表 BMI等级影响因素的Logistic回归分析

logistic回归分析

0
1X1
2X2
mXm
10
若 Z 0 1X1 2 X 2 m X m 则 P 1 1 eZ
1P
00..55
0
Z
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
图16-1 logistic函数的图形
11
2.模型参数的意义
ln P 1 P
0
1X1
2X2
mXm
logitP
常数项β0表示暴露剂量为0时个体发病与
20
二、logistic回归模型的参数估计
数据格式：同多元线性回归分析的数据格式参数估计：
最大似然估计(maximum likelihood
estimate,MLE)法可利用统计软件实现。
21
优势比估计：某一因素两个不同水平优势比的估计值为
OR j exp bj C1 C0
Xj只有两个水平时ORj的1-α可信区间为：
研究二分类或多分类观察结果与一些影响
因素之间关系的一种多变量分析方法。
7
一、基本概念
二分类变量
连续变量
因变量Y=
1 0
阳性率P:(0,1)
ln
P 1-P
:
(,
)
Logit变换
8
ln P 1 P
0
1X1
2X2
mXm
P
1
1 exp[(0 1 X1 2 X 2 L m X m )]
32
33
34
Variables in the Equation
S1ta ep
x6 Constant
S2tb ep
x5 x6
Constant
B 2.826 -.523 1.828 3.059

体重指数及腰围与高血压关系的分层Logistic回归分析

ＯＲ值均随着年龄组的递增而降低。性别和不同年龄层分别用ＷＣ和ＢＭＩ预测高血压的ＲＯＣ曲线下面积均大于０．５。结论ＷＣ和ＢＭＩ均是１８周岁以上成人较好的高血压预测指标。青年的整体肥胖和腹型肥胖对血压的影响
程度高于中老年，需重点关注。关键词：体重指数；腰围；高血压
型肥胖率也随之升高，调整性别、文化、职业、婚姻状况、高血压家族史、职业活动强度、吸烟和饮酒等８项
有关的因素后，按年龄分层的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析结果表明：青年ＢＭＩ肥胖组患高血压的ＯＲ值是正常组的１５．１６７倍，青年腹型肥胖组患高血压的ＯＲ值是腰围正常组的６．９９５倍；ＢＭＩ肥胖组、腹型肥胖组的偏回归系数值和
ｃｈｉｌｄｈｅａｌｔｈｃａｒｅｉｎＧｏｎｇｓｈｕｄｉｓｔｒｉｃｔ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ，３１００５８，Ｚｈｅｉｆａｎｇ，Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：０ｂｊｅｃｔｉｖｅＴｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｂｏｄｙｍａｓｓｉｎｄｅｘ（ＢＭＩ），ｗａｉｓｔｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｃｅ（ＷＣ）ａｎｄａｄｕｌｔ
浙江预防医学
２０１４年５月第２６卷第５期
ＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｅｙＭｅｄ，Ｍａｙ．２０１４，Ｖｏｌ２６，Ｎｏ．５

江苏省大学生体质健康影响因素的logistic回归分析

控体节食一．５０００００８．４
游泳安全受他人攻击
００７０３．２．３７００８００１．６．６
Ｌ时间网性年龄
００８．９００８．８
０Ｏ．０１００２．０
素ｌｉｉ回归分析，其中ｌｏｓｃｇｔ９个指标的ＰＯ１，按照００＜．０．５的检
０００００３．６．３
００７．４００９．９００３．３０Ｏ．０１
对应的第一手
是否Ｉ溉 ‘．０００６嗡消年龄００４．９
健康状况
喝饮料吃甜点西式快餐
喝奶
０１６０Ｏ０．０．０
００２０１３．４．４一．３０２８００３．８００８０７＇．０．８ｔ
单因素ｌｇｓｃ回归分析；多因素分析采用多素ｌｉｔｏｉｉｔｏｓｃ同ｇｉ
分析，模型筛选方法为逐步回归法，多因素ｌｇｓｉｏｉｔｃ同归
指标
ｒ
Ｐ
指标
ｒ
Ｐ
年龄学生年级１收入｝＿］
０５５０００．２．００６．１０００４．０一．１独不愉快火眠
００２．３００９．６一．１０１８
０００．０００．Ｉ５０００．０
父亲学历母亲学历
学爿成绩是否住宿有无献血
００６０００．５５０００６６．１．５３

18805例中国成年人中医体质类型与超重和肥胖关系的Logistic回归分析

万方数据
中西医结合学报２０１０年１１月第８卷第１１期ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｖｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０１０，Ｖ０１．８，Ｎｏ．１１
·１０２５·
注：有１１例对象文化程度空缺。表２超重和肥胖与正常体重者的中医体质类型构成比
［例（％）］
２．３中医体质类型与超重和肥胖关系的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析为了分析中医体质类型与超重和肥胖的关系，我们以是否超重或者肥胖（均以正常体重为参照）为因变量，以是否为８种偏颇体质为自变量（均以平和万质方为数参据照），建立第一个Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型。
为了排除人口统计学对结果的影响，我们将性别、年龄、婚姻状况、文化程度、职业和体质分类一起纳入Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型，建立第二个模型。Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归变量赋值情况见表３。
·１０２６·
中西医结合学报２０１０年１１月第８卷第１１期ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｖｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０１０，Ｖ０１．８，Ｎｏ．１１
中西医结合学报２０１０年１１月第８卷第１１期ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｖｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０１０，Ｖ０１．８，Ｎｏ．１１
·１０２７·
与平和质相比，痰湿质发生超重的危险性增加
呈现有统计学意义的负相关，这将在另外的研究中
９３％，发生肥胖的危险性增加２９７％；气虚质发生肥
基金项目：国家重点基础研究发展计划（９７３计划）资助项目（Ｎｏ．２００５ＣＢ５２３５０１）Ｃｏｒｒｅｓｐｏ万ｎｄ方ｅｎ数ｃｅ据：ＱｉＷａｎｇ，ＭＤ，Ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ；Ｔｅｌ：０１０—６４２８６３１２；Ｅ—ｍａｉｌ：ｗａｎｇｑｉ７１０＠１２６．ｃｏｍ

幼儿期儿童单纯性肥胖症的相关危险因素Logistic回归分析

幼儿期儿童单纯性肥胖症的相关危险因素Logistic回归分析摘要：目的：研究幼儿期儿童发生单纯性肥胖症情况及发生相关危险因素。

方法：对523例3～7岁幼儿期儿童的单纯性肥胖症的发生情况进行调查，并分析伴有肥胖的儿童和未伴有肥胖儿童的临床资料，单因素分析采用卡方检验，多因素分析采用多因素非条件 Logistic回归进行分析。

结果：523例幼儿51例为肥胖患儿，患儿肥胖率为9.75%，经过单因素和多因素分析发现：父亲BMI≥24 kg /m2（OR=2.453，95%CI：0.563～3.563），母亲BMI≥24 kg / m2（OR=2.553，95%CI：0.353～4.253），经常吃零食（OR=2.553，95%CI：0.353～4.253）；经常吃甜食（OR=6.353，95%CI：0.303～9.378）；经常吃油炸食品（OR=4.645，95%CI：0.757～5.646）；经常夜宵（OR=5.443，95%CI：0.457～7.485）。

结论：幼儿期儿童发生单纯性肥胖症大多是因遗传和不合理饮食导致的。

关键词：儿童；肥胖；危险因素；Logistic回归分析[Abstract]Objective：To investigate the risk factors of en risk factors for simple childhood obesity in infancy.Methods：523 cases of 2 to 3 years children are investigated and analysis of simple childhood obesity of patients with children，single factor analysis using the chi-squared test，multivariate analysis using multivariate unconditional Logistic regression analysis.Results：523 cases of children 51 cases of obesity in children，children with obesity was 9.75%，through univariate and multivariate analysis found：Father BMI ≥ 24 kg / m2（OR = 2.453，95% CI：0.563 ~ 3.563），Mother's BMI ≥ 24 kg / m2（OR = 2.553，95% CI：0.353 ~ 4.253），frequent snacking（OR = 2.553，95% CI：0.353 ~ 4.253）；often eat sweets（OR = 6.353，95% CI：0.303 ~ 9.378）；often eat fried foods（OR = 4.645，95% CI：0.757 ~ 5.646）；regular supper（OR = 5.443，95% CI：0.457 ~ 7.485）.Conclusion：Pediatric simple obesity is mostly caused by genetic and immoderate diet。

孕前体质指数及妊娠期血糖水平与大于胎龄儿发生风险的相关性

临床医学研究与实践2021年6月第6卷第17期DOI :10.19347/ki.2096-1413.202117010基金项目：广州市番禺区科技计划项目（No.2019-Z04-41）。

作者简介：蔡文竹（1982-），女，汉族，湖北荆州人，主治医师，学士。

研究方向：产科疾病。

Relationship between pre-pregnancy body mass index and blood glucoselevels during pregnancy and the risk of large for gestational ageCAI Wenzhu,YANG Meiying,MO Xiaoyue(Obstetrics and Gynecology Department,Guangdong Clifford Hospital,Guangzhou 511495,China)ABSTRACT:Objective To explore the relationship between pre-pregnancy body mass index (BMI)and blood glucose levels during pregnancy and the risk of large for gestational age (LGA).Methods The clinical data of 2035pregnantwomen who underwent regular obstetric checkups,completed 75g oral glucose tolerance test (OGTT),and followed up todelivery in Guangdong clifford hospital were selected.Multivariate Logistic regression was used to analyze the relationship between pre-pregnancy BMI and blood glucose levels at different time points of OGTT and the risk of LGA.Results Thestatistical results were as follows:average pre-pregnancy BMI (20.2±2.5)kg/m 2;average OGTT fasting blood glucose (4.4±0.4)mmol/L,average OGTT 1h blood glucose (7.9±1.7)mmol/L,average OGTT 2h blood glucose (6.8±1.4)mmol/L;255cases (12.5%)of gestational diabetes mellitus (GDM);199cases (9.8%)of LGA.The multivariate Logistic regression analysis showed that for every 1unit increase in blood glucose level in OGTT 1hour,the risk of LGA increased by 1.17times (OR =1.17;95%CI:1.02-1.32);the risk of LGA in newborns of pregnant women with GDM was 2.38times of that of normal pregnant women (OR =2.38;95%CI:1.63-3.48);the risk of LGA in pregnant women with a BMI of >23.5kg/m 2beforepregnancy was significantly higher than that of pregnant women with a BMI of <18.5kg/m 2(OR =3.09;95%CI:1.05-9.07).Conclusion Pre-pregnancy BMI>23.5kg/m 2and hyperglycemia during pregnancy are independent risk factors for LGA.KEYWORDS:pre-pregnancy body mass index;gestational diabetes mellitus;large for gestational age孕前体质指数及妊娠期血糖水平与大于胎龄儿发生风险的相关性蔡文竹，杨美英，莫小跃（广东祈福医院妇产科，广东广州，511495）摘要：目的探讨孕前体质指数（BMI ）及妊娠期血糖水平与大于胎龄儿（LGA ）发生风险的相关性。

学龄前儿童肥胖危险因素Logistic模型分析

学龄前儿童肥胖危险因素Logistic模型分析作者：芮溧，曾果， RUI Li， ZENG Guo作者单位：芮溧,RUI Li(昆明医学院营养与食品研究所,昆明,650031)，曾果,ZENG Guo(四川大学华西公卫学院营养与食品卫生教研室)刊名：现代预防医学英文刊名：MODERN PREVENTIVE MEDICINE年，卷(期)：2008，35(9)被引用次数：1次1.张业武Cox比例风险模型对条件logistic回归参数估计原理和方法[期刊论文]-中国卫生统计 2002(01)2.张文彤SPSS11统计分析教程(高级篇) 20023.张新庆.周瑞华学龄前肥胖儿童的肥胖因素分析[期刊论文]-中国学校卫生 1994(02)4.Soren Sen HT.Sabroe S.Rothman KJ Relation between weight and length at birth and body mass indexin young adulthood:Cohort Study 19975.林晓霞.朱寿民.华金中学龄前儿童单纯性肥胖倾向的调查及相关因素分析 1999(06)6.张红.高晖.林峰3～6岁儿童单纯性肥胖症相关因素调查[期刊论文]-海峡预防医学杂志 2003(02)1.期刊论文李林中.胡小琪儿童肥胖与代谢综合征-国外医学（卫生学分册）2006,33(5)儿童肥胖的发生率及其严重程度在世界范围内呈增加趋势.代谢综合征的早期临床表现已经在部分肥胖儿童中有所显示,如高血压、高血糖/胰岛素抵抗、血脂异常、心血管疾病等,极大地影响了儿童身体健康.随着肥胖状态的持续,这些儿童成年后心血管疾病、糖尿病的患病率和死亡率必然会明显上升.本文对儿童肥胖与原发性高血压、高血糖/胰岛素抵抗、血脂异常、心血管疾病等的关系进行了综述.2.学位论文芮溧以幼儿园为中心的学龄前儿童肥胖营养干预及效果评价研究2006肥胖已成为危害人类健康的全球性公共卫生问题，目前中国的肥胖问题尤其是儿童肥胖也日趋严重，肥胖的预防和控制受到越来越多地关注。

Logistic回归分析报告结果解读分析-logit回归解读

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。

比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。

例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。

自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。

通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。

Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。

多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。

1.Logistic回归的用法一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic 回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。

2.用Logistic回归估计危险度所谓相对危险度(risk ratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的比值。

Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。

如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的1.7倍。

这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患胃癌的OR是1.7。

如果以男性作为参照，算出的OR将会是0.588(1/1.7)，表示女性发生胃癌的风险是男性的0.588倍，或者说，是男性的58.8％。

撇开了参照组，相对危险度就没有意义了。

某大学学生亚健康状况及其影响因素logistic回归分析

维普资讯
中国卫生统计２００７年６月第２第３期４卷
・
２５・５
某大学学生亚健康状况及其影响因素ｌｉ张晓方周红蔡闽，２
＜应不良自评量表＞４作为调查工具，长江大学四适【】对
３分析软件本研究中所有数据分析处理运用．
ＶｉａＦｘｒ６０ＳＳ．ｓｌｏｐｏ．、Ａ８２统计软件完成。ｕ
结果与分析１基本情况．本次调查对象的年龄１～２７５岁，
型人格发生的危险因素。焦虑、神病性及障碍型人格是促进适应不良发生的因素。女性、精适应不良Ｃ因子、碍型人格障是身心健康障碍发生的促进因素；独生子女身心健康状况要好于非独生子女，身心健康的保护因素。结论而是大学生
康发生率为６．０８３％。不同人Ｖ学特征与亚健康的关１
系见表１。
表１显示，同人口学特征的亚健康发生率，不女性
个校区的在校大学生的亚健康状态进行横断面问卷调查。调查内容除了学生的基本情况外，包括一般的还家庭资料，如家庭住地、兄弟姐妹数、母文化程度、父家庭结构、家庭每月支付个人消费情况等。
平均年龄２．。其中男性４８例（４４％）女性０６岁１４．７，５２例（５５％）医学专业４８例（５５％）非医学２５．３；２４．３，专业５２例（４４％）一、年级７３例（４７％）１５．７；二０７，９，三、年级２７例（５２％）家住农村５５例四３２．１；２（５５％）家住城镇４５（４１％）父母文化程度５．８，１例４．５；初中及以下４２例（２３％）９５．４，初中以上４８例４（７６％）独生子女２８例（７４％）非独生子女４．６；５２．５，６２例（２５％）８７．５。２不同人口学特征与亚健康的关系．９０例中，选结果属于亚健康的有６２例，健４筛４亚

二分类logistic回归案例

二分类logistic回归案例
以下是一个二分类Logistic回归的案例：
假设我们正在研究肺癌的危险因素。

在这个案例中，因变量是是否患有肺癌（是或否），自变量可能包括性别、体重指数（BMI）、是否吸烟、年龄以及是否有慢性阻塞性肺病（COPD）病史等。

首先，我们需要收集数据，包括所有可能的影响因素以及是否患有肺癌的结果。

然后，我们进行数据清理和预处理，包括处理缺失值、异常值和编码问题。

接下来，我们进行单变量分析，单独考察每个自变量与因变量之间的关系。

例如，我们可以使用卡方检验来分析性别、吸烟状况、COPD病史等分类变量与肺癌的关系，使用t检验来分析年龄和BMI等连续变量与肺癌的关系。

根据单变量分析的结果，我们筛选出与肺癌有显著关系的变量，然后进行多因素分析。

在这个案例中，我们可以使用二分类Logistic回归模型来分析这些变量与肺癌的关系。

我们可以通过逐步回归、向前选择或向后删除等方法选择自变量进入模型。

在Logistic回归分析中，我们可以通过估计回归系数、似然比检验和AIC 等信息准则来评估模型的拟合优度和预测能力。

我们还可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力。

最后，我们解释结果并撰写研究报告或论文。

在解释结果时，我们需要考虑自变量之间的相互作用和多重共线性问题。

如果存在多重共线性问题，我们需要采取措施解决它，例如使用主成分分析或岭回归等方法。

总之，二分类Logistic回归是一种强大的统计工具，可以帮助我们了解分类结果与一组影响因素之间的关系，并预测新数据点的分类概率。

在案例研究中，我们需要注意数据预处理、变量选择和结果解释等方面的问题。

BMI分层与2型糖尿病肾病的相关性分析

BMI分层与2型糖尿病肾病的相关性分析目的分析体质量指数（BMI）与2型糖尿病肾病（T2DN）患病率的相关性。

方法以2015年3月—2017年3月该院收治的2型糖尿病（T2DM）患者214例为研究对象，所有患者进行体格检查，根据BMI 指数分为3组，分别为正常组、超重组和肥胖组，比较各组的生化指标和T2DN患病率，并将各组与T2DN进行相关性分析。

结果肥胖组和超重组HbA1c、TC 、TG、HDL-C及UMA与正常组比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；在T2DN患病率方面，肥胖组最高为40.48%，明显高于超重组20.79%和正常组10.64%，组间比较差异有统计学意义（P＜0.05）；Logistic回归分析显示，T2DN患病率与肥胖组呈正相关性。

结论肥胖与T2DN的发生呈正相关性，T2DM肥胖患者可作为T2DN的主要预防人群。

标签：BMI分层；2型糖尿病；肾病；相关性分析随着社会经济的发展，人们生活方式和饮食习惯的改变，糖尿病（DM）在我国的患病率呈上升趋势，据调查，目前中国DM患者达一亿多人，已超过印度成为全球DM第一大国[1]。

其中2型糖尿病（T2DM）是患病率较高的类型，多见于肥胖者。

2型糖尿病肾病（T2DN）是其最常见的并发症之一，研究表明，随着T2DN患病率的增加，肥胖率也在增加，肥胖对于T2DN的进展有加速作用[2]。

故分析探究T2DN和肥胖的关系，对于T2DN的预防和控制具有重要意义。

故该院以2015年3月—2017年3月收治的214例T2DM患者为例，根据体质量指数（BMI）分组，探究BMI分层与T2DN的相关性，现报道如下。

1 资料与方法1.1 一般资料选取该院收治的T2DM患者214例为研究对象。

其中男110例，女104例，年龄20～82岁，平均（59.61±2.12）岁。

所有患者进行体格检查，根据BMI指数进行分组，正常组：BMI0.05），具有可比性。

1.1.1 纳入和排除标准纳入标准：①均符合世界卫生组织制定的T2DM诊断标准；②所有患者对该次研究知情，并自愿签署知情同意书。

妊娠期糖尿病相关因素的Logistic回归分析

妊娠期糖尿病相关因素的Logistic回归分析妊娠期糖尿病（Gestational Diabetes Mellitus，GDM）是指妊娠期间发生的临时性高血糖状态。

它是一种常见的妊娠并发症，可能对母亲和胎儿的健康产生不良影响。

了解其相关因素对于预防和早期诊断GDM非常重要。

在这篇文章中，我们将使用Logistic回归分析来探索与妊娠期糖尿病相关的因素。

我们需要收集相关的数据。

我们可以通过回顾一批妊娠妇女的医疗记录来获得信息。

可能包括以下一些变量：妇女的年龄、家族糖尿病史、孕前体重指数（Body Mass Index，BMI）、孕前高血压病史、孕妇的种族、孕前接触的药物和营养补充剂、孕前和孕期的体力活动水平等。

接下来，我们可以使用Logistic回归模型来分析这些变量与GDM之间的关系。

在Logistic回归中，我们使用二元因变量（GDM存在与否）和多个自变量来建立模型。

这些自变量可能是我们在数据收集中获得的变量。

请注意，我们需要对连续变量进行适当的转换，例如将BMI进行离散化处理。

在进行Logistic回归分析之前，我们需要先处理数据。

这包括数据清洗、处理缺失值、转换变量类型等。

然后，我们可以使用统计软件（例如SPSS或R）来拟合Logistic回归模型。

在模型建立过程中，我们需要使用变量选择技术（例如逐步回归或岭回归）来选择最相关的自变量。

我们可以对模型进行解释和应用。

我们可以检验每个自变量的系数是否显著，并根据系数大小判断它们对GDM的相对重要性。

这有助于理解GDM的发病机制，并指导预防和治疗策略的制定。

我们可以利用模型进行风险评估，根据某个孕妇的特定特征预测其患GDM的风险，从而实现早期诊断和干预。

Logistic回归分析是一种有力的工具，可以帮助我们理解和预测妊娠期糖尿病的相关因素。

通过这种分析，我们可以更好地了解GDM的发病机制，并制定相应的干预措施，以降低母婴的风险。

生物统计logistic回归模型举例

生物统计logistic回归模型举例Logistic 回归是一种常用的统计分析方法，常用于二分类问题的建模和预测。

下面通过一个示例来说明如何建立 Logistic 回归模型。

假设我们要研究一个人是否会患上某种疾病，我们收集了一些可能与该疾病相关的因素，例如年龄、性别、体重指数（BMI）、是否吸烟等。

我们将这些因素作为自变量，而将是否患病作为因变量。

我们可以使用 Logistic 回归模型来建立这些自变量与因变量之间的关系。

在这个例子中，因变量只有两个取值，即患病和未患病，因此可以用 0 和 1 来表示。

首先，我们需要将自变量进行编码。

对于连续型自变量，如年龄和 BMI，可以直接使用原始数据。

对于分类型自变量，如性别和是否吸烟，需要进行编码。

例如，可以用 0 表示女性，1 表示男性；用 0 表示不吸烟，1 表示吸烟。

接下来，我们可以使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）来估计模型的参数。

MLE 的基本思想是通过最大化似然函数来确定模型的参数，使得模型在给定数据下的可能性最大。

在 Logistic 回归中，似然函数是一个关于参数的函数，可以通过数值方法（如牛顿-拉夫逊法）或迭代算法（如梯度下降法）来求解。

一旦得到了模型的参数，我们就可以使用模型来进行预测。

对于一个新的个体，我们可以将其自变量的值代入模型中，得到该个体患病的概率。

需要注意的是，在建立 Logistic 回归模型时，需要对数据进行预处理和清洗，例如去除异常值、处理缺失值等。

此外，还需要对模型的拟合效果进行评估，例如计算准确率、召回率、F1 分数等指标。

下面是一个Python 代码示例，演示如何使用`scikit-learn`库中的`LogisticRegression`模型进行二分类问题的 Logistic 回归分析：```pythonimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载示例数据data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')X = data[:, :4]y = data[:, 4]# 将数据集分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 创建 Logistic 回归模型model = LogisticRegression(max_iter=1000)# 在训练集上训练模型model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = model.predict(X_test)# 计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("Accuracy:", accuracy)```在上述示例中，我们首先加载了一个示例数据集，其中包含自变量`X`和因变量`y`。

广州市海珠区3~12岁儿童身高调查及影响因素分析

中国初级卫生保健2021年4月第35卷第4期（总第424期）儿童的身高不仅能反映儿童的身高发育情况，还能综合评估一个地区甚至一个国家的社会经济发展和医疗卫生保健水平，促进儿童身高增长对家庭、社会和国家有重要意义[1]。

由于3~12岁的儿童生长发育水平较为平稳，更适合进行身高的调查研究，故本研究对广州市海珠区904名3~12岁儿童的身高生长情况以及遗传、营养、运动、睡眠等身高影响因素进行调查和分析，评价广州市海珠区儿童身高情况，为临床保健工作提供参考根据，促进儿童的健康成长。

1对象与方法1.1研究对象2019年7月—2020年1月随机选取广州市海珠区904名未患有影响身高遗传性疾病的3~12岁儿童，对其进行体格测量，对家长进行问卷调查。

1.2研究方法1.2.1身高测量方法由小组成员采用符合国家标准的身高计对儿童进行身高测量。

受试者两肩微后收自然下垂，挺胸抬头，头部保持平直，目视前方，两腿直立，脚后跟并拢，头、足跟紧贴身高计测量柱。

测量人员挪动身高计头顶板，使其与受试者头顶呈平行位，以厘米为单位，记下此时身高计刻度上的数字，精确到0.1c m。

测量结束后，记录相关信息。

1.2.2问卷调查小组成员自行设计完成《儿童身高、遗传身高和目标身高的调查问卷》。

问卷内容主要包含：（1）基本信息：儿童姓名、性别、年龄、当前年龄的体重和身高、父母身高；（2）出生情况：足月产、早产；（3）既往史：慢性疾病史、药物史；（4）饮食情况：吃钙片、喝牛奶情况，饮食均衡或挑食；广州市海珠区3~12岁儿童身高调查及影响因素分析*李淦峰①梁汝康①甄凯蓝①李嘉然①张微①曾捷敏①刘卓贤①高佳宁①李曾丽①梁敏②摘要目的：了解广州市海珠区儿童身高发育情况，分析其影响因素。

方法：随机抽取海珠区904名3~12岁儿童进行体格测量，对家长进行问卷调查，获得儿童身高及其影响因素的相关数据。

结果：3~5岁组男、女童，6~岁组男童，7~8岁组男、女童，9~岁组男童的身高均值均低于全国水平（P＜0.05）。

体重指数与青年脑梗死患者危险因素相关性分析

体重指数与青年脑梗死患者危险因素相关性分析*张建磊①　邓建①　薛米莱①　陆叶①　李双阳①②　唐红梅①　白雪①② 【摘要】　目的：分析各体重指数（BMI）青年脑梗死患者临床资料，并进一步探讨BMI≥24 kg/m2青年脑梗死的危险因素，为临床工作者针对各BMI青年脑梗死患者的病情分析提供参考。

方法：选取2016年8月—2021年9月于西南医科大学附属中医医院住院的青年（18~45岁）脑梗死患者204例，根据BMI分为低体重指数组（n=7，BMI<18.5 kg/m2）、正常体重指数组（n=81，BMI 18.5~23.9 kg/m2）、超重组（n=80，24.0~27.9 kg/m2）、肥胖组（n=36，BMI≥28.0 kg/m2）。

回顾性分析各BMI青年脑梗死患者临床资料，包括吸烟史、饮酒史、高血压、糖尿病，实验室指标（血糖、血脂、血常规、肝功能、肾功能、同型半胱氨酸）、美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）、出院时改良Rankin量表（mRS）评分等。

进一步将青年脑梗死患者分为BMI≥24 kg/m2组和BMI<24 kg/m2组，采用logistic回归分析BMI≥24 kg/m2青年脑梗死的独立影响因素。

结果：不同BMI青年脑梗死患者C反应蛋白、脉压差、收缩压、尿酸、甘油三酯、高密度脂蛋白及高血压占比比较，差异均有统计学意义（P<0.05）；不同BMI青年脑梗死患者年龄、血糖、平均动脉压、舒张压、载脂蛋白B、同型半胱氨酸、总胆固醇、低密度脂蛋白、载脂蛋白A1、肌酐、中性粒细胞/淋巴细胞比值（NLR）、D-二聚体、纤维蛋白原、NIHSS评分、mRS评分、红细胞分布宽度变异系数及糖尿病、吸烟、饮酒、男性占比比较，差异均无统计学意义（P>0.05）。

进一步分析显示，BMI≥24 kg/m2组平均动脉压、收缩压、舒张压、脉压差、甘油三酯、血糖、尿酸水平及高血压占比均高于BMI<24 kg/m2组（P<0.05），而高密度脂蛋白低于BMI<24 kg/m2组（P<0.05）。

妊娠期糖尿病相关因素的Logistic回归分析

妊娠期糖尿病相关因素的Logistic回归分析
糖尿病是一种长期存在的疾病，其可以影响人们正常的生活。

近年来，妊娠期糖尿病
的患病率也在不断上升，给未来母婴的健康带来了巨大的威胁。

因此，为了有效控制和预
防妊娠期糖尿病，我们需要了解妊娠期糖尿病的相关因素。

本研究选取了100名住院妊娠妇女作为样本，采用Logistic回归分析的方法，分析了不同因素对妊娠期糖尿病的影响，并通过建立模型预测妊娠期糖尿病的患病风险。

结果显示，年龄、BMI、糖尿病家族史、孕前体重以及孕期合并症是妊娠期糖尿病的
主要危险因素。

其中，年龄是最显著的危险因素，年龄越大，妊娠期糖尿病的患病率越高。

而孕前体重和BMI也是影响妊娠期糖尿病的关键因素，过高的孕前体重和BMI会增加妊娠
期糖尿病的风险。

此外，糖尿病家族史和孕期合并症也是妊娠期糖尿病的危险因素。

进一步的分析表明，通过建立Logistic回归模型可以有效预测妊娠期糖尿病的患病风险。

模型预测可以为临床医生提供帮助，提前识别高危妊娠妇女，并采取相应的干预措施
进行预防。

综上所述，妊娠期糖尿病的患病率与年龄、BMI、糖尿病家族史、孕前体重以及孕期
合并症等因素相关。

通过建立模型可以预测妊娠期糖尿病的患病风险，并为其采取相应的
预防措施。

这些发现对培训医生和优化妊娠保健计划都有着重要的意义。