阳泉市某校高中生贫血等级资料的Logistic回归模型分析

【关键词】  学生体检；贫血；Logistic回归模型

　　［摘  要］ 目的：了解和评价学生健康体检中贫血症的分布和特点。方法：用阳泉某中学2005年学生健康体检资料中的年级、性别、营养等级进行了Logistic回归模型分析。结果：根据LRM系数得出年级OR＝0.837 4；性别OR＝2.433 2；营养OR＝1.100 8，且前两者贫血等级差异有显著性。结论：在显著结果中性别因素较为重要，要重视对女生开展防治贫血的和管理；不显著因素提示应该对于营养等级的评价采用更为合理的指标为宜。

　　［关键词］ 学生体检；贫血；Logistic回归模型

　　贫血症状是学生中较为常见的疾病症状，大量研究表明，它不仅影响生长发育，而且对智力、性格、行为及免疫功能均可造成不同程度的损害。了解学生尤其是高中生的贫血情况，对正确评价即将步入大学校园学生的健康状况，制定相应的管理方法及工作重点有一定的指导意义。

　　1  材料与方法

　　1.1  材料  选自阳泉某校2005年全校学生健康体检资料。该校是山西省重点中学，仅有高一至高三年级学生。

　　1.2  方法  分析采用了Logistic回归模型的分析方法。Logistic回归模型（Logistic regression model，LRM）是分类因变量的首选多变量模型；设P（Y＝｜X｜)表示暴露因素为X水平时的个体发病的概率，则优势odds为发病概率P与不发病概率1－P之比。logit P定义为优势之对数：即logit P≌ln［p／1－p］对于多元Logistic回归模型定义为logit P＝α+β1X1+β2X2+......+βmXm。

　　2  过程和结果

　　2.1  首先对学生的体检资料中有关贫血项目进行汇总、统计  结果见表1。

　　表1  阳泉某校2005年学生体检贫血情况（略）

　　注：表中营养等级系原国家营7养等级合并形成，将营养等级中营养不良和较低体重合并为差，超重和肥胖合并为优栏。

　　2.2  将是否有贫血症作为因变量，选择年级、性别、营养等级作为自变量，用STATA 7.0统计分析软件对表1资料进行Logistic统计分析，结果见表2。

　　表2  阳泉某校2005年学生体检资料Logistic统计结果（略）

　　则Logistic回归方程表示为：logit P＝－2.358 66－0.177 56X1＋0.889 19X2＋0.096 06X3年级OR＝exp（－0.177 65）＝0.837 4；性别OR＝exp（0.889 19）＝2.433 2；营养OR＝1.100 8检验假设显示年级、性别间贫血症差异有显著性，而营养显示不显著。

　　3  讨论

　　Logistic回归处理是因变量为二项反应变量或分类变量的统计方法，它原理简单，结果易于解释，适用性强，广泛地应用于队列研究、病例对照研究和试验研究中。本次应用Logistic回归模型分析取得了较为满意的结果。性别间OR值达2.43表明女高中生罹患贫血的危险较男性要大2倍多，究其原因很多，但笔者认为这些处于青春期的女生，因为怕自己发胖，为了追求苗条身材，就有意识地控制饮食，再加上女生有月经失血现象，而挑食、偏食、吃零食的情况远比男生严重，因此造成了女生的贫血患病率高于男生的现象。故提示一方面学生体检要对女性贫血加以关注；另一方面应加强对女同学开展防治贫血知识的健康，纠正女生片面追求苗条的错误思想。同时对患有贫血的学生，要有重点地、针对性地对其进行膳食指导和药物，使其早日恢复健康。学生贫血与营养等级间的不确定性，笔者认为其后者是根据相应性别年龄的身高、体重为主要内容出来，故对贫血的评价意义不显著，提示应对营养等级的评价采用更为全面和有意义的指标为宜。

　　：

　　［1］  耿贯一.流行病学［M］.第2版.北京：人民卫生出版社，1979，1：553576.

　　［2］  陈峰.医学统计方法与stat应用［M］.第2版.北京：统计出版社，2003：182203.

　　［3］  王晓华，闫冰冰.女学生贫血120例临床分析［J］.中华现代临床医学杂志，2005，3(15).