基于ZIGP模型的阳性过敏原数影响因素研究

发布时间：2017-08-11 14:07

  本文关键词：基于ZIGP模型的阳性过敏原数影响因素研究

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【摘要】：目的利用零膨胀广义泊松模型,分析阳性过敏原数的分布及相关的影响因素,为过敏和过敏性疾病的预防提供科学依据。方法收集2782例过敏患者信息,利用过离散O检验、Vuong检验和AIC、BIC等信息准则选取最优模型——零膨胀广义泊松模型,应用该模型分析过敏患者阳性过敏原数的影响因素。结果在就诊患者中,阳性过敏原数为0的患者有1969例,占70.78%。过离散的O=52.13,P0.001,说明因变量存在过离散现象;两次Vuong检验的值分别是22.728和4.648,值均小于0.05,说明零膨胀模型优于传统计数模型;结合AIC、BIC值确定零膨胀广义泊松模型。影响因素分析,文化程度高易出现阳性过敏原(OR=2.232,OR 95%CI=1.2067~4.1286);性别(OR=0.596,OR 95%CI=-0.7703~-0.2663)、文化程度(OR=0.869,OR 95%CI=-0.2759~-0.0043)、辛辣食物(OR=1.119,OR 95%CI=0.0052~0.2190)和接触宠物以及毛絮物品(OR=1.338,OR 95%CI=0.0868~0.4962)是影响阳性过敏原数多少的因素,男性相对于女性、文化程度低相对于文化程度高的人群阳性过敏原数更多,喜好辛辣食物和常接触宠物以及毛絮物品的人群是阳性过敏原数增加的危险因素。结论分析零膨胀数据时模型的选择至关重要,合适的统计模型有助于提高数据的拟合效果,使分析结果更全面可靠;过敏患者可以是单一或多种过敏原呈阳性反应,同时发生多种阳性过敏原更应关注男性、文化程度低、喜好辛辣食物和常接触宠物等人群,从而减少过敏的发生,达到预防过敏性疾病的目的。
【作者单位】： 哈尔滨医科大学公共卫生学院;
【关键词】： 零膨胀现象 过离散 ZIGP模型 阳性过敏原数
【基金】：国家重大专项课题(2014ZX08011005)
【分类号】：R593.1
【正文快照】： 在计数资料中,经常发现观察事件发生数中存在大量的零计数,这些零的比例远超过传统计数模型的预测能力,这种现象称为零膨胀(zero-inflated)。John-son和Kotz[1]最早在理论上对零膨胀现象进行初步研究和探索。Lambert在1992年提出零膨胀Poisson模型很好地解决了数据中存在过多，

本文编号：656509