目的利用决策树模型和logistic回归分析模型分析清丰县居民高血压的危险因素,比较两种分析方法的不同。方法采取多阶段分层整群抽样的方法,在清丰县15~74岁人群中抽取4 087名常住居民进行调查。建立决策树与logistic回归分析模型。结果决策树和logistic回归分析模型均显示高年龄、中心性肥胖、初中以下文化、农村、糖尿病、吸烟、饮酒和有高血压家族史为高血压危险因素。超重/肥胖变量被纳入决策树模型,在logistic回归分析模型中被剔除,共线性诊断提示中心性肥胖和超重/肥胖两变量有较强的共线性。曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)和综合判别改善指数(Integrated Discrimination Improvement, IDI)均提示决策树模型预测高血压效果的能力稍高于logistic回归分析模型。结论决策树模型预测能力稍高于logistic回归分析模型,在高血压危险因素的分析中可行、直观,同时不受变量间共线性的影响;logistic回归分析模型可以充分展现自变量与因变量的数量依存关系,与决策树模型互为补充,可结合两者来描述高血压的危险因素。
目的对2020年中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)数据库的数据进行分析,探究中国中老年人群血脂异常现状,揭示体力活动与血脂异常患病风险的关系,为中国中老年人群血脂异常相关政策的制定...
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目的对2020年中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)数据库的数据进行分析,探究中国中老年人群血脂异常现状,揭示体力活动与血脂异常患病风险的关系,为中国中老年人群血脂异常相关政策的制定提供依据。方法本研究纳入45~74岁信息完整的研究对象12132名,按照体力活动进行四分位数分组后,采用logistic回归分析模型分析中老年人体力活动与血脂异常患病风险之间的关系,将患有其他慢性病的研究对象排除后进行敏感性分析。结果12132名研究对象中,血脂异常者1187人,检出率为9.78%(95%CI:9.26%~10.31%)。在调整混杂因素后,中老年人高水平体力活动组相较于低水平体力活动组的血脂异常患病风险降低(OR=0.796,95%CI:0.668~0.950),敏感性分析结果一致(OR=0.734,95%CI:0.571~0.944)。结论高水平体力活动可降低中老年人的血脂异常患病风险,提示增强体力活动可作为促进中老年人群心脑血管健康的有利手段。
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