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    應(yīng)用CTM及LR分析兒童燒燙傷危險因素的結(jié)果比較

    2018-09-14 01:55:58于慧婷施尚鵬石修權(quán)
    關(guān)鍵詞:燒燙傷學(xué)齡兒童變量

    于慧婷,施尚鵬,聶 嬋,石修權(quán)

    (遵義醫(yī)學(xué)院 公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室,貴州 遵義 563099)

    傷害已是全球性的公共衛(wèi)生問題,且已成為14歲以下兒童的首要死因。在我國,約有10%的兒童在近1年內(nèi)遭受過非故意(意外)傷害,至少有1 000萬學(xué)生受到過各式各樣的傷害[1-3]。在各種傷害類型中,非故意燒燙傷是導(dǎo)致兒童死亡的第三大常見原因,其僅次于交通傷和跌落傷。約49%受影響的兒童在燒傷或燙傷后都罹患了不同程度的殘疾[4];故兒童燒燙傷應(yīng)引起全社會足夠的重視。

    傷害流行病學(xué)研究領(lǐng)域中就統(tǒng)計分析方法而言,國內(nèi)外研究基本相似,影響因素采用Logistic回歸(Logistic Regression, LR)分析分析者較多。以統(tǒng)計學(xué)的角度來分析,決策樹模型(classification tree model, CTM)相當(dāng)于“非參數(shù)”統(tǒng)計的一種方法[5],其也可用于影響因素的分析,并可有效地解決變量間的共線性問題,清晰地展示變量間的交互作用;其還能提供有效的分類信息和重點變量,能更有效地提供工作方向,所以更具有公共衛(wèi)生學(xué)上的意義。

    本研究從黔北地區(qū)多階段抽樣法抽取農(nóng)村中小學(xué)生1885名,對其進行非故意燒燙傷的回顧性調(diào)查,了解兒童燒燙傷發(fā)生情況及受傷特征,并同時運用CTM與LR分析其影響因素并比較二者的結(jié)果差異,為開展兒童非故意燒燙傷的預(yù)防和控制工作提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和參考依據(jù)。

    1 對象與方法

    1.1 研究對象與調(diào)查方法 本研究采取多階段整群隨機抽樣方法隨機地從黔北地區(qū)抽取3縣(分別是鳳岡、余慶和桐梓),再從這3縣中隨機抽取5個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(永和鎮(zhèn)、松煙鎮(zhèn)、關(guān)興鎮(zhèn)、九壩鎮(zhèn)和夜郎鎮(zhèn)),每鎮(zhèn)隨機抽取1~2所小學(xué)或/和1所初級中學(xué)的所有3~7年級在校中小學(xué)生為調(diào)查對象,共9所學(xué)校,包括6所小學(xué)和3所中學(xué)。調(diào)查表的內(nèi)容包括有:①兒童的基本情況;②父母的基本情況;③家庭的基本情況;④非故意燒燙傷發(fā)生情況等。

    1.2 分析方法 問卷采用Epi Data 3.1軟件雙錄入,并邏輯檢錯。統(tǒng)計描述后運用SPSS 18.0統(tǒng)計軟件進行非條件LR以及CTM Exhaustive CHAID分析模型分析學(xué)齡兒童非故意燒燙傷可能影響因素,模型中均以P<0.05或OR95%CI范圍不含1為差異或者關(guān)聯(lián)有統(tǒng)計學(xué)意義。

    1.3 分析工具—CTM基礎(chǔ) 本研究采用了CTM對學(xué)生非故意燒燙傷發(fā)生的影響因素進行分析,以初步探究該模型在傷害流行病學(xué)研究中的應(yīng)用。SPSS 18.0軟件提供四種樹模型生長方法,分別是CHAID、Exhaustive CHAID、CRT和QUEST四種算法[5-6];然而,本研究為了探究其目標(biāo)變量和解釋變量對樣本的最優(yōu)拆分,故選擇了Exhaustive CHAID法,其可對分類變量進行兩兩比較,尋找最優(yōu)化的合并和拆分點,也可對連續(xù)性變量和有序分類變量先進行就近原則合并后再比較,逐步地找出各類因素中最有影響力的變量。

    2 結(jié)果

    2.1 兒童燒燙傷發(fā)生率 本研究共調(diào)查9所學(xué)校,發(fā)放問卷1 897份,應(yīng)答問卷1 855份,應(yīng)答率為97.8%;其中有效問卷1 842份,有效應(yīng)答率為99.3%。本次調(diào)查發(fā)現(xiàn)有234名中小學(xué)生在過去的1年里發(fā)生過非故意燒燙傷,燒燙傷發(fā)生率為12.7%(234/1842),[95%CI]=11.2%~14.2%。

    2.2 LR分析燒燙傷影響因素結(jié)果 將單因素分析有統(tǒng)計學(xué)意義的因素納入到自變量中進行多元LR分析(變量賦值情況見表1)。最終結(jié)果有4個指標(biāo)是兒童燒燙傷的危險因素,其分別是年級;女童(OR=1.70,[95%CI]=1.29~2.25);留守兒童(OR=1.35,[95%CI]=1.02~1.80);母親文化程度為小學(xué)及以下(OR=2.43,[95%CI]=1.61~3.69,見表2)。

    2.3 CTM分析結(jié)果 本研究CTM中影響學(xué)齡兒童非故意燒燙傷發(fā)生的變量有性別、母親文化、家庭經(jīng)濟、年級、住校與否及是否獨生子女。第一層為性別,表示性別與非故意燒燙傷發(fā)生的相關(guān)性最高。從圖1中可以直接地分析出各個因素對燒燙傷影響效應(yīng)的大小順序,并且可以獲得影響兒童燒燙傷發(fā)生的主要影響因素和次要影響因素,同時還能得出各個影響因素間的交互作用等信息(見圖1)。

    表1 變量賦值表

    表2 黔北農(nóng)村學(xué)齡兒童非故意燒燙傷的影響因素

    圖1 Exhaustive CHAID法分析黔北農(nóng)村學(xué)齡兒童非故意燒燙傷影響因素的分類樹模型圖

    3 討論

    本研究是基于我國黔北地區(qū)人群的學(xué)齡兒童非故意燒燙傷流行病學(xué)調(diào)查研究。研究發(fā)現(xiàn),黔北地區(qū)農(nóng)村學(xué)齡兒童燒燙傷發(fā)生率為12.70%,且女孩燒燙傷發(fā)生率較男孩要高。

    3.1 學(xué)齡兒童非故意燒燙傷危險因素 在10個可能影響兒童燒燙傷發(fā)生的因素納入到單因素LR中發(fā)現(xiàn)有7個可能的影響因素,再將其納入多因素LR中,結(jié)果發(fā)現(xiàn)有4個因素最有可能影響兒童非故意燒燙傷的發(fā)生。

    留守兒童已是一個受到廣泛關(guān)注的熱點問題,其主要集中在中西部勞動力輸出省份[7],既往研究報道了留守兒童存在嚴(yán)重的心理健康問題[8]。而黔北農(nóng)村地區(qū)農(nóng)民外出務(wù)工很普遍,由此導(dǎo)致兒童留守現(xiàn)象很常見,其中非故意傷害問題亦較為突出。本研究發(fā)現(xiàn)留守兒童發(fā)生燒燙傷的危險度是非留守兒童的1.35倍,最主要原因在于其缺乏父母的密切監(jiān)護及家庭傷害教育所致,與部分文獻類似[9]。此外,我們還發(fā)現(xiàn)了年級和兒童母親低文化水平也是學(xué)齡兒童燒燙傷發(fā)生的危險因素。可能原因在于年級低的學(xué)生辨別能力差,識別燒燙傷危險因素的能力較低;兒童的母親文化程度低可能會對兒童燒燙傷不夠重視和了解,其燒燙傷知曉水平較低,無法有效地將預(yù)防燒燙傷的知識和技能告知其子女,導(dǎo)致子女辨別燒燙傷危險因素的能力較為欠缺而致使其子女發(fā)生燒燙傷的可能性升高[10]。

    3.2 CTM在兒童燒燙傷發(fā)生的影響因素分析中的應(yīng)用 參照相關(guān)文獻[5-6],同時變量為分類變量且欲探究自變量的最優(yōu)拆分,故選擇Exhaustive CHAID法進行分析。變量賦值情況見表1,將“是否發(fā)生非故意燒燙傷”為因變量,同時將可能影響學(xué)齡兒童燒燙傷的因素納入自變量中,增長方法選擇Exhaustive CHAID法進行分析,生長“枝條”分割水準(zhǔn)α merge=α split=0.05;設(shè)定分類樹最大數(shù)生長層數(shù)為3層,最小個案數(shù)中的父節(jié)點最小樣本量為50,子節(jié)點為10。

    如圖1所示,分類樹生長3層,共7個終末節(jié)點(即在某個節(jié)點無統(tǒng)計學(xué)意義,則此節(jié)點就停止分支成為葉節(jié)點),本研究CTM中影響學(xué)齡兒童非故意燒燙傷發(fā)生的變量有性別、母親文化、家庭經(jīng)濟、年級、住校與否及是否獨生子女。第一層為性別,表示性別與非故意燒燙傷發(fā)生的相關(guān)性最高,女童燒燙傷發(fā)生率較高;在男性中對燒燙傷發(fā)生影響最大的是母親文化,母親初中及以下文化水平的兒童燒燙傷發(fā)生率相對母親文化水平為高中及以上的兒童燒燙傷發(fā)生率要高;而在女性中對非故意燒燙傷發(fā)生影響最為顯著的是家庭經(jīng)濟情況;在母親文化程度是初中及以下的兒童中對非故意燒燙傷發(fā)生影響最大的是學(xué)生年級,七年級的兒童燒燙傷發(fā)生率較其它年級要高。從圖1中可以直接地分析出各個因素對燒燙傷影響效應(yīng)的大小順序,并且可以獲得影響兒童燒燙傷發(fā)生的主要影響因素和次要影響因素,同時還能得出各個影響因素間的交互作用等信息。

    3.3 CTM與LR在燒燙傷流行病調(diào)查中的應(yīng)用比較 運用的CTM用以分析兒童燒燙傷的影響因素及交互作用,也為在傷害流行病學(xué)統(tǒng)計方法學(xué)提供一種新的思維方向,LR在進行計算時只納入了變量的主效應(yīng),若變量間存在有交互作用,則回歸模型對變量的解釋就不夠充分,然而CTM正好能解決這一難題,能直觀清晰地展示變量間的交互作用[11]。

    兩種模型比較,CTM的具體優(yōu)點可歸納為以下幾點:①能有效地處理數(shù)據(jù)缺失情況。②以樹狀圖形直觀展示結(jié)果,可直接獲得自變量對因變量的影響作用的次序。③能直觀清晰地展示變量間的交互作用。與LR相比CTM同樣也有其自身的弱點:①不能精確地定量描述變量的影響大小。②樹的葉子節(jié)點數(shù)的多少是需要根據(jù)實際情況決定,樹模型在穩(wěn)定性方面可能不夠。③所需樣本量較大,足夠樣本量才能保證下層仍有充分的樣本進行計算。

    結(jié)合本研究結(jié)果,CTM體現(xiàn)出以下兩大優(yōu)勢:第一,模型中發(fā)現(xiàn)女童燒燙傷發(fā)生率更高,提示在傷害防控工作中應(yīng)重視區(qū)分性別地分配衛(wèi)生資源,此更具有公共衛(wèi)生學(xué)方面的意義(高危人群干預(yù)策略)。第二,模型能顯示出因素間的交互作用,如在本研究中母親文化程度是男童中燒燙傷發(fā)生的影響因素,而在女童中未能體現(xiàn);學(xué)生年級是燒燙傷影響因素在母親文化程度為初中及以下中才得以體現(xiàn),而在母親文化程度為高中及以上時未能體現(xiàn)出來。本研究所納入的燒燙傷相關(guān)變量可能不夠完善和樣本量不夠大,導(dǎo)致個別因素在CTM中未能顯現(xiàn)出來,如留守兒童。

    本研究中LR分析結(jié)果顯示:年級、性別、留守兒童和母親文化為學(xué)齡兒童燒燙傷發(fā)生的影響因素;CTM結(jié)果顯示:性別、母親文化、家庭經(jīng)濟、年級、住校與否和獨生子女是影響學(xué)齡兒童非故意燒燙傷發(fā)生影響因素。二者有三個因素結(jié)果一致(性別、年級、母親文化),其余影響因素稍有差別。研究提示兩種模型可相互彌補,正如Chen等[12]的研究表明,可先運用LR篩選出有統(tǒng)計學(xué)意義的主效應(yīng)變量,再采用CTM來分析篩選出變量間的交互作用。本研究選用的是CTM的Exhaustive CHAID法,原因在于它是CHAID法的改進方法,在檢測交互作用的過程中CHAID法是發(fā)現(xiàn)有統(tǒng)計學(xué)意義的變量后就停止對該變量進行合并,此種方法很大的一個缺點在于會錯失分析變量的最優(yōu)拆分點;而Exhaustive CHAID法的工作原理則是對分析變量類別會一直合并直至兩分類,再次比較其合并的各兩分類中最強關(guān)聯(lián)類別,最后選出最優(yōu)拆分點。

    綜上所述,本研究所運用的CTM用以分析農(nóng)村學(xué)齡兒童燒燙傷的影響因素,也為傷害流行病學(xué)方法學(xué)上提供一種新的思維方向,CTM與LR模型相互彌補,從不同統(tǒng)計學(xué)方法上分析影響兒童燒燙傷發(fā)生的因素和效應(yīng)大小,為防控兒童燒燙傷統(tǒng)計方法上提供相應(yīng)的依據(jù)和參考。

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