DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 黄壤有机碳含量影响因素 土壤有机碳的含量由输入有机碳和输出有机碳的平衡所决定 [ 11 ] ，土壤有机碳平衡过程较复杂，受土壤属性、气候、地形地貌、植被等自然因素和施肥管理措施、耕作方式等人为因素影响。 2.1. 自然因素 2.1.1. 气候因素 气候对黄壤有机碳的影响，主要表现在气温，降雨量两个方面。温度对土壤中微生物的活性影响是对土壤中有机碳含量变化有正面的影响。在适宜的温度下，微生物可以增加土壤中有机质矿化，加速土壤有机碳的消耗；同样某些固氮微生物也可能会大大增加土壤的固碳作用。黄壤属亚热带地带性土壤，土壤养分含量相对较低，土质酸、瘠、板、实程度较为严重。贵州耕地多以山地为主，土地坡度较大加之土层浅薄，土壤冲刷严重，土壤有机碳流失强度大 [ 12 ] 。因此，气候因素中，较高的温度，土壤生物活性更高，有机质矿化作用越强，不利于有机碳的积累，低温条件下生物活性降低，矿质化作用减弱，有利于有机碳向累积方向移动；短时的强降雨不利土层土壤的保护，强降雨的冲刷直接破坏浅层表土，使土壤有机碳随之流失。 2.1.2. 地形因素 惠辽辽等人 [ 13 ] 认为，在山地立地下，地形起伏对土壤理化性状的分异有很大影响，尤其是坡度和海拔。另外，坡度的大小又在很大程度上为成土过程中人为活动的介入以及成土后人为管理实践的开展提供了便利，因此，坡度对土壤SOC的空间变异具有很大影响。坡度越大，其土壤更易受到人为活动和径流的影响，是有积碳发生负向积累；而坡度较缓土壤易于进行人为管理，是有机碳积累向着正向发展，因此，土地坡度与有机碳积累呈负相关关系。王峰 [ 14 ] 认为海拔因子可能通过影响温度和水分条件来控制土壤有机碳的积累。不同海拔高度其温度和水分条件各不相同，对土壤中微生物活性也各不相同。另外，地形土壤以重要的成土因素，海拔不同其可能形成不同的土壤亚类。其泥质黄壤较砂质黄壤更有利于有机碳的积累。 2.1.3. 土壤因素 物理性状：王平等 [ 13 ] 研究表明土壤容重、孔隙度，等对SOC的影响呈显著负相关关系，且SOC随容重增加、孔隙度增大而降低。这是由于土壤容重直接影响土壤通气性、孔隙度及植物根系的生长和发育，而土壤的通气性能又与土壤微生物的活性有关，通气越好，微生物活性越高，土壤有机质有机碳的消耗越快；较好通气性能有利于根系生长发育，土壤有机质消耗也有一定贡献。 化学性状：王峰 [ 14 ] 、周萍 [ 15 ] 、张雅蓉 [ 15 ] 等认为，有机物碳的分解速率依赖于有机质的化学组成、土壤理化性状及水热因子等。土壤有机碳与C/N比之间存在显著或极显著正相关性，土壤碳氮比与有机质的分解速度呈反比，低C/N比土壤具有较快的矿化作用，反之，高C/N比有机质含量较高，肥力较持久。因此保持土壤较高C/N有利于土壤有积碳累积。 2.1.4. 植被因素 植被对有机碳影响主要表现外源有机碳输入。通过凋零物及残枝落叶的养分归还来增加土壤有机碳的含量。在不同植被类型下黄土壤地区的固碳能力及有机碳稳定性较弱，土层浅薄易被人为干扰引发有机碳流失，土壤质量存在下降或退化风险。有研究表明土壤有机碳的含量在不同植被类型下具有显著性差异，且春秋两季的有机碳含量高于夏冬两季。随着黄土壤类型地区的植被破坏，土壤微生物量降低，碳源平均利用率降低 [ 10 ] 。 2.2. 人为因素 2.2.1. 施肥管理措施 施肥对于土壤碳的可矿化量，微生物C、N含量及微生物活性具有重要影响。多数研究表明，长期施用有机肥，能够提高土壤活性有机碳含量 [ 11 ] - [ 16 ] ，这主要是施用有机肥为土壤微生物提供了碳源 [ 17 ] ，加速了土壤生物代谢活动，促进了土壤腐殖质形成的结果 [ 18 ] 。张雅蓉 [ 11 ] 的研究表明，在长期水、热、气等环境条件一致情况下，较偏施或者单施化肥处理，有机肥与化肥合理配施及氮磷钾肥协调施用可明显增加土壤有机碳含量、碳积累量。李渝 [ 19 ] 等人的研究表明，施用化学肥料的黄壤耕层有机碳表现为亏缺，且比不施肥处理表现得更加突出。其结果表明施用长期化肥，可能造成黄壤结构的的破坏，造成有机碳呈现负增长，而随着有机肥使用量增加，土壤结构改良效果越发显著，有机碳的积累量也在随着有机肥的增加而增长。有机肥与化学肥料的配合施用不仅是为了保护土壤结构和增加土壤的肥力，而且还能满足当季作物生产的需要。 2.2.2. 土地耕作方式 土地耕作方式改变影响土壤的功能和性质，主要通过影响土壤有机质含量和土壤结构稳定性 [ 20 ] 。农业活动改变了土壤团聚体的结构和数量，并提高了土壤温度 [ 21 ] ，影响了有机质的物理稳定性，土壤的侵蚀在土壤有机碳动态变化中有重要作用 [ 22 ] 。自然生态系统转变为农田生态系统多数是增加了侵蚀强度和数量 [ 23 ] ，使土壤有机碳损失加剧。不合理的土地利用方式引起的土壤有机质损失为16%~77%，平均为29% [ 24 ] 。Lal [ 25 ] 指出土壤中大约60%~70%的已经损耗的碳可通过采取合理的农业管理方式和土壤弃耕恢复而重新固定。这些方法包括土壤弃耕恢复、免耕、冬季作物秸秆覆盖、合理选择作物轮作、利用生物固碳、减少夏季耕作等。陈文超 [ 26 ] 等人研究表明，相比于常规翻耕，2年或4年翻耕1次的间歇性翻耕和全免耕处理0 cm~5 cm土层土壤总有机碳含量分别提高了2.40%、2.80%、16.00%。保护性耕作措施有利于表层0 cm~5 cm土层中碳储量的增加，免耕条件下“养分表聚”的负面效应可通过间歇性翻耕得到改善。胡岗 [ 27 ] 等人研究表明，黄壤坡耕地土壤有机碳含量变化以优化施肥 + 横坡垄作 + 秸秆覆盖、优化施肥 + 横坡垄作处理的增幅较大，分别较CK增加44.4%和39.5%。优化施用氮肥 + 横坡垄作 + 秸秆覆盖、优化施用氮肥 + 横坡垄作能减少土壤养分流失和提高土壤有机碳及其氮素的含量，对黄壤坡耕地的生产力和提高作物的产量具有重要意义。
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user: 3. 结论与展望 土壤有机碳的含量取决于有机碳输入量和有机碳的输出量的平衡量。因此，提高土壤固碳能力和潜力，要从碳库和碳流两方面考虑，通过人为干预和管理等措施促使土壤碳库和碳流向有利于土壤碳积累的方向发展。从碳库看，关键在于提高土壤的最大碳储量和碳积累效率；从碳流来看，关键在于增加碳库输入效率，降低输出速率，延长碳在土壤中的保留时间。对于具体的人为干预固碳措施而言，最为重要的是土地利用的变化，也就是土壤生态系统类型转变所达到的固碳效果。笔者针对贵州黄土壤有机碳研究提出展望：1) 贵州黄壤地区作为我国为数不多的污染较小地区，如何合理开发利用以及保护土壤碳库资源，尽量避免重复东部地区先开发后治理的发展模式，打造生态之城，已经是时候值得我们思考。2) 在贵州黄壤地区多为丘陵山地，每遇降水，土壤中的有机碳都会随着流水被带向低洼地带，如水土流失一般。而高处的土壤却只能得到养分较差的岩石风化产物，加之山顶植被较少土壤有机碳更加不易固定。因此，探寻如何增加山体固碳能力，不仅对提高山腰与河漫滩上农田的肥力有利，还可以提高植被覆盖率，增加山体稳定性，改善生态环境。3) 西南地区对土壤有机碳的研究比较多，不仅关注土壤总有机碳的数量，而且还关注其质量，及他们的组成或组分及其稳定性等，因此后期研究者可从化学结构、溶解性、氧化性、比重等方面对土壤有机碳展开分组研究。
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user: 摘 要 急性移植物抗宿主病是异基因造血干细胞移植后不可避免遇到的棘手问题，临床上主要依靠临床表现及病理活检进行诊断。预测性生物标记物成为近年来研究热点，多中心共同研究成为必然趋势，本文对近年来国内外预测性生物标记物的研究进行总结归纳，主要包括对基因、蛋白质及细胞水平的研究。 关键词 :异基因造血干细胞移植，急性移植物抗宿主病，生物标记物 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 异基因造血干细胞移植(allogeneic hematopoietic stem cell transplantation， allo-HSCT)是目前治疗血液系统恶性肿瘤最有效的方法之一。然而移植物抗宿主病成为移植后患者死亡的主要原因之一 [ 1 ] [ 2 ] 。移植物抗宿主病(graft-versus-host disease， GVHD)根据发病时间、病程及临床表现分为急性移植物抗宿主病(aGVHD)和慢性移植物抗宿主病(cGVHD)两种，aGVHD主要引起皮肤、肝脏、肠道等损伤，其诊断主要依靠靶器官受损的临床表现及病理活检，一旦发生严重GVHD，往往造成难以恢复的器官损害，病死率高 [ 3 ] [ 4 ] 。因此，寻找合适的aGVHD的生物标记物，预测aGVHD的发生并在严重临床症状发生前预防性治疗至关重要。 理想的生物标志物除了判定是否发生aGVHD以及鉴别cGVHD，还应该具有以下特点：1) 具体和敏感地反映疾病状态；2) 无创；3) 快速，简单，准确，便宜，标准化。因此，aGVHD生物标记物有助于疾病诊断、监测aGVHD的发生、发展以及判断预后及早期治疗。本文将从基因水平、蛋白质水平及细胞水平对目前发现的各种生物标记物逐一介绍。
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user: 2. 基因水平生物标记物 miRNAs是一类长度约22个核苷酸的非编码RNA，它能够通过对靶基因mRNA的降解而减少或者阻止相应蛋白表达。目前血浆miRNA的分泌机制还不清楚，Xiao等 [ 5 ] 的假说是miRNA在供者T细胞攻击宿主过程有潜在的作用或在应对破坏靶细胞有重要作用。许多学者对动物和人类miRNA在aGVHD发病中的作用进行了研究，并筛选出有前景的生物标记物和治疗靶点 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。国内胡彬、付伟等 [ 9 ] 经过临床试验发现本：miR-423，miR199a-3p，miR-93，在aGVHD中表达增高，而miR-377表达无明显差异，与xiao等人的结果基本一致。但这些研究miRNAs缺乏特异性，导致需要同时使用多种miRNAs来增加这些生物标志物的特异性和诊断性能。
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user: 3. 蛋白质水平生物标记物(见表1) 1) 系统性生物标记物 Table 1 Prediction of aGVHD protein level biomarker 分类 种类 系统性生物标记物 内皮损伤标记物：血浆血管性血友病因子(vWF)、血清可溶性粘附分子、 血清VACM-1及CD62E水平、血管生成素2 (Ang-2)、趋化因子IL8 (CXCL8)、 内皮微粒(EPM)、循环内皮细胞(CECs) 细胞因子及其受体：IL-2R、ST2、TNFR1、IL-7、sBAFF 器官特异性生物标记物 下消化道生物标记物：REG3a，CK-18、S100、Tim-3 肝脏特异性生物标记物：肝细胞生长因子(HGF) 皮肤特异性生物标记物：弹力素(Elafin) 生物标记物组 1) TIM3， IL-6， sTNFR1， ST2 2) IL-2Ra， TNFR1， HGF， IL-8， elafin， REG3a 3) TNFR1， ST2， REG3a 4) CD4 + Tcell， CD8 + Tcell， CD19 - CD21 + precursor B cells， CD4/CD8 Tcell ratio， IL-2R 表1. 预测 aGVHD蛋白质水平生物标记物 a) 内皮损伤标记物 移植前预处理是内皮早期损伤的重要因素，Filipovich AH等 [ 10 ] 实验发现移植前预处理，无论是化疗或是照射，均对内皮细胞有不同程度损伤，且损伤程度与预处理强度相关。由于检测方法等限制，到目前为止，尚无有效的、非侵袭性的生物学标记应用于GVHD的诊疗中。 b) 血清可溶性IL-2受体(IL-2R) 炎症因子在T细胞激活的过程中发挥重要作用，活化的T细胞表达IL-2受体。研究表明血清可溶性IL-2R水平是aGVHD中非常有用的生物标志物，连续检测Allo-HSCT后IL-2L水平，发现它自移植后开始升高，2~4周后达峰，而且aGVHD患者血清其峰值显著高于无aGVHD患者，并与aGVHD严重程度相关 [ 11 ] [ 12 ] ，结果显示sIL-2R指数 ≥ 4.5 [风险比(HR) 3.5，P < 0.01]，是II~IV级急性GVHD的重要危险因素。虽然回顾性研究表明IL-2水平能够预测aGVHD的发生，但仍需要更多的前瞻性研究来证明。 c) ST2 ST2是Toll样/IL-1受体(IL-R)超家族成员之一，可溶型ST2可以作为IL-33的诱骗性受体，使Th2细胞向Th1细胞漂移，可能在aGVHD的病理生理学过程中发挥重要作用。Nelson等对非清髓性异基因造血干细胞移植患者的研究显示，移植后7+、+14、+21血清浆ST2水平与aGVHD的发生风险呈正相关 [ 13 ] 。唐伦、颜红菊等人经临床研究发现allo-HSCT后+7、+56 d发生aGVHD患者的血清ST2含量较未发生aGVHD患者明显升高(P < 0.05) [ 14 ] 。不同强度预处理下，ST2浓度变化较大，每种预处理下需要各自的阈值来确定。此外，这些研究中ST2的测量时间是不统一的，需要前瞻性地连续检测ST2，提高生物标志物的预测价值。 2) 器官特异性生物标记物 a) 下消化道生物标记物 下消化道GVHD (LGI GVHD)在移植后发病率高达60%。LGI aGVHD的临床症状通常很严重，包括通过大量的分泌性腹泻，腹部痉挛性疼痛、腹胀、麻痹性肠梗阻、肠道出血等。因此，利用生物标志物来预测或评估LGI GVHD程度非常重要。目前研究最广泛生物标志物包括：REG3a，CK-18，S100和Tim-3。 b) 肝脏特异性生物标记物 肝细胞生长因子(Hepatocyte growth factor， HGF)的靶细胞为上皮细胞及内皮细胞，包括肝细胞。据报道，血清HGF在肝病、慢性肾衰竭、全身炎症反应综合征以及白血病、乳腺癌、胃癌等恶性疾病中有升高。Okamoto等 [ 15 ] 检测了38例接受allo-HSCT患者的HGF水平变化，发现aGVHD患者血清HGF水平明显高于aGVHD患者，且与aGVHD的严重程度成正相关，提示HGF对aGVHD的诊断及预后判断具有重要意义。现已证明包括肝细胞生长因子在内的生物标记物组能够预测移植后1年NRM和长期生存情况，不论GVHD的严重程度。并且HGF是生物标记物组中最主要的预测因素 [ 16 ] 。 c) 皮肤特异性生物标记物 弹力素(Elafin)是一种主要表达于上皮细胞的弹性特异性蛋白酶抑制剂。体内研究表明aGVHD患者体内的炎性细胞因子能够刺激上皮细胞表达Elafin [ 17 ] 。Elafin作为皮肤aGVHD的生物标记物相较其他aGVHD生物标记物而言，Elafin是鉴别皮肤GVHD与其他出疹性疾病(药物疹，植入综合征、皮肤白血病、病毒或真菌疹最佳的单标记物。elafin与各级GVHD的发生及1年非复发死亡率(Non-relapse mortality， NRM)相关，具有良好的预测价值 [ 18 ] 。 3) 生物标记物组 单一的生物标记物在预测aGVHD发生发面往往缺乏特异性，目前已有许多学者对生物标记物组进行研究。生物标记物组提供了aGVHD预后及预测信息，包括最大严重程度，对治疗的反应和死亡率。如TIM3，IL-6，sTNFR1，ST2的血浆水平在预测更严重的GVHD和NRM方面具有重要意义 [ 19 ] 。Levine及Ferrara等人最近完成了依赖于三种生物标志物(Reg3 alpha， ST2和sTNFR1)的aGvHD安娜堡评分(Ann Arbor Score)这一目标。如果GvHD发病时评分很高，则可预测移植后28天的治疗反应和6个月的NRM。这是第一个可用于指导风险调整治疗的生物标记物评分 [ 20 ] 。Holger Budde等 [ 21 ] 人测试了28例移植后患者血液中生物标记物的含量，研究发现，当使用五项参数的生物标记物组(CD4 + Tcell， CD8 + Tcell， CD19~CD21 + 前Bcell， CD4/CD8 Tcell比率，IL-2R)预测aGVHD发生时能得到最大曲线下面积。与此同时，他们还发现移植后CD8 + T细胞占全部单核细胞2.3%以上能够预测至少12月的无复发生存率(Relapse-free Survival， RFS)，从而成为预测RFS的一项生物标记物。
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user: 4. 细胞水平生物标记物 造血干细胞移植后患者造血功能一般在移植后15天左右恢复，而免疫功能重建则需要较长时间。临床上对移植后患者免疫功能的监测主要为T细胞亚群及Treg的监测。常规T细胞亚群监测主要根据CD4+/CD8+来评估免疫状态，SchwingerW等人发现，常规T细胞亚群监测对Allo-HSCT术后免疫状态评估无益 [ 22 ] 。由于CD4 + T的生成和成熟主要依赖胸腺，而CD8 + T则不完全依赖胸腺，故CD4+/CD8+可持续倒置超过1年，因此常规T细胞亚群监测只能反映T细胞构成比的变化，而不能准确反映术后免疫状态。 CD4 + CD25 + Treg细胞是一类具有免疫无能及免疫抑制功能的T细胞。FoxP3特异性表达于CD4 + CD25 + Treg细胞的胞质中，为Treg的分化、发育其重要作用，并维持其免疫抑制功能。Magenau等人已证实CD4 + CD25 + FOXP3 + Treg可作为预测aGVHD的发生及判断预后的生物标记物 [ 21 ] 。Xingli Zou等人研究发现脐带血CD4 + ATs中的FoxP3 + Treg细胞可能有助于减轻CBT后观察到的aGVHD的严重程度 [ 23 ] 。换言之，Treg细胞水平的监测对移植后免疫状态具有重要价值，通过监测Treg水平亦可及时发现过度免疫抑制状态，调整免疫抑制剂的使用，减少术后不良反应。
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user: 5. 总结 总之，目前临床上aGVHD的预测性生物标记物缺乏，预测aGVHD并指导预防性治疗是众多移植患者的福音。目前对于aGVHD的生物标记物研究大多局限于动物实验及小样本临床研究，由于患者异质性、测量时间及手段差异、预处理强度不同、GVHD的预防策略不同等因素，不同临床研究中心之间还存在不一致的结果。以及联合生物标记物组、生物标记物评分、临床特征及危险因素(移植前CRP，IL-31和移植早期液体保留是异基因移植后移植相关死亡率(Transplant related mortality， TRM)及生存率的独立危险因素 [ 24 ] )是否提高整体预测能力，还需要更多大型多中心前瞻性研究继续验证。
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user: 摘 要 本文研究了Extended Fisher-Kolmogorov系统在Direchlet边界条件下的分歧问题，利用规范化的Lyapunov-Schmidt约化方法，通过谱分析以及分歧理论，证明了分歧解的存在性并得到了其完整表达式，最后对分歧解的正则性进行了讨论。 关键词 :Extended Fisher-Kolmogorov系统，Direchlet边界，Lyapunov-Schmidt约化，分歧解，正则性 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言及预备知识 关于Extended Fisher-Kolmogorov (EFK)系统，曾在19世纪80年代作为主要理论模型运用在相变以及双稳态系统的研究中 [ 1 ] [ 2 ] 。在过去的几十年里，研究者们对于EFK系统中进行了大量的研究 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，其研究重点主要是解的渐进行为以及解的结构问题 [ 6 ] [ 7 ] ，但是对于EFK系统的分歧解问题研究较少。分歧是非线性问题中普遍存在的现象，主要研究当系统参数超过临界值时稳态解的变化过程。目前已有诸多论文文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 运用分歧理论对分歧问题进行研究讨论，其中，文献 [ 12 ] 主要采用了传统意义上的Lyapunov-Schmidt约化方法，而文献 [ 8 ] 则对Lyapunov-Schmidt约化方法的规范化过程进一步探讨，以及对线性的全连续场谱理论进行了研究，并将Lyapunov-Schmidt约化方法应用到了愈加普遍的非线性演化方程之中。而后文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 12 ] [ 13 ] 在生物等许多领域中应用文献 [ 8 ] 中关于分歧理论方法进行了深度研究。文献 [ 14 ] 分别在Neumann边界条件下和Direchlet边界条件下对于Fisher-Kolmogorov-Petrovskii-Piskunov (FKPP)方程的定态分歧问题进行了研讨。 其中文献 [ 15 ] 运用了文献 [ 8 ] 中研究的规范化Lyapunov-Schmidt约化方法以及谱定理对于Neumann边界条件下的EFK系统的定态分歧问题进行了深入研究。本文运用文献 [ 8 ] 中的方法理论讨论在Direchlet边界条件下的EFK系统的定态分歧问题。 首先引入分歧的定义，考虑以下抽象算子方程： L λ φ + G ( φ ， λ ) = 0 ， 这里线性算子 L : X 1 → X ，非线性算子 G : X 1 → X ， X 1 ， X 是Hilbert空间。 定义1 (分歧定义) [ 9 ] 假设 ( 0 ， λ ) ， λ ∈ R 1 是算子方程的一个平凡解。若存在 λ 0 ∈ R 1 ，使得：当 λ < λ 0 或 λ > λ 0 时，算子方程存在一个解 ( φ λ ， λ ) ≠ ( 0 ， λ ) 且 lim λ → λ 0 ( φ λ ， λ ) = ( 0 ， λ 0 ) ， lim λ → λ 0 ‖ φ λ ‖ x 1 = 0 ，则称算子方程 在 ( 0 ， λ 0 ) 处发生分歧。 考虑以下EFK系统的定态分歧问题： { ∂ u ∂ t = − μ ∂ 4 u ∂ x 4 + α ∂ 2 u ∂ x 2 + λ g ( u ) ， ( x ， t ) ∈ ( 0 ， π ) × ( 0 ， ∞ ) u ( 0 ) = u ( π ) = 0 ∫ 0 π u ( x ) d x = 0 ， ∀ t ≥ 0 u ( x ， 0 ) = u 0 ， x ∈ ( 0 ， π ) (1) 其中， λ 是系统参数， μ > 0 ， α > 0 是常数。 g ( s ) = ∑ k = 2 p a k s k 这里， 2 ≤ p ∈ N ， a k 是给定的常数。 本论文将研究系统(1)所对应的平衡态系统 [ 14 ] { − μ ∂ 4 u ∂ x 4 + α ∂ 2 u ∂ x 2 + λ u + g ( u ) = 0 ， x ∈ ( 0 ， π ) u ( 0 ) = u ( π ) = 0 ∫ 0 π u ( x ) d x = 0 (2) 考虑系统(2)，引入了以下的空间 H = L 2 ( 0 ， π ) ， H 1 = { u ∈ H 4 [ 0 ， π ] | u ( 0 ) = u ( π ) = 0 ， ∫ 0 π u ( x ) d x = 0 } ， 接下来定义算子 L A = A + B λ : H 1 → H 和 G : H 1 → H ，且满足如下等式： A u = − μ ∂ 4 u ∂ x 4 + α ∂ 2 u ∂ x 2 ， (3) B λ = λ u
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user: 2. 主要结果 2.1. 定理 定理1 对于系统(2)有以下的结论成立： 1) 当 α 2 ≠ 0 时，系统(2)可从 ( u ， λ ) = ( 0 ， α + μ ) 处产生1个正则分歧解，其表达式如下： u ¯ 1 = − 3 π ( λ − α − μ ) 8 α 2 sin x + O ( | λ − α − μ | 2 ) ； (4) 2) 当 α 2 = 0 ， α 3 ≠ 0 时，系统(2)从 ( u ， λ ) = ( 0 ， α + μ ) 处产生2个正则分歧解，其表达式如下： u ¯ + = 4 ( α + μ − λ ) 3 α 3 sin x + O ( | λ − α − μ | 1 2 ) u ¯ − = − 4 ( α + μ − λ ) 3 α 3 sin x + O ( | λ − α − μ | 1 2 ) (5) 2.2. 定理证明 证明 下面对以上定理进行证明： 第1步 求出 L λ = A + B λ 的所有特征值以及其对应的特征函数. 先令 λ k 和 φ k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ) 是如下方程的第k个特征值和对应的特征函数 − d 2 φ k d x 2 = λ k φ k ， φ k ( 0 ) = φ k ( π ) = 0 ， ∫ 0 π φ k 2 d x = 1 (6) 可解得方程(6)的特征值 { λ k | k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ } (计入重数)为 λ k = k 2 ，且其对应的特征函数 { φ k | k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ } 为 φ k = 2 π sin k x 由此可得方程(3)中的算子 L λ 特征值为 { β k ( λ ) = λ − α k 2 − μ k 4 | k = 1 ， 2 ， ⋯ } ， 且方程(6)的特征函数 { φ k | k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ } 满足正交性，即： 〈 φ i ， φ j 〉 H = { 1 ， i = j ， 0 ， i ≠ j . 参考文献 [ 8 ] 可知，算子 L λ 的特征函数 { φ k | k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ } 可以在空间 H 1 中构成一组正交基. 易得算子 L λ 的第一特征值是 β 1 ( λ ) = λ − α − μ ， 则可得其对应的特征向量为 φ 1 = 2 π sin x 且 β j 满足 β j ( α + μ ) ≠ 0 ， j ≥ 2 第2步 运用谱定理 [ 8 ] ，对空间H和算子 L λ 进行分解。 由谱定理 [ 8 ] 可得，在 λ = α + μ 的邻域内，空间H可以被分解为： H 1 = E 1 ⊕ E 2 ， H = E 1 ⊕ E ¯ 2 ， 在上式中， E 1 = s p a n { φ 1 } ， E 2 = s p a n { φ 2 ， φ 3 ， ⋯ } . 且线性算子 L λ 在 λ = α + μ 的邻域内可以被分解成： L λ = L λ 1 + L λ 2 ， 其中， L λ 1 : E 1 → E 1 ， L λ 2 : E 2 → E ¯ 2 . 先令 u ∈ H 1 ，则有 u = u 1 + u 2 ，其中 u 1 ， u 2 满足： u 1 ∈ E 1 ， u 2 ∈ E 2 . 现不妨设 u 1 = x 1 φ 1 ， u 2 = ∑ j = 2 ∞ y j φ j ， y j ∈ R . 第3步 利用规范化的Lyapunov-Schmidt约化方法可以解出系统(2)的分歧解。 先将u 1 和u 2 代入方程(3)，可得如下等式： β 1 ( λ ) x 1 + ∑ k = 2 p α k 〈 ( x 1 φ 1 + ∑ j = 2 ∞ y j φ j ) k ， φ 1 〉 H = 0 (7) β j ( λ ) y j + ∑ k = 2 p α k 〈 ( x 1 φ 1 + ∑ j = 2 ∞ y j φ j ) k ， φ j 〉 H = 0 ， j ≥ 2 (8) 由于在进行Lyapunov-Schmidt约化的过程中， α 2 的取值对约化方程的形式产生影响，所以本文根据 α 2 的取值分别做如下的分类讨论. 1) 当 α 2 ≠ 0 时，近似方程为 β j ( λ ) y i + α 2 x 1 2 〈 φ 1 2 ， φ j 〉 H + O ( x 1 2 ) = 0 ， j ≥ 2 又因为 φ 1 ， φ j ( j ≥ 2 ) 满足 〈 φ 1 2 ， φ 1 〉 = 8 2 3 π π ， 〈 φ 1 2 ， φ j 〉 = 0 ， j ≥ 2 则可以解得 y j = O ( x 1 2 ) ， j ≥ 2 。 再将 y j ( j = 2 ， 3 ， ⋯ ) 代入方程(7)，可得 β 1 ( λ ) x 1 + α 2 x 1 2 〈 φ 1 2 ， φ 1 〉 H + O ( x 1 2 ) = 0 化简后的近似方程如下示： β 1 ( λ ) x 1 + 8 2 α 2 x 1 2 3 π π = 0 。 (9) 进而可以得到1个分歧分支 x 1 = − 3 π π ( λ − α − μ ) 8 2 α 2 (10) 由此可知，方程(9)在 ( x ， λ ) = ( 0 ， α + μ ) 处产生了分歧，且分歧出了一个分歧解. 2) 当 α 2 = 0 ， α 3 ≠ 0 时，由(7)式可得 β 1 ( λ ) x 1 + α 3 〈 x 1 3 φ 1 3 ， φ 1 〉 = 0 又由 φ 1 满足 〈 φ 1 3 ， φ 1 〉 = 3 2 π 可得 β 1 ( λ ) x 1 + 3 α 3 2 π x 1 3 = 0 (11) 由以上可以解出如下分歧解： x 1 + = 2 π ( α + μ − λ ) 3 α 3 ， x 1 − = − 2 π ( α + μ − λ ) 3 α 3 (12) 由此可知，方程(11)在 ( x ， λ ) = ( 0 ， α + μ ) 处产生了分歧，且分歧出两个不同的分歧解. 第4步 讨论平衡态系统的分歧解及分歧解的正则性. 先讨论方程(9)和方程(11)的分歧解的正则性. 在方程(9)和方程(11)中，对应的对 x 1 求导的导数如下： β 1 ( λ ) + 16 2 α 2 3 π π x 1 = − ( λ − α − μ ) (13) β 1 ( λ ) + 3 α 3 2 π x 1 2 = − 2 ( λ − α − μ ) (14) 易见，在 λ = α + μ 的去心邻域内，若邻域充分小的情况下，则方程(13)和方程(14)皆不为零，由此可知方程(9)和方程(11)的分歧解都是正则的。再参考文献 [ 8 ] 分歧解的正则性相关定理，系统(2)的分歧解也都是正则的。 考虑当 α 2 ≠ 0 时，系统(2)的分歧解表达式如下 u ¯ 1 = − 3 π ( λ − α − μ ) 8 α 2 sin x + O ( | λ − α − μ | 2 ) ； 而当 α 2 = 0 时，系统(2)的分歧解表达式如下 u ¯ + = 4 ( α + μ − λ ) 3 α 3 sin x + O ( | λ − α − μ | 1 2 ) u ¯ − = − 4 ( α + μ − λ ) 3 α 3 sin x + O ( | λ − α − μ | 1 2 ) 综上所述，定理得证。
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user: 摘 要 根据影响疾病治疗费用的主要因素，本文基于决策树构建了鼻咽癌(NPC)诊断费用的预测模型，得到疾病诊断相关分组(DRGs)下费用更为精细的划分，为医疗保险资源的合理使用和分配提供合理的建议。数据提取自广东省某肿瘤医院，共计2064个鼻咽癌病案。本文通过以下三步对数据进行了处理和分析。首先，我们选取了病人的年龄、性别、TNM诊断分期以及住院天数等特征为预测变量。然后，使用Box-Cox变换方法提取接近正态分布的因变量。其后，使用分类回归树(CART)对不同因变量建立决策树，并得到分组，对DRGs分组下的单病种预付费得到了更为准确的预测模型。 关键词 :CART，Box-Cox变换，DRGs，鼻咽癌，Kruskal-Wallis检验 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 尽管医疗保险机构在医疗活动中是出资者和医疗保险资金再分配链条上重要的一环，但在日常的运行过程中却常常处在被动的位置，现有的后付制的支付方式实际运行效果并不尽如人意。由于很多内外部因素的影响，导致了单病种支付额度不可能是始终不变的，但是单病种的支付额度究竟该如何调整成为了摆在医疗保险机构面前的棘手问题。本模型提出一种具体的方法来对单病种定价进行合理的预测，为更好的对费用增长趋势预测提供理论依据，为医疗保险部门设计一种新的单病种定价确定方案帮助医疗保险机构减轻负担，更好的控制医疗费用上涨、提高医疗保险资金的使用效率都起到积极作用 [ 1 ] [ 2 ]。 DRGs (Prospective Payment System Based On Diagnosis Related Groups)即诊断相关分类，是当今世界公认的比较先进的支付方式之一。该分类制起源于美国，它以病例组合为基本依据，考虑了患者的个体特征如年龄、性别、住院天数、病症、临床诊断、病情严重程度以及并发症和合并症情况等因素，将诊疗过程相似、费用支出相近的病例分到同一个组，进而接受统一标准的诊疗预付费。这一方法通过统一的诊断分组定额支付，激励医院加强质量管理、优化资源利用，有利于宏观控制医疗费用。在这一领域内，欧美国家凭借长年的数据挖掘经验和技术积累，走在了领先的地位。然而在我国，这一技术还处于初级发展阶段 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。 在我国单病种的研究中，受困于数据采集体系的限制，该方法尚不能有效的将病例分类，从而导致相应的预付费制鲜有参考价值。因此本论文采用了聚类分析及决策树的方法将DRGs分组进一步细化 [ 7 ] [ 8 ]。
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user: 2. 描述性统计 2.1. 数据预处理 课题组鼻咽癌患者数据采样于广东省某肿瘤医院，但由于原始数据存在缺失、不规范等原因，需要对数据进行预处理。针对此次课题，本小组对原始数据进行了以下处理： 1) 鼻咽癌患者通常可以接受两种方案进行治疗：手术以及放化疗，但鉴于数据库中患者主要经过放化疗诊断，此次实验本小组剔除接受手术治疗的样本，以防影响预测结果。 2) 由于在实际情况中，医院方主要通过实际患者数据确定赔付金额，不存在数据缺失的情况，故在本次实验中去掉含有未知信息的数据。 3) 删除首诊ICD编码中与鼻咽癌无关的病例首诊保留ICD C11(Malignant neoplasm of nasopharynx)、C30(Malignant neoplasm of nasal cavity and middle ear)、C31(Malignant neoplasm of accessory sinuses)。 4) 保留末诊ICD编码中以Z08(Follow-up examination after treatment for malignant neoplasms)、Z51(Other medical care)开头的病例。 5) 去掉大于三倍标准差的数据(见表1)。 Table 1 Remove data greater than three standard deviation 标准差 平均值 删除前 168，842.4 244，894.1 删除后 121，342 226，751 表1. 去掉大于三倍标准差的数据 6) TNM分期标准化 TNM分期标准化是对TNM分期数据进行大批量预处理，将鼻咽癌诊断信息按照TNM分期标准(2017年)进行标准化，该项工作属于自然语言处理(NLP)范畴。解决该问题的思路是字符串的相似替换，主要是使用了莱文斯坦编辑距离算法来计算不等长字符串的相似度，现已利用Python语言实现。 使用Python的第三方库xlrd、xlwt、Levenshtein，将TNM原始数据共有1318 (未知数据406个)，其中852个替换结果理想，有52个数据结果不佳，即错误率不超过6% (除去未知数据，错误率5.702%；对于全部数据，错误率3.945%)，总体效果理想 [ 9 ]。 7) 费用明细整合 利用正则表达式、余弦相似性、莱文斯顿编辑距离对2000余条医疗费用名称进行分类整合. 首先用正则表达式匹配给定字段，删除费用名称中毫无意义的内容。再通过余弦相似性实现拼写纠错，最后使用莱文斯坦编辑距离将整合后的费用列表与费用项目字典对比，得到患者全周期面板数据表。 2.2. 描述性统计 2.2.1. 基本情况 对鼻咽癌病例数据进行统计分析，具体统计情况如表2所示。 Table 2 Basic statistic 项目 分类 人次(人) 平均费用(元) 占比(%) 年龄 ≤30 212 153，781 10.27 31~40 480 160，551 23.25 41~50 740 170，860 35.85 51~60 492 156，222 23.83 ≥61 140 158，057 6.78 性别 男 1605 162，233 77.76 女 460 162，761 22.28 TNM分期 一期 660 169，298 31.97 二期 120 175，484 5.81 三期 528 169，177 25.58 四期 752 149，461 36.43 未知 4 144，164 0.19 治疗时长 0~1年 1149 106，585 55.66 1~2年 410 195，115 19.86 2~3年 227 243，938 10.99 3~4年 138 277，088 6.69 4年以上 140 278，693 6.78 表2. 基本情况统计 2.2.2. 社会学数据分布情况 在2064例鼻咽癌患者病例中，男性共1605例，占病例总数的77.76%，女性460例，占病例总数的22.24%。由年龄和支付的密度散点图(图1)，可见年龄多分布于区间40至50岁区间，支付总费用在10万元到20万元的鼻咽癌患者是密度最大的。 图1. 住院费用随年龄变化的密度散点图 2.2.3. TNM分期数据分布情况 观察病例数据在不同分期中的分布，发现男性患者较多的现象普遍存在，并且鼻咽癌分期主要集中在三期、四期中，占比62%。 观察每个TNM分期与平均费用的关系，可知一期费用普遍较低，而二期费用最高，我们推测导致该现象的原因为二期鼻咽癌症状相对一期更为严重，但相较于三期、四期更容易被治愈，存活率相对较高，导致二期患者疗程更长，花费更多。 2.2.4. 对数据集的概况性描述 1) 男性更容易患鼻咽癌，占总患者数78%； 2) 患者多为40至60岁的中老年人； 3) 患者的治疗费用集中在20万左右，其中二期的鼻咽癌患者花费最多； 4) 就诊患者主要为鼻咽癌中晚期(三期和四期)患者。
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user: 3. 因变量的正态性检验 3.1. 总费用(pay)的正态性检验 病人住院总费用的概率密度曲线和Q-Q图(图2)如下所示： 图2. 总费用的概率密度曲线和Q-Q图 做正态性W检验(Shapiro-Wilk正态性检验)，得到W = 0.77822， p-value < 2.2e−16，即 P ( x ≤ W ) ≪ 0.05 ，明显拒绝原假设，即认为病人住院费用不服从正态分布， 做E-P正态性检验(Epps-Pulley正态性检验)，得到T EP = 66.44982，1.241784 > 0.590，在显著性水平α = 0.01时显然落入拒绝域即认为诸总费用分布是非正态的。 3.2. 对数总费用(ln(pay))的正态性检验 概率密度曲线和Q-Q图(图3)如下所示： 图3. 对数总费用的概率密度曲线和Q-Q图 做得到W = 0.97672，p-value < 2.2e−16，仍然明显拒绝原假设。 做E-P正态性检验(Epps-Pulley正态性检验)，得到T EP = 10.99791，1.241784 > 0.590，在显著性水平α = 0.01时也落入拒绝域即认为诸总费用分布是非正态的。 3.3. 经过Box-Cox变换的总费用的正态性检验 对总费用做Box-Cox变换，使其满足正态性假定。 y ( λ ) = { y λ − 1 λ − 1 ，         λ ≠ 0 ， ln y ，                         λ = 0. 经计算得到 λ 的最大似然估计 λ = 0.23 。 L max ( λ ) = ( 2 π e σ ^ λ 2 ) − n 2 | J | 式中 σ ^ λ 2 = 1 n S S E ( λ ， y ( λ ) ) ， | J | = ∏ i = 1 n | d y i ( λ ) d y i | = ∏ i = 1 n y i λ − 1 变换后的总费用的概率密度曲线和Q-Q图(图4)如下所示。 图4. 变换后对数总费用的概率密度曲线和Q-Q图 做正态性W检验，W = 0.99518， p-value = 3.166e−06，仍然不能接受原假设即因变量的分布是正态的。 做E-P正态性检验(Epps-Pulley正态性检验)，得到T EP = 1.241784，1.241784 > 0.590，在显著性水平α = 0.01时仍然落入拒绝域即认为诸总费用分布是非正态的，但是可见已经非常接近正态分布了。 综上，由概率密度曲线图、W统计量和T EP 统计量的变化可知，因变量的分布情况逐步趋于正态 [ 10 ]。
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user: 4. 基于CART算法的疾病相关分组(DRGs) 4.1. CART分类树异质性指标的选择 CART算法中的分类决策树最常使用的异质性指标是Gini系数 [ 11 ] [ 12 ] ，设样本点属于第k类(例如共6类)的概率为p k ，则概率分布的Gini系数定义为 G i n i ( p ) = ∑ k = 1 6 p k ( 1 − p k ) = 1 − ∑ k = 1 6 p k 2 如果样本集合D根据特征A是否取某一可能的值a被分割为 D 1 和 D 2 两部分，即 D 1 = { ( x ， y ) ∈ D | A ( x ) = a ， D 2 = D − D 1 } 那么在特征A的条件下，样本集合D的Gini系数定义为 G i n i ( D ， A ) = | D 1 | | D | G i n i ( D 1 ) + | D 2 | | D | G i n i (D2) 以此类推，根据Gini系数选择最优特征、最优二值切分点，并最终得到二叉分类树。 4.2. CART回归树生成算法 CART回归树的生成算法基于最小二乘法。在训练数据集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分成两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树。例如给定数据集D，输出回归树f(x)： 1) 第一步、选择数据集D中最优切分变量x j 与切分点s：求解 min j ， s = [ min c 1 ∑ x i ∈ R 1 ( j ， s ) ( y i − c 1 ) 2 + min c 2 ∑ x i ∈ R 2 ( j ， s ) ( y i − c 2 ) 2 ] 遍历变量x j ，对固定的切分变量x j 扫描切分点s，选择使上式达到最小值的二元有序数对(j， s)。 2) 第二步、用选定的有序数对(j， s)划分区域并决定相应的输出值： R 1 ( j ， s ) = { x | x ( j ) ≤ s } ，     R 2 ( j ， s ) = { x | x ( j ) > s } 其中 R m 是一个用二元有序数对(切分变量及其取值)表示的定义域。由此进一步可以解得枝结点和叶节点的因变量的预测值(回归拟合值)为其结点内样本均值： c ^ m = 1 N m ∑ x i ∈ R m ( j ， s ) y i ，     x ∈ R m ，     m = 1 ， 2 3) 第三步、对两个子区域(枝结点)重复前两步，直到满足停止条件(最大树深度、结点内最小样本量、复杂度参数阈值等)。 4) 第四步、输出回归决策树f(x)， f ( x ) = ∑ m = 1 M c ^ m I ( x ∈ R m ) f(x)将输入空间划分为m个区域 R i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) ，即m个叶节点(m类) [ 3 ] [ 11 ] [ 13 ] [ 14 ]。 4.3. CART：以总费用为因变量 采用分类与回归树(CART)算法，以总费用本身为因变量对总费用进行分组，取复杂度参数(CP = 0.01)共分5组 [ 15 ]。分组路径如图5所示，分组结果见表3。 4.4. CART：以Box-Cox变换后的总费用为因变量 采用分类与回归树(CART)算法，以Box-Cox变换后的总费用为因变量对总费用进行分组，取复杂度参数(CP = 0.01)共分8组。分组路径如图6所示，分组结果见表4。 图5. 基于CART以总费用为因变量的总费用分组 Table 3 Descriptive statistics for groups based on CAR 组别 组合 病案比例 标准费用(除去最大与最小的5%后的均值)/元 中位数/元 最小值(除去下5%)/元 最大值(除去上5%)/元 1 住院天数小于84天 28% 71，952 62，238 11，970 163，018 2 住院天数介于84天至398天 30% 142，087 125，882 29，888 305，498 3 住院天数介于398天至796天、CT费用小于5275元 20% 197，564 171，916 70，995 384，433 4 住院天数大于796天、CT费用小于5275元 19% 248，278 202，088 81，375 534，795 5 住院天数大于398天、CT费用大于5275元 4% 375，758 323，562 160，242 795，682 表3. 基于CART分组的描述性统计 图6. 基于CART和Box-Cox变换的总费用分组 Table 4 Descriptive statistics for groups based on CART and Box-Cox transfor 组别 组合 病案比例 标准费用(除去最大与最小的5%后的均值)/元 中位数/元 最小值(除去下5%)/元 最大值(除去上5%)/元 1 住院天数小于59天、CT费用小于875元 10% 47，378 37，180 8156 103，829 2 住院天数介于59天至175天、CT费用小于875元 10% 81，581 65，520 15，345 254，182 3 住院天数小于62天、CT费用大于875元 8% 89，415 83，275 26，513 158，007 4 住院天数介于62天至175天、CT费用大于875元 13% 130，571 115，990 33，405 268，022 5 住院天数介于175天至561天、CT费用小于875元 11% 138，809 124，779 33，871 241，814 6 住院天数介于175天至561天、CT费用大于875元 15% 192，835 172，879 63，405 402，848 7 住院天数大于561天、CT费用小于4925元 28% 234，987 197，029 82，094 478，134 8 住院天数大于561天、CT费用大于4925元 4% 375，548 325，399 160，242 795，682 表4. 基于CART和Box-Cox变换分组的描述性统计
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user: 5. 对分组结果的评价 5.1. 基于RIV与CV的评价 5.1.1. 对基于CART以总费用为因变量的决策树的评价 若采用基于CART以总费用为因变量的决策树，所得分组结果如图7所示： 图7. 基于CART以总费用为因变量的决策树 所得各组的均值即标准费用如图中横坐标所示，分别为71，952元、142，087元、197，564元、248，278元和375，758元。如图所示，随着各组均值的逐渐增大，各组的中位数、上下四分位数都有明显增加。还可以看出，各组的费用分布情况与总体的费用分布情况均有两个特点： 1) 单众数； 2) 正偏态； 各组的分布情形与总体相似，再考虑其组间异质性，从两个指标进行考察. 从多篇相关论文来看，如今并没有统一的对组间异质性考察的最优标准，而Reduction in Variance (RIV)和Coefficient of Variance (CV)是比较常用的，故选取之 [ 16 ]。 1) RIV：编程计算所得病例组合的RIV值为0.286，从阎玉霞(2007)的研究可知，尽管此模型较原始，但次分类的组间异质性在应用中也是可以接受的 [ 16 ] ； 2) CV：为避免所用均值受极值影响，在各组内去掉最大最小的5%的费用后编程计算所得各病例组合组内均值与变异系数CV如表5所示。 Table 5 DRGs which is based on CART with total expenses as dependent variabl 组别 均值 CV值(除去最大与最小的5%后) RIV 1 71，952 0.537 0.286 2 142，087 0.482 3 197，565 0.398 4 248，279 0.441 5 375，758 0.402 表5. 基于CART以总费用为因变量的DRGs分组 由其他的研究(林倩，2017)可知，该变异系数是可以接受的 [ 1 ]。 5.1.2. 对基于CART以Box-Cox变换后的总费用为因变量的评价 若采用基于CART以Box-Cox变换后的总费用为因变量，则可以得到如图8所示的8个分组结果。 图8. 基于CART以Box-Cox变换后的总费用为因变量的决策树 所得各组的均值即标准费用如下表中所示，如图8所示，随着各组均值的逐渐增大，各组的中位数、上下四分位数都有明显增加。除第1、3组出现双众数的分布特点(第1组不明显)，各组的费用分布情况仍具有之前提到的单众数和正偏态特点。同样，除第1组与第3组外，组内变异系数(CV)均低于0.45，8组中有4组的CV值低于0.4，分组组内结果较之前更为紧密 [ 17 ]。 8组之间的方差减少量(RIV)较之前提高，即组间异质性增强，分组效果更为理想(见表6)。 Table 6 DRGs based on CART and Box-Cox transfor 组别 均值 CV值(除去最大与最小的5%后) RIV 1 47，378 0.592 0.303 2 81，581 0.387 3 89，415 0.619 4 130，571 0.370 5 138，809 0.440 6 192，835 0.389 7 234，987 0.424 8 375，548 0.393 表6. 基于CART以Box-Cox变换后的总费用为因变量的DRGs分组 5.2. 基于Kruskal-Wallis检验的组间评价 由于正态性假定检验未通过，若采用基于CART以Box-Cox变换后的总费用为因变量分组，可用非参数检验的方法比较多组之间是否就某项指标存在显著区别 [ 18 ]。非参数检验的方法多种多样，如符号秩和检验(Wilcoxon检验)、Friedman检验、Kruskal-Wallis检验。由于假定病人之间是独立的，故Kruskal-Wallis检验将会是一种实用的方法 [ 1 ] [ 10 ]。对分组得到的8个总体的全部样本进行K-W检验得到以下结果： Kruskal-Wallis rank sum test data: rearrange$pay by rearrange$prePay_bc Kruskal-Wallis chi-squared = 1000， df = 7， p-value <2e−16 Table 7 Improved table based on Kruskal-Wallis tes 组别 组合 病案比例 标准费用(除去最大与最小的5%后的均值)/元 中位数/元 最小值(除去下5%)/元 最大值(除去上5%)/元 1 住院天数小于59天、CT费用小于875元 10% 47，378 37180 8156 103，829 2 住院天数介于59天至175天、CT费用小于875元 10% 81，581 65，520 15，345 254，182 3 住院天数小于62天、CT费用大于875元 8% 89，415 83，275 26，513 158，007 4 住院天数介于62天至175天、CT费用大于875元；或住院天数介于175天至561天、CT费用小于875元 24% 130，571 121，903 33，405 259，040 6 住院天数介于175天至561天、CT费用大于875元 15% 192，835 172，879 63，405 402，848 7 住院天数大于561天、CT费用小于4925元 28% 234，987 197，029 82，094 478，134 8 住院天数大于561天、CT费用大于4925元 4% 375，548 325，399 160，242 795，682 表7. 基于Kruskal-Wallis检验改进后的表 显著性p值< 2e-16 << 0.001，故在显著性水平0.001下可以认为：这八个总体(rearrange$prePay_bc)就费用这个指标(rearrange$pay)来说是显著不同的。 再对8个总体两两考察，可以得到28个结果(W值与P值)，由结果可知，除第4组与第5组不能认为是显著不同的外，其他27个组合之间都是显著不同的。 故根据K-W检验的建议，可以将第4与第5组合并，最终得到的分组情况如表7。
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user: 摘 要 夹杂物的检测方法主要有金相法、分离法，分离法又分为大样电解和小样电解。为了检测重轨钢中的细微夹杂物，本课题得出了一套通过小样电解对钢中细微夹杂物分离、检测的方法，主要包括实验装置、有机电解液、分离方法、检测四个部分。使用该电解液，适当控制电解过程中电压为2~2.5 V、电流密度为20 mA/cm 2 左右，使用孔径200 nm的滤纸过滤，经过SEM观察结果表明，本方法达到了稳定提取细微夹杂物的目的，且与大样电解法相比，本方法可以有效地提取钢中的硫化物等不稳定夹杂物，且可以有效地提取出5 μm左右的夹杂物。 关键词 :夹杂物，小样电解，低碳钢，硫化物 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/