戴光亞
【摘要】目的:了解糖尿病患者頸總動(dòng)脈硬化的一些影響因素,為更好地預(yù)防糖尿病,提高人民健康水平提供依據(jù)。方法:采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的方法,對(duì)60名糖尿病患者進(jìn)行調(diào)查,然后使用多分類Logistic回歸模型進(jìn)行分析,得出糖尿病患者頸總動(dòng)脈硬化是否與某些影響因素有關(guān)。結(jié)論:糖尿病患者的性別、年齡、收縮壓和尿白蛋白這四個(gè)因素與其頸總動(dòng)脈是否硬化有關(guān)。
【關(guān)鍵詞】糖尿病患者;頸總動(dòng)脈硬化;影響因素;多分類Logistic回歸分析
【中圖分類號(hào)】R587.1 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-6851(2017)12--01
引言
頸總動(dòng)脈硬化是糖尿病的重要并發(fā)癥之一,是糖尿病患者主要的死亡原因,它確切的發(fā)病機(jī)制現(xiàn)在還不清楚,但我們可以確信的是,引起頸總動(dòng)脈硬化的因素有很多。
1 研究對(duì)象與方法
1.1 研究對(duì)象
某地區(qū)60名糖尿病患者,其中男性28人(46.7%),女性32人(53.3%)年齡30-73歲,平均年齡52歲。頸總動(dòng)脈硬化27例(45%)。
1.2 研究方法
(1)抽樣方法:采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣方法,從某地區(qū)的各個(gè)醫(yī)院抽取共60名糖尿病患者作為研究對(duì)象。(2)各指標(biāo)含義:因變量:頸總動(dòng)脈是否硬化(type),type=1表示頸總動(dòng)脈硬化,type=0表示頸總動(dòng)脈非硬化;自變量:性別(sex),sex=1表示男性,sex=0表示女性:年齡(age),糖尿病史(dura)、胰島素敏感指數(shù)(ISI)、甘油三酯(TG)、膽固醇(CHO)、收縮壓(SBP)、尿白蛋白(ALB)。(3)統(tǒng)計(jì)分析:數(shù)據(jù)采用excel進(jìn)行錄入,用SPSS軟件和R語言對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,顯著性水平為α=0.1,以p<0.1為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2、模型的理論
Logistic回歸模型是一種非線性回歸模型,假設(shè)在自變量χ1,χ2,…χn的作用下,某一事件發(fā)生的概率為P,則其不發(fā)生的概率為1-P,于是該事件發(fā)生與不發(fā)生的概率比為P/1-P,記為“Ω”,對(duì)Ω取自然對(duì)數(shù)后得到Logistic函數(shù)。
(1)
(1)式稱為P的Logit變換,則Logistic回歸模型為:
(2)
本文中因變量的量化取值,當(dāng)頸總動(dòng)脈硬化時(shí),取值為1,當(dāng)頸總動(dòng)脈非硬化時(shí),取值為0。影響頸總動(dòng)脈硬化的因素有8個(gè),分別為:χ1,χ2,…χ8。其中,P代表頸總動(dòng)脈硬化的概率,β0表示截距,β1,…β8分別表示對(duì)應(yīng)影響因子的系數(shù)。
3 結(jié)果及分析
3.1 用SPSS軟件進(jìn)行多分類Logistic回歸分析
以頸總動(dòng)脈是否硬化為因變量,以性別(sex)、年齡(age)、糖尿病史(dura)、胰島素敏感指數(shù)(ISI)、甘油三酯(TG)、膽固醇(CHO)、收縮壓(SBP)、尿白蛋白(ALB)為自變量,進(jìn)行多分類Logistic回歸分析。
表1是最終回歸模型下的檢驗(yàn)。由輸出結(jié)果可知,在顯著性概率(Sig)=0.1時(shí),性別(sex)、年齡(age)、收縮壓(SBP)和尿白蛋白(ALB)對(duì)頸總動(dòng)脈硬化有顯著性影響。
3.2 用R語言進(jìn)行多分類Logistic回歸分析
由于數(shù)據(jù)已經(jīng)在Excel中錄入,故只需調(diào)用即可。從輸出結(jié)果表2可以看出,在顯著性概率(Sig)=0.1時(shí),性別(sex)、年齡(age)、收縮壓(SBP)和尿白蛋白(ALB)對(duì)頸總動(dòng)脈硬化有顯著性影響。
4 討論
通過多因素Logistic回歸分析發(fā)現(xiàn)糖尿病的并發(fā)癥頸總動(dòng)脈硬化的危險(xiǎn)因素分別是是性別、年齡、收縮壓和尿白蛋白。針對(duì)這些危險(xiǎn)因素,相關(guān)部門應(yīng)該采取多元的方法宣傳,同時(shí)在日常生活中提高自我防治意識(shí)。
參考文獻(xiàn)
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