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目的 应用分类树模型和Logistic回归模型进行对比分析,探索北京地区早产发生的影响因素.方法 对北京地区5家妇幼保健院的1 323例早产进行1:1病例对照研究,应用分类树模型和Logistic回归模型分析早产的影响因素.结果 Logistic回归模型显示均衡饮食(OR=0.509)、产前检查(OR=0.233)、常住址为城镇(OR=0.555)是早产的保护性因素,受教育程度低(OR=1.674)、负性生活事件(OR=6.086)、性生活(OR=1.704)、前置胎盘(OR=11.834)、妊娠期糖尿病(OR=3.170)、妊娠期高血压疾病(OR=5.024)、早产史(OR=17.574)和胎膜早破(OR=4.083)是早产的危险因素.利用卡方自动交互检测法建立的分类树模型,共筛选出5个早产高危因素,其中胎膜早破是最重要的影响因素,其他包括妊娠期高血压疾病、膳食结构不均衡、无产前检查、文化程度低.结论 孕期应进行定期的产前检查可及早发现高危妊娠,避免各种不良刺激,保持良好心态,积极预防胎膜早破.Logistic回归模型可以提供变量影响的定量解释,分类树模型可以更好地展现变量间的复杂相互作用,二者结合可更好地服务于流行病学的研究.

作者:高素红;张运平;刘晓红;王佳楣;顾岳山;张久越;周霞;李庆霞;张欣荣;邢艳梅;赵金凤;赵书燕

来源:中国妇幼健康研究 2012 年 23卷 5期

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作者:
高素红;张运平;刘晓红;王佳楣;顾岳山;张久越;周霞;李庆霞;张欣荣;邢艳梅;赵金凤;赵书燕
来源:
中国妇幼健康研究 2012 年 23卷 5期
标签:
早产 危险因素 分类树模型 Logistic回归
目的 应用分类树模型和Logistic回归模型进行对比分析,探索北京地区早产发生的影响因素.方法 对北京地区5家妇幼保健院的1 323例早产进行1:1病例对照研究,应用分类树模型和Logistic回归模型分析早产的影响因素.结果 Logistic回归模型显示均衡饮食(OR=0.509)、产前检查(OR=0.233)、常住址为城镇(OR=0.555)是早产的保护性因素,受教育程度低(OR=1.674)、负性生活事件(OR=6.086)、性生活(OR=1.704)、前置胎盘(OR=11.834)、妊娠期糖尿病(OR=3.170)、妊娠期高血压疾病(OR=5.024)、早产史(OR=17.574)和胎膜早破(OR=4.083)是早产的危险因素.利用卡方自动交互检测法建立的分类树模型,共筛选出5个早产高危因素,其中胎膜早破是最重要的影响因素,其他包括妊娠期高血压疾病、膳食结构不均衡、无产前检查、文化程度低.结论 孕期应进行定期的产前检查可及早发现高危妊娠,避免各种不良刺激,保持良好心态,积极预防胎膜早破.Logistic回归模型可以提供变量影响的定量解释,分类树模型可以更好地展现变量间的复杂相互作用,二者结合可更好地服务于流行病学的研究.