初中女生视力的影响因素研究——基于CEPS(2014-2015年)追访数据的多项Logistic回归模型分析

目的:分析我国初中女生视力的主要影响因素,并探寻轻、中、重度视力不良的可干预路径,为我国儿童青少年近视综合防控提供依据。方法:以CEPS(2014-2015)数据为基础,在全国选取28个县112所中学的2 933名初二女生的问卷调查数据,采用多分类多因素Logistic回归分析(Nomreg Logistic Regression),从教育环境、视近时间、生活方式与城市化、体育锻炼状况、饮食习惯等方面来探讨环境因素对初中女生视力的影响。结果:教育水平、学习成绩、家庭教育、课后读写时间、日常游戏时间、地理位置、行政规划、学校区位、电子产品的使用、睡眠时间、体育锻炼时间、体育兴趣班、非健康食品、高糖饮料对初中女生不同程度视力不良的产生有一定的影响(P值均<0.05);其中,每周体育锻炼时间≥150分钟与小于等于78分钟相比,表现为轻度视力不良模型(OR=1.65;IC95%:1.16-2.34),中度视力不良模型(OR=1.58;IC95%:1.18-2.12),重度视力不良模型(OR=1.52;IC95%:1.15-2.02)。结论:高度城市化、高强度的教育压力、长时间视近学习时间、睡眠不足和不良饮食习惯都是导致初中女生视力不良的重要因素,而增加女生体育锻炼时间尤其是户外体育锻炼时间、保证充足的睡眠时间、改善不良饮食习惯以及在“双减”政策下减轻初中女生的学业压力、减轻课业负担、减少课后视近时间是未来我国儿童青少年近视综合防控的重点。

基于logistic回归模型分析骨科手术部位感染的影响因素

目的总结骨科手术部位感染现状,探讨骨科手术部位感染的影响因素。方法收集江苏省盐城市第三人民医院2022年1月至2023年12月骨科手术部位感染病例作为感染组,共41例,按照1∶1的比例,随机抽取同科室2022年1月至2023年12月年龄相近(±10岁)、性别相同未发生手术部位感染的41例病例作为非感染组,分析骨科手术部位感染病原菌分布情况并基于二分类logistic回归模型分析骨科手术部位感染的影响因素。结果本研究共纳入41例手术部位感染患者,术后1~3 d发生手术部位感染10例(24.39%),术后4~6 d发生手术部位感染12例(29.27%),术后7~9 d发生手术部位感染5例(12.20%),术后10~30 d发生手术部位感染10例(24.39%),术后31~90 d发生手术部位感染4例(9.76%)。感染组检出40株病原菌,主要为革兰氏阳性球菌(31株,77.50%),最常见的为金黄色葡萄球菌(19株,47.50%),其次为凝固酶阴性葡萄球菌(7株,17.50%)。两组糖尿病史、体重指数(BMI)、术前纤维蛋白原、手术持续时间、手术引流比较,差异有统计学意义(P<0.05)。logistic回归分析显示,患者BMI(OR=1.231,95%CI:1.049~1.445,P=0.011)是骨科手术部位感染的独立危险因素。BMI作为手术部位感染的独立危险因素,其临界值为25.37 kg/m2。结论骨科手术患者中,肥胖患者更易发生手术部位感染,建议进一步强化肥胖患者的围手术期管理,以减少手术部位感染的发生。

基于Logistic回归与决策树模型的老年多重慢病及影响因素分析

目的:应用决策树模型和Logistic回归对老年多重慢病影响因素进行分析,为多重慢病的管理和防控提供依据。方法:采用多阶段分层随机抽样方法于青岛、广州、苏州抽取1273名老年人,进行老年多重慢病的问卷调查,分别建立Logistic回归模型和决策树模型,分析并比较两种分析方法结果的差异性。结果:Logistic回归结果显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素,其中年龄是保护因素(OR<1)。决策树模型显示医疗保险是老年多重慢病的最主要影响因素,其次是吸烟、年龄和婚姻状况。两种模型分析比较结果显示,Logistic回归模型的灵敏度为74.3%,特异度为55.3%;决策树模型的灵敏度为57.2%,特异度为73.3%。结论:研究显示年龄、婚姻状况、医疗保险、吸烟是老年多重慢病的影响因素。结合运用Logistic回归模型和CHAID模型,可以有效筛选老年多重慢病的危险因素,有助于制定针对性措施,加强管理和防控。

应用分类树模型筛选logistic回归中的交互因素

目的探索自动筛选logistic模型中交互作用因素的方法。方法借助一个实例,说明分层、分类树与lo-gistic模型之间的关系,借助分类树模型自动进行筛选logistic模型中交互作用因素。结果本例分析结果表明,可以应用分类树为logistic模型筛选交互作用因素,并用logistic模型对可能的交互作用因素作最后检验,并通过实例说明应用要点。结论在logistic回归分析中,分类树可以有效地用于自动筛选可能的交互效应因素。

基于Logistic回归方程分析aSAH病人脑积水的影响因素及预测模型构建

目的:基于Logistic回归方程分析动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)病人脑积水的影响因素,进一步构建预测模型,旨在为临床防治脑积水提供指导。方法:采用便利抽样法,选取2021年1月—2022年10月中国人民解放军空军军医大学第二附属医院收治的aSAH病人,将符合纳入、排除标准的236例病人作为研究对象,统计脑积水发生情况,并通过单因素、Lasso回归、Logistic回归方程分析aSAH病人脑积水的影响因素,采用似然比卡方、Wald卡方、拟合优度检验评价Logistic回归模型,受试者工作特征(ROC)曲线评价Logistic回归模型预测价值。结果:236例aSAH病人脑积水发生率为14.83%(35/236)。动脉瘤位于后循环[OR=4.443,95%CI(1.028,19.201)]、出血破入脑室[OR=5.842,95%CI(2.212,15.428)]、蛛网膜下腔出血厚度≥5 mm[OR=3.440,95%CI(1.120,10.568)]、弥散性蛛网膜下腔出血[OR=3.951,95%CI(1.213,12.869)]、颅内感染[OR=5.092,95%CI(2.326,11.147)]、脑脊液转化生长因子β1(TGF-β1)水平[OR=5.112,95%CI(1.283,20.368)]、脑脊液基质金属蛋白酶-9(MMP-9)水平[OR=6.530,95%CI(2.302,18.521)]是aSAH病人发生脑积水的危险因素,脑脊液净化[OR=0.365,95%CI(0.154,0.865)]是aSAH病人发生脑积水的保护因素(P<0.05)。ROC曲线显示,Logistic回归模型对aSAH病人发生脑积水的预测价值曲线下面积(AUC)为0.932,95%CI[0.892,0.961],预测敏感度为97.14%,特异度为86.07%。结论:动脉瘤位于后循环、出血破入脑室、蛛网膜下腔出血厚度≥5 mm、弥散性蛛网膜下腔出血、颅内感染、脑脊液TGF-β1水平、脑脊液MMP-9是aSAH病人发生脑积水的危险因素,脑脊液净化是aSAH病人发生脑积水的保护因素,临床可据此制定针对性防治措施,进一步改善预后。

基于二元Logistic回归模型分析机器人辅助子宫内膜癌术后并发症危险因素

目的:探索基于二元Logistics回归模型分析机器人辅助子宫内膜癌患者术后并发症的危险因素。方法:回顾性分析2021年5月—2022年5月在空军军医大学第一附属医院收治的96例子宫内膜癌患者的临床资料,根据手术方式不同将所有患者分为常规组(n=47)和机器人组(n=49),并比较两组患者并发症发生率。同时,经二元Logistic回归模型分析影响术后并发症的危险因素。结果:机器人组术后并发症发生率低于常规组(6.12%Vs 31.91%,P<0.05)。经二元Logistic回归模型分析,年龄>60岁、BMI>24 kg/m^(2)、术中出血量>200 ml、有贫血史、常规手术是影响患者术后出现并发症的独立危险因素(P<0.05)。利用Bootstrap法内验证,预测模型AUC为0.818,特异性71.8%,灵敏性77.8%,95%CI 0.720~0.917。结论:影响机器人辅助子宫内膜癌术后并发症的主要因素为贫血史、手术时间、BMI、年龄、手术方式,针对合并此类危险因素的患者需采用相应的干预措施,从而降低患者术后并发症,改善预后。

基于Logistic回归模型的头孢类药物引起静脉炎危险因素分析

目的:探讨基于Logistic回归模型的头孢类药物引起静脉炎危险因素。方法:选取345例输注头孢类药物的住院患者为研究对象,根据是否发生静脉炎分为研究组(n=27)和对照组(n=318)。比较两组患者一般资料、头孢类药物用药情况,分析头孢类药物引起静脉炎的相关因素。结果:研究组中,患者静脉炎1级4例,2级16例,3级7例,经对症治疗后所有患者均转归有效,无严重后遗症发生。单因素分析结果显示,两组患者年龄、药物过敏史、用药时间、滴注速度均有统计学差异(P<0.05);多因素Logistic回归结果显示,合并药物过敏史、用药时间≥7 d是头孢类药物引起静脉炎的独立危险因素(P<0.05)。结论:合并药物过敏史、头孢类药物用药时间≥7 d可能会增加患者静脉炎发生风险;因此,临床应用头孢类药物时,应重点关注既往存在药物过敏史及用药时间过长的患者,规范使用,减少静脉炎的发生。

中长期消费信贷的影响因素及发展路径——基于安徽省城镇居民调查的多分类Logistic回归模型分析

中长期消费信贷是消费信贷的重要组成部分,但在信贷约束和收入支出不确定性的条件下,消费者往往容易产生短视行为,出现"消费的过度敏感性",从而对中长期消费信贷形成制约。在安徽省城镇居民消费信贷调查的基础上,构建多分类Logistic回归模型,分析城镇居民中长期消费信贷的影响因素。结果表明,年龄、职业类型、五年期以上贷款利率等变量的显著性水平均为10%,具有统计学意义,而文化程度、婚姻状况、月供/月消费没有统计学意义,城镇居民愿意选择中长期消费信贷的概率为66.8%,预测正确率为95.1%,并提出发展中长期消费信贷的路径。

基于决策树模型和Logistic回归模型的2型糖尿病发生的影响因素分析

目的基于决策树模型和Logistic回归模型探讨2型糖尿病(T2DM)发生的影响因素,为早期筛查高危人群提供科学依据。方法选取3235例常规体检人群作为研究对象。应用SPSS26.0软件中决策树卡方自动交互检验和Logistic回归建立预测模型,比较两个模型的受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度和约登指数。结果共检出T2DM患者186例。决策树模型分析结果显示,年龄、体质指数、甘油三酯水平、收缩压、合并高血压情况和性别是T2DM发生的影响因素;Logistic回归模型分析结果显示,性别、年龄、体质指数、收缩压和甘油三酯水平是T2DM发生的影响因素;两种模型得到的结果基本一致。决策树模型预测T2DM发生风险的AUC为0.832,大于Logistic回归模型的0.800(P<0.05),两个模型的预测性能均良好;决策树模型的特异度(0.688)、约登指数(0.537)高于Logistic回归模型(0.626、0.481),Logistic回归模型的灵敏度(0.855)高于决策树模型(0.849)。结论本研究构建的决策树模型和Logistic回归模型均可较好地预测T2DM的发生风险,实际应用中建议将两种模型结合,最大限度地发挥两种模型的优势,为进一步预防和治疗T2DM提供参考依据。

公司会计透明度影响因素研究——基于多分类Logistic回归模型

本文以中国资本市场为例,运用多分类Logistic模型,实证检验了七项争议较大的公司会计透明度影响因素。研究表明:公司会计透明度与独立董事比例、法人股比例显著正向相关,与"董事长和总经理两职合一"、股权集中度、第一大股东持股比例显著反向相关,与本地股流通股比例、国有股比例不相关。

基于logistic回归模型分析的高血压影响因素研究

目的采用logistic回归模型对高血压的影响因素进行分析,为预防和控制高血压提供更加准确的参考。方法抽取CHARLS(2020)中国健康与养老追踪调查数据,通过SPSS26.0统计学软件构建logistic回归模型,据此来分析高血压的相关影响因素。结果多因素logistic回归模型分析结果显示,年龄、性别、婚姻状态、教育水平、是否锻炼、现在是否吸烟、日常生活活动能力、糖尿病、血脂异常、肝脏疾病、肾脏疾病等对高血压的影响均差异有统计学意义(P<0.05)。结论培养健康的生活习惯是预防高血压的有效方法。戒烟、限酒、适量运动、充足休息和情绪管理等措施极为重要。特别是对于有糖尿病、血脂异常或肾脏疾病的患者,更应重视血压监测和定期体检。

基于有序Logistic回归模型的城市居民环境保护行为影响因素分析——以福州市区的实地调查为例

环境问题不仅会制约中国经济发展和国家治理体系和治理能力现代化的水平,而且也是社会个体行为呈现差异的有关因素。基于计划行为理论自主设计调查问卷对福州市区展开调查,以行为意向、态度、主观规范、知觉行为控制、公众参与五个主要角度来研究居民环境保护行为的影响机理,在合理的假设条件下构建有序Logistic回归模型并运用STATA15.0软件对居民环境保护行为及其影响因素进行回归分析。

四分类logistic回归模型对肺癌分组织类型的多因素研究

logistic回归模型已经广泛用于医学研究中,但多分类logistic回归模型应用较为少见。本文建立了四分类logistic回归模型,分析了云南锡矿公司126例病例-对照资料,提示了鳞癌与氡暴露有一定关系,其相对危险度为1.7671, P<0.01;鳞癌发病年龄较其他组织类型肺癌高;吸烟对腺癌的危险性较其他类型低。

Logistic回归和分类树模型探讨颅脑手术后颅内感染相关因素及其交互作用

目的探讨颅脑手术后发生颅内感染的相关因素及交互作用,为感染控制人员准确地制定防控措施提供理论依据。方法通过医院HIS系统收集该院2016年所有进行过颅脑手术患者的病历信息,并采取多因素logistic回归模型和分类树2种模型对患者病历信息数据进行分析。结果颅脑手术后颅内感染发生率为5.06%。术前预防性使用抗生素、使用神经内镜是颅内感染发生的保护性因素[比值比(OR)=0.036、0.064,P<0.05]。而长时间手术、长时间置管引流、术后脑脊液漏是发生颅内感染的主要因素(P<0.05)。分类树模型显示颅内感染的发生由切口类型决定,清洁切口与是否脑脊液漏存在明显交互,而非清洁切口发生颅内感染的影响因素为是否预防性使用抗生素,同时糖尿病也是影响脑脊液漏患者发生颅内感染的重要影响因素。结论 Logistic回归模型适用于寻找危险因素,而分类树模型可明确因素间的交互作用。预防性使用抗生素,尽量缩短手术时间,防止术后脑脊液漏可有效减少术后颅内感染的发生。

农村教师培训需求意愿及其影响因素实证研究——基于有序多分类Logistic回归模型

农村教师培训是新形势下践行农村基础教育精准扶贫的重要手段。本文以福建省6个县18所农村学校435名教师的调研数据为基础,运用有序多分类Logistic回归模型,实证分析教师个人背景因素、家庭因素、学校因素、培训因素及地区因素等五个方面因素对农村教师培训需求意愿的影响。研究表明,在整体上农村教师培训需求意愿比较强烈。年龄、文化程度、职称、是否有编制、月收入、家庭人口数、学校地理位置、是否有培训经历、培训师资、培训方式、培训作用、地区等变量对农村教师培训需求意愿有显著影响。增加培训前后期的调查,组建专家团队,创新培训机制,加强教师发展机构建设,加快推进农村教育信息化建设,有助于全方位推进农村教育精准扶贫,进而促进农村教育质量的全面提升。

基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型

目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。

分类树模型与logistic回归在高血压危险因素预测中的应用分析

目的拟利用我市2013年居民健康档案相关数据,探讨logistic回归和分类树模型在高血压危险因素中的应用前景,并分析高血压的相关危险因素。方法抽取在我市25岁以上且居住5年以上的普通人群的代表性样本9 950例,按照预设调查内容开展问卷调查,利用logistic回归模型和分类树模型分析高血压危险因素。结果本次调查共抽取居民健康档案9 950例,调查问卷经筛查后有效问卷9 778份,有效率98.27%,满足研究条件。logistic回归分析显示,女性及轻中度职业人群是高血压的保护因素,而BMI高、未婚(独居)、大于25岁年龄组、有高血压家族史是高血压的危险因素。分类树分析显示,其危险因素主要有年龄、性别、高血脂、吸烟、饮酒、中心型肥胖、超重。高危人群主要分布在第4、6、9、11、12共5个节点内:终点6表现为中心型肥胖+超重+饮酒者;终点12表现为高血脂+超重者;终点9和11表现为中心型肥胖+超重+高龄及男性烟民;终点4表现为吸烟+饮酒+中心型肥胖者。logistic回归与分类树分析预测效果中等。结论中心型肥胖、超重、饮酒、高龄、高血脂症是高血压的危险因素,分类树模型和logistic回归模型都适合于高血压危险因素的判断,且前者的判断能力更好、更直观。

adaptive LASSO logistic回归模型应用于老年人养老意愿影响因素研究的探讨

目的探讨adaptive LASSO logistic回归模型在老年人养老意愿影响因素研究中的应用。方法基于厦门市60岁及以上老年人口的多阶段整群抽样调查数据,建立老年人养老意愿影响因素的adaptive LASSO logistic回归模型,通过交叉验证法选择模型中的调和参数λ;通过与全变量和逐步logistic回归结果的比较,探讨adaptive LASSO logistic回归模型的优势。结果共纳入1244名老年人,其养老意愿为家庭养老、社区居家养老和机构养老的比例分别为70.0%、21.1%和8.9%。交叉验证法选择的λ为0.018;此时adaptive LASSO logistic回归模型纳入的自变量为居住地、年龄、婚姻状况、文化程度、子女数、每月退休金收入、公费医疗和住院情况;BIC和AIC分别为1931、1888,均低于全变量logistic回归(2077、1923)和逐步logistic回归(2025、1912)。结论 adaptive LASSO logistic回归模型可用于老年人养老意愿影响因素研究。老年人的养老意愿受多个因素影响。

上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的影响因素分析——决策树和多分类无序反应变量的logistic回归相结合的方法

目的分析影响上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的因素,并探讨logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法的应用。方法采用多分类无序反应变量的logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法,用似然比检验比较模型之间的优劣,确定最佳模型。结果影响嘉定区农村居民选择就诊单位的主要因素是保健制度、年龄、恩格尔系数、性别、看病距离、职业以及保健制度和文化程度的交互作用。结论决策树提供解释变量类别的重新划分和因素之间的相互作用的信息,logistic模型提供因素的主效应作用以及对交互作用是否存在的检验信息,两者结合,可以更加全面地挖掘出对目标变量有影响的因素及因素之间的交互作用。

强直性脊柱炎患者疾病活动度影响因素的有序多分类Logistic回归分析

目的探索影响强直性脊柱炎(AS)患者疾病活动度的相关影响因素及其临床意义。方法共收集风湿免疫门诊新确诊的AS患者723例。相关影响因素的收集采用自编式AS流行病学调查表,疾病活动度的评估采用巴斯强直性脊柱炎疾病活动度指数。运用有序多分类Logistic回归模型识别AS患者疾病活动度的相关影响因素。结果单因素分析结果显示,AS患者疾病活动度的高低与年龄、低等教育水平、较差的睡眠质量、ESR、BASFI及症状持续时间有关(P<0.05)。多因素分析表明,较差及一般的睡眠质量和较差的功能结局是影响AS患者疾病活动度高低的主要因素(P<0.05)。结论睡眠障碍及功能受限是影响AS患者疾病活动度的主要因素。临床医师应注重改善AS确诊患者的功能状态及睡眠质量,控制炎症进展,提高患者预后。