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目的 探讨非综合征性唇腭裂(nonsynodromiccleftlipandpalate,NSCL/P)发病的主要危险因素;评估这些主要危险因素在NSCL/P发病中的相对重要性,最终确立NSCL/P发病概率的预测模型,为优生网络的构建奠定基础.方法 采用1:1配对病例对照研究,病例组来源于2006年9月至2007年9月在潍坊医学院附属医院、潍坊市人民医院、菏泽市立医院、烟台毓璜顶医院口腔科住院,年龄在12岁以下患有NSCL/P的儿童76例:对照组为来源于同一机构门诊或病房或同一居住区符合配对条件的非唇腭裂儿童76名.根据拟定的42项危险因素编制调查表,对病例组患儿与对照组儿童的父母进行调查,数据经审核后录入Excel2003建立数据库.首先使用条件Logistic回归对资料进行单因素分析,再对单因素筛选的变量结合专业知识进行多因素分析,筛选主要危险因素并建立回归模型,根据危险因素分别建立分类树与LogitBoost算法的发病概率预测模型,采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对两模型进行评价,从而确立本研究中NSCL/P发病概率的预测模型.结果 病例组与对照组作对比分析,进入条件Logistic回归模型的变量有:母亲孕期感染史(P=0.010)、家族遗传史(P=0.009)、母孕期饮食是否规律(P=0.007)、胎次(P=0.004)、母亲孕期异常情绪史(P<0.001)、父亲学历(尸<0.001).经ROC

作者:刘长云;丁艳;王永芹;季加芬;陈景武

来源:中国实用口腔科杂志 2009 年 2卷 8期

知识库介绍

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作者:
刘长云;丁艳;王永芹;季加芬;陈景武
来源:
中国实用口腔科杂志 2009 年 2卷 8期
标签:
非综合征性唇腭裂 高危因素 条件Logistic回归 分类树 Logtboost ROC曲线
目的 探讨非综合征性唇腭裂(nonsynodromiccleftlipandpalate,NSCL/P)发病的主要危险因素;评估这些主要危险因素在NSCL/P发病中的相对重要性,最终确立NSCL/P发病概率的预测模型,为优生网络的构建奠定基础.方法 采用1:1配对病例对照研究,病例组来源于2006年9月至2007年9月在潍坊医学院附属医院、潍坊市人民医院、菏泽市立医院、烟台毓璜顶医院口腔科住院,年龄在12岁以下患有NSCL/P的儿童76例:对照组为来源于同一机构门诊或病房或同一居住区符合配对条件的非唇腭裂儿童76名.根据拟定的42项危险因素编制调查表,对病例组患儿与对照组儿童的父母进行调查,数据经审核后录入Excel2003建立数据库.首先使用条件Logistic回归对资料进行单因素分析,再对单因素筛选的变量结合专业知识进行多因素分析,筛选主要危险因素并建立回归模型,根据危险因素分别建立分类树与LogitBoost算法的发病概率预测模型,采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对两模型进行评价,从而确立本研究中NSCL/P发病概率的预测模型.结果 病例组与对照组作对比分析,进入条件Logistic回归模型的变量有:母亲孕期感染史(P=0.010)、家族遗传史(P=0.009)、母孕期饮食是否规律(P=0.007)、胎次(P=0.004)、母亲孕期异常情绪史(P<0.001)、父亲学历(尸<0.001).经ROC