蔡嘉鑫博士,讲师。主要从事生物统计学、公共卫生领域的研究。
主要研究方向分为理论与应用两个方面:
l 理论方面主要关注:
生物统计学方法:公共卫生研究中的空间统计方法、函数型数据建模方法、生存分析方法、临床试验的设计与统计推断方法
l 应用方面主要关注:
统计方法以及机器学习方法在医学和公共卫生中应用,主要关注慢性病领域(高血压、糖尿病)的统计方法应用研究
电子邮箱:mathcjx@sxu.edu.cn
通信地址:山西省太原市小店区坞城路92号山西大学
教育经历
2021年9月至今 西安交通大学 公共卫生学院 流行病与卫生统计学 博士(导师:颜虹教授)
2019年9月-2021年7月 山西大学 数学科学学院 应用统计 硕士
2015年9月-2019年7月 山西大学 数学科学学院 统计学 学士
学术论文
[1] Cai J, Hu W, Yang Y, et al. Outlier detection in spatial error models using modified thresholding-based iterative procedure for outlier detection approach[J]. BMC Medical Research Methodology, 2024, 24(1): 89.
[2] Cai J, Li Y, Hu W, et al. Geographically Weighted Accelerated Failure Time Model for Spatial Survival Data: application to ovarian cancer survival data in New Jersey[J]. BMC Medical Research Methodology, 2024, 24(1): 239.
[3] Cai J, Hu W, Yang Y, et al. Healthy life expectancy for 202 countries up to 2030: Projections with a Bayesian model ensemble[J]. Journal of Global Health, 2023, 13.
[4] Cai J, Hu W, Ma J, et al. Explainable Machine Learning with Pairwise Interactions for Predicting Conversion from Mild Cognitive Impairment to Alzheimer’s Disease Utilizing Multi-Modalities Data[J]. Brain Sciences, 2023, 13(11): 1535.
[5] Jing H, Teng Y, Chacha S, Wang Z, Shi G, Mi B, Zhang B, Cai J, et al. Is Increasing Diet Diversity of Animal-Source Foods Related to Better Health-Related Quality of Life among Chinese Men and Women?[J]. Nutrients, 2023, 15(19): 4183.
[6] Chen F, Hu W, Cai J, et al. Instrumental variable-based high-dimensional mediation analysis with unmeasured confounders for survival data in the observational epigenetic study[J]. Frontiers in Genetics, 2023, 14.
[7] Chen S, Hu W, Yang Y, Cai J, et al. Predicting Six-Month Re-Admission Risk in Heart Failure Patients Using Multiple Machine Learning Methods: A Study Based on the Chinese Heart Failure Population Database[J]. Journal of Clinical Medicine, 2023, 12(3): 870.
[8] Hu W, Chen S, Cai J, et al. High-dimensional mediation analysis for continuous outcome with confounders using overlap weighting method in observational epigenetic study[J]. BMC Medical Research Methodology, 2024, 24(1): 125.
[9] Gong L, Chen S, Yang Y, Cai J, et al. Designing machine learning for big data: A study to identify factors that increase the risk of ischemic stroke and prognosis in hypertensive patients[J]. Digital Health, 2024, 10: 20552076241288833.
[10] Jing H, Teng Y, Chacha S, Cai J, et al. Gender-specific association of body fat mass with muscle meat-vegetable intake ratio in Shaanxi, China[J]. Asia Pacific Journal of Clinical Nutrition, 2023, 32(2): 236-248.
[11] 康轶君. 医用多因素分析及SPSS操作 [M]. 西安. 西安交通大学出版社, 2023.(学术秘书)
学术会议
2024年7月19-21日,中国生物统计年会(中山大学),多区域健康相关数据中的离群值检测,15分钟报告。