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目的 了解影响重庆地区居民就诊的主要影响因素,满足更多居民卫生服务需求,提高卫生服务利用率.方法 针对重庆地区不同人群的特征,不同的卫生政策,构建影响居民就诊率的决策树和logistic回归模型.结果 调查的11 570名居民中,合计就诊人次为2 447次,两周就诊率为21.15%(城市为12.58%、农村为29.19%).决策树与回归分析的错误分类率分别为0.147与0.267,决策树共有6层、13个节点,树的根节点为年龄,说明此变量对就诊率的影响最大,且模型中所选出的影响因素对不同人群的影响不同;logistic回归模型共筛选出10个变量,年龄依然是就诊最重要的影响因素,两者比较,最终选择决策树模型作为居民就诊影响因素分析依据.结论 重庆地区居民就诊影响因素较多,且不同人群的影响因素不同,因此,在制订卫生服务规划时,要从各因素考虑,根据不同人群提出针对性的卫生政策.

作者:刘海霞;王玖;林林;钟晓妮

来源:中国卫生统计 2012 年 29卷 4期

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作者:
刘海霞;王玖;林林;钟晓妮
来源:
中国卫生统计 2012 年 29卷 4期
标签:
就诊率 决策树 logistic回归 影响因素 卫生服务决策
目的 了解影响重庆地区居民就诊的主要影响因素,满足更多居民卫生服务需求,提高卫生服务利用率.方法 针对重庆地区不同人群的特征,不同的卫生政策,构建影响居民就诊率的决策树和logistic回归模型.结果 调查的11 570名居民中,合计就诊人次为2 447次,两周就诊率为21.15%(城市为12.58%、农村为29.19%).决策树与回归分析的错误分类率分别为0.147与0.267,决策树共有6层、13个节点,树的根节点为年龄,说明此变量对就诊率的影响最大,且模型中所选出的影响因素对不同人群的影响不同;logistic回归模型共筛选出10个变量,年龄依然是就诊最重要的影响因素,两者比较,最终选择决策树模型作为居民就诊影响因素分析依据.结论 重庆地区居民就诊影响因素较多,且不同人群的影响因素不同,因此,在制订卫生服务规划时,要从各因素考虑,根据不同人群提出针对性的卫生政策.