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多水平统计模型及其在预防和临床医学中的应用: 张珉

工作相关肌肉骨骼疾患的机构聚集性：基于杭州市16家机构的多水平统计模型分析被引量：2: 2019年; [背景]工作相关肌肉骨骼疾患(WMSDs)严重影响劳动者健康。国内研究多围绕职工个体特征因素展开分析,而作为工作相关疾病,WMSDs可能存在工作机构的聚集性。[目的]从个体和机构两个层面分析WMSDs的发生情况,从而为防控职工WMSDs提供依据。[方法]采用分层整群抽样的方法,2014年从杭州市参加职业体检的单位中选择代表行政管理、教育、机械制造、电力、化工、商业、卫生等行业的16家机构所有在职体检职工进行北欧肌肉骨骼量表调查,病例定义为研究对象曾经发生颈、肩、上背、肘、下背、腕/手、臀/腿、膝、踝/足9个部位中的任何部位出现持续疼痛、剧痛或不适的症状超过24 h者。采用自填式问卷。不同性别、婚姻状况和劳动类型的WMSDs发生率比较采用χ^2检验。WMSDs发生率随年龄、工龄、文化程度、经济水平的变化趋势采用Cochran-Armitage趋势检验。利用MLwi N2.0软件,以机构为水平2单位,职工为水平1单位,以是否发生WMSDs为应变量,建立肌肉骨骼疾患的两水平logistic模型。[结果]1686名在职职工WMSDs发生率为50.1%(95%CI:47.7%~52.5%),不同机构WMSDs发生率不同(χ^2=68.85,P<0.01)。男性职工WMSDs发生风险是女性的2.35倍(χ^2=51.63,P<0.01),工龄≥20年的职工发生风险是工龄<20年职工的1.32倍(χ^2=5.00,P=0.03),家庭人均月收入≥1500元/月的职工发生风险是<1500元/月的职工的1.38倍(χ^2=7.69,P<0.01),未婚职工的发生风险是2已婚职工的0.68倍(χ^2=7.21,P<0.01),脑力劳动者发生风险是脑体混合劳动者的1.35倍(χ^2=4.49,P=0.03)。水平2单位随机效应在零模型中有统计学意义(χ^2=4.21,P=0.04),而在纳入个体特征的两水平logistic模型中没有统计学意义(χ^2=2.29,P=0.13)。[结论]职工WMSDs发生率较高。两水平logistic模型分析显示,男性、已婚、型等个体特征是≥20年工龄、高收入、脑力劳动类WMSDs的危险因素,提示有这�; 张磊黄春萍; 关键词：肌肉骨骼疾患多水平统计模型聚集性

多水平统计模型分析方法及其应用被引量：19: 2017年; 多水平统计模型结合方差分析和多元统计理论,作为统计分析新技术在处理具有层次结构的数据时表现出绝对优势。本文就其基本原理和形式、参数估计和检验、应用条件以及应用资料类型和领域作简单介绍。; 钱莎莎邢健男王璐; 关键词：多水平统计模型分析方法

基于多水平统计模型评价针灸治疗原发性抑郁症的疗效及干预层次被引量：6: 2016年; 目的建立多水平统计模型,定量评价针灸治疗原发性抑郁症的疗效及干预层次,并探讨其与Meta分析结果的异同。方法检索数据库,纳入针灸治疗原发性抑郁症文献,首先构建评价针灸疗效的拟合对数事件发生率线性模型,运用MLwi N 2.26软件拟合结果,建立不同干预方式为指示变量的组合模型,以评价不同针灸干预方式对整体疗效影响程度。并对上述数据采用Rev Man 5.3软件进行Meta分析,比较两模型结果。结果最终纳入13项研究,多水平统计模型结果表明,单用针灸及针灸联合药物改善原发性抑郁症患者临床控制率优于药物[RR=1.54,95%CI（1.02,2.32）;RR=2.14,95%CI（1.63,2.81）];Meta分析结果显示,针灸联合药物改善原发性抑郁症患者临床控制率及总有效率优于药物[RR=2.24,95%CI（1.68,2.98）;RR=1.12,95%CI（1.05,1.19）]。干预方式指示变量数据模型分析结果表明,单用针灸与针灸联合药物在临床控制率、显效率及总有效率比较,差异均无统计学意义（P〉0.05）。综合多水平统计模型结果,单用针灸干预临床控制率为27.97%~28.14%,临床显效率为30.36%~35.79%,临床总有效率为90.85%~91.82%;针灸联合药物干预临床控制率为36.42%~36.64%,临床显效率为38.52%~38.84%,临床总有效率为90.91%~93.58%。结论多水平统计模型方法可评价针灸疗效及干预层次,支持针灸疗效的高质量证据充分,较Meta分析结果更为准确。; 黎波杜元灏骆雄飞; 关键词：针灸多水平统计模型疗效评价

多水平统计模型在PHEP质量评价中的应用被引量：2: 2015年; 目的评价不同地区公共卫生应急机构的PHEP质量。方法利用公共卫生应急工作能力量表对调查对象进行公共卫生应急工作能力指数的测量,再利用MLwi N2.25软件拟合两水平方差成分模型。结果水平2单位的随机效应（σ_（u_0）~2=5.364,χ~2=3.852,P=0.0497）有统计学意义;本市区县级公共卫生应急机构PHEw ai的平均水平为48.595;15家公共卫生应急机构PHEP质量最好的是编号为5的机构,最差的是编号为6的机构。结论多水平统计模型可以用于公共卫生应急机构的PHEP质量评价。; 黄春萍丁华徐珏宋姝娟刘牧文; 关键词：多水平统计模型

多水平统计模型的Stata程序实现被引量：6: 2014年; 目的介绍多水平模型的原理及其Stata程序实现。方法先建立多水平零模型,考察数据之间是否存在聚集性,再引入解释变量建立随机截距及随机系数模型。通过残差分析的方法比较各多水平模型的优劣。结果通过Stata软件分别拟合了零模型、随机截距、随机系数模型。结论多水平模型的Stata程序简单易操作值得推广。; 谢传波牛中正丁鹏刘涛陈维清; 关键词：多水平模型

多水平统计模型在卫生领域的应用及其进展: 多水平统计模型(multilevel models)是上世纪80年代由英、美统计学家发展并用于分析嵌套(或层次)结构数据的统计分析技术。嵌套结构数据广泛存在于各研究领域。例如,在教育研究中,学生嵌套于班级,班级又嵌套于学...; 曹明芹李晓松; 关键词：多水平统计模型多水平模型卫生领域

多水平统计模型在Meta分析异质性控制中的作用被引量：3: 2011年; 检索并综合国内外Meta分析异质性处理的相关文献,介绍基于随机效应的Meta回归、基线风险效应模型及基于分层贝叶斯的随机效应模型等多水平统计模型在Meta分析异质性控制中的应用。多水平统计模型将传统模型中单一的随机误差项分解到与数据层次结构相对应的水平上,其拟合效应不仅能使Meta分析结果更为稳健与合理,而且能通过对协变量的解释指导临床具体问题。; 仇瑶琴贺佳; 关键词：多水平统计模型 META分析

基于多水平统计模型的气象数据研究: 多水平模型主要用于处理具有分层结构的数据;本文首先简述了多水平模型的发展历史，并结合传统的回归模型给出了多水平模型的一般形式，然后给出了模型的参数估计和假设检验，在参数估计方面，突破了传统模型的参数估计方法(最小二乘、极...; 郑文波; 关键词：多水平统计模型气象数据参数估计 GIBBS抽样

二分类多水平统计模型的应用研究: 目的利用第四次国家卫生服务调查重庆西部扩点地区资料进行两水平Logistic回归模型的实证研究,旨在研究多水平模型在实际运用过程中的方法学问题,为以后此类数据的正确分析提供参考。方法利用重庆市第四次国家卫生服务调查西部扩...; 廖国宇周燕荣钟晓妮; 关键词：多水平模型

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