1、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OR0.837 4；性别 OR2.433 2；营养 OR1.100 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教育和管理；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
2、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（YX)表示暴露因素为 X 水平时的个体发
3、病的概率，则优势 odds 为发病概率 P 与不发病概率 1P 之比。logit P定义为优势之对数：即 logit Plnp1p对于多元 Logistic 回归模型定义为 logit P+1X1+2X2+.+mXm。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 Logi
4、stic 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 P2.358 660.177 56X10.889 19X20.096 06X3 年级 ORexp （0.177 65）0.837 4；性别 ORexp（0.889 19）2.433 2；营养 OR1.100 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
5、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教育，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治疗，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、体重为主要内容计算出来，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。参考文献：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.现代医学统计方法与 stat 应用M.第 2 版.北京：中国统计出版社，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).
