多元统计方法在中医药研究中的应用（ Logistic回归分析）

        Logistic回归属于概率型1乍线性回归，可分析某类事件发生的概率与一组自变量之间的关系，适用于反应变量为分类值的资料，根据反应变量分类的结果分为二分类Logistic回归金和多分类Logistic回归，常用于疾病的危险因素筛选和药物的剂量反应分析等。Lo- gistic回归模型中的参数包括优势比OR和回归系数，对回归模型的假设检验方法包括似然比检验、Wald检验等。当回归模型中的自变量数目较多时，需要进行变量筛选，文献资料中主要采用Logistic逐步回归法。

        在中医辨证论治研究中，Logistic回归主要用于疾病的危险证候要素研究，也可比较同一疾病不同证型的危险度。如王阶等通过临床流行病学调查收集了424例经冠脉造影诊断的住院病例，其中冠心病心绞痛324例，非冠心病100例，应用二分类Logistic回归分析探讨冠心病心绞痛证候要素与冠脉病变程度及病变范围的关系，确定冠心病心绞痛的危险证候要素。结果，提取了冠心病心绞痛8个主要证候要素：气滞、血瘀、寒凝、痰浊、热蕴、气虚、阳虚、阴虚，其中气滞、血瘀、痰浊、气虚、阳虚是冠心病发病的危险证候要素。胡凯文等为了探讨巾晚期肺癌患者肺部霉菌感染与中医证候的关系，应用Logistic回归分析方法，对115例中晚期肺癌患者合并肺部霉菌感染的中医证候的危险因素进行回顾性临床研究，结论为：中医的痰熟证、热毒证的出现是中晚期肺癌患者合并霉菌感染的危险性信号。又如丁邦晗等对375例胸痹心痛患者通过二值多元Logistic回归分析，比较不同证型的危险度，结果提示：胸痹心痛的危险证型按其影响程度依次由高到低为血瘀证、痰浊证、气虚证、阴虚证、寒凝证。

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