DIP支付方式下四川省某三甲医院病种入组影响因素分析--基于多水平Logistic回归模型

目的:研究医保DIP支付背景下病例诊断入组的影响因素,为医疗机构提高入组率提供参考依据。方法:利用成都市某公立医院2021年1~11月17689例住院患者病历资料,进行多水平Logistic回归分析。结果:单因素分析结果显示入院途径、科室、参保类型、费用偏离度、年龄是住院病人能否入组的影响因素。住院费用(对数)、住院天数(对数)、性别对是否入组无统计学影响;多水平Logistic回归模型显示,住院费用、住院天数、性别对入组与否无统计学影响(P>0.05),入院方式、参保类型、年龄、费用偏离度是病人能否入组的正向影响因素(P<0.05)。结论:多水平模型结果显示,科室水平的入组结果存在一定的聚集性,病人入组与否不仅与个体特征有关,还受到所属科室的影响。实行按病种分值付费时,医院管理者应当考虑不同科室、不同病人特征对病种入组的影响,从而提升医院、科室的精细化管理水平。

北京市高中生近视与行为危险因素的二水平logistic回归分析

目的:探讨行为危险因素对北京市高中学生近视患病的影响因素。方法:于2008年采取多阶段等比例整群抽样的方法抽取北京市8个区县高中一、二年级的青少年5 232人进行横断面调查,调查内容包括非散瞳电脑验光检查和问卷调查。结果:通过二水平logistic回归分析发现,阅读时眼与书本距离少于一尺(即33cm)的学生的患近视的风险是保持一尺学生的1.26倍(95%可信区间为1.14～1.40),而多于一尺的学生患病风险为保持一尺学生的0.79(0.66～0.95)。而看电视时与电视机距离少于2.5 m的学生的患病风险是保持在2.5 m至3 m的学生1.12倍(95%可信区间为1.01～1.25),而保持在3 m以上学生的患病风险是保持在2.5m至3 m的学生0.73(95%可信区间为0.64～0.85)。结论:高中学生学习任务繁重,用眼负担大,但视近时保持良好的用眼距离能降低患近视的可能。

住院医师规范化培训结业考核理论成绩影响因素的等级Logistic回归分析

目的 探讨住院医师规范化培训(简称住培)结业考核理论成绩的影响因素,为提升培训质量提供参考。方法 汇总中山大学附属第一医院内科专业基地2023年首次参加住培结业考核的住院医师的既往模拟考试、年度考核、全国年度业务水平测试(简称全国水平测试)等考核数据,将结业考核理论成绩分成4个等级,应用等级Logistic回归分析统计其影响因素。结果 单因素分析结果显示水平测试前模拟考试1成绩、年度考核成绩、全国水平测试成绩、全国水平测试各题型正确回答的题目数量均有统计学意义(P<0.05),且分数越高结业考核成绩越好;全国水平测试考试时间相比也有统计学意义,提示全国水平测试考试时间越长而结业考核理论成绩越差。多因素分析结果显示水平测试前模拟考试1、年度考核同时纳入回归模型,均P<0.05。结论 重视统一集中闭卷考核和水平测试前的第一次模拟考试,有益于提升住培结业考核成绩。

线性模型下二水平正规设计效应混杂的度量

在线性模型中,试验设计效应之间的混杂会导致参数估计存在某种偏差.针对二水平正规设计,本文引入混杂指标集来度量这类偏差,并提出一种新方法来研究其性质,揭示它与别名效应数型、别名关系数及字长型之间的关系,得到了低阶效应混杂指标的计算公式以及最优设计存在的一些必要条件,并通过例子展示了所得到的理论结果.

非配对设计二值资料一水平多重Logistic回归分析

本文的目的是介绍非配对设计二值资料一水平多重Logistic回归模型的构建与求解方法。基于SAS软件分别对以列联表和数据库形式呈现的定性资料进行全面分析,并得出了4个对提高模型拟合优度很有价值的结论:第一,若资料以列联表形式呈现,应拟合“加权”Logistic回归模型;第二,若资料中包含定量自变量,不适合将其定性化;第三,若资料中包含定量自变量,应依据定量自变量和二值自变量产生出派生自变量;第四,若资料中有定性自变量时,必须将多值名义或有序自变量进行哑变量变换,不需要依据二值自变量产生出派生自变量。

Logistic二元回归分析的风险干预在消毒供应中心外来器械清洗消毒全流程管理中的应用

目的:探讨Logistic二元回归分析的风险干预在消毒供应中心外来器械清洗消毒全流程管理中的应用效果。方法:将2021年1~6月的外来器械列入对照组,2021年7~12月的外来器械列入研究组;对对照组53件外来器械清洗消毒不合格事件进行回顾性调查,采用单因素分析和Logistic多因素分析;比较两组外来器械清洗消毒合格、不良事件发生情况,干预前后消毒供应中心护士及辅助人员的外来器械理论、操作考核情况。结果:经单因素分析及Logistic二元回归分析结果显示,预处理规范性、清洗设备正确操作、清洗剂浓度配置、清洗流程与器械拆卸、清洗工具、人员认知与履职为影响外来手术器械清洗合格率或风险事件的独立风险因素(P<0.05,P<0.01),两组外来手术器械清洗消毒目测、镜检、蛋白质检测、术后返洗、包装总合格率、不良事件发生率均优于对照组(P<0.05,P<0.01);干预后,护士及辅助人员认知、操作考核结果均优于干预前(P<0.01)。结论:Logistic二元回归分析的风险干预对外来器械清洗消毒实行全流程管理,有利于提高护士及辅助人员对外来器械的认知与操作水平,整合信息追溯系统对外来器械实行精准控制和优化流程,提高全员风险管理意识,降低外来器械不良事件的发生率。

1∶r配对设计二值资料一水平多重Logistic回归分析

本文的目的是介绍“1∶1”“1∶2”和“1∶r”配对设计二值资料一水平多重Logistic回归分析方法。统计分析的前提条件是资料值得分析,而确保配对设计二值资料值得分析的重要基础是“配对设计”科学合理。为此,本文从六个方面阐述“配对设计的要领”,不仅介绍了构建“1∶1”“1∶2”和“1∶r”配对设计二值资料一水平多重Logistic回归模型的方法,还通过三个实例,介绍了采用SAS软件实现统计分析及结果解释的详细步骤。

非配对设计二值资料多水平多重Logistic回归分析

本文目的是介绍非配对设计二值资料多水平多重logistic回归模型的构建与求解方法。首先介绍模型的有关概念及模型的构建原理,基于实例使用SAS软件对列联表资料进行分析,以proc glimmix和proc nlmixed过程构建和求解模型,并对相关结果进行解释和比较。

复杂抽样调查设计二值资料一水平多重Logistic回归分析

本文目的是介绍复杂抽样调查设计二值资料多重logistic回归分析方法。通过一个实例,利用八种不同的分析策略(不考虑抽样设计和抽样权重、考虑抽样设计不考虑抽样权重、不考虑抽样设计考虑抽样权重、同时考虑抽样设计和抽样权重以及分别不考虑与考虑派生变量)对数据进行建模。对所得结果进行比较得出如下结论:在对复杂抽样设计资料进行统计分析的过程中,同时考虑抽样设计和抽样权重可以得到符合数据内部变量间依赖关系真实情况的结论。此外,本研究还介绍了采用SAS软件中SURVEYLOGISTIC过程对复杂抽样调查数据进行多重Llogistic回归分析的详细步骤。

利用两水平logistic回归模型探讨代谢综合征的影响因素

目的探讨北京市成人代谢综合征的影响因素。方法 2005年8月至9月,采用多阶段等比例抽样方法 ,在北京市18个郊区县抽取18岁以上16711名常住居民,进行问卷调查、体格测量、血压测量和血生化检查,采用两水平logistic回归模型探讨代谢综合征的影响因素。结果影响代谢综合征的主要因素有:年龄、文化程度、职业、吸烟、体育锻炼、零食、食用油摄入、食盐摄入。结论采用两水平logistic回归模型比传统的logistic回归模型能够更好地分析具有层次性结构的现场调查资料。

两水平两分类数据的logistic回归模型对比研究

目的研究多水平模型在实际运用过程中的方法学问题,为以后此类具有层次性数据的正确分析提供参考。方法用徐州市区六所幼儿园中3-6岁儿童的资料建立二分类两水平logistic回归模型,并将模型所获得的结果与传统的多因素logistic回归模型进行对比研究。结果二分类两水平logistic回归模型与传统的多因素logistic回归模型所筛选变量及假设检验基本一致,但二分类两水平logistic回归模型对个别指标的敏感性更强;对于有层次结构的数据,模型拟合优度显示二分类两水平logistic回归模型优于传统的多因素logistic回归模型,偏差信息判据（DIC）值分别为362.225和370.428。结论本研究将多水平模型应用于分类变量的层次结构数据中,作为此类数据分析的新途径,此方法具有更好的适用性,能够克服传统回归模型在处理具有层次结构数据中的局限性。

基于偏最小二乘回归的系统谐波阻抗与谐波发射水平的评估方法

提出了一种基于偏最小二乘回归的系统谐波阻抗及用户谐波发射水平的估计方法。利用在公共连接点同步测量得到的谐波电压和谐波电流信号,通过偏最小二乘回归算法求解回归系数;对测量数据信息进行分解和筛选,提取对因变量解释性最强的综合变量,辩识系统中的信息与噪声,从而更好地克服变量相关性在系统建模中的不良作用。由回归系数映射出系统谐波阻抗,并跟踪计算用户的谐波发射水平。通过仿真分析以及实际工程实测数据的分析验证了该方法的有效性。

两水平logistic回归模型在高血压患病影响因素分析中的应用

目的应用两水平logistic回归模型分析人群高血压的患病因素。方法通过多阶段随机抽样,抽取兰州市某区3个农业乡镇6个村的18岁以上人群为调查对象,采用两水平logistic回归模型分析高血压患病影响因素,并与传统logistic回归模型比较模型拟合效果。结果调查人群年龄、BMI、一级亲属高血压病史及疾病史与高血压患病呈正相关;而家庭经济收入、锻炼和水果摄入与高血压患病呈负相关。人群高血压患病率在村级水平上呈现聚集性,各调查村间高血压患病率有差异。与传统logistic回归模型比较,两水平logistic回归模型拟合效果较好,对数似然值最小。结论两水平logistic回归模型可以有效地处理具有层次结构数据,并可分解出调查村间患病率的变异。

二次剖宫产高龄产妇产后出血危险因素的logistic回归分析

目的探讨二次剖宫产高龄产妇产后出血危险因素。方法回顾性分析2017年1月—2019年4月于沈阳市第四人民医院行二次剖宫产的480例高龄产妇临床相关资料,根据产妇产后有无出血将其分为出血组(60例)和未出血组(420例)。比较两组一般情况、病史及此次妊娠过程,采用logistic回归分析二次剖宫产高龄产妇产后出血的高危因素。结果两组产妇的流产、胎位、巨大儿、前置胎盘、胎盘植入和胎盘附着位置等比较,差异有统计学意义(P<0.05);两组产妇的产次、引产、合并妊娠期高血压及合并妊娠期糖尿病等比较,差异无统计学意义(P>0.05)。多因素logistic回归分析发现,胎盘附着位置[OR=3.611,95%CI(1.471~8.864),P=0.005]、前置胎盘[OR=5.214,95%CI(2.456~11.069),P<0.001]及胎盘植入[OR=15.213,95%CI(7.245~31.941),P=0.001]是二次剖宫产高龄产妇产后出血的高危因素。结论二次剖宫产高龄产妇产后出血不容忽视,前置胎盘、胎盘植入及胎盘附着位置的二次剖宫产高龄产妇更易发生产后出血,临床需依此采取积极预防措施。

基于有序Logistic回归的城市人行道服务水平研究

科学的人行道服务水平评价方法可以为营造良好的步行出行环境提供有力的理论支撑.针对人行道服务水平等级为定序变量的特点,本文提出了基于有序Logistic回归模型的人行道服务水平评价方法.首先,选择北京市交通枢纽地区34条典型人行道进行行人满意度调查,获取典型、全面的数据样本;然后,采用模糊C均值聚类方法得到行人满意度与人行道服务水平等级的对应关系;最后,应用逐步回归方法提取人行道服务水平显著性影响因素并分析其影响机理,进而建立人行道服务水平等级的有序Logistic回归模型.通过实际验证,模型精度较现有的线性回归模型有所提高.

二硫化碳作业女工早期生殖损伤危险因素的Logistic回归分析

目的 探讨导致二硫化碳 (CS2 )作业女工早早孕丢失的危险因素。方法 采用非条件Logistic回归分析方法筛选前瞻观察的 3 0个危险因素。结果 导致早早孕丢失率明显升高的重要危险因素是女工接触CS2 (P =0 0 4 14 )和工作紧张感 (P =0 0 3 0 1) ,配偶接触CS2 (P =0 174 0 )、避孕史 (P =0 10 3 5 )、痛经 (P =0 184 0 )等因素对早早孕丢失也有一定作用。结论 女工接触CS2 和主观感觉紧张是导致该作业女工早早孕丢失增加的主要危险因素。

如何进行因变量为二值变量的多重logistic回归分析——怎样在药物应用与监测研究中正确运用统计学(十二)

通常的多重线性回归模型中，因变量常为一个连续性变量，而在临床医学、药学实验中因变量有时为分类变量，此时需要采用logistic回归模型进行分析。Logistic回归属于概率型回归，即因变量是某事件（代表自变量取某特定值所对应的事件，如患者被治愈）发生的概率。因变量的性质通常可以有以下3种情形：1）二值变量，如成功或失败、生存或死亡；

体育人口形成因素的二项logistic回归分析

二项logistic回归分析是研究体育人口这种二分类变量与其他变量间关系的较好方法。本文对该方法进行了较为详细的介绍,并用该法研究影响武汉市体育人口形成的因素。结果表明,家庭年体育消费额、年龄、文化程度、职业状况对武汉市体育人口形成有显著影响;个人月收入、家庭人均月收入、每天家务劳动时间等因素对武汉市体育人口形成无显著影响。

公共服务水平对居民健康的影响研究

本文使用2010—2020年中国家庭追踪调查(CFPS)和中国统计年鉴数据,构建了多层次Logistic回归模型,验证了公共服务水平与居民健康之间的关系。研究发现:公共服务水平提升对居民健康具有明显的促进作用,但在不同群体中,其作用效果有所不同;公共服务可以调节个体属性对居民健康的影响,公共服务削弱了年龄对居民健康的负向影响,并削弱了户籍和收入对居民健康的正向影响,但强化了性别对居民健康的正向影响,有利于促进健康平等;公共服务水平提升有利于居民树立积极健康观,提升健康素养,形成科学的生活方式,合理使用医疗资源做好疾病预防、及时诊治、愈后康复,进而提升居民健康水平。