目的比较删除法(deletion methods,DM)、基于对数线性模型的多重填补法(multiple imputation of category variables using log-linear model,M ILL)及基于潜在类别模型的多重填补法(multiple imputation based on latent class model,M...
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目的比较删除法(deletion methods,DM)、基于对数线性模型的多重填补法(multiple imputation of category variables using log-linear model,M ILL)及基于潜在类别模型的多重填补法(multiple imputation based on latent class model,M ILC)处理分类变量缺失数据的效果,并将M ILC应用于实例数据的分析。方法利用R语言产生不同缺失机制、缺失率和样本含量的多变量缺失模拟数据,运用DM、MILL和MILC处理形成完整数据集并进行logistic回归分析,通过回归系数的偏倚、均方根误差、稳定度和标准误偏倚评价各方法的处理效果。结果模拟实验表明当缺失率为5%时,三种方法处理效果均较好;随着缺失率的增大,MILL和MILC的各项评价指标均优于DM,且MILC的准确度高于MILL。三种方法处理效果均表现为完全随机缺失优于随机缺失、样本含量1000优于样本含量500。应用MILC对实例数据填补后标准误减小,回归系数估计更准确。结论本文应用MILL和MILC两种多重填补方法处理分类变量缺失数据均可减少缺失导致的参数估计偏倚。当缺失率>5%、样本含量1000时,建议应用MILC处理分类变量缺失数据。
目的研究2型糖尿病（T2DM）患者与2型糖尿病并发肺结核（T2DM-PTB）患者膳食营养摄入状况，分析其膳食营养素摄入量存在的差异。方法采用简化食物频率问卷（food frequency questionnaire，FFQ）法，对2017年1月至2017年7月在哈尔滨医...
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目的研究2型糖尿病（T2DM）患者与2型糖尿病并发肺结核（T2DM-PTB）患者膳食营养摄入状况，分析其膳食营养素摄入量存在的差异。方法采用简化食物频率问卷（food frequency questionnaire，FFQ）法，对2017年1月至2017年7月在哈尔滨医科大学附属第一医院内分泌科住院的T2DM患者（140例），以及同时期在黑龙江省传染病防治院住院的T2DM-PTB患者（140例）进行膳食调查。结果T2DM患者和T2DM-PTB患者能量摄入量（平均每天，以下同）分别为（8444．5±1507．1）kJ和（6424．9±2032．2）kJ（t=6．93，P=0．000）；蛋白质的摄入量分别为（81．9±9．9）g和（57．3±18．5）g（t=9．78，P=0．000）；脂肪摄入量分别为（63．2±35．7）g和（51．7±27．7）g（t=2．12，P=0．036）；碳水化合物摄入量分别为（280．5±33．3）g和（210．3±40．3）g（t=11．23，P=0．000）；铁的摄入量分别为（24．5±4．7）mg和（15．9±3．9）mg（t=11．80，P=0．000）；锌的摄入量分别为（11．8±1．7）mg和（8．312．1）mg（t=10．93，P=0．000）；硒的摄入量分别为（40．5±7．1）mg和（36．6±14．0）mg（t=2．07，P=0．041）；钙的摄入量分别为（518．3±121．2）mg和（393．4±127．9）mg（t=5．93，P=0．000）；维生素A的摄入量分别为（428．0±172．9）μg视黄醇当量（RE）和（346．8±145．5）μgRE（t=3．01，P=0．003）；维生素D的摄入量分别为（1．9±0．9）μg和（3．8±4．5）μg（t=-3．19，P=0．001）；维生素E的摄入量分别为（25．7±17.1）mg和（18．7±12．5）mg（t=2．75，P=0．007）；维生素B1的摄入量分别为（1．2±0．2）mg和（0．8±0．2）mg（t=10.92，P=0．005）；维生素B2的摄入量分别为（0．9±0．1）mg和（0．7±0．3）mg（t=7．07，P=0．000）；维生素B6的摄入量分别为（0．4±0．2）mg和（0．2±0．1）mg（t=8．28，P=0．000）。结论T2DM-PTB患者膳食营养摄入状况较T2DM患者差T2DM-PTB患者和T2DM患者均应增加富含各种维生素及微量元素食物的摄入。
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