糖尿病肾脏疾病预后影响因素的COX比例风险回归模型分析

目的基于COX比例风险回归模型分析糖尿病肾脏疾病(diabetic kidney disease,DKD)预后的影响因素,为临床早期评估和防治DKD提供科学的依据。方法收集多中心(河南中医药大学第一附属医院、河南中医药大学第三附属医院、河南省中医院及郑州市人民医院)2010—2021年就诊治疗的DKD患者资料,包括一般资料、实验室指标、中医辨证分型及中医药治疗,以肾小球滤过率(eGFR)下降≥50%、血肌酐(Scr)翻倍、DKD 5期、死亡为结局指标,随访其发生时间及情况,利用COX比例风险回归模型分析筛选DKD预后影响因素。结果本研究最终纳入1947例患者,随访时间为4.65(4.557~4.746)年,发生复合终点事件305例(15.67%)。单因素COX回归分析结果表明,不同年龄、DKD病程≥4年、饮酒史、吸烟史、高血压、冠心病、脑血管病、糖尿病足、糖尿病眼病、糖化血红蛋白(HbA1c)、血尿酸(SUA)、Scr、24 h尿蛋白定量(24 h-UTP)、eGFR、湿热血瘀证、脾肾气虚兼湿聚血瘀证、脾肾阳虚兼血瘀证、中药熏洗、服用中药患者DKD预后情况比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素COX回归分析结果表明,年龄[HR(95%CI)=2.52(1.92,3.30)]、DKD病程[HR(95%CI)=1.62(1.09,2.42)]、吸烟史[HR(95%CI)=1.61(1.13,2.29)]、饮酒史[HR(95%CI)=1.41(1.01,1.95)]、脑血管病[HR(95%CI)=1.33(1.01,1.75)]、糖尿病眼病[HR(95%CI)=1.43(1.13,1.82)]、SUA[HR(95%CI)=1.72(1.26,2.33)]、24 h-UTP[HR(95%CI)=1.48(1.14,1.91)]、脾肾气虚兼湿聚血瘀证[HR(95%CI)=2.22(1.44,3.43)]与DKD发生终点事件的风险关系密切(P<0.05),服用中药[HR(95%CI)=2.57(2.00,3.31)]能够减少终点事件的发生(P<0.05)。结论年龄、DKD病程、吸烟史、饮酒史、脑血管病、糖尿病眼病、SUA、24 h-UTP、脾肾气虚兼湿聚血瘀证是影响DKD患者预后的危险因素,而服用中药治疗为其保护因素。

基于回归模型的碳排放影响因素研究

本文分析了两个经济体的碳排放结构和经济发展趋势,发现新兴经济体在经济发展的同时碳排放不断增加,而发达经济体在经济发展的同时碳排放却在减少;构造了STIRPAT模型,研究了碳排放的相关影响因素,发现人均GDP、私家车保有量和人口数量是影响碳排放量的三个关键因素,为减少碳排放提供了参考和借鉴。

基于回归分析模型的智慧(共享)中药房消费者使用意愿的影响因素调查研究

目的:我国智慧(共享)中药房的发展尚处于探索和初级阶段,关于消费者群体的调研及使用意愿影响因素的研究较少。本研究从消费者角度出发,通过问卷调查、数据统计、模型分析等方法,探索影响消费者使用智慧(共享)中药房服务的影响因素,并提出智慧(共享)中药房发展的策略建议。方法:根据创新扩散理论分析智慧(共享)中药房服务使用的影响因素,确定相对优势、可试验性、可观察性、社会影响、绩效期望、感知风险、消费者创新性为潜变量,设计智慧(共享)中药房服务消费者使用意愿的调查问卷,构建智慧(共享)中药房服务消费者使用意愿影响因素模型;线上线下相结合形式收集数据,统计学分析包括问卷信效度检验、不同个体使用意愿的t检验与单因素方差分析、各潜变量与使用意愿之间的相关性分析;构建各影响因素之间的回归模型。结果:共计收回175份有效问卷,问卷有效率93.08%;总体信度0.962,各潜变量的Alpha值>0.7,KMO=0.929,各潜变量下每个测量题项的标准化因子负荷均高于0.4;t检验与单因素方差结果表明,性别、年龄、学历、职业、工资水平等对智慧中药房服的使用意愿差异无统计学意义(P>0.05);相关分析表明,消费者创新性与使用意愿的相关系数为0.893,绩效期望、社会影响、可观察性、可试验性、感知有用性的相关系数分别为0.873、0.871、0.830、0.826、0.619,感知风险的相关系数较低,仅为0.39;回归分析模型中消费者创新性、绩效期望及社会影响的P值均小于0.05,纳入模型获得回归方程为:使用意愿=0.181+0.245×消费者创新性+0.068×绩效期望+0.052×社会影响,该回归模型中影响因素对于使用意愿的解释度高达85.7%。结论:消费者对于智慧(共享)中药房服务的使用意愿主要受消费者创新性、绩效期望、社会影响影响,提出如下建议:①探索成熟稳定的运营模式,加强多种医疗服务资源的整合,提供方便快捷的医疗咨询途径,使群众通过该服务能够改善健康状况或满足医疗需求,满足不同细分用户群体的多元化需求以增加绩效期望;②提高社会影响力,特别是医务人员推荐、实体医院及互联网医院的宣传和引导等方面;③为创新性强的消费者提供免费或低价的智慧(共享)中药房服务尝试机会,促进体验数据信息的共享和辐射,不断拓宽传播渠道;④持续建立健全相关法律法规体系,不断推进国家政策支持和鼓励措施。

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Lasso-Logistic回归模型的胃癌影响因素分析

目的探究胃癌影响因素并构建临床预测模型。方法收集2020年12月~2023年10月就诊于上海中医药大学附属普陀医院及上海中医药大学附属曙光医院的1000例胃肿瘤患者的临床资料,经数据清洗剔除异常值后,分为胃息肉组(n=487)和胃癌组(n=479)。采用非参数检验筛选出有意义的指标,Lasso回归筛选具有非0系数的胃癌相关特征因素,逐步Logistic回归分析筛选出具有显著相关的因素,构建Lasso-Logistic回归模型,并绘制受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线计算曲线下面积(area under the curve,AUC)及混淆矩阵评估模型效能。结果多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、白细胞计数(white blood cell,WBC)、单核细胞(monocyte,M)计数、谷丙转氨酶(alanine amiontransferase,ALT)、糖类抗原724(cancer antigen 724,CA724)、糖类抗原242(cancer antigen 242,CA242)、糖类抗原50(cancer antigen 50,CA50)、癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)是胃癌的独立影响因素。基于多因素Logistic回归分析结果构建胃癌的风险预测列线图模型,测试集的AUC为0.91,精准率为100%,召回率为100%,验证集的AUC为0.93,精准率为93.63%,召回率为74.1%,模型预测效果良好。结论本研究构建8个胃癌常见预测因子,且Lasso-Logistic回归预测模型具有较好区分度,临床可基于患者体检报告,完成胃癌早期筛查。

HDP发病危险因素及回归模型预测价值

目的:探讨妊娠期高血压疾病(HDP)发病的危险因素及回归模型对其预测价值。方法:选取2020年1月-2022年5月本院收治172例HDP孕妇,并随机选取同期收治的196例非HDP孕妇,分别纳入HDP组和对照组。予以多因素logistic回归分析法分析HDP发病的危险因素,构建预测模型,其对HDP发病的预测价值通过同时绘制受试者工作特征(ROC)曲线进行分析,并统计两组妊娠结局。结果:多因素logistic回归分析结果显示,年龄≥35岁、孕前超重、孕期钙摄入不足、未规律产检、高血压家族史、妊娠合并糖尿病是HDP发病的独立危险因素(OR=1.902、2.812、2.477、2.158、1.966、3.428,P<0.05)。构建回归方程模型logit(P)=-10.764+年龄×0.643+孕前超重×1.034+孕期钙摄入不足×0.907+规律产检×0.769+高血压家族史×0.676+妊娠合并糖尿病×1.232。ROC曲线显示,当logit(P)>12.31时,曲线下面积(AUC)值为0.898,χ^(2)=24.984,95%CI 0.863~0.927,诊断特异度为80.6%,敏感度为84.9%。HDP组胎儿不良妊娠结局发生率高于对照组(26.7%比3.6%,P<0.05)。结论:HDP会导致不良妊娠结局的风险升高,而年龄≥35岁、孕前超重、孕期钙摄入不足、未规律产检、高血压家族史、妊娠合并糖尿病是HDP发病的独立危险因素,回归模型对其预测价值较高,临床尽早明确以上危险因素,并给予针对性干预措施,有助于降低HDP的发病风险。

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。

湖北省农民增收的宏观经济因素分析——基于主成分回归模型的分析

文章运用主成分回归模型理论,克服了各变量间的多重共线性,利用1982～2005年年度数据建立影响湖北省农民增收的宏观因素指标与农民纯收入间的主成分回归模型。结果显示,文章列举的12个因素变量中有9个变量对农民增收的影响与基本假设相同,并比较这9个变量对农民增收的贡献大小,还对其他3个与基本假设相异的变量作了进一步解释。

多维度高血压风险因素回归模型的建立及可行性分析

目的探讨建立多维度高血压风险因素的回归模型可行性。方法采用江苏省如皋市移动公司在职及部分退休职工的体检数据,将数据导入Excel与MATLAB,利用统计学的相关系数函数,对各维度的数据与收缩压、舒张压进行相关性分析,利用多维相关性数据分析函数以及广义线性回归模型对年龄、性别、家族史、体重指数(BMI)与收缩压、舒张压建立回归数据模型。结果男性年龄与收缩压呈正相关(r=0.257,P<0.05),与舒张压呈正相关(r=0.183,P<0.05);女性年龄与收缩压呈正相关(r=0.056,P<0.05),与舒张压呈负相关(r=-0.073,P<0.05);家族史对男性血压的影响大于女性;男性BMI与收缩压呈正相关(r=0.189,P<0.05),与舒张压呈正相关(r=0.232,P<0.05);女性BMI与收缩压呈正相关(r=0.155,P<0.05),与舒张压呈正相关(r=0.153,P<0.05)。年龄、BMI与血压的线性关系不明显。男性血压值高于女性,有高血压家族史的女性收缩压>140mmHg发生率为无家族史的2.07倍,同时舒张压>90mmHg发生率为无家族史的1.30倍。有高血压家族史的男性收缩压>140mmHg发生率为无家族史的1.52倍,同时舒张压>90mmHg发生率为无家族史1.65倍。结论不同性别高血压发病率存在明显差异,年龄、BMI和遗传对男性的影响明显大于女性;年龄、BMI与血压具有一定的相关性但线性关系不明显,不能建立线性回归模型;遗传因素对高血压的发病有较大的影响。

基于多元线性回归模型对北京市物流影响因素的实证分析

物流是保障和维系城市正常运转的基础功能。本文选取北京市2000~2022年的面板数据,以货物周转量作为被解释变量来衡量物流需求水平,并以固定资产投资额、三大产业产值、进出口总额、社会消费品零售总额、人均可支配收入以及常住人口作为解释变量,建立多元线性回归模型,分析得出影响北京市物流需求的主要因素,并依据北京市物流的具体情况提出相关建议。

基于随机森林回归模型的集体经营性建设用地土地级别质量影响因素实证分析

利用南昌市本级集体建设用地定级与基准地价评估的项目,获取南昌市本级辖区258个行政村的调研数据,并运用随机森林回归模型分析农村集体经营性建设用地土地级别质量的影响因素及各类因素的重要性程度,同时验证模型的准确率。结果表明:模型的准确率和决定系数(R^(2))均大于80%,且五折交叉验证结果的准确率也大于80%。因子层重要性全域范围内是宏观区位影响度、繁华程度、产业集聚效应、交通条件和区域规划因子比基础设施条件和环境条件因子更大;其中,城区受产业集聚效应因子影响最大,而城郊受交通规划条件因子影响最大,且两者受繁华程度和交通条件因子影响也较大。因素层重要性全域范围内是宏观区位影响度最大,其次是繁华程度、交通条件、产业集聚效应和区域规划,而其余因素影响相对较小;其中,城区受产业集聚效应影响最大,而城郊受区域规划条件影响最大,其次繁华程度和交通条件也对土地级别质量有较大影响,而宏观区位影响度的影响相对减小。

基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究

通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。

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。

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。

基于回归模型的江西政务短视频传播力影响因素研究

本文研究江西政务短视频传播力的影响因素,采用多元线性回归模型,提出行政层级、财政状况、电子政务水平等政府供给侧因素与人口规模、网络接触程度等公民需求侧因素会影响政务短视频的传播力。通过省级和市级数据验证,结果显示上述因素均与政务短视频传播力正相关。研究强调这些因素识别的重要性,以制定有效的政务短视频传播策略;研究还提出实践应用建议,如加强电子政务建设、合理配置资源等。

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。

基于气象因素的Stacking回归模型的短期负荷预测方法

为了有效提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于气象因素的Stacking回归模型的短期负荷预测方法。以某地区的历史日最大负荷数据、气象数据作为实验训练样本,对多种模型采用多种可行思路进行日滚动预测。经过对比分析,选择基于气象因素的Stacking回归模型作为主要预测算法,并结合相似日调整作为主要协调算法。实验结果表明,所提出的预测方法相比ARIMA模型方法、多元回归模型方法和自回归模型方法具有更高、更稳定的预测精度。

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。

利用周期自回归模型对宏观经济综合景气状况的预测与分析

本文介绍了周期自归模型的建模过程，并利用其对反映我国宏观经济综合景气状况的合成指数序列进行了预测与分析。

宏观经济因素对利率期限结构的动态影响——基于Nelson-Siegel模型的实证研究

本文以2002年1月-2012年9月的宏观经济月度数据和NS模型估计的国债市场利率期限结构因子序列为研究样本建立SVAR模型．对我国宏观经济因素对利率期限结构的动态影响进行研究。实证结果表明：利率期限结构因子在2004年波动幅度明显大于其余年份；与发达资本市场类似，实体经济和物价因素是造成利率期限结构因子变动的最主要原因。同时汇率也是造成其变动不可忽视的因素，但与发达资本市场不同的是，货币政策因素对其影响效力却并不显著。