应用exhaustive CHAID分类树与logistic回归分析脑卒中危险因素

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目的 了解上海市宝山区居民脑卒中危险因素及不同特征人群的重点干预因素,为加强宝山区居民脑卒中的预防干预提供科学依据.方法 2018年7月-2019年3月采用分层抽样方法,对12 198名宝山区常住居民进行问卷调查、体格检查及快速血糖血脂检测等,最终获得有效问卷12 005份.使用exhaustive CHAID分类树与logistic回归联合分析宝山区居民脑卒中患病相关危险因素.结果 共分析12 005人,其中男性3 858人(32.14%),女性8 147人(67.86%),平均年龄为(62.55±9.11)岁.共有464例患有脑卒中,患病率为3.87%.通过logistic回归分析发现,年龄(OR=7.070,95%CI=3.306~15.118)、教育程度(OR=0.879,95%CI=0.794~0.974)、低密度脂蛋白胆固醇(OR=1.265,95%CI=1.007~1.590)、疲劳乏力(OR=1.487,95%CI=1.195~1.849)、糖尿病(OR=1.765,95% CI=1.376 ~2.263)和高血压(OR =2.461,95%CI=1.982~3.055)均为脑卒中相关危险因素(均P<0.05).Exhaustive CHAID分类树分层揭示,高血压和糖尿病对脑卒中贡献最大,其次是年龄、教育程度和低密度脂蛋白胆固醇等危险因素.Logistic回归分析和exhaustive CHAID分类树的模型拟合良好,相对工作特征曲线下面积分别为0.724和0.715.结论 脑卒中的防制应在传统的控制高血压、糖尿病和血脂异常等危险因素的基础上,加强慢病患者分层管理与老年人群慢病早期筛查,对不同特征居民采用不同的针对性防制举措.
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