助于追溯传染源,及时发现可疑影响因素.

摘要： 目的：探讨丰台区2013年D8基因型麻疹流行的主要危险因素. 方法：运用Cox回归模型拟合1∶2配对条件Logistic回归模型,分析探索D8基因型麻疹发生的危险因素. 结果：共调查16组(48名)研究对象,单因素分析结果表明,户籍、合租合住、到过服装批发市场与D8基因型麻疹发病有关(P＜0.05).多因素分析结果表明,到过服装批发市场者发生D8基因型麻疹的优势比(Odds Ratio,OR)值为10.95(95％CI：1.16～102.96),P＜0.05;外省户籍发病风险高于本市户籍(OR：6.09,95％CI：1.09～34.11). 结论：到过服装批发市场、外省户籍是丰台区D8基因型麻疹发生的危险因素,通过加强麻疹病毒基因型监测,有助于追溯传染源,及时发现可疑影响因素.

摘要： 目的：探讨丰台区2013年D8基因型麻疹流行的主要危险因素. 方法：运用Cox回归模型拟合1∶2配对条件Logistic回归模型,分析探索D8基因型麻疹发生的危险因素. 结果：共调查16组(48名)研究对象,单因素分析结果表明,户籍、合租合住、到过服装批发市场与D8基因型麻疹发病有关(P＜0.05).多因素分析结果表明,到过服装批发市场者发生D8基因型麻疹的优势比(Odds Ratio,OR)值为10.95(95％CI：1.16～102.96),P＜0.05;外省户籍发病风险高于本市户籍(OR：6.09,95％CI：1.09～34.11). 结论：到过服装批发市场、外省户籍是丰台区D8基因型麻疹发生的危险因素,通过加强麻疹病毒基因型监测,有助于追溯传染源,及时发现可疑影响因素.

摘要： 目的：探讨丰台区2013年D8基因型麻疹流行的主要危险因素. 方法：运用Cox回归模型拟合1∶2配对条件Logistic回归模型,分析探索D8基因型麻疹发生的危险因素. 结果：共调查16组(48名)研究对象,单因素分析结果表明,户籍、合租合住、到过服装批发市场与D8基因型麻疹发病有关(P＜0.05).多因素分析结果表明,到过服装批发市场者发生D8基因型麻疹的优势比(Odds Ratio,OR)值为10.95(95％CI：1.16～102.96),P＜0.05;外省户籍发病风险高于本市户籍(OR：6.09,95％CI：1.09～34.11). 结论：到过服装批发市场、外省户籍是丰台区D8基因型麻疹发生的危险因素,通过加强麻疹病毒基因型监测,有助于追溯传染源,及时发现可疑影响因素.

摘要： 目的：了解广东省社区美沙酮维持治疗(MMT)受治者中丙型肝炎病毒(HCV)的阳转率,探讨MMT受治者HCV阳转危险因素.rn 方法：选取广东省15家社区MMT门诊的所有受治者从2006年开诊至2014年3月进行追踪调查.调查基线时一般人口学特征,高危行为,HIV、HCV、梅毒及结核感染情况.入组后每天记录受治者服药剂量,每月对受治者进行尿吗啡检测,并每半年进行一次高危行为调查和HCV检测.定义观察终点为受治者发生HCV阳转.通过阳转人数除以随访人年数计算阳转率.受治者至研究截止时仍未发生结局事件定义为右删失,受治者在研究截止前退出治疗定义为左删失.采用含时依协变量的Cox回归模型分析HCV阳转的影响因素.比例风险假定采用Martingale残差法和Schoenfeld残差法进行检验.rn 结果：本研究共纳入1077名受治者,发生阳转440名,总随访2142.2人年,HCV阳转率为20.54/100人年.研究发现服用MMT剂量高于60ml(HR：1.53,1.09-2.14)、过去1个月注射吸毒(HR：2.49,1.60-3.87)的受治者发生HCV阳转的风险较大.

摘要： 本发明涉及一种改变具有COOH片断的环加氧酶抑制性化合物的特异性的方法，其中将多种含COOH的化合物如吲哚美辛转化成酯类衍生物或二级酰胺类衍生物。

摘要： 一种基于Cox回归预测的企业风险时变模型，包括破产模型和失信模型；所述破产/失信模型的构建方法如下：S1：确定破产/失信模型特征X，S2：制定破产/失信模型观察起始时间，S3：制定破产/失信观察时间，S4：制定破产/失信终点时间，S5：制定破产/失信生存时间，S6：确定破产/失信模型基准风险函数h

摘要： 一种基于Cox回归预测的企业风险破产模型，将所述破产模型的破产生存概率，记为h(T)，以企业破产模型特征X为协变量或交互项，所述破产模型的构建方法如下：S1：确定破产模型特征X，S2：制定破产模型观察起始时间T1，S3：制定破产观察时间T3，S4：制定破产终点时间T2或T3，S5：制定破产生存时间T，S6：确定破产模型基准风险函数h

摘要： 一种基于Cox回归预测的企业风险失信模型，将所述失信模型的失信生存概率，记为f(D)，以企业失信模型特征Y为协变量或交互项，所述失信模型的构建方法如下：Q1：确定失信模型特征Y，Q2：制定失信模型观察起始时间D1，Q3：制定失信观察时间D3，Q4：制定失信终点时间D2或D3，Q5：制定失信生存时间D，Q6：确定失信模型基准风险函数f

摘要： 本发明属于大数据分析技术领域，涉及一种基于Cox回归模型的老人健康数据分析方法。本发明的主要方法是收集多个老人的健康数据作为样本，估算出危险因子的回归系数；所述危险因子为影响老人健康的因素；根据步骤a中获得的回归系数估计值，分析危险因子的相对危险系数RR；根据步骤b中获得的相对危险系数，获取与老人健康数据相关联的危险因子的集合；使用Cox生存函数对个体老人的发病率进行预测。本发明的有益效果为，从老人的身体健康数据入手，通过大数据分析老人自身因素与发生疾病之间的关系并建立起判定疾病发生的模型，最终通过监控老人的生命体征，实现对疾病的预测，实现智能养老。

摘要： 本发明涉及金融科学技术领域，具体涉及一种基于Cox回归和逻辑回归的拒绝推断方法及电子设备，包括以下步骤：S1在预设周期内采集所有申请用户数据，针对每个用信用户定义两套标签，即二分类目标变量和生存分析目标变量；S2对有用信用户数据基于生存分析定义的变量做Cox回归建模；S3基于Cox回归结果对拒绝样本分别计算在授信通过贷后表现为“好”样本的概率P(G|A)和为“坏”样本概率P(B|A)；S4基于二分类标签和拒绝样本推断的结果，利用二分类算法训练模型，完成评分卡模型开发。本发明利用生存分析模型对拒绝样本进行推断，选取了非参数方法Cox回归分析，不需要判断生存时长的分布函数，简化流程和避免分布函数选取不合理造成的偏差，保证模型效果更加准确。

摘要： 本发明公开了基于惩罚COX回归的乳腺癌预测方法，将随访数据处理为生存数据备用，数据预处理后的全部预测因子作为模型的输入变量，通过bootstrap法采样获得T个自助样本集，基于不同的自助样本集分别独立构建惩罚COX回归模型作为集成学习的基预测器，基预测器构建后，使用简单平均法组合该T个基预测器，最终形成集成惩罚COX回归模型作为乳腺癌发病预测的集成预测器。该基于惩罚COX回归的乳腺癌预测方法，采用Bagging集成框架和惩罚回归模型的独特结构，有助于探讨不同维度因素与我国女性乳腺癌发病风险的关系，从而辅助医生对预防乳腺癌发病给出建议，可以降低估计量的方差，避免了单一分类器估计的不稳定性，提高了预测性能。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习模型和Cox生存模型的交通拥堵预测方法，步骤如下：S1、对输入的城市交通拥堵影响因素特征进行清洗；S2、对S1清洗后的特征进行编码；S3、对S2编码后的特征进行特征筛选；S4、将S3筛选出来的特征输入到神经网络模型中进行训练建模；S5、将深度学习预测的概率值作为一种新的特征和LASSO筛选出的特征输入到Cox模型，预测出不同时间间隔期交通拥堵的状态。本发明采用深度学习进行建模预测道路交通拥堵概率，采用了Cox生存分析算法与LASSO算法相结合的方式挖掘数据之中的隐含联系，能够准确预测出不同时间间隔的交通拥堵状况，方便居民的出行。

摘要： 本发明涉及一种改变具有COOH片断的环加氧酶抑制性化合物的特异性的方法,其中将多种含COOH的化合物如吲哚美辛转化成酯类衍生物或二级酰胺类衍生物。

摘要： 本实用新型提供了基于Cox模型的违约概率模型研究用沙盘，包括：盘体、滑块、标识砝码；所述盘体的底部呈矩形分布方式设有四处底座，且盘体与底座为一体式结构；所述滑槽位于盘体的上部，且滑槽与盘体为一体式结构；所述滑块设置在滑槽的内部，且滑块与滑槽通过间隙配合方式滑动连接；所述磁力石设置在滑块的底部，且磁力石与滑块通过嵌入方式相连接；所述标识砝码位于滑块的顶端，且标识砝码与滑块为一体式结构。通过在结构上的改进，具有研究操作较为方便，并且描述较为清晰，以及具备收纳功能，大大提高其实用价值及实用性能等优点，从而有效的解决了现有装置中出现的问题和不足。