关键词： 新型冠状病毒肺炎   网络谣言   隐喻   计算机信息处理  

摘要： 新型冠状病毒肺炎疫情(以下简称:新冠肺炎疫情)暴发以来,关于新冠肺炎疫情的网络谣言层出不穷,给疫情防控期间的生产、生活等带来巨大负面影响。文章搜集了2020年1月至5月中国互联网联合辟谣平台上1200余条典型谣言(重复的谣言只计入1条),完成语料库建库,开发计算机模型,对新冠肺炎疫情网络谣言进行研究,首次基于语言学理论及视角建立起了甄别突发公共卫生事件网络谣言的实施路径。 网络谣言具有传播速度快、时效性强等特点,部分网络谣言配有图片和视频,更易混淆视听,社会危害更大。为有效防谣、治谣,就需要在网络谣言散播的初始阶段对其识别并遏制。前人对网络谣言的研究,大多从新闻传播、法学、计算机科学、公共管理学等角度出发,鲜有对网络谣言词汇和语法本体的研究,文章基于语言学理论,对新冠肺炎疫情网络谣言语句的词汇和语法进行研究,为网络谣言的特征识别提供了语言学路径与方法。 文章利用定量和定性相结合的方法,对新冠肺炎疫情网络谣言语句进行语法描写,总结网络谣言中名词、动词、副词、形容词等词类选词、用词特点,运用隐喻理论,从结构性隐喻、本体性隐喻和方位性隐喻来分析新冠肺炎疫情网络谣言在选词、用词上的深层原因,建立新冠肺炎疫情网络谣言名词词汇库和动词词汇库,根据家族相似性理论绘制词云图。 根据网络谣言语句形式特点,文章对新冠肺炎疫情网络谣言语句按照新闻标题结构进行分类,划分为“不含标点的单式题谣言”“含标点的单式题谣言”和“含标点的复式题谣言”三类,从网络谣言的主语和宾语组成成分入手,逐一分析体词性成分和谓词性成分作主语和宾语呈现的网络谣言语法特点。“不含标点的单式题谣言”在新冠肺炎疫情网络谣言中占比达80%以上,文章重点分析了“不含标点的单式题谣言”的语法和语义特点,总结新冠肺炎疫情网络谣言的核心动词,建立核心动词词汇库,并归纳高频核心动词的句型和语义特征,归纳常见新冠肺炎疫情网络谣言句式的语法特征,描述了突发公共卫生事件暴发之初,网络谣言激增时期网络谣言的语言学特征。 基于对新冠肺炎疫情网络谣言的词汇、语法研究,绘制新冠肺炎疫情网络谣言核心动词句型和新冠肺炎疫情网络谣言常见句式的计算机信息处理流程图,基于Qt平台,搭建谣言检测系统(Rumor Detection System),通过对新冠肺炎疫情网络谣言的单个语句和涵盖大量语料的.csv文件进行检测,证实该模型对突发公共卫生事件网络谣言的识别具备较好的可操作性和深入研究的可行性。 网络谣言乱象严重误导公众认知,破坏网络生态,文章以新冠肺炎疫情网络谣言的语言学研究为基础,自建语料库、词汇库,绘制计算机信息处理流程图,搭建计算机模型,为突发公共卫生事件网络谣言的辟谣、防谣、治谣,提出可行性方案,为营造网络清朗空间提供技术保障,为加速数字中国建设提供智力支持。

关键词： 免疫抑制宿主   新型冠状病毒肺炎   病毒清除时间   严重程度   危险因素  

摘要： 研究目的: 统计分析免疫抑制宿主罹患新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019,COVID-19）的临床特征、病毒清除时间及疾病严重程度,进一步探讨影响其疾病严重程度的相关因素。 研究方法: 回顾性分析2023年01月01日至06月30日于吉林大学第一医院呼吸与危重症医学科住院,明确诊断为新型冠状病毒肺炎的402例患者。根据患者的既往病史分为免疫抑制组101例和非免疫抑制组301例,收集患者的一般临床资料、血清学指标及疾病严重程度等加以分析,并对患者的病毒清除时间进行随访,绘制Kaplan-Meier生存曲线,采用log-rank检验法比较两组间病毒清除时间的差异。将危重型COVID-19和院内死亡作为分析免疫抑制宿主病情严重程度的主要结局事件,采用逻辑回归分析逐步建立多变量模型,分析免疫抑制宿主COVID-19疾病严重程度的影响因素,使用受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC）并测算曲线下面积,评估相关实验室指标的诊断效能。 研究结果: 1、免疫抑制组与非免疫抑制组COVID-19患者临床特征比较 本研究中免疫抑制组101例患者,其中既往患恶性肿瘤患者48例、实体器官移植受者28例、患自身免疫性疾病且正在接受激素及免疫调节剂治疗12例、合并其他疾病13例（HIV患者等）,与301例非免疫抑制组患者进行对比分析得出如下结果: （1）与非免疫抑制组相比,免疫抑制组患者的BMI较低,住院时间更长,差异有统计学意义（P<0.05）。 （2）在临床症状方面,免疫抑制组患者更容易出现胃肠道症状腹泻,差异有统计学意义（P<0.05）。 （3）免疫抑制COVID-19患者中危重型和死亡比例更高,两组在疾病严重程度方面有统计学差异（P<0.05）。 （4）与非免疫抑制组相比,免疫抑制组COVID-19患者白细胞计数、中性粒细胞绝对值、淋巴细胞绝对值、CD4+T淋巴细胞水平较低,而白细胞介素-6、白细胞介素-10、白细胞介素17-A水平较高,差异有统计学意义（P<0.05）。 （5）免疫抑制组患者病毒清除时间中位数为16.0天,较非免疫抑制组显著延长,差异有统计学意义（P<0.05）。 2、免疫抑制宿主COVID-19疾病严重程度影响因素分析 （1）在免疫抑制COVID-19患者中,危重型和死亡组中男性比例、BMI水平较高,乳酸脱氢酶显著升高,血清白蛋白、CD3+T淋巴细胞、CD4+T淋巴细胞、CD8+T淋巴细胞水平显著降低,差异有统计学意义（P<0.05）。 （2）在多因素逻辑回归分析中显示,乳酸脱氢酶升高（OR=1.006,95%CI:1.002-1.011,P=0.004）、CD4+T淋巴细胞减少（OR=0.992,95%CI:0.984-0.998,P=0.026）是免疫抑制宿主中危重型COVID-19和死亡的独立危险因素。 （3）通过ROC曲线分析得出,将乳酸脱氢酶、CD4+T淋巴细胞两指标联合对免疫抑制宿主中出现危重型COVID-19和死亡的预测价值更高。 研究结论: 1、免疫抑制宿主罹患COVID-19时危重型和死亡的比例明显高于非免疫抑制人群。 2、免疫抑制宿主罹患COVID-19时白细胞计数、淋巴细胞绝对值明显降低,白细胞介素-6、白细胞介素-10水平显著升高。 3、免疫抑制COVID-19患者病毒清除时间显著延长。 4、乳酸脱氢酶升高、CD4+T淋巴细胞减少是免疫抑制宿主中危重型COVID-19和死亡的独立危险因素。

关键词： 植物乳杆菌   新型冠状病毒   滴鼻免疫   黏膜疫苗  

摘要： 自2019年12月首次发现新型冠状病毒（Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2,SARS-CoV-2）感染以来,其毒株一直在持续变异,包括Alpha、Beta、Gamma、Delta和Omicron变异株。其中Omicron与其他变异株相比突变最多,包括50个整体突变和26-32个刺突（Spike,S）蛋白的突变。Omicron谱系S蛋白的突变导致传染性增强,且易于逃避恢复期血浆、单克隆抗体和疫苗血清的中和作用。S蛋白由S1和S2两个亚单位组成,S1包含N端和C端结构域。受体结合结构域（Receptor Binding Domain,RBD）位于N端结构域,负责与血管紧张素转酶2（Angiotensin-Converting Enzyme 2,ACE2）受体结合,拥有多数中和表位。N端结构域通过与宿主的酪氨酸蛋白激酶受体相互作用参与病毒感染,而C端结构域为ATP和核酸的新型结合域。因此,S1蛋白被认为是疫苗设计的理想蛋白。另外,乳酸菌作为一种共生菌,对体内环境具有抵抗力,具备高粘附性,有助于在肠道和呼吸道中定植。由于其佐剂和免疫调节特性,乳酸菌是将疫苗抗原输送至黏膜以预防和治疗疾病的理想载体。 本研究以Omicron变异株（B.1.1.529）的S1蛋白为抗原靶位,利用植物乳杆菌表达系统构建了两株表达S1蛋白的重组植物乳杆菌。根据Omicron S1（B.1.1.529）氨基酸序列,在上下游分别添加了XhoⅠ和NcoⅠ酶切位点、内源信号肽1320、树突状细胞靶向肽（Dentritic Cell Targeting Peptides,DCpep）和HA表位标签,经密码子优化后进行合成。以合成质粒为模板,PCR扩增目标片段并将其命名为OS1。利用无缝克隆将OS1片段连接到线性化的p SIP411载体中,获得重组质粒p411-OS1。通过电转化将目标质粒p411-OS1转入乳酸球菌NZ3900中,筛选出阳性菌落,进行菌落PCR验证。将测序正确的质粒电转入植物乳杆菌LP18与LP12中,筛选阳性菌落并进行PCR鉴定,分别命名为rLP18:OS1和rLP12:OS1。上述结果表明,本研究成功构建了两株含Omicron S1的重组植物乳杆菌rLP18:OS1和rLP12:OS1。 收集rLP18:OS1和rLP12:OS1,破碎后提取蛋白,通过Western Blot、间接免疫荧光、流式细胞术检测目的基因的表达情况。试验结果表明,Omicron S1基因在rLP18:OS1和rLP12:OS1中均可有效表达,流式结果显示,rLP18:OS1和rLP12:OS1的阳性率分别为13.38%和75.77%。为了提高目的蛋白的表达量,对重组植物乳杆菌表达条件（诱导温度,诱导时间和诱导剂浓度）进行优化。rLP18:OS1和rLP12:OS1在30℃温度,Spp IP浓度为100 ng/m L时诱导12 h条件下目的蛋白表达量最高。为了评估rLP18:OS1和rLP12:OS1中Omicron S1蛋白的表达量,首先在最优条件下诱导重组植物乳杆菌,并提取总蛋白,并测定总蛋白浓度。通过Western Blot印迹评估样本中的Omicron S1蛋白表达水平。通过测定不同浓度的Omicron RBD蛋白Western Blot灰度值,建立标准曲线和回归方程,计算出Omicron S1蛋白的表达量。结果显示,10～9CFU的rLP18:OS1和rLP12:OS1中分别含有约2.27μg和1.52μg目的蛋白。根据蛋白表达结果,本研究选择重组植物乳杆菌rLP18:OS1进行了后续试验。 为了评价重组植物乳杆菌的免疫原性,本研究将BALB/c小鼠分为三组（PBS,rLP18:Vector,rLP18:OS1组）,通过滴鼻免疫途径,在第-4、-2、0 d免疫10～8CFU/20μL重组植物乳杆菌,并在第10、12、14 d加强免疫。采集血液,鼻灌洗液,肺灌洗液,肠黏膜溶液进行ELISA检测,流式细胞仪检测脾脏淋巴细胞分化水平,派氏结节中抗原提呈细胞激活情况。结果显示,rLP18:OS1组的IgG水平明显高于PBS组。免疫后21 d,rLP18:OS1组粪便中的IgA显著高于对照组。21 d和35 d的肺泡灌洗液和肠黏膜溶液以及鼻腔灌洗液中的IgA含量均明显增加,CD4+T,CD8+T细胞亚群显著增加,第35 d,CD11c+CD86+细胞的比例也显著增加。这些结果表明rLP18:OS1刺激小鼠机体产生体液免疫应答,并且促进T细胞分化,抗原提呈细胞的激活。 本研究进一步在金黄地鼠中进行了免疫攻毒保护性评价。将对金黄地鼠分为三组（PBS,rLP18:Vector和rLP18:OS1组）,在第-4、-2和

关键词： 新冠肺炎   全学科协作组   管理模式   全科  

摘要： 目的: 在2022年12月疫情管控全面放开初期,新冠肺炎感染患者人数激增,医院床位紧张、医疗资源张;同时,虽然实行了“全院一张床”,但由于各科医生专业限制,如何对新冠肺炎住院患者实行有效的管理和救治也是一个大难题。“全学科协作组”(Collaborative Interdisciplinary Group,简称CIG)管理模式为成都市某三甲医院用于新冠肺炎住院患者的一种新模式。为探究新冠肺炎全面放开管控期间在CIG模式下诊治新冠肺炎患者效果,本文收集了在全面放开初期(2022年12月5日-2023年2月10日)成都市某三甲医院279名新冠肺炎住院患者信息,分析CIG模式下各协作组在人口学特征及临床特征的差异,探讨了CIG管理模式在应对类似新冠肺炎这类高传染性疾病的突然冲击时具有的优势和作用。此外,我们还重点探究了在CIG模式下,全科协作组在新冠肺炎的诊治上与专科的差异。 材料与方法: 采用回顾性研究,研究纳入2022年12月5日(入院)至2023年2月10日(出院)确诊并收治于普通病房住院的新冠肺炎患者。将患者的人口学资料包括:性别、年龄、入住科室,合并症(高血压、糖尿病、心脑血管疾病等),诊断分型,用药情况(抗生素、抗病毒、激素、免疫球蛋白等),临床症状,病程中出现的并发症,住院时间,病程中的各项检验指标(包括白细胞计数、中性粒细胞率、C反应蛋白、D-二聚体、ALT的最高值以及淋巴细胞计数、肾小球滤过率(e GFR)、白蛋白浓度的最低值,CD8+T和CD4+T指标的最低值收集于Excel表格中,对原始数据进行整理,剔除非新冠肺炎患者,利用SPSS26.0进行统计分析。本研究中计数资料采用频数和百分比[n(%)]进行描述性分析;差异性分析中无序定性资料采用χ2检验,有序定性资料采用非参数检验,Ρ<0.05差异表示有统计学意义。 结果: 1.本次共收集疫情全面放开期间成都市某三甲医院新冠肺炎住院患者共279人,其中以男性、老年病人居多,平均年龄为73(58～81)岁,平均住院时间10(7～13)天。绝大部分患者(80.2%)存在基础疾病,其中以高血压为主(58%),其次为心脑血管疾病(34%)、糖尿病(27.7%)和呼吸系统疾病(21%)等。病程中白细胞计数、中性粒细胞率、CRP值、D-二聚体、丙氨酸氨基转移酶等检验指标较正常值升高;肾小球滤过率、淋巴细胞计数、白蛋白、CD8+T和CD4+T淋巴细胞计数等检验指标较正常值降低。在治疗方面,抗生素使用率最高(72.8%),接下来依次为抗病毒药物(61.6%),激素、丙种球蛋白使用较少。病程中出现的并发症主要为呼吸衰竭居多(49例,68.1%),接下来依次是肠道菌群失调(11例,15.3%)、深静脉血栓(5例,6.9%)、真菌感染(4例,5.6%)、消化道出血(2例,2.8%)和病毒性心肌炎(2例,2.8%)。 2.在CIG管理模式下,相较于其他协作组,全科组患者在呈年龄更大(77(63～82)岁)、男性患者占比更高、存在合并基础疾病数目(≥3种)多的患者占比高(约42.2%)、患有心脑血管疾病的病人多(29例/64.4%)、病程中CRP值最低、淋巴细胞计数最高、平均住院时间更长15(11～18)的特点。在药物治疗方面,感染科组抗病毒使用率最高(79.4%),而抗生素使用率最低(51.2%);呼吸科组抗生素使用率最高(90.2%);全科组人免疫球蛋白使用率最高(22.2%)以及抗病毒药物使用率最低(42.2%)。此外,感染科组重症率最高(87.5%),全科组的重症率最低(33.3%)。 结论:相较于其他协作组,全科组患者住院时间更长,一方面,可能与诊治的患者病况更为复杂、发展为重症的风险更大有关,如全科组患者具有年龄更大、男性患者比例及基础疾病多病共患率更高的特点;另一方面,可能与全科医生更注重综合、整体、全面的诊疗有关(如出院前血压、血糖等慢性疾病管理方案的制定)。此外,相对于其他科室,感染科在用药方面较为灵活、科学,可能与其在新冠肺炎放开管控前诊治一些新冠肺炎所积累的一些经验有关。CIG管理模式打破内外科专业限制,在解决医院收治新冠患者病床不足的同时,实现对住院患者有序、高效、专业的救治和管理,同时使紧张的医疗资源实现更合理的调配和最大限度的利用。CIG管理模式用于应对突发公共卫生事件(新冠肺炎等)可充分发挥积极作用,可进一步探索推广及进一步临床研究以优化。在CIG管理模式下,不同科室的用药、治疗情况除了受到药物紧张程度和患者自身健康状况的限制,还会受到各科室硬件水平和各科医护人员的用药习惯的影响。因此,加强对医护人员诊疗知识的培训,分享优势科室的诊疗经验是非常有必要的。

关键词： 新冠疫情   病原菌分布   耐药性   机器学习   死亡预测  

摘要： 研究背景: 2019年,SARS-Co V-2(Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus Type2,严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型)首次在武汉报告,并迅速发展为全球大流行。这种病毒通常攻击呼吸系统并引起COVID-19(Coronavirus Disease2019,新型冠状病毒)肺炎。部分患者易发生急性呼吸窘迫综合征。由于SARS-Co V-2对下呼吸道粘膜的损伤和病毒的免疫逃逸能力,感染后易合并其他微生物感染,加重病情。COVID-19目前在某些国家零星爆发。随着全球疫苗接种项目的开展和SARS-Co V-2变异体致病性的降低,大多数感染患者症状较轻,预后较好。对于病情严重的患者,如细菌和/或真菌合并感染的患者,应给予更多的关注。对于该类患者早期诊断、早期治疗对于改善预后有着重要意义。 随着科学技术的进步,机器学习可以通过分析大量医疗信息辅助临床医生,快速对患者做出准确的判断。建立COVID-19肺炎患者死亡预测模型可为避免或缓解不良预后提供有价值的信息。 研究目的: 本研究旨在比较非COVID-19和COVID-19患者的痰培养结果和预后情况,并评估二者之间的差异。建立新冠肺炎患者死亡预测模型并对模型进行评估验证,以期达到新冠肺炎患者的早期评估,实现患者的预后改善。 设计与方法: 本研究选取在大连医科大学附属第二医院住院的非SARS-Co V-2感染者(170例)和SARS-Co V-2感染者(197例)为研究对象。其中细菌培养阳性患者211例,真菌培养阳性患者192例。 用SPSS26.0软件分析不同组患者人口统计学、实验室检查结果、病原微生物学及最终结局的差异情况。 利用机器学习方法构建COVID-19患者死亡预测模型,并计算受试者工作特性AUC(Area under Curve,曲线下的面积)来评估模型的预测能力。采用PFI(Permutation Feature Importance,排列特征重要性)法计算各变量的重要度,采用SHAP(Shapley Additive ex Planations,沙普利加和解释)法分析不同参数对模型输出的贡献。 结果: 合并细菌和真菌感染增加了COVID-19肺炎患者的死亡率(40.0%/29.9%,P=0.046)。其中细菌感染死亡40例(50.0%),真菌感染死亡27例(33.8%),细菌与真菌合并感染死亡13例(16.2%)。 从211例患者中分离出致病菌。主要菌株为鲍曼不动杆菌93例(44.1%)、肺炎克雷伯菌83例(39.3%)、铜绿假单胞菌42例(19.9%)、金黄色葡萄球菌14例(6.6%)。鲍曼不动杆菌在新冠肺炎患者中的检出率高于无新冠肺炎患者(51.4%/36.3%,P=0.027)。合并和未合并COVID-19患者的金黄色葡萄球菌感染发生率比较,差异无统计学意义(6.4%/6.8%,P=0.898)。 COVID-19患者中多重耐药菌的检出率上升,COVID-19患者CRAB(Carbapenem-resistant Acinetobacter Baumannii,耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌)检出率高于未感染COVID-19的患者(94.6%/86.5%,P=0.011)。在COVID-19患者中,CRAB对头孢他啶、环丙沙星、庆大霉素、哌拉西林他唑巴坦的耐药率均大于90%。大多数检出的CRAB对替加环素敏感(90.2%)。两组患者CRKP(Carbapenem-resistant Klebsiella Pneumoniae,耐碳青霉烯肺炎克雷伯菌)和CRPA(Carbapenem-resistant Pseudomonas Aeruginosa,耐碳青霉烯铜绿假单胞菌)的检出率相似(分别为26.8%/26.2%和28.6%/38.0%)。 192例患者痰液中检出的真菌以念珠菌175例(91.4%)和曲霉菌16例(8.3%)最为常见。感染或未感染COVID-19的患者的念珠菌和曲霉菌感染发生率无显著差异。 与未感染COVID-19的患者相比,COVID-19患者的白细胞、中性粒细胞、淋巴细胞、IL-1、IL-6、IL-8和TNF均明显降低(P<0.05)。 基于机器学习方法构建了死亡预测模型,预测准确率达90.0%。影响新冠肺炎合并其他病原菌患者死亡率的主要因素为入住重症监护病房、住院天数、呼吸机辅助治疗、碳青霉烯类药物使用、淋巴细胞、AST值、鲍曼不动杆菌感染、念珠菌感染。 结论: COVID-19肺炎患者和非COVID-19肺炎患者合并感染的病原菌种类之间存在明显差异。COVID-19患者中多重耐药菌的检出率上升。 基于机器学习方法构建了死亡预测模型。其中影响新冠肺炎

关键词： 焦虑症状   抑郁症状   心理健康   新冠肺炎风险感知   大学生  

摘要： 目的 描述新冠肺炎疫情不同阶段大学生抑郁症状和焦虑症状的流行状况,比较疫情不同阶段大学生新冠肺炎风险感知水平的差异,分析疫情不同阶段大学生风险感知各组别中大学生抑郁症状和焦虑症状检出情况,评估疫情不同阶段大学生新冠肺炎风险感知与心理健康的关联强度。 方法 本研究采用多阶段分层随机抽样的方法,分别于2020年3月至5月(第一轮调查)对全国16个省市21所大学的15 936名大学生和2022年3月至4月(第二轮调查)对11个省市14所大学的8 503名大学生进行了两轮调查。大学生使用电子设备扫描电子问卷二维码完成在线问卷填写,问卷内容由一般情况、新冠肺炎风险感知和心理健康组成。运用自行编制的《新冠肺炎风险感知量表》评估大学生新冠肺炎疫情期间的风险感知水平,采用《患者健康问卷—9项》和《广泛性焦虑障碍量表—7项》对大学生的抑郁症状和焦虑症状进行评估。采用趋势卡方检验比较不同疫情阶段大学生新冠肺炎风险感知水平的差异。采用Cochran Armitage趋势检验分析疫情不同阶段大学生风险感知不同组别中抑郁症状和焦虑症状检出情况。采用多元logistic回归分析模型评估疫情不同阶段大学生新冠肺炎风险感知与心理健康的关联。 结果 本研究第一轮调查共纳入15 936名大学生,男性6 690名(42.0%),女性9 246名(58.0%)。大学生抑郁症状和焦虑症状的检出率分别为30.6%和23.9%。第二轮调查共纳入8 503名大学生,男性3 541名(41.6%),女性4 962名(58.4%)。大学生抑郁症状和焦虑症状的检出率分别为47.0%和34.4% 大学生在第一轮调查和第二轮调查的风险感知水平存在差异,高水平风险感知在第一轮调查高于第二轮调查(22.6%vs.21.0%)。高水平危害严重性在第一轮调查高于第二轮调查(23.5%vs.15.7%),高水平应对脆弱性在第一轮调查低于第二轮调查(25.0%vs.25.2%),高水平个体价值观在第一轮调查低于第二轮调查(26.2%vs.27.6%)。第一轮调查的抑郁症状的检出率会随新冠肺炎风险感知、危害严重性和发生可能性的升高呈现上升的变化,随应对脆弱性和个体价值观的升高呈现下降的变化。第一轮调查焦虑症状的检出率会随新冠肺炎风险感知和发生可能性的升高呈现上升的变化,随应对脆弱性和个体价值观的升高呈现下降的变化。 多元Logistic回归分析模型分别将低水平风险感知、低水平危害严重性、低水平发生可能性、高水平应对脆弱性和高水平个体价值观作为参照组,调整混杂因素后显示,第一轮调查时中水平风险感知(OR=2.25,95%CI:2.05～2.48)和高水平风险感知(OR=3.16,95%CI:2.84～3.52)增加大学生患抑郁症状的发生风险。中水平危害严重性(OR=0.90,95%CI:0.83～0.98)减少大学生患抑郁症状的发生风险。中水平发生可能性(OR=1.27,95%CI:1.16～1.39)和高水平发生可能性(OR=1.38,95%CI:1.25～1.54)与大学生抑郁症状呈正向关联。中水平应对脆弱性(OR=1.53,95%CI:1.40～1.67)和低水平应对脆弱性(OR=2.31,95%CI:2.09～2.55)与大学生抑郁症状呈负向关联。中水平个体价值观(OR=1.32,95%CI:1.21～1.44)和低水平个体价值观(OR=1.91,95%CI:1.73～2.11)与大学生抑郁症状呈负向关联。第二轮调查并没有发现此种关联 多元Logistic回归分析模型分别将低水平风险感知、低水平危害严重性、低水平发生可能性、高水平应对脆弱性和高水平个体价值观作为参照组,调整混杂因素后显示,第一轮调查时中水平风险感知(OR=2.61,95%CI:2.34～2.92)和高水平风险感知(OR=3.66,95%CI:3.24～4.14)增加大学生患焦虑症状的发生风险。中水平危害严重感性(OR=0.75,95%CI:0.69～0.82)减少大学生患焦虑症状的发生风险。中水平发生可能性(OR=1.21,95%CI:1.10～1.34)和高水平发生可能性(OR=1.41,95%CI:1.26～1.58)与大学生焦虑症状呈正向关联。中水平应对脆弱性(OR=1.62,95%CI:1.46～1.79)和低水平应对脆弱性(OR=2.78,95%CI:2.49～3.10)与大学生焦虑症状呈负向关联。中水平个体价值观(OR=1.36,95%CI:1.23～1.51)和低水平个体价值观(OR=2.29,95%CI:2.06～2.55)与大学生焦虑症状呈负向关联。第二轮调查并没有发现此种关联 结论 大学生新冠肺炎疫情期间的心理健康问题如抑郁症状和焦虑症状较新冠肺炎疫情之前更为严重。在第一轮调查抑郁症状

关键词： 新型冠状病毒   灭活疫苗   中小学生人群   免疫效果   血清评价   预测模型  

摘要： 【目的】观察浙江省某县中小学生新冠灭活疫苗免疫接种后血清抗体水平并分析其影响因素，构建抗体浓度预测模型。【方法】以浙江省某县为研究现场，对接种新型冠状病毒灭活疫苗的中小学生进行分层整群随机抽样，收集性别、年龄、接种疫苗种类及接种疫苗时间等信息，采集研究对象血清样本，采用化学免疫发光法（CLIA）检测血清新冠病毒抗S+N IgG抗体，分析其影响因素并构建抗体浓度预测模型。【结果】女性的IgG抗体浓度高于男性；年龄增大，抗体水平下降；接种2剂者抗体浓度高于接种1剂的；KX疫苗接种者抗体浓度高于2种疫苗混合接种者，以及GY生物制品研究所疫苗接种者；时间间隔越长，抗体水平越低。研究构建的随机森林回归预测模型的模型拟合情况及预测能力均优于多元线性逐步回归预测模型。【结论】性别、年龄、疫苗接种剂次、疫苗种类、疫苗接种时间在一定程度上影响了中小学生新冠灭活疫苗的免疫接种效果，预测模型能较好的预测接种人群抗体水平，为未来新发传染病疫苗接种免疫效果评价提供新思路。