发生带状疱疹后神经痛的影响因素的logistic模型分析

目的了解带状疱疹后神经痛(postherpetic neuralgia,PHN)的影响因素,为针对性地防治PHN提供依据。方法于2022年1月-12月选取某院就诊的带状疱疹患者480例为研究对象,收集患者的人口学情况、临床相关内容、心理状态、饮食依从性和运动情况。采用多因素logistic模型分析PHN发生的影响因素。结果共纳入480人,单因素分析结果显示,年龄较高、皮损面积大、NRS评分高、不用激素治疗、冠心病、饮食习惯不良、缺乏体育锻炼者的PHN发生率较高(P<0.05)。多因素分析结果显示,年龄、皮损面积、激素治疗、冠心病、饮食依从性、体育锻炼是PHN的影响因素(P<0.05)。结论年龄、冠心病、疼痛程度、皮损面积、激素治疗、饮食依从性、体育锻炼影响PHN的发生,根据影响因素采用多种措施开展有针对性健康干预,从而帮助患者正确面对疾病,降低PHN的发生率,提高生活质量。

基于Logistic模型和SPC算法的关键技术识别与预测——以卫星互联网为例

识别关键技术有助于在制定技术和市场战略布局中获得先发优势,对我国经济发展、国家安全具有重要意义。文中提出一种融合生命周期与主路径分析的关键技术识别方法,是对已有的研究理论和方法的重要补充。首先,检索相关领域专利数据并进行技术划分;然后,综合运用Lo-gistic模型和SPC算法构建技术轨道,识别关键技术;接着,使用显性技术优势指数比较主要国家技术竞争态势;最后,结合关键技术与技术竞争态势绘制技术路线图,识别技术热点与前沿预测。以卫星互联网为例,阐述该方法的应用过程。研究结果表明,该方法能够较为准确识别出该领域关键技术,揭示全球技术竞争态势,有效实现技术热点识别和未来技术预测;识别出的卫星互联网关键技术,能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。

X线联合超声Logistic模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值分析

目的分析与乳腺癌腋窝淋巴结转移相关的X线和超声征象,构建Logistic回归模型并评估其对术前预测腋窝淋巴结状态的临床价值。方法选取2015年1月至2022年1月高密市人民医院收治的312例原发性乳腺癌患者作为研究对象,根据是否发生腋窝淋巴结转移(ALNM)分为转移组(n=141)与未转移组(n=171)。所有患者均行X线及超声检查,比较未转移组与转移组乳腺浸润性导管癌的X线征象、超声征象,采用多因素Logistic回归分析ALNM的影响因素;绘制ROC曲线分析X线、超神征象及Logistic回归模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。结果两组X线原发灶长径、皮肤增厚、乳头回缩、淋巴结门和淋巴结密度比较差异有统计学意义(P<0.05),两组象限位置、钙化和边缘毛刺比较差异无统计学意义;两组超声原发灶长径、淋巴结皮髓质分界和淋巴结皮质比较差异有统计学意义(P<0.05),两组原发灶高回声晕、后场回声、血流分级和纵横比比较差异无统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示,X线征象的乳房皮肤增厚征象、超声淋巴结皮质增厚征象是乳腺浸润性导管癌患者发生ALNM的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,X线乳房皮肤增厚征象和超声征象的淋巴结皮质增厚预测淋巴结转移的AUC分别为0.652(95%CI:0.589~0.714)、0.725(95%CI:0.666~0.784),模型预测ALNM的AUC为0.795(95%CI:0.742~0.848),预测效能较好。结论乳腺癌患者的X线皮肤增厚征象和超声腋窝淋巴结皮质增厚征象与ALNM有关,X线联合超声的Logistic模型可较准确地预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态。

社会融合视角下农民工城市定居意愿探赜——基于Logistic模型的实证研究

农民工的城市定居意愿影响农民工市民化进程,进而影响我国新型城镇化建设与乡村振兴。文章基于2023年873份农民工问卷,在社会融合视角下,构建二元logistic回归模型对农民工的城市定居意愿影响因素进行研究。实证研究表明,只有58%的农民工具有城市定居意愿。农民工性别、年龄、婚姻状况、教育水平、家庭随迁人口数量、城市迁移时间长短等因素对定居意愿均没有显著影响;参加本地医保、身份认同、经济收入、健康状况、承包地等因素对农民工的城市定居意愿影响较大;社会参与度、闲暇生活、居住证等在一定程度上提升农民工的定居意愿。如何持续提升农民工的城市定居意愿,文章从社会关系融合、经济收入及公共服务均等化等三个方面提出了对策建议。

贝叶斯Logistic回归模型在中老年人心脏病影响因素分析中的应用

目的探讨贝叶斯Logistic回归模型在心脏病影响因素分析研究中的应用价值。方法数据资料来自2015年中国健康与养老追踪调查中的525例调查对象。利用OpenBUGS软件分别拟合了贝叶斯随机效应和固定效应的Logistic回归模型,并在两种模型中估计各影响因素与因变量关系的优势比(OR)及95%可信区间(95%CI)。结果贝叶斯随机效应和固定效应的Logistic回归模型分析结果均显示,性别、高血压和糖尿病是心脏病患病率的影响因素。两个模型的收敛效果均较好,参数估计结果也相差较小,但随机效应模型的拟合效果略差于固定效应模型(随机效应模型:DIC=156.6,pD=11.96;固定效应模型:DIC=155.8,pD=7.79)。结论在贝叶斯Logistic回归模型中引入随机效应参数需根据具体情况而定,否则反而可能会降低模型的拟合效果。

基于深度神经网络与Logistic模型的财务风险预警研究——来自制造业上市公司数据

复杂多变的外部经济环境促使企业财务风险不断上升,寻求有效的财务风险预警模型以提高公司财务风险管理能力是当前理论界与实务界重点关注的热点话题。人工智能技术在各领域应用的飞速发展,为识别和评估公司财务风险提供了新方向,本文基于人工智能领域主流算法——机器学习算法,构建深度神经网络预警模型以识别和评估公司财务风险。本文以2001-2023年制造业上市公司为样本,使用PSM匹配将样本分为财务危机组和经营良好组,综合多维度多目标的财务风险预警指标体系,并使用计算机模拟仿真技术和多模型对比测试,研究发现基于机器学习算法的深度神经网络模型对预测财务风险准确率达到90%。进一步,本文运用Logistic模型获取了对企业财务风险影响较大的因素。本文研究为识别、评估和控制财务风险提供了新的理论模型,也为管理者增强公司风险防范水平提供了实践指导。

基于多元Logistic模型与解释结构模型的乡村旅游可持续发展路径研究

在全面推进乡村振兴战略背景下,乡村旅游成为助推乡村经济高质量的有效路径。基于广西阳朔县23个景区的1005份问卷数据,采用多元Logistic回归模型和解释结构模型,探讨乡村旅游可持续发展因素及内在逻辑关系。研究发现:①旅游资源多样性、特色民俗文化、交通通达度、投资主体结构、管理者的战略视野和进取态度、国家和地方的政策环境都对乡村旅游的可持续性产生显著影响;②旅游资源的多样性和特色民俗文化是影响乡村旅游可持续发展的深层因素,交通通达度和投资主体结构为中层间接因素,而管理者的战略眼光和进取态度、国家及地方政策环境则是直接影响的表层因素;③乡村旅游的可持续发展是由客观环境因素和主观人为因素共同作用的复杂系统,在动态互动中形成了“旅游资源—发展条件—治理环境—乡村旅游的可持续发展”的传导关系。

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。

随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能比较

目的比较随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能。方法在手术麻醉系统中筛选一次住院期间申请2次手术的患者信息。提取所有非计划再次手术患者(n=219)作为研究组,对应科室的计划再次手术患者(n=14311)作为对照组。运用随机森林模型和Logistic回归模型建立非计划再手术预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能。结果(1)Logistic回归分析结果显示,前次术中输血、罹患恶性肿瘤、合并疾病数量、前次手术切口愈合等级、前次手术级别、前次手术时长、前次手术切口类别是非计划再手术发生的影响因素(P<0.05)。Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.922,灵敏度、特异度、准确率分别为92.59%、79.11%、79.28%。(2)随机森林模型特征变量的重要性排序结果显示,前次手术切口类别、前次术中输血、前次手术级别、前次手术切口愈合等级、合并疾病数量、罹患恶性肿瘤等变量的重要性更靠前。随机森林预测模型的曲线下面积为0.866,灵敏度、特异度、准确率分别为80.00%、93.33%、86.66%。Logistic回归预测模型曲线下面积大于随机森林预测模型,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论综合使用Logistic回归模型和随机森林模型,并将二者分析结果互为补充,可从各个方面预测非计划再次手术的风险因素,能获得更好的预测效能。

基于Logistic回归模型和PCA模型的急性缺血性脑卒中发作影响因素分析

目的应用Logistic回归模型和主成分分析(PCA)模型分析急性缺血性脑卒中(AIS)发作的影响因素。方法从大连医科大学附属第二医院医渡云科研大数据服务器系统提取2001年1月1日至2021年12月31日的数据,将医院病历系统收录的55620例AIS患者纳入病例组,将筛选后的64134例在医院体检中心体检的人群纳入对照组。收集两组的临床资料,分析AIS发作的影响因素。结果多因素分析结果显示,年龄、性别、肌酐、白细胞计数、血红蛋白、红细胞计数、血小板计数、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、总胆固醇(TC)、γ-谷氨酰转移酶(γ-GGT)水平及吸烟史、饮酒史、高血压、糖尿病、心梗、冠心病、动脉粥样硬化为AIS的影响因素(P<0.05);受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.927。PCA提取8个主成分,既往病史、血脂水平风险比较大。结论既往病史及血脂水平是AIS发作的主要影响因素,有效控制原发疾病及血脂水平能够更好控制AIS发作。

基于Logistic-ISM模型的医疗设备采购时间的影响因素分析

在卫生服务支付改革的大环境下,通过对医疗设备采购时间的影响因素分析,可以为医疗机构探索如何在DRGs医保支付下完善成本效益管理提供参考。该文是基于A省中医院2022年度采购医疗设备的相关数据,运用有序logistic模型来确定影响采购时间的因素,再通过ISM模型分析各因素之间的层次关系。研究结果表明:制度建设、专业人员素质、信息化程度、项目预算、审批速度等5个因素显著影响医疗设备采购时间。其中项目预算、审批速度是影响采购时间的直接因素,制度建设、专业人员素质、信息化程度是影响采购时间的根源因素。因此,提出加强制度建设、提高人员素质、发挥信息化技术优势等缩短公立医院医疗设备采购时间的建议。

基于有序Logistic回归模型的北京高校男生有氧能力

为探索北京高校男生有氧能力的影响因素,通过随机抽样法抽取134名18~25岁北京高校男生,空腹抽静脉血测血液指标,用德国MetaMax 3B系统实时监测气体代谢,通过线性递增方案测得最大摄氧量(maximum oxygen uptake, VO_(2max))相对值。采用Spearman相关、有序Logistic回归等分析方法进行分析处理。结果表明:回归方程中影响北京高校男生有氧能力的因素有体重(M)、心率(heart rate, HR)、每搏输出量(stroke volume, SV)、心室射血时间(ventricular ejection, VET)、血红蛋白(hemoglobin, HGB)。方程模型系数综合检验步(step)、块(block)、模型(model)检验的P均小于0.01;拟合优度检验的-2对数似然值(-2LL)为159.374,Cox&Snell R^(2)为0.331,Nagelkerke R^(2)为0.373;方程预测等级1准确率为45.5%,等级2准确率为100%,等级3准确率为100%,综合为81.8%,说明Logistic回归模型性能良好。Hosmer和Lemeshow检验预测值与观望值无显著性差异(P>0.05)。可见北京高校男生定量负荷心功能、血液指标与有氧能力的多元Logistic回归模型拟合度较好,且HR、SV、VET、HGB是预测北京高校男生有氧能力的重要因素。同时研究中受试者无需运动至极限状态,运动强度大大降低,可以有效避免运动风险的发生,回归模型的检验结果良好,适合在大样本人群中推广。

基于KMV—Logistic混合模型的城投债信用风险研究

为了准确衡量城投债的信用风险,本文首先运用KMV模型估算2023-2026年不同城投债债务规模下的预期违约概率,随后选取12个指标对影响城投债信用风险的因素进行有序逻辑回归分析。结果发现:第一,当可担保财政收入为地方政府财政收入的30%时,到期城投债的债务规模已超过安全债务规模,具有一定的违约风险。第二,城投企业的获利能力、短期偿债能力和当地的财政实力等因素与城投债的信用风险水平呈负相关关系,而城投债发行的票面利率、发行规模和当地政府的债务率等因素则与城投债的信用风险水平呈正相关关系。最后,基于研究结论提出推动经济可持续发展、积极引导平台市场化转型、有序置换隐性债务和拉长偿债期限、提升信息披露的透明度等政策建议。

双胎妊娠早产的Logistic回归模型的建立与验证

【目的】通过分析双胎妊娠分娩者的相关资料,构建Logistic回归模型,以对双胎妊娠早产的高危因素进行筛选和预测,降低双胎妊娠早产的风险。【方法】回顾性分析本院分娩的215例双胎妊娠产妇的临床资料,按照分娩时间不同分为早产组(102例)与足月组(113例)。采用单因素分析早产的相关因素,将有统计学差异的因素纳入Logistic回归分析,建立双胎妊娠早产的Logistic回归模型,并验证其预测效能。【结果】单因素分析显示,两组产妇的体重指数(BMI)、文化程度、孕次,妊娠期高血压、妊娠期糖尿病发生率,孕中期子宫颈长度和胎膜早破发生率比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示,BMI高、孕次少、文化程度低、胎膜早破、有妊娠期高血压和妊娠期糖尿病、孕中期子宫颈长度短是双胎妊娠早产的独立危险因素。受试者工作特征(ROC)曲线分析显示,预测模型的灵敏度是80.4%,特异度是92.0%,曲线下面积为0.940,95%CI为0.910~0.970。【结论】本研究建立了一个可有效预测双胎妊娠早产风险的Logistic回归模型,可对双胎妊娠孕妇孕期及围产期情况进行评估,确定早产的高危因素,对于双胎妊娠早产风险的预防具有重要意义。

反应-扩散logistic模型前向欧拉法的数值Hopf分支

利用前向欧拉法研究具有二阶混合时滞和瞬时密度制约的logistic反应扩散种群模型,并对其数值离散系统的动力学问题进行分析。随着时滞的增加,证明了在正平衡点处出现了一系列Hopf分支,分析了不动点的稳定性。最后,通过数值模拟验证理论结果的正确性。

基于连续比例Logistic回归模型的贝叶斯判别分析

针对传统贝叶斯判别分析方法处理实际问题的局限性,提出一种基于连续比例Logistic回归模型的贝叶斯判别分析方法.首先基于连续比例Logistic回归模型建立半参数密度比模型,通过经验似然法估计模型的参数,并使用贝叶斯定理计算后验概率进行分类预测.然后对比新方法与传统方法的回判正确率,统计模拟表明当总体数据符合正态分布时,2者判别能力相当,否则,提出的新方法能够更好地判别不同的数据特征.最后运用新方法分析真实的数据集,验证了新方法在分类预测中的准确性和稳健性,与传统方法相比,更适用于实际应用中多元分类问题的建模和预测.

基于DCE-MRI表现的logistic回归分析模型在乳腺良恶性病变诊断中的应用

目的 分析基于动态对比增强磁共振成像(DCE-M RI)表现的logistic回归分析模型在乳腺良恶性病变诊断中的应用。方法 回顾性分析2021年1月~2023年10月来我院进行乳腺检查患者161例临床资料。其中良性病变60例、恶性病变101例,分别纳入良性组(n=60)及恶性组(n=101)。分析两组DCE-MRI表现差异,进行单因素分析,利用二元Logistic回归分析构建乳腺良恶性病变诊断模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析乳腺良恶性病变诊断模型的效能。结果 单因素分析显示,良性组与恶性组TIC曲线、BI-RADS分级、早期强化率、边缘形态及病灶大小比较差异有统计学意义(P<0.05);二元Logistic回归分析结果显示, TIC曲线、BI-RADS分级、早期强化率、边缘形态及病灶大小是乳腺良恶性病变危险征像;构建logistic乳腺癌良恶性病变诊断模型Y=-0.633+0.645TIC曲线+2.112×BI-RADS分级+1.142×早期强化率+1.136×边缘形态+1.136×病灶大小;ROC曲线分析显示该模型诊断效能,AUC为0.944,敏感度为83.33%,特异度为85.15%,提示该模型具有较高的诊断效能。结论 基于乳腺病变早期DCE-MRI表现的logistic诊断模型,能够筛选出对乳腺恶性病变鉴别诊断有意义的特征变量,对乳腺良恶性病变具有较高的诊断效能。

数字经济背景下京东集团供应链金融风险研究——基于Logistic模型的分析

聚焦于数字经济对供应链金融带来的新挑战和机遇,文章通过对京东集团供应链金融环境进行深入剖析,明晰其中潜在的风险源,并探讨数字化背景下的特殊风险因素。利用Logistic模型数据分析,得出对京东集团供应链金融风险的主要影响因素是偿债、盈利能力。全面剖析京东集团在数字化转型背景下供应链金融领域的风险特征,为其风险管理决策提供有力支持。

基于多模态超声图像特征的Logistic回归模型预测三阴性乳腺癌病灶肿瘤浸润淋巴细胞表达的临床价值

目的探讨基于多模态超声(包括二维超声、剪切波弹性成像、超声造影及自动乳腺全容积成像)图像特征的Logistic回归模型术前预测三阴性乳腺癌(TNBC)病灶肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)表达的临床价值。方法选取经病理证实的TNBC女性患者99例,根据TILs表达水平将其分为TILs低表达组41例(TILs表达水平<20%)和TILs高表达组58例(TILs表达水平≥20%),应用二维超声获取病灶形态、方位、边缘、内部回声、后方回声、钙化等特征,剪切波弹性成像检测病灶剪切波速度(SWV),自动乳腺全容积成像获取病灶有无汇聚征、晕环征、导管改变等特征,超声造影获取起始增强时间、增强强度、增强方向、增强模式、局灶性充盈缺损、周围血管征、增强后病变范围等特征。比较两组多模态超声图像特征的差异;应用多因素Logistic回归分析筛选预测TNBC病灶TILs高表达的独立影响因素,并建立回归模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析回归模型预测TNBC病灶TILs高表达的诊断效能。结果TIls高表达组二维超声图像特征形态规则、边缘光整、后方回声增强、内部回声不均匀,以及超声造影图像特征高增强、局灶性充盈缺损占比均高于TIls低表达组,差异均有统计学意义(均P<0.05);两组自动乳腺全容积成像特征及SWV比较差异均无统计学意义。多因素Logistic回归分析显示,形态规则、边缘光整、后方回声增强、高增强及局灶性充盈缺损均为预测TNBC病灶TILs高表达的独立影响因素(OR=6.858、3.824、5.909、1.945、6.522,均P<0.05);建立的回归模型为:Logit(P)=-2.989+1.925×形态规则+1.341×边缘光整+1.776×后方回声增强+0.665×高增强+1.875×局灶性充盈缺损;其预测TNBC病灶TILs高表达的ROC曲线下面积为0.772。结论基于多模态超声图像特征的Logistic回归模型对术前预测TNBC病灶TILs表达有一定的临床价值。

基于改进的Logistic阻滞增长模型的人口预测研究

人口对中国经济发展和能源需求影响重大,为了预测2030年中国的人口数量,文章基于改进的Logistic阻滞增长模型,采用了3种参数估计方法进行求解,包括向后差分线性最小二乘参数估计、向前差分线性最小二乘参数估计、非线性最小二乘参数估计。相比于其他方法,基于非线性最小二乘参数估计法采用改进后的Logistic阻滞增长模型求解的拟合优度与平均相对误差更优,更适合进行中国人口数量的预测。其中1960—1969年预测的中国人口数量相较于实际的人口数量存在一定异常,通过3次样条插值法对该时间段的人口数据进行修正能使预测效果更好。计算结果表明:中国2030年人口预计将达到145 353万人。根据中国人口预测数据,建议政府在未来的经济和能源规划中,加快推进能源结构转型,促进经济可持续发展。