Log-binomial回归在社区干预效果评价中的应用

发布时间：2017-09-25 03:08

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【摘要】：目的介绍利用log-binomial回归评价社区干预效果的原理与方法。方法通过在log-binomial模型中增加干预变量和时间变量的交互项,获得相对率比(RRR)的估计值,来进行社区干预效果评价,并以实例进行分析。结果通过"儿童关爱"干预措施对婴幼儿腹泻患病率影响的实例分析了在有无协变量的log-binomial回归在社区干预效果评价中的应用效果,并与Poisson回归模型做了相应的比较。调整混杂因子后的log-binomial回归模型是在控制了个体因素后对干预效应的有效估计,因此,评价的结果更为可靠。结论 log-binomial回归模型是社区干预研究的一种有效方法。
【作者单位】： 兰州大学公共卫生学院;西安交通大学医学部公共卫生学院;
【关键词】： log-binomial回归 社区干预 效果评价
【基金】：国家自然科学基金(81230016) 兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金(lzujbky-2014-156)
【分类号】：R311
【正文快照】： Log-binomial回归模型是广义线性模型的一种特殊类型,由于它很容易得到某一因素率比(rate ratio,RR)的最大似然估计值,因此,能够作为干预效应评价的选择方法。Log-binomial回归方法及其评价原理假定反应变量服从二项分布,连接函数为对数连接的这样一种广义线性模型类型通常被

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：915003