简介:摘要云计算环境拥有高度规模化、开放的分布式结构等特点,比传统的信息系统涉及到更多安全问题,因此信任的作用显得更加重要,与此同时云计算安全也对信任机制提出了更高的要求。很多学者针对不同的云安全问题,研究建立一些相关的信任和风险的评估模型和方法,取得了一定的研究成果,但是仍存在缺乏可靠的信任度量机制、未考虑方法可操作性等问题,尚有很大的研究空间。风险评估是云安全研究内容中不可或缺的重要部分,也是引起众多学者关注的热点问题。在现有的研究中很多或单从风险属性来定性评价,或不断的改进某种算法,很少有从属性出发结合云计算结构的特点对云安全进行全面的分析评估。因此,本文以用户对云安全信任度和风险评估为研究对象,重点研究普适、精确的云安全信任评估模型和风险评估方法。
简介:摘要:云计算环境拥有高度规模化、开放的分布式结构等特点,比传统的信息系统涉及到更多安全问题,因此信任的作用显得更加重要,与此同时云计算安全也对信任机制提出了更高的要求。很多学者针对不同的云安全问题,研究建立一些相关的信任和风险的评估模型和方法,取得了一定的研究成果,但是仍存在:缺乏可靠的信任度量机制、未考虑方法可操作性等问题,尚有很大的研究空间。风险评估是云安全研究内容中不可或缺的重要部分,也是引起众多学者关注的热点问题。 在现有的研究中很多或单从风险属性来定性评价,或不断的改进某种算法,很少有从属性出发结合云计算结构的特点对云安全进行全面的分析评估。因此,本文以用户对云安全信任度和风险评估为研究对象,重点研究普适、精确的云安全信任评估模型和风险评估方法。
简介:摘要目的回顾性分析Caprini血栓风险评估模型在评估骨科患者DVT发生风险中的有效性。方法采用便利抽样法,选取2016年4月—2019年3月安徽省立医院骨科患者中确诊为DVT的52例患者作为DVT组,按1∶2配比将同期骨科104例非DVT患者作为非DVT组。采用Caprini血栓风险评估模型进行DVT风险评分及危险度分级,探讨不同危险度分级与患者DVT发生风险的关系,采用Logistic回归探讨骨科患者DVT发生的风险因素。结果DVT组Caprini评分为(12.25±4.26)分,高于非DVT组的(7.18±2.92)分,差异有统计学意义(t=7.727,P<0.01)。DVT组与非DVT组Caprini危险度分级比较,差异有统计学意义(χ2=8.778,P<0.05);Caprini危险度分级中,极高危患者发生DVT的风险为非极高危患者的7.099倍(95%CI:1.604~31.412)。Logistic回归分析显示:BMI≥25 kg/m2、卧床≥72 h、下肢肿胀、石膏/肢具固定及选择性下肢关节置换术5个因素是患者发生DVT的高危因素(P<0.05)。结论Caprini血栓风险评估模型对骨科患者的DVT发生风险具有较好的预测性;护理人员可根据DVT发生的高危因素进行针对性护理干预;该模型的分层管理也可使DVT风险人群得到有效分层预防,最大限度地保障患者安全,值得在临床上推广应用。
简介:摘要目的构建基于免疫基因的胃癌预后评估模型。方法从癌症基因组图谱数据库下载胃癌测序、临床数据并整理。将胃癌样本分为训练集(221例)、验证集(147例),在训练集中依次采用单因素、多因素Cox分析,构建免疫基因预后评估模型,并在验证集中验证。采用单样本富集分析将测序数据转化成28种免疫细胞比例的数据,分析高、低风险组与免疫细胞浸润的相关性。筛选高、低风险组差异基因并进行富集分析。结果由9个免疫基因(PROC、IGKV1D-43、CLCF1、TAFA4、NOX4、INHA、ITGAV、FABP3、IL27RA)构建的风险评估模型,是影响胃癌预后的独立危险因素。训练集、验证集Kaplan-Meier生存曲线显示,对比低风险组,高风险组5年总生存率显著降低[50.5%(55/111)比20.0%(22/110),43.2%(32/74)比24.7%(18/73),均P<0.05];训练集受试者工作特征曲线(ROC)第1、3、5年曲线下面积(AUC)值分别为0.69、0.71、0.78,验证集ROC第1、3、5年AUC值分别为0.56、0.71、0.78。另外,高风险组浸润的活化CD4+ T细胞的比例显著降低(P<0.05)。高、低风险组差异基因主要富集于PI3K-AKT等通路。结论基于生物信息学方法构建的胃癌预后评估模型可成为胃癌预后判断的新指标。
简介:摘要目的验证前期构建的非透析慢性肾脏病(CKD)患者高钾血症风险评估模型的准确性。方法纳入上海长征医院2020年第四季度肾脏病科门诊非透析CKD患者,收集患者基本资料及评估模型相关资料。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价该模型的效能,沿用前期模型所得出的cut-off值(4分),进行灵敏度及特异度分析。采用Hanley改良法比较评估模型与本研究ROC曲线的曲线下面积(AUC),绘制校准曲线检验模型校准度。结果纳入非透析CKD患者共434例,其中男233例,女201例,年龄(55±16)岁。根据门诊实测血钾数值分为高血钾组(血钾≥5.0 mmol/L)及正常血钾组(血钾3.5~5.0 mmol/L)。其中高血钾组共33例患者,正常血钾组共401例患者,高钾血症发生率为7.6%。两组患者年龄、性别差异均无统计学意义(均P>0.05)。与正常血钾组相比,高血钾组合并心力衰竭史(27.3%比3.7%,P<0.001)、糖尿病(42.4%比19.7%,P=0.002)、酸中毒史(51.5%比7.0%,P<0.001)比例较高,且高血钾组患者既往出现血钾≥5.0 mmol/L(48.5%比2.5%,P<0.001)的比例更高。高血钾组中成/草药使用率较高(P<0.001),而两组间肾素-血管紧张素-醛固酮系统抑制剂(RAASi)、补钾剂使用率差异无统计学意义(均P>0.05)。ROC曲线分析结果显示,评估模型预测高钾血症的AUC为0.914;当cut-off值为4分时,灵敏度为84.8%,特异度为79.8%。前期所建立的慢性肾脏病患者高钾血症风险评估模型与本研究的AUC差异无统计学意义(Z=1.924,P=0.054),校准曲线显示当患者预测风险在0.4以下或0.6以上时,该模型预测效果较好。结论基于临床参数构建的慢性肾脏病高钾血症风险评估模型预测效果较好,适用于非透析CKD各期患者。
简介:摘要目的探讨我国慢性肾脏病(CKD)患者发生高钾血症的影响因素,并建立风险评估模型。方法回顾性收集2017年5月至2020年6月来自全国14家医院的CKD 3~5期患者的临床数据。通过随机均衡抽样分为模型训练集和模型验证集,在模型训练集中通过单因素及多因素logistic回归分析方法筛选CKD患者发生高钾血症的影响因素并赋分。在模型验证集中,绘制受试者工作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC),验证模型的评估效果。结果共有847例CKD患者的临床数据被纳入分析,年龄(57.2±15.6)岁,男555例,女292例。其中训练集675例,验证集172例。多因素logistic回归模型纳入了年龄、CKD分期、心力衰竭史、血钾≥5.0 mmol/L史、糖尿病、酸中毒及使用升高血钾的药物,并根据这些因素建立评估模型。在验证集中,评估模型的ROC曲线下面积为0.809,具有较好的准确性,当cut-off值为4分时,对于高血钾事件预测灵敏度为87.1%,特异度为57.0%。结论本研究初步建立了CKD患者发生高钾血症的风险评估模型,可进一步优化临床医师对于CKD患者的血钾管理。
简介:摘要:科学开展风险评估是实施药用辅料风险管理的前提,由于辅料的特殊性和复杂性,目前缺乏具体的评估方法。本文在欧盟辅料风险评估指南的基础上,提出一种基于辅料属性参数的风险指数评分系统,用于总体评估辅料安全性、功能性和质量属性等与制剂质量相关的风险水平。该方法经过验证,具有普遍适用性,可为药品上市许可持有人有效开展辅料风险评估工作提供借鉴和参考。