基于logistic回归与决策树模型的南京市居民代谢综合征影响因素分析

【目的】分析南京市成年居民代谢综合征的患病率并探讨其影响因素,以期为预防代谢综合征提供依据。【方法】使用2018年南京市成人慢性病专题调查资料,分析南京市代谢综合征的流行病学分布特征,使用决策树模型和多因素logistic回归模型分析代谢综合征的影响因素。【结果】南京市18岁及以上人群代谢综合征的加权患病率为16.14%(95%CI:16.12%～16.16%),不同人口学特征的调查对象间代谢综合征患病率均有统计学差异（P<0.05）。logistic回归模型分析显示：年龄、性别、婚姻状况、吸烟状况、饮酒状况、体重状况、文化程度、体力活动水平、糖尿病和高血压家族史是代谢综合征患病率的影响因素（P<0.05）。决策树模型分析显示体重状况是代谢综合征最主要的影响因素,其次是年龄、性别、糖尿病家族史和吸烟状况。【结论】代谢综合征在南京市成年人群当中患病率较高,应特别关注超重肥胖,有糖尿病家族史、吸烟的男性中老年人群。