Abstract:
儿童营养不良是发展中国家一个突出的公共卫生问题。中国是世界上最大的发展中国家,其西部农村地区由于自然环境复杂多样,经济发展水平低下、卫生医疗条件落后,人口文化素质较差,再加上该地区少数民族众多,且生活习惯与其它地区有很大差异,使得该地区儿童的营养状况不容乐观,尤其是3岁以下儿童。影响儿童营养状况的因素众多,如辅食添加、环境、疾病、遗传等,并且这些因素间多具有相互作用。过往研究以WHO/NCHS为参考标准,运用Z值法评价儿童的营养状况,采用logistic回归筛选影响儿童营养状况的相关因素,但WHO/NCHS参考标准存在一定缺陷,logistic回归对数据有一定要求并且不能很好的处理因素间的相互作用。本研究以2005年制定的WHO/MGRS为参考标准,应用Z值法分析评价西部农村地区3岁以下儿童的营养状况,同时利用决策树技术建立模型,深入地分析和探讨影响中国西部农村地区3岁以下儿童营养状况的相关因素。本研究资料来源于2005年卫生部与联合国儿童基金会合作开展的《农村初级卫生保健项目》,调查对象为西部10省45个县的3岁以下儿童及其母亲。采用EpiData3.0软件建立数据库并两次对比录入数据。数据的整理、统计描述、统计推断选用SAS8.2软件的SAS/Base、SAS/STAT模块,决策树技术和logistic回归选用SAS8.2软件的SAS/Enterprise Miner模块,通过编写SAS程序完成以上分析。本研究的主要结果如下:西部农村地区3岁以下儿童的身长和体重随着月龄的增加在增加,各月龄组内儿童的身长和体重存在性别差异。与WHO/MGRS参考标准相比,身长和体重在6个月之前高于标准,此后低于标准且差异随月龄的增大在增加。与WHO/MGRS分布相比,WAZ、HAZ分布明显左移,HAZ左移更甚,WHZ分布接近标准,男童的WAZ、HAZ左移较女童大。3个月内的WAZ、HAZ、WHZ显著的高于WHO/MGRS参考标准,WAZ在6个月后、HAZ在3个月后低于标准,WHZ在12个月后稍低于或接近标准。在WHO/MGRS和WHO/NCHS两种参考标准下,中国西部农村地区3岁以下儿童的低体重、生长迟缓、消瘦的患病率分别为6.47%、15.86%、3.6%和9.92%、11.10%、4.04%。6月龄以下儿童的营养不良患病率较低,此后迅速上升,儿童的营养不良患病率在不同民族间、不同类型农村间的差别有统计学意义。儿童贫血患病率为42.87%,并且不同性别、不同月龄组间的差别有统计学意义,男童明显高于女童,小月龄组高于大月龄组,不同民族、不同类型农村的儿童贫血患病率的差别有统计学意义。以上分析结果表明中国西部农村地区3岁以下儿童的整体营养状况较差,主要表现在年龄别体重和年龄别身长较低,尤其是年龄别身长,儿童营养不良主要以长期的慢性营养不良为主,并且儿童营养不良的发生时间早、持续时间长,该地区儿童的营养状况改善和提高需尽早开始,干预时间要更长一些。6个月左右是儿童生长发育和辅食添加的关键时期,也是营养不良的好发时期,此时腹泻、感冒、贫血等各种疾病的发生率也比较高,重点关注该阶段儿童是降低营养不良患病率的关键。营养不良患病率、贫血患病率的民族间、地区间的显著差异提示应采取有效措施,重点加强少数民族地区和四类农村地区的儿童营养状况。本研究利用CHAID、CART、C4.5三种决策树算法分别建立决策树模型分析儿童低体重、生长迟缓、消瘦、贫血发生的影响因素,以Root ASE和误分率最小为依据选择表现相对较好的决策树模型作为解释模型。儿童低体重的CART决策树模型得到10个影响因素,添加鲜奶的时间、添加鸡蛋的时间、四类县分类是最重要的3个影响因素。儿童生长迟缓的C4.5决策树模型得到8个影响因素,四类县分类、民族、喂养方式是最重要的3个影响因素。儿童消瘦的C4.5决策树模型得到6个影响因素,儿童的月龄、最近两周是否感冒、添加鲜奶的时间是最重要的3个因素。儿童贫血的CART决策树模型得到8个影响因素,母亲是否贫血、儿童的月龄、添加鸡蛋的时间是最重要的3个影响因素。决策树模型与logistic回归模型的拟合效果差别不大,相对而言决策树模型较优于logistic回归模型。决策树技术可得到logistic回归无法得到的结果:决策树模型树形图显示影响因素对不同亚儿童群体的影响不一致,如贫血的CART决策树模型中,辅食添加的时间、母亲的年龄、四类县分类只在母亲贫血的分枝内有影响,是否铁锅做饭只在母亲非贫血的分枝内有影响;决策树模型能较好的处理和呈现影响因素间的相互作用,如在生长迟缓的C4.5决策树模型树形图中,四类县分类在民族的上下均出现,通过二者的上下层级关系可知四类县分类和民族间存在相互作用,该分析方式简单易懂并可具体分析到不同亚研究对象中各因素的相互作用;决策树模型对连续性变量和多分类变量可确定有意义的分界点,如辅食添加时间、四类县分类等因素的分界点确定。通过决策树技术的实际应用,展现了其处理指标多并且存在相互作用的数据时的优势,体现了解决实际问题的能力和特点,为医疗卫生保健研究领域的数据分析提供了一种有效途径。
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Degree: 医学硕士
Mentor: 毕育学
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Year: 2008
Language: Chinese
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