logistic回归在产褥期妇女关于新生儿生命知识知晓率影响因素研究中的应用(1)

LogisticLogistic 回归在产褥期妇女关于新生儿回归在产褥期妇女关于新生儿 生命知识知晓率影响因素研究中的应用生命知识知晓率影响因素研究中的应用 (1)(1) 作者：胡跃华毕秀杰马宝銮李向云 【摘要】 目的：利用 Logistic 回归探讨产褥期妇 女对新生儿生命知识知晓率的影响因素。方法：采用 Logistic 回归分析,以潍坊市 5 家不同级别的医院作为调查 点，从 XX 年 711 月期间在以上医院分娩的妇女用单纯随 机抽样方法抽取调查对象；在产妇分娩 6 周内对调查对象 进行访谈，获取关于新生儿相关知识现状的资料。结果： 居住环境、配偶职业、配偶学历、妊娠结局、婴儿患病情 况、婚后夫妻感情等是产褥期妇女关于新生儿生命知识知 晓的促进因素。结论：对产褥期妇女关于新生儿生命知识 知晓率影响因素进行全面分析，为社区妇幼保健人员有的 放矢地开展产褥期妇女以及新生儿保健教育工作提供理论 基础。 【关键词】新生儿;生命知识;知晓率;影响因素; Logistic 回归 近年来,由于党和国家的重视,将“控制人口数量,提高 人口素质”作为我国的基本国策,与实现经济社会的协调发 展和可持续发展联系在一起,置于非常重要的战略位置上。 目前人口的过快增长已得到了有效的控制,随着我国改革开 放的不断深入,社会、经济和文化的飞速发展、人民生活水 平的不断提高,人们对提高人口素质的期望和要求越来越高,并 意识到人才素质是提高综合国力的基础。要想提高出生人 口素质,做好婚前、孕产期和新生儿保健是关键。因此，有 必要作产褥期妇女关于新生儿生命知识知晓率影响因素的 研究，以期为社区妇幼保健人员有的放矢地开展产褥期妇 女以及新生儿保健教育工作提供理论基础。 1 对象和方法 资料来源 应用分层随机抽样方法在潍坊市抽取了医学院附属医 院、潍坊市人民医院、潍坊市妇幼保健院、奎文区妇幼保 健院、潍城区妇幼保健院 5 家不同级别的医院作为调查点， 从 XX 年 711 月期间在以上医院分娩的妇女中，用单纯随 机抽样方法抽取调查对象；在产妇分娩 6 周内对调查对象 进行访谈，获得关于新生儿生命知识知晓现状的资料。 分析方法 主要研究因素 X1（年龄） 、X2（居住环境） 、X3（产妇 职业） 、X4（配偶职业） 、X5（产妇学历） 、X6（配偶学历） 、 X7（婴儿性别） 、X8（妊娠结局） 、X9（生产胎次） 、 X10（此次怀孕原因） 、X11（产妇有无并发症） 、X12（婴儿 患病情况） 、X13（夫妻感情） 。 原始数据的合理量化方法二分类定性资料按照发生为 1 不发生为 0 进行两化处理；多分类无序资料设置哑变量； 多分类有序资料进行等距离自然数编码；离散型计量资料 按照原始数据或按照人群暴露频数分布表五分位或四分位 法离散化后确定。本研究对于知晓率的量化，采用平均答 对题率%为标准，对于每一个调查对象，大于%赋值“1”小 于%赋值为“0” 。 数据处理方法用建立数据库，用 SAS 和统计分析软件 以及 ExcelXX 完成。 统计分析方法多元线性回归要求 Y 是呈正态分布的连 续型随机变量。难以处理变量为二值变量的情况。但在医 学研究中常碰到因变量的取值常有两个，如是发病（1）还 是未发病（0） 。当因变量取值为 0、1，自变量可能是分类 变量，也可能是连续变量时，要使用 Logistic 回归进行分 析。根据研究设计的不同 Logistic 回归模型分为成组资料 的 Logistic 回归（非条件 Logistic 回归）模型和配对资 料的 Logistic 回归（条件 Logistic 回归）模型。本研究 分析 13 个自变量对产褥期妇女关于新生儿生命知识知晓率 的影响，适用成组设计的 Logistic 回归。 2 结果与分析 资料收集情况 本次发放调查问卷 550 份，回收有效问卷 513 份，回 收率%。 产褥期妇女关于新生儿生命知识的现状 513 例调查对象对 10 个关于新生儿生命知识的问题， 平均答对 6 题，产褥期妇女对不同问题的知晓率见表 2。由 表 2 可见，除“婴儿黄疸多长时间消退” “如何判断脐带异 常情况奶核” 、 “马牙需要做何处理”两个问题低于 60%外， 其余问题的知晓率在%之间。但是最高知晓率的问题 “母乳喂养有哪些好处”仅%，远远低于我们的期望。 表 1 产褥期妇女关于新生儿生命知识知晓率影响因素 赋值方法（略） 表 2 产褥期妇女关于新生儿生命知识的知晓率（略） Logistic 回归分析产褥期妇女关于新生儿生命知识知 晓率的影响因素 表 3 成组设计的 Logistic 回归结果（略） 注：*P。 从以上分析结果我们发现，不是所有认为重要的研究 因素都具有统计学意义。一个随机事件的发生与否，往往 与多个影响因素有关。Logistic 回归分析能从众多影响该 事件发生的可疑因素中，筛选出对事件发生概率有影响的 因素，并建立起用这些影响因素估计该事件在某段时间内 发生概率的 Logistic 回归模型。 在表 3 中 X2（居住环境） 、X4（配偶职业） 、X6（配偶 学历） 、X7（婴儿性别） 、X8（妊娠结局） 、X10（怀孕原因） 、 X11（产妇有无并发症） 、X12（婴儿患病情况） 、X13（婚后 夫妻感情）的回归系数均为正值，表明居住环境、配偶职 业、配偶学历、婴儿性别、妊娠结局、怀孕原因、产妇有 无并发症、婴儿患病情况、婚后夫妻感情是产褥期妇女关 于新生儿生命知识知晓的促进因素。同时，X2（居住环境） 、 X4（配偶职业） 、X10（怀孕原因） 、X13（婚后夫妻感情） 等因素对产褥期妇女关于新生儿生命知识知晓率影响有统 计学显著性意义。 从优势比看， “半城半乡”更易于提高关于新生儿生命 知识知晓率，我们考虑可能是因为居住在半城半乡的产妇 比城市产妇工作压力小有更充足的时间关注新生儿生命知 识，同时又比居住在农村的产妇文化程度普遍高；“产妇 职业”表明，除了“下岗或无业”比“农民”更易于关注 新生儿生命知识外，其余分类都比“农民”差；“配偶职 业”表明“下岗或无业”等各项分类都比“农民”更易于 关注新生儿生命知识；“过期产”是“足月产”的 2 倍多， “早产”是“足月产”的 1 倍多，这说明“过期产”和 “早产”的产妇比“足月产”产妇更易于关注新生儿生命 知识。 3 讨论 近年来 Logistic 回归广泛应用于医学研究的各个领域， 如流行病学和病因学的横断面研究、队列研究和病例对 照研究以及临床诊断判别模型和治疗效果评价等。 Logistic 回归模型的应用可以概括为以下 3 个方面：筛 选危险因素。随着医学的发展，人们逐步注重从多方面探 索疾病的成因。Logistic 回归模型在疾病病因的多因素分 析中有着较多的优点，适用于从众多危险因素中筛选关系 较密切的因素，并能对因素间的交互作用做深入分析。 校正混杂因素。在临床研究和流行病学研究中，常常存在 着非研究因素对研究因素的混杂作用，如年龄、性别、病 情、临床分型等干扰对某治疗措施疗效的分析，年龄、职 业、收入等干扰对疾病与生活嗜好关系的研究。控制混杂 的方法有两方面，二是研究设计时控制，即通过分层抽样 或匹配设计使病例组与对照组在混杂方面达到均衡；一是 统计分析时控制，经典的方法是采用 MantelHaenszel 分 析方法。预