模糊状态风险分析的广义Logistic 回归理论与应用(1)

论述了“微弱相关影响因素”概念及其在预防医学中的重要意义,并研究了适宜处理此类资料的统计方法。借助模糊状态概念、交叉积差和统计量和信息量寻优标准,发展了暴露水平聚类优化、状态变量选择通用算法,可明显提高检测、识别微弱相关影响因素的效能与统计分析水准     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用(5)——广义Ad-Logistic回归理论

目的　本文发展了广义Ad -Logistic回归模型理论。方法　可同时实现病例与对照间“是否发病” ,及不同发病年龄病例间“发病早晚”的比较分析 ,较为客观地评价危险因素的病因学和发病学研究意义。结果　通过实际应用 ,与现有方法进行对比     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用(2)

借助模糊状态概念、交叉积差和统计量和信息量寻优 标准,转好实现最佳非饱和模型拟合与归因危险度估计,突破 了传统谱系套模型限定的约束,能找出显著交互效应项,有助 于揭示微弱相关影响因素的多因素联合作用。     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用(6下)

对胡锦富教授于1987～1990年期间,在哈尔滨市完成的肺癌病例一对照研究资料进行分析,旨在估计主动吸烟、被动吸烟与室内空气污染,对肺癌发病的人群潜伏期.168例男性肺癌新发病例,发病年龄为26～76岁.     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用（5）—广义Ad—Logistic回归理论

目的 本发展了广义Ad-Logistic回归模型理论。方法 可同时实现病例与对照间“是否发病”，及不同发病年龄病例间“发病早晚”的比较分析，较为客观地评价危险因素的病因学和发病学研究意义。结果 通过实际应用，与现有方法进行对比。     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用（3）——状态约化和约化关

本文提出了状态和约化关联矩阵算法技巧,是状态风险分析理论的重要基础,实现了平庸态约化,有效信息提取,及状态与变量回归参数间的转换。文中对Epi FASRS统计软件与SAS软件中,相关程序的分析功能和结果进行了比较。     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用：最佳？…

借助模糊状态概念、交叉积差和统计量和信息量寻优标准,转好实现最佳非饱和模型拟合与归因危险度估计,突破了传统谱系套模型限定的约束,能找出显著交互效应项,有助于揭示微弱相关影响因素的多因素联合作用。     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用(3)——状态约化和约化关联矩阵算法技巧

本文提出了状态和约化关联矩阵算法技巧,是状态风险分析理论的重要基础,实现了平庸态约化,有效信息提取,及状态与变量回归参数间的转换.文中对EpiFASRS统计软件与SAS软件中,相关程序的分析功能和结果进行了比较.     

模糊状态风险分析的广义L0gistic回归理论与应用*(5)——广义Ad-L0gistic回归理论

目的本文发展了广义Ad-Logsitic回归模型理论.方法可同时实现病例与对照间"是否发病”,及不同发病年龄病例间"发病早晚”的比较分析,较为客观地评价危险因素的病因学和发病学研究意义.结果通过实际应用,与现有方法进行对比.     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用(6)一由时间窗口资料估计疾病潜伏期分布(下)

对胡锦富教授于1987～1990年期间,在哈尔滨市完成的肺癌病例-对照研究资料进行分析,旨在估计主动吸烟、被动吸烟与室内空气污染,对肺癌发病的人群潜伏期.168例男性肺癌新发病例,发病年龄为26～76岁.采用1:2性别、年龄配对设计,按10个前向时间窗口取样,收集时效暴露协变量数据,用本文方法进行分析.     

模糊态风险分析的广义Logistic回归理论与应用（7）—病例—对照研究设计中样本大小与统计功效的估计

目的：论述病例－对照研究设计中样本大小与统计功效估计方法。方法：采用常用便于编写电脑软件的计算公式。结果：作了较清晰说明,并列举了示例结果。     

宫颈癌危险因素的条件Logistic回归分析和通径分析

本文对125例宫颈鱗癌病人,按1:1配对进行了病例对照研究。单因素分析,从39个研究因素中初筛出14个可疑危险因素、条件Logistic回归分析,筛选出5个危险因素:宫颈糜烂、系庭经济状况、经期卫生评分、性因素和初婚年龄。通径分析结果表明,宫颈糜烂,不常洗外阴、平时就诊医院和初婚年龄4因素对宫颈癌的发生有直接作用;初婚年龄、月经垫不洁、配偶包皮过长和家庭经济状况4因素通过各自的中间环节起间接作用。     

模糊状态风险分析的广义Logistic回归理论与应用（6）—由时间窗口资料估计疾病潜伏期分布（上）

目的与方法 本对按时间窗口取样的暴露资料,采用前向分析和后向综合策略,借助超额暴露分数,在完成多因素风险分析的同时,实现疾病潜伏期分布估计。结果 将潜伏期分解为有效暴露累积期和病前状态逼留期,有助于制定在学和发病学预防策略,及预防效果的理论解释。     

The Use of Risk Assessment to Predict Recurrent Maltreatment: A Classification and Regression Tree Analysis (CART)

Research has suggested that recurrent maltreatment may be best predicted by a combination of factors that vary across families. The present study set out to determine whether a pattern-centered analytic approach would better predict families at high risk for recurrence when compared to logistic regression methods. Archival data from substantiated investigations during 2003 were collected from a Connecticut Department of Children and Families county branch. Families (n = 244) with a substantiated index case were followed for 18 months to identify the presence of additional substantiated cases within the CPS system. Classification and Regression Tree (CART) analyses revealed that prior CPS involvement was the best predictor of recurrent maltreatment. Further, risk items that were associated with recurrence were different for families with and without previous CPS investigations. Families with only prior unsubstantiated CPS investigations and poor child visibility within the community were at high risk for recurrence. Families without prior CPS involvement that were not actively involved in case planning and had a history of domestic violence were at high risk for recurrence. These findings suggest that pattern-centered analyses may be a useful approach to informing site-specific predictors of maltreatment recurrence by creating clear decision points that delineate high risk subgroups.