基于CHAID模型的某县农村居民生活方式影响因素分析

目的分析某县农村居民生活方式影响因素,为改变农村居民不良生活方式,提高其健康水平提供参考依据。方法采用多阶段随机抽样方法抽取山西省某县18岁及以上的农村居民600人进行问卷调查。应用SPSS 20.0统计软件对数据进行CHAID模型分析。结果本次调查收回有效问卷588份。其中,吸烟、饮酒、体育锻炼、高盐饮食、油腻饮食分别占37.59%、38.95%、50.68%、9.86%、14.80%。CHAID模型分析表明,性别、年龄和婚姻状况是吸烟的主要影响因素,30~59岁男性的吸烟率最高;性别和年龄是饮酒的主要影响因素,30岁及以上男性的饮酒率最高;文化程度是体育锻炼的主要影响因素;文化程度和月收入是高盐饮食的主要影响因素,小学及以下文化程度者高盐饮食的比例最高;性别、文化程度和月收入是油腻饮食的主要影响因素,小学及以下文化程度的男性油腻饮食的比例最高。结论农村居民生活方式现状不容乐观,应有针对性地开展健康教育,引导农村居民形成健康的行为生活方式,以降低慢性病发生的危险性。

昆明市城乡居民医疗服务利用偏好及影响因素研究

[目的]了解昆明市城乡居民医疗服务利用偏好与基层诊疗机构满意度评价,探讨影响居民基层首诊的因素,为西部地区分级诊疗制度的推行提供理论参考。[方法]采用多阶段分层整群随机抽样法,以云南省昆明市4个区县、9个社区的居民为调查对象,利用卡方自动交互检测法(CHAID)决策树与Logistic多元回归分析相结合的方法进行统计分析。[结果]1445名居民中,59.6%的居民选择社区卫生服务机构进行首诊,居住地、年龄、是否加入新型农村合作医疗保险、居民收入、候诊时间和社区医院的距离是居民选择首诊医疗机构的影响因素(P<0.05),年龄、居住地和学历存在交互作用。[结论]昆明市居民的社区首诊率有待提高,建议重视社区老年人作用,提高基层服务能力。建议优先发展区、县级医院,建立合理就医格局,同时改革医疗支付方式,提高电子化医疗水平,促进优质医疗资源的纵向流动。

杭州市上城区成年人高血压影响因素的分类树研究

目的应用分类树模型分析杭州市上城区成年人高血压相关影响因素,为社区高血压精准防控提供依据。方法对2 762名≥18岁上城区社区居民进行问卷调查、体格检查和实验室检测,应用卡方自动交互检测(CHAID)法建立高血压分类树模型筛选相关因素,采取模型错分概率Risk统计量及受试者工作特征曲线(ROC)下面积对模型进行评估。结果 2 762名≥18岁社区居民中,高血压患者956例,高血压患病率为34.61%,标化患病率为15.83%。分类树模型共4层37个节点,从全部19个变量中筛选出年龄、BMI、中心型肥胖、血脂异常、高血压家族史、糖尿病、吸烟、被动吸烟8个解释变量,其中年龄是最重要的因素,高血压患病率随着年龄的增长而升高;模型显示,在不同年龄层下,高血压影响因素不尽相同。模型错分概率Risk统计量为0.224,利用预测概率绘制的ROC曲线下面积为0.713(95%CI:0.694~0.731),模型拟合效果较好。结论杭州市上城区居民高血压患病率较高,分类树模型不仅可以有效地挖掘高血压相关因素,且能定义不同的亚人群,对精准防控有较高的应用价值。

基于疾病诊断相关分组方案对精神分裂症患者住院费用初步探究

目的通过合理分组,制定精神分裂症患者住院费用发生额度的参考范围,为实现医保基金的合理使用与监管提供决策依据。方法以疾病诊断相关分组(diagnosis related groups,DRGs)核心思想为指导,采用决策树分析的卡方自动交互检测法(Chi-square automatic interaction detection,CHAID)算法,对患者进行细化分组并制定医疗费用合理范围。结果 (1)最终医院级别、住院天数、曾住院次数被用作截断点变量,生成一棵总节点数为21,终节点数为13,树深为3的决策树统计模型。(2)全部病例共形成13个病例组合,共筛选出1 096例可疑案例,构成比为10.03%,发生费用占总发生费用的21.60%(7 165 046.09/33 171 509.68);超额费用占发生费用的24.74%(1 772 930.71/7 166 251.86),占总发生费用的5.34%(1 772 930.71/33 171 509.68)。结论将DRGs方案应用于本病种,通过将患者合理分组来研究住院费用问题可为医疗保险基金的合理使用和监管提供一条可循的管理路径。

应用分类树模型筛选恶性肿瘤危险因素的研究

目的介绍分类树模型筛选恶性肿瘤危险因素基本原理、运算法则和应用价值。方法以浙江省嘉善县乳腺癌现场调查数据为例,采用Exhaustive CHAID法建立分类树模型对调查结果进行危险因素筛选,使用错分概率Risk值和ROC曲线下面积对模型进行评价。结果分类树模型从全部105个候选变量中筛选出9个危险因素,其中职业是最重要的影响因素,工人、教师及退休人员的乳腺癌发生概率显著高于其他人员。另外,模型显示经常参加体育锻炼在不同人群中对乳腺癌的影响效果有所不同。模型错分概率Risk值为0．174,利用预测概率绘制的ROC曲线下面积为0．872,与0．5比较具有显著的统计学意义,模型拟合效果很好。结论分类树模型不仅可以有效挖掘筛选出主要的影响因素,还可以对研究变量科学定义分界点,展示变量间复杂的相互作用,在流行病学研究中具有较高的应用价值。

应用分类树模型构建缺血性脑卒中发病风险的预测模型

目的应用分类树模型构建缺血性脑卒中发病风险的预测模型,并评价其应用价值。方法采用1:1配比病例对照研究设计,选择深圳市2所综合性医院的309名缺血性脑卒中患者为病例组,同时选择按年龄、性别匹配的健康者作为对照;采用卡方自动交互检测(CHAID)法建立缺血性脑卒中发病风险的预测模型,采用错分概率Risk值、索引图及受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的应用价值。结果所建立的分类树模型共包括4层,共19个结点,共筛检出6个解释变量;其中最为重要的预测因素为体育锻炼和高血压病史。模型错分概率Risk值为0.207,利用预测概率绘制的ROC曲线下面积为0.789,与0.5比较,差异有统计学意义(P=0.001),模型拟合的效果较好。结论分类树模型不仅能有效地拟合缺血性脑卒中发病风险的预测模型,还可以有效地筛检变量间的交互作用效应。

应用分类树模型构建耐多药结核病发病风险模型

目的应用分类树模型构建耐多药结核病发病风险模型,评价其应用价值。方法采用病例对照研究,问卷调查收集研究对象暴露信息,分析W市人群耐多药结核病影响因素,利用分类树模型卡方自动交互检测法建立耐多药结核病发病风险模型,通过收益图、索引图及错分概率Risk统计量评价模型应用价值。结果分类树模型共3层,9个结节点,筛检出结核接触史、家庭经济困难、其他慢性呼吸系统疾病史和吸烟史4个解释变量。模型错分概率Risk统计量0.160,模型拟合效果较好。结论分类树模型不仅可以有效拟合耐多药结核病发病风险预测模型,还可以揭示变量间交互作用。关注家庭经济困难和患有其他慢性呼吸系统疾病的人群,加大密切接触者筛查和控制吸烟将有助于预防和控制人群中耐多药结核病发病。

机动车尾气暴露与儿童神经行为功能关系

目的探讨机动车尾气暴露及相关因素对儿童神经行为功能的影响,并寻找神经行为功能受点人群。方法在福建省泉州市某区选择机动车尾气污染水平不同的2所小学,整群选取二、三年级学生进行问卷调查和神经行为功能测试,最终选择861名研究对象进行分析;采用卡方自动交互检测法(CHAID)分析儿童神经行为功能的主要影响因素及各因素之间可能存在的交互作用。结果二年级有被动吸烟的女童和二年级有被动吸烟且生活在污染区的男童神经行为功能受影响率最高,分别为72.55%和67.24%;机动车尾气暴露是影响三年级儿童神经行为功能的首要因素。结论机动车尾气及被动吸烟暴露的儿童应该被视为重点关注和保护人群;避免在居室内吸烟、减少机动车尾气污染等措施有利于儿童神经行为功能发育。

甲型H1N1流感与气象因子的关系及预报模型研究

目的研究气象条件的变化对甲型H1N1流感活动强度的影响,建立气象因子对甲型H1N1流感阳性检出率的预报模型。方法收集浙江省2009年4月—2011年1月甲型H1N1流感疫情资料、各哨点医院的监测资料以及同期气象资料,在采用Spearman相关分析甲型H1N1流感活动强度与有关气象因子的相关关系的基础上,通过卡方自动交互检测方法建立决策树预报模型。结果甲型H1N1流感阳性检出率与周平均气压(r=0.50)、最高气压(r=0.51)、降水量(r=-0.23)、最低气压(r=0.50)、平均气温(r=-0.40)、最高气温(r=-0.41)、最低气温(r=-0.39)、平均风速(r=-0.22)、气温周较差(r=-0.30)和周平均温差(r=-0.30)等气象因子存在相关性(P<0.05)。影响甲型H1N1流感阳性检出率的主要气象因子为最低气压、平均风速和降水量(P均<0.05)。将甲型H1N1流感阳性检出率分为不同等级与气象因子建立预报模型,模型预测的正确率为66.67%。结论最低气压、平均风速、降水量等气象因子与甲型H1N1流感活动强度密切相关,可利用决策树建立模型作预测预报。

2017～2018年景德镇市医疗机构传染病报告工作现状及影响因素分析

目的了解景德镇市医疗机构传染病报告工作情况,通过分析找出影响因素,为制定干预措施、提高工作质量提供依据。方法按照传染病报告质量调查方案要求,采用定量调查方法,于2017年1月~2018年12月对景德镇市82家医疗机构开展传染病报告质量调查,获取传染病报告相关指标并对传染病信息报告相关影响因素开展问卷调查与卡方自动交互检测法(CHAID)分析。结果景德镇市医疗机构存在传染病漏报,漏报率为0.90%,漏报病种分别为流感(5.77%)、其他感染性腹泻病(1.75%)、淋病(1.65%)、手足口病(1.27%)、乙肝(0.74%)、肺结核(0.51%),各类传染病漏报率比较,差异有统计学意义(P<0.05);地市级、县区级和乡镇级医疗机构漏报率分别为0.39%、1.41%、3.25%,差异具有统计学意义(P<0.05)。还包括传染病报告相关管理工作未落实到位、基础资料登记不全等问题。通过CHAID分析可知,影响报告质量的因素由大到小依次为奖惩记录、培训情况和直报人员人数、职称。结论政府应加大投入,以推进全市医疗机构信息化进程;各医疗机构要完善传染病报告各项规章制度,落实AB岗及奖惩机制,加强医务人员相关知识培训,进一步提升报告质量。