妊娠高血压病人不同药物与妊娠结局关系的主成分logistic回归

目的:探讨主成分logistic回归分析方法在研究妊娠高血压病人用药与其妊娠结局关系中的作用以及不同药物对妊娠结局的影响,解决多个疾病因素变量存在共线性的问题。方法:对logistic回归模型进行共线性诊断,应用主成分分析方法对存在共线性的变量综合成一个主分量,然后进行logistic回归分析,得到并解释最终的回归模型。结果:不同药物的不同剂量对妊娠结局的影响各不相同。主成分logistic回归在研究妊娠高血压病人药物与妊娠结局关系中有较好的作用。在对疾病因素进行logistic回归分析时,若变量间存在多重共线性,采用主成分改进的logistic回归分析能得出更合理的回归模型。     

多重线性回归分析中的常用共线性诊断方法

多重线性回归分析中，由于多个自变量间相互作用、相互影响，往往存在共线性关系。所谓共线性，是指两个或多个自变量问存在高度相关关系。共线性造成的主要后果是自变量对预测变量y的估计不可靠，甚至会得到在专业上无法解释或与专业意义完全相悖的回归方程。因此，多重回归分析时有必要进行共线性诊断。本文先介绍三种常用的共线性诊断方法，然后结合实例说明其应用。     

多重线性分析在幼儿龋病危险因素中的运用

目的通过对幼儿龋病各种可能致因素多元逐步回归分析，探讨可能致龋的主要因素和回归分析多线性分析在龋病中的应用。方法对幼儿龋病的有关因素如父母文化程度、喂养方式、饮食情况、刷牙情况和患龋情况填表调查、计算机SAS软件多元回归和共线性诊断分析。结果显示5种变量在回归分析中均有较显著的意义．多元回归分析能够减少其它方法分析的误差。结论幼儿患龋受多因素影响，其预防也应是综合性的．     

Logistic回归的主成分改进方法探讨及其医学应用

研究Logistic回归模型的主成分回归改进方法。在医学研究中,尤其是在流行病的发病因素分析中,应用主成分回归进行多重共线性的改进处理,可以削减自变量观察矩阵之间的多重共线性,建立较为理想的关系模型,提高结果的可靠性;便于医学研究者正确合理的建立Logistic回归模型,处理混杂因素,预测疾病和判别分类。     

腹主动脉弹性与临床指标关系的主成分Logistic回归分析

为探讨腹主动脉硬化的危险因素 ,讨论处理 L ogistic回归模型中多重共线性的方法 ,随机抽取 190例病人 ,按腹主动脉弹性≤ 1mm和 >1mm分为两组 ,92例在腹主动脉弹性≤ 1mm组 ,98例在腹主动脉弹性 >1mm组 ,测定 9个相关临床指标。先用主成分分析方法将 9个相关变量的信息综合 ,提取 9个独立的因子 ,然后用新的因子进行 Logistic回归分析。结果显示 ,应用主成分分析改进后的 Logistic回归模型拟合数据 ,方程的临床意义得到更合理的解释。     

基于逐步回归法的药品消费者满意度影响因素实证研究

目的：为政府职能部门制订相关政策及药品零售企业改善经营提供参考。方法：针对药品消费者满意度测评中存在着药品种类、药店位置、药品质量等8个影响因素间的多重共线性问题,借助统计学EViews6.0软件,利用逐步回归法解决多重共线性问题,建立了药品消费者满意度测评的回归模型,将回归模型与样本数据进行拟合并进行残差分析。结果与结论：药品种类、药店位置和药品质量是影响药品消费者满意度的主要原因。回归模型较好地拟合了样本数据,逐步回归拟合效果明显,成功消除了多重共线性的影响;所得的测试值与实际值标准化残差估计值为-2～＋2,呈正态分布。逐步回归法所建立的数学模型有效,可用于药品消费者满意度测评。     

老年卒中相关性肺炎发生多重耐药菌感染的危险因素及病原学分析

目的 探讨老年卒中相关性肺炎(SAP)患者发生多重耐药菌感染的危险因素、多重耐药菌的分布及耐药情况.方法 回顾性分析我院神经内科2007年6月至2011年6月的老年SAP患者的临床资料.(1)危险因素分析:通过x2检验分别比较各个因素组SAP发生多重耐药菌感染的发病率的差异,经单因素分析后选取P＜0.05的因素进行多因素回归分析.(2)病原学调查:多重耐药菌的病原菌分布、常见多重耐药菌菌株的耐药情况.结果 单因素分析显示,卒中类型、意识水平、SAP类型、入住病房、接受胃管、预防性应用抗生素等因素存在统计学差异(P＜0.05),多因素回归分析显示,意识障碍、晚发性肺炎、入住ICU病房这3个因素有统计学意义(P值分别为0.001、0.001、0.038),是SAP发生多重耐药菌感染的危险因素;在154例患者中分离出182株细菌,其中多重耐药菌115株,在多重耐药菌株中排名前5位依次是:鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯杆菌、溶血性葡萄球菌,金黄色葡萄球菌.结论 意识障碍、晚发性肺炎、入住ICU病房是SAP发生多重耐药菌感染的危险因素;多重耐药菌所占比例较高,对多种抗生素呈广泛的不同程度的耐药.     

偏最小二乘回归与主成分回归的比较

多元回归的建模与分析中 ,变量间存在多元共线性的现象十分普遍。另外 ,实际工作中由于种种原因会造成自变量个数 p较多而观察时点数 n并不多 ,甚至出现 n相似文献   

危险状态分析中状态聚类方法的改进

<正> 刘韵源等提出了危险状态分析方法,能够综合多种因素所构成的状态作为计算单位直接进行分析,并能克服某些方法的多重共线性问题。按照AIC或文献[1]导出的信息标准选择使AIC达最小的部分子集(即作用显著的变量)。对于被选入的部分变量子集构成的状态,再进行状态聚类,归并彼此差异不     

最优尺度回归分析的应用及SPSS软件实现

多因素分析是探讨控制潜在影响因素后,“暴露与结局”和“干预与效应”之间独立关联强度的分析方法。最优尺度回归分析（optimal scaling）是一种多因素分析方法,其分析过程将定性变量不同取值进行量化处理,从而将定性变量转换为数值型进行统计分析,突破定性变量对分析模型选择的限制,扩大了回归分析的应用能力,解决了多元线性回归分析对自变量为定量变量的限制,在临床研究数据分析中应用广泛。本文以“婴儿低出生体质量的孕期潜在危险因素分析”数据库为基础,介绍最优尺度回归分析的定义、应用条件、SPSS软件实现等内容,以期为研究者今后开展最优尺度回归分析提供参考。     

老年住院患者经口摄入不足的危险因素分析

目的分析老年住院患者经口摄入不足的危险因素及探讨针对性护理措施。方法总结2012年2月~2014年2月入住本院经口进食老年患者489例的临床资料,采用多因素Logistic回归分析老年住院患者经口摄入不足的危险因素,并提出针对性护理措施。结果单因素分析显示老年经口摄入不足与食欲欠佳、吞咽困难、疼痛、照顾者不周、口腔不适、多重用药6个因素有关。多因素Logistic回归分析显示,食欲欠佳(P<0.01)、吞咽困难(P<0.01)、疼痛(P<0.01)及多重用药(P<0.01)是住院老年患者经口摄入不足的独立危险因素。结论经口摄入不足在老年住院患者中存在较高的发生率,并且与多种危险因素相关;根据危险因素采取有针对性的护理措施,可以明显降低老年营养不良的发生率,改善预后。     

相关与回归在药物分析中的一般应用

一数理统计方法中的相关与回归是研究变量间关系的方法(本文所称回归系指常见的单变量线性回归)。严格说来,相关与回归是有区别的;考察两个随机变量间的关系者称相关分析,这些变量间确实存在密切关系,     

重症感染降阶梯治疗失败的相关性研究

目的:对重症感染患者降阶梯治疗失败的危险因素进行研究,为合理进行降阶梯治疗提供科学依据。方法:以某院2007年1月-2014年12月412例采用降阶梯治疗重症感染患者为调查对象,由医院信息管理系统导出所需的各项调查项目,再采用Excel统一填写各项调查项目,对412例调查项目齐全的病例进行研究,数据采用SPSS 13.0统计软件进行分析,各变量现经单因素分析后,选择具有统计学差异的因素再进行非条件Logistic回归分析。结果:高龄(≥70岁)、多重耐药菌感染、低蛋白血症(<30 g)、呼吸机辅助呼吸时间过长(≥7 d)为降阶梯治疗失败的危险因素,其中高龄(≥70岁)、多重耐药菌感染、低蛋白血症(<30 g)为降阶梯治疗失败的独立危险因素。结论:重症感染的患者如存在高龄(≥70岁)、多重耐药菌感染、低蛋白血症(<30 g)因素,则尽量不要采用降阶梯治疗。如果同时存在高龄(≥70岁)和多重耐药菌感染或高龄(≥70岁)和低蛋白血症(<30 g)的重症感染患者不能采用降阶梯治疗法。     

偏最小二乘回归及SAS编程的医学应用

针对医学研究中的多重共线性问题,介绍偏最小二乘回归方法的原理、分析步骤,给出相应的SAS参考程序,并对居民慢性病患病率资料进行分析以说明其应用。     

我院2014-2019年铜绿假单胞菌耐药率与抗菌药物用药频度的相关性分析

摘要：目的 分析铜绿假单胞菌(PA)耐药率与抗菌药物用药频度(DDDs)的相关性。方法 分析我院2014-2019年间PA耐 药率与抗菌药物用药频度变化情况,运用SPSS 20.0软件分析两者的相关性。以DDDs为自变量,耐药率为因变量,耐药率与 多个品种DDDs具有相关性时,进行多重线性回归分析并以方差膨胀因子(VIF)考察自变量间的共线性。当自变量间存在共线 性时,采用岭回归法分析。结果 我院PA对庆大霉素、阿米卡星、氨曲南和左氧氟沙星的耐药率均与多个品种抗菌药物DDDs 具有显著相关性(P<0.05)。多重线性回归分析发现,某些品种的用药频度间存在共线性。其中庆大霉素与氨基糖苷类存在共 线性,莫西沙星、美罗培南和碳青霉烯类三者间存在共线性,头孢他啶、莫西沙星和喹诺酮类三者间DDDs均存在共线性。 岭回归分析表明,PA对庆大霉素耐药率与庆大霉素DDDs(β=0.532,P=0.004)、酶抑制剂合剂类累计DDDs呈正相关(β=0.330, P=0.035),与头孢他啶DDDs呈负相关(β=-0.430,P=0.024),回归模型通过F检验(R2=0.652,F=8.914,P=0.0003)。对氨曲南耐药 率与喹诺酮类累计DDDs呈正相关(β=0.283,P=0.046),回归模型通过F检验(R2=0.350,F=3.588,P=0.0319)。结论 我院PA耐 药率的变迁与多种抗菌药物用药频度存在相关性。     

神经外科患者多重耐药菌感染的危险因素分析及对策

目的:分析神经外科患者多重耐药菌感染的危险因素,为临床治疗及护理提供控制多重耐药菌措施参考。方法:采用回顾性分析方法、单因素分析和多因素回归分析法,分析2016年1月—2016年12月间收治的神经外科1 870例住院患者多重耐药菌感染的危险因素和防治对策,其中发生多重耐药菌感染的40例作为病例组,选取其中80例非多重耐药菌感染患者作为对照组,分析其发生原因。结果:经单因素分析结果显示,患者性别、年龄和是否入住ICU、机械通气、泌尿道插管、中心静脉插管、手术以及是否使用抗菌药物治疗均是多重耐药菌感染的危险因素;经多因素Logistic回归分析结果显示,患者是否入住ICU、机械通气、泌尿道插管、中心静脉插管以及是否使用抗菌药物治疗均是神经外科患者多重耐药菌感染的独立危险因素。结论:在ICU行侵入性操作是患者多重耐药菌感染的独立危险因素,应重点关注ICU中的此类患者,严格按照多重耐药菌隔离防控措施进行临床诊疗及护理操作。     

医学论文审稿中常见的统计学错误:相关回归分析方法的误用分析

<正>在医学科学研究中,有大量的研究需要验证两个因素之间是否存在关系,例如胸围与肺活量、药物剂量与疗效、疾病程度与指示物浓度等,为研究这些变量之间的关系,常采用线性相关与回归分析进行检验[1]。医学论文中相关回归分析方法能否正确使用决定着研究者对事物间的数量关系是否能做出正确有效的判断,以及能否进一步准确分析变量间的密切程度[2,3]。在一些医学论文中,作者没有从实际情况出发考虑,大多盲目套用,造成相关     

儿童哮喘危险因素的条件Logistic回归分析

目的:应用条件Logistic回归分析方法筛选儿童哮喘发病可能存在的主要危险因素和保护因素;评估主要危险因素在儿童支气管哮喘发病中的作用;估算子代的发病风险,为优生网络的构建提供咨询数据.方法:采用1:1配对病例-对照研究设计,就67项可疑危险因素及有关情况填写问卷调查表,首先用单因素条件Logistic分析方法筛选出有统计学意义的可疑危险因素,再用多因素条件Logistic回归分析,筛选出主要危险因素,并逐步拟合条件Logistic回归方程,得出各变量的偏回归系数和优势比,根据专业知识,对模型予以解释.结果:通过单因素、多因素条件Logistic回归,筛选出7个具有统计学意义的危险因素.其中,呈显著正相关作用的变量有5个,分别是:婴幼儿期未补充鱼肝油、呼吸道感染史、个人过敏史、家族哮喘史、家庭成员吸烟;呈显著负相关作用的变量有2个:母亲学历和母乳喂养.结论:儿童哮喘发病的主要危险因素有婴幼儿期未补充鱼肝油、呼吸道感染史、个人过敏史、家族哮喘史、家庭成员吸烟.可能的保护因素有母乳喂养和母亲学历.从遗传学角度分析,男女双方均有哮喘病史或其他特应性疾病史者,应尽量避婚配.     

慢性阻塞性肺疾病多重耐药菌感染的危险因素分析

摘要： 目的 分析慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者多重耐药菌感染的危险因素, 为临床防控提供指导。方法回顾 2011 年 6 月—2015 年 5 月 814 例 COPD 患者的临床资料, 包括年龄、 性别、 吸烟史、 发病年限、 严重程度分级、加重频率、 每次加重持续时间、 糖尿病、 并发症、 糖皮质激素使用频率、 每次使用持续时间、 抗菌药物使用频率、 每次平均持续时间、 使用抗菌药物种数、 联用抗菌药物、 血浆白蛋白浓度、 血糖等, 监测患者多重耐药菌感染情况, 并对其危险因素进行 Logistic 回归分析。结果 814 例 COPD 肺部感染患者共分离出病原菌 857 株, 多重耐药菌感染者 170 例, 检出多重耐药菌菌株 175 株（20.42%）, 其中多重耐药/泛耐药铜绿假单胞菌（MDR/PDR-PA）的检出率最高,为 55.38%（36/65）。不同临床病理特征患者多重耐药菌感染情况差异均有统计学意义。Logistic 回归分析结果显示, 急性加重和抗菌药物持续时间长、 糖皮质激素和抗菌药物使用频率高是 COPD 肺部多重耐药菌感染的独立危险因素。结论 COPD 患者肺部多重耐药菌感染的防治应重视社区与医院结合, 针对其相关危险因素采取有效防控措施。     

偏最小二乘回归原理、分析步骤及程序

介绍偏最小二乘回归处理多重共线性问题的原理、分析步骤,并给出了相应的SAS程序。