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目的 以2型糖尿病为例,探讨具有层次聚集性变量的多水平模型的构建.方法 用2015年蚌埠市龙子湖区慢性非传染性疾病调查中的2型糖尿病相关数据作为研究案例,采用R3.3.1软件对2型糖尿病的影响因素进行单水平和多水平Logistic回归分析.结果 单水平Logistic回归和多水平Logistic回归分析筛选的影响因素不完全一致,主要有年龄、糖尿病家族史、高血压病史、水果摄入频率、糖化血红蛋白和体质指数(body mass index,BMI).非超重(BMI≤23.9 kg/m2)与超重(BMI≥24.0 kg/m2)在单水平Logistic回归中有差异(均有P<0.05),在多水平Logistic回归中显示无差异(均有P>0.05).赤池信息准则(akaike information criterion,AIC)在单水平和多水平Logistic回归模型的值分别为1 550.2和1 535.3.结论 单水平与多水平Logistic回归模型所得出的结论并不完全一致,多水平模型在具有层次聚集性的数据分析中更具有优势.基于2型糖尿病的层次聚集性,应该以社区服务站为基础开展2型糖尿病的防控工作.

作者:朱高培;朱乐乐;吴学森

来源:中华疾病控制杂志 2017 年 21卷 11期

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作者:
朱高培;朱乐乐;吴学森
来源:
中华疾病控制杂志 2017 年 21卷 11期
标签:
糖尿病,2型 因素分析,统计学 Logistic模型 Diabetes mellitus,type 2 Factor analysis,statistical Logistic models
目的 以2型糖尿病为例,探讨具有层次聚集性变量的多水平模型的构建.方法 用2015年蚌埠市龙子湖区慢性非传染性疾病调查中的2型糖尿病相关数据作为研究案例,采用R3.3.1软件对2型糖尿病的影响因素进行单水平和多水平Logistic回归分析.结果 单水平Logistic回归和多水平Logistic回归分析筛选的影响因素不完全一致,主要有年龄、糖尿病家族史、高血压病史、水果摄入频率、糖化血红蛋白和体质指数(body mass index,BMI).非超重(BMI≤23.9 kg/m2)与超重(BMI≥24.0 kg/m2)在单水平Logistic回归中有差异(均有P<0.05),在多水平Logistic回归中显示无差异(均有P>0.05).赤池信息准则(akaike information criterion,AIC)在单水平和多水平Logistic回归模型的值分别为1 550.2和1 535.3.结论 单水平与多水平Logistic回归模型所得出的结论并不完全一致,多水平模型在具有层次聚集性的数据分析中更具有优势.基于2型糖尿病的层次聚集性,应该以社区服务站为基础开展2型糖尿病的防控工作.