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1.
目的观察屈光不正性弱视儿童的屈光特点,分析不同屈光形式发生弱视的风险。方法病例对照研究。弱视组为我院就诊屈光不正性弱视儿童273例(400眼);对照组为幼儿园体检视力正常儿童200例(400眼)。比较两组各种屈光形式的分布,采用多因素Logistic回归分析,明确屈光不正性弱视发病的主要危险因素。结果 logistic回归分析显示,远视(>+4.00D)(OR=305.07,95%CI:94.64,983.38:P<0.001)、散光(>2.00D)(OR=114.45,95%CI:58.32,224.57;P<0.001)、远视性屈光参差(OR=17.19,95%CI:6.71,44.01;P<0.001)在两组间的差异具有统计学意义。结论导致弱视的屈光不正主要是高度远视(>+4.00D)、散光(>2.00D)和远视性屈光参差。对导致弱视的高危屈光不正要尽早予以矫正。 相似文献
2.
本文目的是介绍回归建模的基础与要领之三,即"变量状态与相互间关系"。首先,介绍"因变量状态"与"自变量状态";其次,介绍"自变量间相互关系",即"自变量间相互独立""自变量间有线性关系"和"自变量间有非线性关系";最后,介绍"自变量与因变量间关系",包括"自变量与因变量间无任何数量关系""自变量与因变量间有间接数量关系"和"自变量与因变量间有直接数量关系"。很明显,清楚"变量状态和变量间关系"是构建合理回归模型的重要基础与要领之一。 相似文献
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背景:目前缺乏加拿大心绞痛严重度分级与理化指标之间的相关性研究,且对加拿大心绞痛严重度分级的判别缺乏利用现代科学技术指导的系统研究。目的:通过多中心、随机、大样本横断面调查法建立基于数学模型的加拿大心绞痛严重度分级判别函数式,明确加拿大心绞痛严重度分级的相关理化指标之间的相关性。方法:本研究选择国内12所医院作为分中心,采用流行病学调查法采集不同地区人群的数据资料。样本数为1788,经过严格质量控制数据录入。用统计学方法选取变量,用Logistic回归及判别分析方法建模,从而得到加拿大心绞痛严重度分级的判别方程极其主要特征。结果与讨论:29个理化指标经过因子分析得出13个公因子。建立的Logistic回归及判别模型是对加拿大心绞痛严重度分级进行评判,拟合度比较差。加拿大心绞痛严重度分级的主要相关理化指标为ST段下降总和、I、V5、AVL、V4、V6、V3、心脏彩超、颈动脉彩超、凝血酶原时间、射血分数。 相似文献
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