道德與法治學(xué)習(xí)計(jì)劃范文

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關(guān)鍵詞： 中學(xué)化學(xué)教學(xué) 教學(xué)方法 素質(zhì)教育

一、實(shí)施素質(zhì)教育，增強(qiáng)學(xué)生的環(huán)保意識(shí)

當(dāng)前，我國(guó)環(huán)境問(wèn)題形勢(shì)非常嚴(yán)峻，人們的環(huán)境保護(hù)意識(shí)仍需增強(qiáng)。面對(duì)嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，加強(qiáng)環(huán)保意識(shí)教育和環(huán)保法制的教育特別重要。為強(qiáng)化素質(zhì)教育，在初中化學(xué)教學(xué)過(guò)程中，必須改變傳統(tǒng)教學(xué)方法，把學(xué)生學(xué)習(xí)化學(xué)知識(shí)同環(huán)境保護(hù)意識(shí)結(jié)合起來(lái)，才能達(dá)到較好的教學(xué)效果。在化學(xué)教學(xué)中，要加強(qiáng)化學(xué)與人類(lèi)生活、社會(huì)、化學(xué)與生產(chǎn)活動(dòng)的關(guān)系的教學(xué)，強(qiáng)化人文理念的培養(yǎng)，重視化學(xué)教學(xué)與環(huán)保意識(shí)的結(jié)合。當(dāng)前，水污染、空氣污染和土壤污染是世界三大污染問(wèn)題，防治污染是環(huán)境保護(hù)的重要內(nèi)容，當(dāng)今世界各國(guó)都面臨這一環(huán)境問(wèn)題。環(huán)境的污染、治理和保護(hù)已列入我國(guó)的基本國(guó)策，它關(guān)系人類(lèi)的生存，關(guān)系國(guó)計(jì)民生。為了教育學(xué)生，強(qiáng)化環(huán)保意識(shí)，在化學(xué)教學(xué)中，教師要讓學(xué)生深刻認(rèn)識(shí)化學(xué)與環(huán)境的關(guān)系，了解環(huán)境污染的原因，可能造成什么樣的惡果，以及如何保護(hù)環(huán)境，深入淺出地闡明環(huán)保工作的重要意義。為了做好環(huán)保教育工作，化學(xué)教師平時(shí)應(yīng)多收集、積累環(huán)保信息和先進(jìn)科技成果，把材料自然滲透到教學(xué)中，使化學(xué)課堂教學(xué)氣氛生動(dòng)活潑。增強(qiáng)學(xué)生環(huán)保意識(shí)，有利于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。

二、廣泛應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)，促進(jìn)化學(xué)教學(xué)改革

現(xiàn)代多媒體信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用正在對(duì)化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)產(chǎn)生積極影響，教師可以針對(duì)實(shí)驗(yàn)課程內(nèi)容、實(shí)驗(yàn)教學(xué)重點(diǎn)，設(shè)計(jì)相對(duì)應(yīng)的多媒體課件，輔助化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)，使之能夠順利而且有效完成。初中化學(xué)課程應(yīng)提倡實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代信息技術(shù)與實(shí)驗(yàn)課程內(nèi)容的有機(jī)整合?，F(xiàn)代多媒體教學(xué)與化學(xué)教學(xué)整合的基本原則應(yīng)該以提高素質(zhì)教育和優(yōu)化實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)境為基本要求，進(jìn)一步激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)化學(xué)的興趣，以提高化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量為目的。實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源整合有利于學(xué)生形象化地理解化學(xué)知識(shí)，通過(guò)多媒體輔助化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)，有利于學(xué)生認(rèn)識(shí)和理解化學(xué)概念的形成過(guò)程。初中化學(xué)作為一門(mén)基礎(chǔ)性很強(qiáng)的學(xué)科，其教學(xué)過(guò)程應(yīng)該是雙向、互動(dòng)的，尤其是在化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，一定要發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)性，充分利用多媒體輔助教學(xué)的優(yōu)勢(shì)，突破教學(xué)難點(diǎn)，突破條件限制。隨著多媒體技術(shù)的廣泛應(yīng)用，可以把一些被學(xué)生認(rèn)為單調(diào)、乏味的化學(xué)實(shí)驗(yàn)變得更加生動(dòng)、活潑，既提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，又增強(qiáng)學(xué)生對(duì)化學(xué)新知識(shí)的探究信心。在化學(xué)實(shí)驗(yàn)中應(yīng)用多媒體輔助教學(xué)，可以做好鋪墊，迅速集中學(xué)生的注意力，通過(guò)預(yù)設(shè)的一些相關(guān)教學(xué)情境視頻，把學(xué)生引入學(xué)習(xí)這一節(jié)課的能動(dòng)思維中。首先能很快、很方便地為學(xué)生展現(xiàn)情境、畫(huà)面，或是圍繞一些很重要的化學(xué)知識(shí)，或是我們身邊不容易被重視的現(xiàn)象，學(xué)生觀看以后提出必須解答的問(wèn)題，只有在完成此項(xiàng)化學(xué)實(shí)驗(yàn)以后才能得到很好的解釋。這樣對(duì)于學(xué)生探究新知識(shí)，認(rèn)真做好每一個(gè)化學(xué)實(shí)驗(yàn)都有很重要的促進(jìn)作用。在化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，教師借助已經(jīng)準(zhǔn)備好的多媒體教學(xué)課件，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)等多媒體對(duì)相關(guān)化學(xué)問(wèn)題進(jìn)行有效的歸納后，需要在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中探究相關(guān)問(wèn)題，啟發(fā)學(xué)生積極思考探索化學(xué)實(shí)驗(yàn)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)，有利于構(gòu)建研究探討性化學(xué)實(shí)驗(yàn)課堂。隨著現(xiàn)代科技的迅猛發(fā)展，化學(xué)教學(xué)面臨新的挑戰(zhàn)，教師要充分利用多媒體技術(shù)，以高度的注意力和極強(qiáng)的邏輯思維能力分析化學(xué)實(shí)驗(yàn)中存在的問(wèn)題。

三、結(jié)合現(xiàn)實(shí)生活，提高學(xué)生的實(shí)踐應(yīng)用能力

在化學(xué)教學(xué)中培養(yǎng)安全文化意識(shí)是一項(xiàng)集科學(xué)性、系統(tǒng)性、長(zhǎng)期性于一體的教學(xué)任務(wù)，要把教學(xué)過(guò)程中的總結(jié)與反思當(dāng)做培養(yǎng)安全意識(shí)、提高綜合素養(yǎng)的重要教學(xué)內(nèi)容，深刻分析發(fā)生問(wèn)題的綜合因素，有的放矢地做好安全教學(xué)與實(shí)踐的每一個(gè)環(huán)節(jié)的預(yù)防工作，認(rèn)真做好調(diào)查研究，弄清問(wèn)題的根本原因，制定切實(shí)可行的安全措施，才能真正確保未來(lái)參與實(shí)踐中的安全能力和素質(zhì)。要提高化學(xué)學(xué)科教學(xué)質(zhì)量，必須激發(fā)學(xué)生的興趣，提高學(xué)生綜合素質(zhì)。當(dāng)前在教學(xué)實(shí)踐中，加強(qiáng)安全文化建設(shè)是構(gòu)建社會(huì)主義和諧社會(huì)的迫切需要。堅(jiān)持“以人為本”，高度重視做好全民安全教育工作，任何科學(xué)知識(shí)的利用都是在排除安全隱患的前提下實(shí)施的，化學(xué)教學(xué)同樣如此?？梢哉f(shuō)化學(xué)知識(shí)的應(yīng)用與實(shí)踐是非常有價(jià)值的，但安全意識(shí)需要學(xué)生在充分掌握化學(xué)知識(shí)的同時(shí)逐步樹(shù)立。教育學(xué)生在運(yùn)用科學(xué)技術(shù)發(fā)展生產(chǎn)的過(guò)程中，始終把保護(hù)自己和人民的健康與生命安全作為安全工作的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，著力提高人的安全文化素質(zhì)、啟發(fā)人的安全覺(jué)悟、調(diào)動(dòng)人的積極性，這既是安全文化建設(shè)的重要內(nèi)容，又是落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀、構(gòu)建社會(huì)主義和諧社會(huì)的內(nèi)在需要。越是加快科學(xué)發(fā)展推進(jìn)和諧建設(shè)，越要深入開(kāi)展安全文化建設(shè)。在化學(xué)教學(xué)中，積極運(yùn)用多種文化資源，充分發(fā)揮化學(xué)學(xué)科的功能和作用，促使學(xué)生樹(shù)立正確的安全價(jià)值觀、效益觀、榮辱觀，引導(dǎo)學(xué)生正確處理安全與效益、科學(xué)發(fā)展與安全建設(shè)的關(guān)系，激發(fā)學(xué)生在運(yùn)用化學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)的安全意識(shí)，調(diào)動(dòng)積極性和主動(dòng)性，把思想和行動(dòng)凝聚到確保安全與和諧的教學(xué)過(guò)程與實(shí)踐過(guò)程中，為構(gòu)建社會(huì)主義和諧社會(huì)多作貢獻(xiàn)。加強(qiáng)安全文化建設(shè)是國(guó)家實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)長(zhǎng)治久安的迫切需要，培養(yǎng)安全意識(shí)是一切教育工作的前提和基礎(chǔ)，直接決定未來(lái)各項(xiàng)工作的健康有序發(fā)展。

在化學(xué)教學(xué)中，我們應(yīng)促使學(xué)生養(yǎng)成良好的思維習(xí)慣，學(xué)習(xí)科學(xué)的思維方法。化學(xué)教師應(yīng)利用化學(xué)與生活、化學(xué)與社會(huì)、化學(xué)與環(huán)境和化學(xué)趣味實(shí)驗(yàn)等有利條件，為提高學(xué)生素質(zhì)奠定基礎(chǔ)。實(shí)施信息技術(shù)與化學(xué)課程整合成為初中化學(xué)教學(xué)的發(fā)展趨向，尤其是自實(shí)施新課改以來(lái)，為強(qiáng)化學(xué)生素質(zhì)教育，充分發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)作用，更加重視教與學(xué)的互動(dòng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]李俊.素質(zhì)教育觀下的理科課堂教學(xué)特征[J].北京教育，1999（12）.

篇2

[關(guān)鍵詞] 疏血通注射液；HIS安全性再評(píng)價(jià)；傾向評(píng)分加權(quán)；ALT；臨床真實(shí)世界

中藥注射液具有作用迅速、療效提高等特點(diǎn)，但是近年來(lái)，對(duì)應(yīng)用中藥注射劑時(shí)出現(xiàn)毒副作用的報(bào)道逐漸增多，某些中藥注射劑引起的肝損害已引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的高度重視[1-2]。因此，對(duì)中藥上市后的安全性再評(píng)價(jià)（safety re-evaluation of post-marketing traditional Chinese medicine patent prescription， SRPTCM）已刻不容緩。疏血通注射液具有活血化瘀、通經(jīng)活絡(luò)以及明顯的抗凝、促進(jìn)纖溶且改善血液流變的作用，廣泛用于腦動(dòng)脈粥樣硬化、腦血栓、心絞痛、心肌梗死、冠狀動(dòng)脈硬化、急性腦梗死等疾病。隨著上市后時(shí)間的延長(zhǎng)和用藥人群的擴(kuò)大，相關(guān)不良反應(yīng)和新的不良反應(yīng)逐步地被報(bào)道和發(fā)現(xiàn)，但關(guān)于它可能對(duì)肝功能的損害目前還沒(méi)有文獻(xiàn)報(bào)道[3-4]。本研究選取全國(guó)18家大型三甲醫(yī)院信息管理系統(tǒng)（hospital information system，HIS）中的中藥注射劑臨床使用信息，旨在對(duì)臨床真實(shí)世界使用疏血通注射液是否可能對(duì)患者肝功能造成損害，以及哪些因素可能導(dǎo)致患者肝功能損害進(jìn)行相關(guān)研究，為疏血通注射液安全應(yīng)用于臨床提供指導(dǎo)。

本研究以谷丙轉(zhuǎn)氨酶（ALT）為肝功能評(píng)價(jià)指標(biāo)，用實(shí)例闡述generalized boosted models（GBM）傾向評(píng)分加權(quán)法的優(yōu)勢(shì)及應(yīng)用過(guò)程，基于GBM傾向評(píng)分加權(quán)法，對(duì)提取的非隨機(jī)觀察性數(shù)據(jù)中存在的大量混雜因素進(jìn)行偏倚平衡，利用多元Logistic回歸估計(jì)使用疏血通注射液對(duì)ALT指標(biāo)異常變化的處理效應(yīng)，即探討臨床真實(shí)世界中使用疏血通注射液是否對(duì)人體的肝功能有損害，以及導(dǎo)致ALT指標(biāo)異常變化的可能影響因素，為臨床安全使用疏血通注射液提供指導(dǎo)。本研究的觀察性數(shù)據(jù)中存在大量混雜因素（也稱協(xié)變量），其在使用疏血通注射液（下面簡(jiǎn)稱“用疏血通”）和未使用疏血通注射液（下面簡(jiǎn)稱“未用疏血通”）的患者間的基線分布差異會(huì)影響研究的真實(shí)性，但是GBM傾向評(píng)分加權(quán)估計(jì)可以減少或消除大多數(shù)協(xié)變量在組間的差異，同時(shí)，“用疏血通”組和傾向評(píng)分加權(quán)后的“未用疏血通”組的比較結(jié)果提供了“用疏血通”相對(duì)于“未用疏血通”對(duì)ALT指標(biāo)異常變化的處理效應(yīng)，并在幾乎沒(méi)有混雜的情況下本質(zhì)上修改了“用疏血通”對(duì)ALT指標(biāo)異常變化的影響即處理效應(yīng)，使結(jié)果更加貼近于臨床真實(shí)情況。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于北京市18家大型三甲醫(yī)院HIS數(shù)據(jù)庫(kù)中的部分“用疏血通”和“未用疏血通”的住院患者信息，共包括5個(gè)部分信息表：患者一般信息、西醫(yī)診斷、中醫(yī)診斷、醫(yī)囑記錄、實(shí)驗(yàn)室理化指標(biāo)檢查[實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)信息系統(tǒng)（laboratory information management system， LIS）]。其中“用疏血通”的患者共54 254位，“未用疏血通”患者共40 472位，篩選其中至少具有2次ALT檢測(cè)指標(biāo)的患者，并根據(jù)下面數(shù)據(jù)分析的提取標(biāo)準(zhǔn)，從中提取ALT指標(biāo)發(fā)生指定變化的患者作為研究對(duì)象，與相同條件下“未用疏血通”的患者進(jìn)行對(duì)比分析。

1.2 數(shù)據(jù)提取原則

1.2.1 數(shù)據(jù)規(guī)范化 在提取分析數(shù)據(jù)之前，需要對(duì)HIS和LIS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化的流程主要涉及剔除患者一般信息中的重復(fù)數(shù)據(jù)、信息表不一致的數(shù)據(jù)、無(wú)用醫(yī)囑記錄、醫(yī)囑名稱的標(biāo)準(zhǔn)化、中西醫(yī)診斷名稱的標(biāo)準(zhǔn)化、用藥劑量單位的標(biāo)準(zhǔn)化以及理化指標(biāo)檢測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)化等[5]。目的是確保被研究患者的唯一性；確保各信息表之間具有相關(guān)性；確保醫(yī)囑和診斷名稱的一致性；確保用藥劑量單位和理化指標(biāo)結(jié)果的有效性?；谶@4個(gè)方面的原則，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的信息進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化，形成完整有效的分析數(shù)據(jù)。

1.2.2 病例入選標(biāo)準(zhǔn)及排除標(biāo)準(zhǔn) 依據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)劃化的準(zhǔn)則，納入HIS和LIS數(shù)據(jù)庫(kù)中所有“用疏血通”和“未用疏血通”的住院患者，且在LIS數(shù)據(jù)庫(kù)中至少有2次ALT檢測(cè)指標(biāo)的患者。排除不符合數(shù)據(jù)規(guī)范化的住院患者。

1.2.3 數(shù)據(jù)提取標(biāo)準(zhǔn)及安全性結(jié)局 由于HIS數(shù)據(jù)庫(kù)收集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)非常龐大和結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而且沒(méi)有直接對(duì)不良事件的記錄，故需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、清理、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化之后，才能提取研究所需要分析的指標(biāo)[5-6]。本研究需要提取2類(lèi)人群①在所有“用疏血通”的住院患者中，提取具有ALT檢測(cè)指標(biāo)的患者，將其“用疏血通”前7 d內(nèi)的最近1次指標(biāo)值定義為“用藥前ALT值”。然后考慮用藥后的ALT檢測(cè)指標(biāo)值，若當(dāng)次用藥期間及用藥停止后7 d內(nèi)的所有ALT指標(biāo)觀測(cè)都正常，則記錄該患者為“ALT用藥后正常變化”；若這段時(shí)間只要有1次指標(biāo)觀測(cè)異常，則記錄該患者為“ALT用藥后異常變化”，并記錄第1次異常前患者的所有混雜因素情況。需要注意的是：①若患者在醫(yī)囑開(kāi)始前沒(méi)有做ALT指標(biāo)檢測(cè)，則將醫(yī)囑開(kāi)始當(dāng)天的檢測(cè)值定義為“用藥前ALT值”，若當(dāng)天也沒(méi)有檢測(cè)，此患者不屬分析對(duì)象；②在所有“未用疏血通”的患者中，提取具有ALT檢測(cè)指標(biāo)的患者，將其入院后的第1次ALT檢測(cè)值定義為“用藥前ALT值”，其他情況和①的提取原則一樣。但必須確保第一次異常值出現(xiàn)在使用了某種用藥之后。從而得到分組變量“是否用疏血通”，“用疏血通”組記為1，“未用疏血通”組記為0；安全性結(jié)局變量為“用藥后ALT是否異常變化”，用藥后異常變化記為1，用藥后正常變化記為0。

由于不同醫(yī)院ALT指標(biāo)的正常范圍不同，因此，需要搜集各家醫(yī)院ALT指標(biāo)范圍并根據(jù)不同醫(yī)院分別考慮異常值情況。首先，把ALT指標(biāo)達(dá)到正常范圍上限的200%（即高于正常值上限2倍）定義為臨床異常；然后，再根據(jù)用藥前后是否臨床異常的變化，來(lái)定義本研究的安全性結(jié)局。按照數(shù)據(jù)提取的原則，最終提取的ALT指標(biāo)的人群分布見(jiàn)表1。

1.3 數(shù)據(jù)提取結(jié)果

在“用疏血通”的54 254位患者中，有4 991位患者（約9.20%）滿足上述ALT指標(biāo)的數(shù)據(jù)提取原則，其中用藥前后ALT指標(biāo)發(fā)生異常變化的人數(shù)為358人（約7.17%）；在“未用疏血通”的40 472位患者中，有2 678位患者（約6.62%）滿足ALT指標(biāo)的數(shù)據(jù)提取原則，用藥前后ALT未發(fā)生異常變化的人數(shù)為158人（約5.60%）。最終得到符合數(shù)據(jù)分析條件的2組人群分布如表1所示。

1.4 混雜因素

根據(jù)提取的HIS數(shù)據(jù)的實(shí)際情況以及醫(yī)學(xué)背景，考慮57個(gè)與分組變量和安全性結(jié)局（用藥后ALT是否異常變化）可能有關(guān)的所有混雜因素。具體變量包括性別、年齡（分段處理）、職業(yè)、醫(yī)院、住院科室、醫(yī)療費(fèi)用類(lèi)別 （醫(yī)療保險(xiǎn)、公費(fèi)、地方普通、新農(nóng)合、自費(fèi)、醫(yī)療照顧）、入院方式、入院病情（危、急、一般）、出院方式、住院費(fèi)用（萬(wàn)元）（分段處理）、病危天數(shù)、ICU天數(shù)、病重天數(shù)、住院天數(shù)（分段處理）、合并疾病、合并用藥（共41種）等，見(jiàn)表2。由于合并用藥的數(shù)量及名稱類(lèi)別太多，需要對(duì)其進(jìn)行清理合并與標(biāo)準(zhǔn)化，選取頻數(shù)最多的前41種合并用藥。

1.5 數(shù)據(jù)分析方法

依據(jù)文獻(xiàn)Rosenbaum和Rubin[7]以及Hirano和Imbens[8]，本研究利用虛擬事實(shí)（counterfactuals）定義觀察性研究中接受處理和未接受處理（即對(duì)照）間的處理效應(yīng)。假定總體人群中每個(gè)個(gè)體都有2個(gè)潛在的結(jié)局值（potential values for any outcome）；一個(gè)是個(gè)體被分配或接受處理?xiàng)l件時(shí)的結(jié)局值y1，一個(gè)是個(gè)體被分配或接受對(duì)照條件時(shí)的結(jié)局值y0。對(duì)每個(gè)個(gè)體而言，這2個(gè)值僅有1個(gè)被觀察到，另一個(gè)虛擬結(jié)局是不可能被觀察到的。那么，處理組的平均處理效應(yīng)（average treatment effect on the treated），記為ATE1[9]。令z為處理分配指標(biāo)；如果個(gè)體接受處理，則z=1，否則z=0。從而，E（y1|z=1）就是處理組個(gè)體接受處理?xiàng)l件后的平均結(jié)局值，E（y0|z=1）就是處理組個(gè)體接受對(duì)照條件后的平均結(jié)局值。那么，處理組平均處理效應(yīng)ATE1=E（y1|z=1）-E（y0|z=1），它的估計(jì)在本研究中很有意義，因?yàn)楣P者特別關(guān)注在使用了疏血通注射液的患者中“用疏血通”的處理效應(yīng)，即理想上期望“用疏血通”的處理相對(duì)于“未用疏血通”的對(duì)照對(duì)ALT指標(biāo)異常變化的影響更小或影響不顯著。本研究關(guān)鍵是估計(jì)ATE1[9]。結(jié)局值y0對(duì)每個(gè)接受處理的個(gè)體而言是無(wú)法觀測(cè)到的，所以E（y0|z=1）必須從對(duì)照組的數(shù)據(jù)中估計(jì)得到。然而，Rosenbaum和Rubin[7]討論過(guò)，如果多個(gè)協(xié)變量在處理組和對(duì)照組之間存在差異的話，則此估計(jì)值是有偏的，從而ATE1的估計(jì)也會(huì)有偏，因此可以考慮利用傾向評(píng)分來(lái)調(diào)節(jié)這些差異[10]。

傾向評(píng)分法將多個(gè)混雜變量綜合為一個(gè)變量即傾向評(píng)分，通過(guò)平衡兩對(duì)比組的傾向評(píng)分而有效地均衡混雜變量的分布，從而達(dá)到控制混雜偏倚的目的[7，11]。由于經(jīng)典的傾向評(píng)分方法缺乏靈活性，需要進(jìn)行協(xié)變量選擇，即都是使用帶參數(shù)的Logistic回歸線性模型或通過(guò)變量選擇技術(shù)挑選出交互項(xiàng)或非線性項(xiàng)來(lái)估計(jì)傾向評(píng)分，這樣很可能會(huì)遺漏對(duì)處理選擇很重要的協(xié)變量或者錯(cuò)誤指定了模型中協(xié)變量與處理選擇之間關(guān)系的函數(shù)形式[12-14]。因此，需要更加靈活的方法，本研究利用一種多元非參數(shù)回歸技術(shù)GBM估計(jì)傾向評(píng)分，它可以自動(dòng)的根據(jù)數(shù)據(jù)利用自適應(yīng)算法去估計(jì)所關(guān)注的處理變量和大量混雜變量（或協(xié)變量）之間的非線性關(guān)系，特別是當(dāng)模型中協(xié)變量很多、協(xié)變量與處理變量之間線性、非線性或交互效應(yīng)等函數(shù)形式無(wú)法確定時(shí)，此方法最具優(yōu)勢(shì)[10]。

GBM估計(jì)傾向評(píng)分的過(guò)程中，通過(guò)使K-S統(tǒng)計(jì)量達(dá)到最小，不斷加權(quán)調(diào)整模型，使得“用疏血通組”和加權(quán)的“未用疏血通組”的混雜因素達(dá)到很好的平衡。為了找到使K-S統(tǒng)計(jì)量達(dá)到最小的迭代次數(shù)，理論上需采用很大的迭代次數(shù)，但迭代次數(shù)越多，模型估計(jì)的時(shí)間越長(zhǎng)，所以實(shí)際應(yīng)用中可以只選擇較大的迭代次數(shù)，如果無(wú)法使得K-S統(tǒng)計(jì)量達(dá)到最小，再加大迭代次數(shù)，或考慮其他的估計(jì)方法。本研究設(shè)定迭代次數(shù)為2萬(wàn)。為確保模型形式的正確識(shí)別和模型的精確估計(jì)，取一個(gè)折中的4階交互項(xiàng)，即在每次迭代中，考慮所有協(xié)變量的4階交互項(xiàng)來(lái)最優(yōu)化對(duì)數(shù)似然函數(shù)。一般來(lái)說(shuō)，除非研究樣本足夠的大，一般不太可能去考慮5階或更高階的交互項(xiàng)。另外，在GBM估計(jì)傾向評(píng)分過(guò)程中還需要考慮一個(gè)足夠小的收縮系數(shù)λ（本研究取值0.000 5），它用于排除模型中大多數(shù)不相關(guān)的協(xié)變量、產(chǎn)生一個(gè)僅體現(xiàn)最重要作用的協(xié)變量和交互項(xiàng)的稀疏模型[15]。另外，處理效應(yīng)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差利用leave-one-out刀切法（jackknife）進(jìn)行估計(jì)。算法的實(shí)現(xiàn)利用R統(tǒng)計(jì)軟件中的gbm，survey和Twang等[16]編程實(shí)現(xiàn)。

2 實(shí)例結(jié)果分析

2.1 GBM估計(jì)傾向評(píng)分的非線性特點(diǎn)

根據(jù)GBM估計(jì)的過(guò)程，算法迭代直到7 322次時(shí)使得K-S統(tǒng)計(jì)量達(dá)到最小。算法自動(dòng)的根據(jù)57個(gè)協(xié)變量對(duì)模型對(duì)數(shù)似然度整體改善的貢獻(xiàn)，來(lái)測(cè)量并排序每個(gè)協(xié)變量對(duì)處理分配的重要程度。可以用偏依賴圖（partial dependence plots）[17]來(lái)探索每個(gè)變量的邊際分布。當(dāng)對(duì)其他56個(gè)協(xié)變量分布邊際積分以后，患者被分配到“用疏血通”組的對(duì)數(shù)優(yōu)勢(shì)比與每個(gè)協(xié)變量之間的關(guān)系為非線性的，見(jiàn)圖1。這種非線性體現(xiàn)了GBM方法的優(yōu)勢(shì)。而且，從圖1可以直觀看出，在對(duì)其他協(xié)變量邊際化后，使用奧拉西坦或入院病情危險(xiǎn)等患者被分配到“用疏血通”組的可能性更大。

D102.奧拉西坦；V18.入院病情（1.缺失，2.急，3.危，4.一般）；V12.住院科室（1.缺失，2.CCU，3.ICU，4.兒科，5.耳鼻喉科，6.放射治療科，7.風(fēng)濕病科，8.干部病房，9.骨科，10.呼吸內(nèi)科，11.急診科，12.老年病科，13.理療科，14.內(nèi)分泌科，15.其他科室，16.神經(jīng)科，17.腎臟病科，18.外科，19.消化內(nèi)科，20.心血管內(nèi)科，21.血液病科，22.眼科，23.中醫(yī)科，24.腫瘤科）；V31.住院總費(fèi)用。

2.2 混雜因素的平衡

在對(duì)照組個(gè)體進(jìn)行傾向評(píng)分加權(quán)之前，協(xié)變量之間的均值差可以直接被觀測(cè)到。從表2“ALT未加權(quán)”欄下的第1列百分比中可以查看“用疏血通”組的患者人群的特征，比如，年齡在18～45歲段（占28.60%）和46～65歲（占36.00%）的患者比例要明顯更高。從表2“ALT傾向評(píng)分加權(quán)”欄下的第1列百分比中可以發(fā)現(xiàn)，在利用傾向評(píng)分給對(duì)照組個(gè)體進(jìn)行加權(quán)之后，2組協(xié)變量之間的差異被大大減小。K-S統(tǒng)計(jì)量平均值由0.037減小到0.019，減小了50%。2組具體協(xié)變量的差異情況可查看表2。筆者只在表2中列出影響模型似然度變化比較大且2組間差異明顯的協(xié)變量分布情況。

經(jīng)過(guò)傾向評(píng)分加權(quán)后，2組間57個(gè)協(xié)變量的差異接近于隨機(jī)分配的結(jié)果，見(jiàn)圖2。給定原假設(shè)：“用疏血通”組與“未用疏血通”組之間協(xié)變量的均值無(wú)差異。P為原假設(shè)成立的獨(dú)立性檢驗(yàn)的值，它服從[0，1]均勻分布。圖2顯示了加權(quán)前后的P與均勻分布值的比較圖。加權(quán)前（紅色的實(shí)心圈），許多協(xié)變量在2組間有顯著的差異，故拒絕原假設(shè)，從而，許多P接近于0。加權(quán)后（白色的空心圈），大多數(shù)協(xié)變量在2組間的差異不顯著，故P都沿著45度的直線即[0，1]均勻變量的累積分布分散開(kāi)，這就如在1個(gè)隨機(jī)試驗(yàn)中通過(guò)檢驗(yàn)接受2組協(xié)變量的無(wú)差異的P服從[0，1]均勻分布一樣。加權(quán)前后每個(gè)協(xié)變量均值無(wú)差異檢驗(yàn)的具體P見(jiàn)表2。

多分類(lèi)變量都經(jīng)過(guò)啞變量編碼處理，P依賴于協(xié)變量的屬性，若是連續(xù)變量，則它為t檢驗(yàn)值，若是分類(lèi)變量，則它為卡方檢驗(yàn)值。

2.3 安全性結(jié)局分析

本研究重點(diǎn)探討“用疏血通”對(duì)肝功能ALT指標(biāo)異常變化的處理效應(yīng)。即分析“用疏血通”的處理相對(duì)于“未用疏血通”的對(duì)照對(duì)ALT指標(biāo)異常變化的影響。筆者建立ALT指標(biāo)異常變化關(guān)于分組變量“是否用疏血通”的Logistic回歸模型，則分組變量的系數(shù)值即為處理組平均處理效應(yīng)的估計(jì)值，見(jiàn)表3。未加權(quán)Logistic回歸分析表明“用疏血通”導(dǎo)致ALT發(fā)生異常變化的對(duì)數(shù)優(yōu)勢(shì)比大于0（0.013），即“用疏血通”比“未用疏血通”導(dǎo)致ALT發(fā)生異常變化的可能性要大，且具有統(tǒng)計(jì)顯著性（P=0.034）；但經(jīng)過(guò)GBM傾向評(píng)分加權(quán)后，雖然Logistic回歸分析也表明“用疏血通”導(dǎo)致ALT發(fā)生異常變化的對(duì)數(shù)優(yōu)勢(shì)比大于0（0.011），即“用疏血通”比“未用疏血通”導(dǎo)致ALT發(fā)生異常變化的可能性要大，但估計(jì)的處理效應(yīng)減小且不具有統(tǒng)計(jì)顯著性（P=0.104）。說(shuō)明“用疏血通”對(duì)ALT異常變化的影響分析結(jié)論需要謹(jǐn)慎對(duì)待。

為了獲得雙穩(wěn)?。╠oubly robust）的處理效應(yīng)估計(jì)，有專(zhuān)家推薦利用傾向評(píng)分加權(quán)和協(xié)變量調(diào)節(jié)相結(jié)合的方法來(lái)估計(jì)處理效應(yīng)會(huì)更加有效[18-20]。如果傾向評(píng)分估計(jì)正確或回歸模型指定正確，則它們的估計(jì)是一致的。例如，在對(duì)ALT指標(biāo)分析時(shí)，注意到傾向評(píng)分加權(quán)后，雖然使得患者年齡、入院病情、住院總費(fèi)用以及個(gè)別合并用藥等協(xié)變量分布在2組間更接近，但還是存在很明顯的差異，如“用疏血通”組中28.60%的患者處在18～45歲，而“未用疏血通”組中只有20.60%的患者處在18～45歲。所以，把“患者年齡”等協(xié)變量加入到估計(jì)處理效應(yīng)的Logistic回歸模型中，可以適當(dāng)調(diào)節(jié)存在的組間差異，從而得到更穩(wěn)健的處理效應(yīng)估計(jì)。協(xié)變量調(diào)節(jié)后的處理效應(yīng)減小到0.008，且更不具有統(tǒng)計(jì)顯著性（P=0.273）。

一般來(lái)說(shuō)，處理效應(yīng)的估計(jì)對(duì)傾向評(píng)分模型以及回歸模型形式很敏感，但對(duì)很強(qiáng)的處理效應(yīng)，其估計(jì)的結(jié)果應(yīng)該是一致的。上面對(duì)ALT指標(biāo)的分析出現(xiàn)不一致的情況，說(shuō)明本研究中“用疏血通”的處理效應(yīng)并不是很強(qiáng)。綜合上面的結(jié)論，筆者保守的認(rèn)為使用了疏血通注射液的患者中“用疏血通”的處理相對(duì)于“未用疏血通”的對(duì)照對(duì)肝功能ALT指標(biāo)異常變化的影響不顯著。

McCaffrey等[10]用實(shí)例說(shuō)明GBM能提供更精確的傾向評(píng)分的估計(jì)；GBM對(duì)2組協(xié)變量均值平衡的更好；估計(jì)出來(lái)的處理效應(yīng)要更小且具有更小的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

2.4 敏感性分析

傾向評(píng)分加權(quán)可以調(diào)節(jié)可觀測(cè)到的變量，但不能調(diào)節(jié)未觀測(cè)到的因素即潛在偏倚。潛在偏倚的存在會(huì)導(dǎo)致這樣1種現(xiàn)象的發(fā)生：具有相同協(xié)變量觀測(cè)值的個(gè)體卻具有不同的處理分配概率，即處理分配依賴于未觀測(cè)到的協(xié)變量。例如，2個(gè)研究個(gè)體具有相同協(xié)變量觀測(cè)值，但是由于存在一些潛在的協(xié)變量沒(méi)有被觀測(cè)到，即在這些潛在變量上的取值可能是不同的，那么研究個(gè)體被分配到處理組的概率也不同。從而，估計(jì)出來(lái)的權(quán)重和平均處理效應(yīng)就會(huì)有誤差。潛在偏倚是無(wú)法從數(shù)據(jù)中估計(jì)的，但是可以通過(guò)敏感性分析[19-20]來(lái)檢驗(yàn)或評(píng)估研究結(jié)果對(duì)潛在偏倚的敏感程度。

潛在偏倚的存在意味著：研究個(gè)體被分配到處理組的真實(shí)優(yōu)勢(shì)比（即真實(shí)權(quán)重）不是wi=w（Xi），而是w′i=w（Xi，Hi），這里H表示無(wú)法觀測(cè)到的因素即潛在偏倚。為了檢驗(yàn)ATE1對(duì)潛在偏倚的敏感性，需要檢驗(yàn)：隨著傾向評(píng)分加權(quán)wi的變化，ATE1變化的敏感性。令αi=w（Xi，Hi）/w（Xi），用不同的αi值改變傾向評(píng)分加權(quán)αiw（Xi），來(lái)測(cè)量ATE1的變化。由于模型中的變量太多，在不影響分析結(jié)果的情況下，部分重要變量的敏感性分析結(jié)果見(jiàn)表4。第1列Var表示從傾向評(píng)分模型中移除的協(xié)變量名稱；第2列E0表示排除Var后由傾向評(píng)分模型估計(jì)的E（y0|z=1）；第3列range（αi）表示排除Var中對(duì)應(yīng)變量后得到的1組αi值的范圍（最小值和最大值）；第4列observed（ρ）表示第3列αi的值與結(jié)局yi計(jì)算的相關(guān)系數(shù)cor（αi，yi）=ρ；第5列range（ρ）表示從第3列αi值的經(jīng)驗(yàn)分布中找到的盡可能最大的和最小的ρ；第6列range（E0）表示使得ρ盡可能最大和最小的多組αi值，代入估計(jì)得到E（y0|z=1）的最大值和最小值。第7列為bread even（ρ）。

表4的結(jié)果表明，大多數(shù)協(xié)變量的range（E0）與E0比較，變化都不大，且它們對(duì)應(yīng)的bread even（ρ）都很小，則說(shuō)明ATE1對(duì)潛在偏倚不敏感，即表4暗示著本研究可能不存在沒(méi)有觀測(cè)到的變量。

3 討論

3.1 GBM傾向評(píng)分法的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)

由于中藥注射劑上市后數(shù)據(jù)難以收集且存在眾多的混雜因素，分析困難，因此在現(xiàn)有研究中鮮有涉及，尤其很少見(jiàn)到利用HIS數(shù)據(jù)庫(kù)信息對(duì)上市后中藥注射劑進(jìn)行安全性評(píng)價(jià)?；贖IS數(shù)據(jù)庫(kù)中非隨機(jī)化的觀察性數(shù)據(jù)特點(diǎn)：存在大量混雜因素（也稱協(xié)變量），患者間的基線分布差異會(huì)影響研究的真實(shí)性。本研究利用傾向評(píng)分調(diào)整相關(guān)混雜因素，使得“用疏血通”與“未用疏血通”的分配接近隨機(jī)分配試驗(yàn)設(shè)計(jì)的效果，從而，可以有效的分析“用疏血通”對(duì)肝功能ALT指標(biāo)異常變化的影響。GBM傾向評(píng)分估計(jì)方法非常具有吸引力，它提供一種自適應(yīng)、自動(dòng)的估計(jì)傾向評(píng)分的方法，特別適合帶有很多協(xié)變量和多種類(lèi)型變量（連續(xù)的、名義的或有序的）的數(shù)據(jù)。雖然，GBM提供了很多相對(duì)于其他模型的優(yōu)勢(shì)，但分析者在分析的過(guò)程中必須適當(dāng)?shù)恼{(diào)整模型。比如，4階交互項(xiàng)的限制說(shuō)明模型中不能包含更高階的交互項(xiàng)；又如，迭代次數(shù)和收縮系數(shù)，都會(huì)影響模型的擬合，雖然，足夠大的迭代次數(shù)（本研究為2萬(wàn)）和足夠小的收縮系數(shù)（本研究為0.000 5）能夠提供更好的模型，但是卻大大增加了計(jì)算復(fù)雜度，且同時(shí)減小協(xié)變量對(duì)模型的邊際改善，可能導(dǎo)致算法不收斂。而且需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，即盡可能地納入所有與預(yù)測(cè)變量和結(jié)局變量都有關(guān)的所有混雜因素，無(wú)法消除未知混雜因素的影響。

隨著中藥上市后臨床再評(píng)價(jià)的開(kāi)展，觀察性數(shù)據(jù)無(wú)論是數(shù)量還是準(zhǔn)確性都在不斷增加。因此，傾向評(píng)分法在觀察性研究中具有廣闊的應(yīng)用前景。但與此同時(shí)，作為中藥上市后臨床再評(píng)價(jià)的一種新方法，還需要在今后的研究中得到進(jìn)一步驗(yàn)證和探索。

3.2 基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析未發(fā)現(xiàn)“用疏血通”對(duì)ALT異常變化有顯著影響

本研究數(shù)據(jù)中包含大量的協(xié)變量且它們和處理變量的關(guān)系存在非線性的情況，見(jiàn)圖1，體現(xiàn)了GBM用于傾向評(píng)分估計(jì)的優(yōu)勢(shì)。雖然處理組和對(duì)照組的多數(shù)協(xié)變量在加權(quán)前存在較大差異，但經(jīng)過(guò)加權(quán)平衡以后，幾乎模型中所有協(xié)變量組間均值差異被消除（表2），這些協(xié)變量的組間差異會(huì)影響處理效應(yīng)的估計(jì)。GBM提供更精確的傾向評(píng)分估計(jì)，對(duì)2組協(xié)變量均值平衡的更好。

本研究重點(diǎn)探討“用疏血通”對(duì)肝功能ALT指標(biāo)異常變化的處理效應(yīng)。即分析“用疏血通”的處理相對(duì)于“未用疏血通”的對(duì)照對(duì)ALT指標(biāo)異常變化的影響。GBM傾向評(píng)分加權(quán)后，Logistic回歸分析表明：“用疏血通”導(dǎo)致ALT發(fā)生異常變化的對(duì)數(shù)優(yōu)勢(shì)比大于0（0.011），即“用疏血通”比“未用疏血通”導(dǎo)致ALT發(fā)生異常變化的可能性要大，但不具有統(tǒng)計(jì)顯著性（P=0.104），這在本質(zhì)上修改了“用疏血通”對(duì)ALT指標(biāo)異常變化的處理效應(yīng)估計(jì)，使結(jié)果更加貼近臨床真實(shí)情況。但本研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)GBM傾向評(píng)分加權(quán)并不能移除數(shù)據(jù)中每個(gè)協(xié)變量在2組間的差異，即使存在的差異并不大，且它們?cè)?組的分布基本接近，但為了獲得雙穩(wěn)健的處理效應(yīng)估計(jì)，筆者利用傾向評(píng)分加權(quán)結(jié)合線性回歸調(diào)節(jié)的方法對(duì)估計(jì)處理效應(yīng)再進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果表明，在ALT指標(biāo)的分析中，協(xié)變量調(diào)節(jié)后得到的處理效應(yīng)減小到0.008，卻不具有統(tǒng)計(jì)顯著性（P=0.273），且患者年齡、入院病情、住院總費(fèi)用以及個(gè)別合并用藥等依然可能是影響ALT指標(biāo)異常變化的因素。一般如果存在很強(qiáng)的處理效應(yīng)，其估計(jì)的結(jié)果應(yīng)該是一致的，本研究對(duì)ALT指標(biāo)的分析的不一致性說(shuō)明“用疏血通”的處理效應(yīng)并不是很強(qiáng)。因此，筆者保守認(rèn)為在使用了疏血通注射液的患者中“用疏血通”的處理相對(duì)于“未用疏血通”的對(duì)照對(duì)肝功能指標(biāo)異常變化的影響不顯著。

本研究是基于北京市18家大型三甲醫(yī)院HIS數(shù)據(jù)庫(kù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)得出的結(jié)論，未納入其他地區(qū)和其他等級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，具有一定的局限性，僅能作為參考，需要通過(guò)對(duì)更多臨床醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)收集做更進(jìn)一步的分析。

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Impact analysis of Shuxuetong injection on abnormal changes of

ALT based on generalized boosted models propensity score weighting

YANG Wei1， YI Dan-hui2， XIE Yan-ming1*， YANG Wei1， DAI Yi2， ZHI Ying-jie1， ZHUANG Yan3， YANG Hu2

（1.Institute of Basic Research in Clinical Medicine， China Academy of Chinese Medical Sciences， Beijing 100700， China；

2. Statistical Institute of Renmin University， Beijing 100872， China； 3.The PLA Navy General Hospital， Beijing 100048， China）

[Abstract] Objective： To estimate treatment effects of Shuxuetong injection on abnormal changes on ALT index， that is， to explore whether the Shuxuetong injection harms liver function in clinical settings and to provide clinical guidance for its safe application. Method： Clinical information of traditional Chinese medicine（TCM） injections is gathered from hospital information system （HIS） of eighteen general hospitals. This is a retrospective cohort study， using abnormal changes in ALT index as an outcome. A large number of confounding biases are taken into account through the generalized boosted models （GBM） and multiple logistic regression model （MLRM） to estimate the treatment effects of Shuxuetong injections on abnormal changes in ALT index and to explore possible influencing factors. Result： The advantages and process of application of GBM has been demonstrated with examples which eliminate the biases from most confounding variables between groups. This serves to modify the estimation of treatment effects of Shuxuetong injection on ALT index making the results more reliable. Conclusion： Based on large scale clinical observational data from HIS database， significant effects of Shuxuetong injection on abnormal changes in ALT have not been found.