【摘要】：目的了解合肥市城区低出生体重发生的相关因素,为卫生部门制定干预措施提供依据方法利用合肥市妇幼卫生信息系统,根据是否发生低出生体重,建立出生队列(囲纳入280名低出生体重儿和200名正常出生体重儿),对低出生体重发生的相关因素进行回顾性调查,并采用二项式Logistic回归分析法分析危险因素。结果合肥市城区低出生体重发生率为4.03%,女婴高于男婴(χ2=38.78,P0.05);多因素研究显示早产(OR=16.466,95%CI:8.539~31.754)、妊娠合并症(OR=2.559,95%CI:1.063~6.163)、孕期增重(OR=0.944,95%CI:0.899~0.992)和孕期食欲(OR=0.264,95%CI:0.104~0.619)与低出生体重发生的关联具有统计學意义结论早产、妊娠合并症增加低出生体重发生的风险,孕期增重增加、孕期食欲好可降低低出生体重发生,应采取有针对性的综合措施降低低出生体重发生率。
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用r建的一个二元回归模型用predict在測试集上预测得到的分类结果，和我用各变量估计值得到的公式（y=a+b1 x1+b2*x2+...）计算的结果不同而且相差非常大，这是为什么
原标题：为什么条件Logistic回归不能鼡于发病预测
松哥常把统计分析要务分为三块，即“初级说一说”“中级比一比”和“高级找关系”。高级找关系就是建模其重要的意义既是可以进行预测。
可是在条件Logistic回归中建立的模型是不可以进行预测的。为啥呢
关于上述问题，可以从两方面考虑：
一是数理考慮：细心的你会发现条件Logistic回归方程是没有b0常数项的，该常数项在建模过程中因为分子和分母都存在被约除了而丧失b0项的方程，是没法估计准确的
二是：大家想一想，条件Logistic回归是配对或者配比设计即认为对病例和对照进行了选择匹配。即病例与对照并不能代表全人群數据因此预测必然不准。啥意思呢意思是研究的对象应该来自全人群的一个随机抽样的样本，这样的样本才具有代表性可是条件Logistic回歸不是哦！
但是，大家也应该注意的是Logistic回归更重要的在于危险因素的发现，而不是预测
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