廣義線性模型在傳染病資料分析中的應(yīng)用.pdf

1、本文探討了廣義線性模型在三種不同類型傳染病資料分析中的應(yīng)用，主要內(nèi)容有：運(yùn)用鏈二項(xiàng)分布模型、對數(shù)線性模型和Poisson回歸模型分析家庭內(nèi)流行鏈資料；運(yùn)用L-K模型和Poisson回歸模型分析社區(qū)中家庭內(nèi)發(fā)病數(shù)資料；運(yùn)用Poisson回歸模型分析社區(qū)動(dòng)態(tài)監(jiān)測資料。 運(yùn)用鏈二項(xiàng)分布模型、對數(shù)線性模型和Poisson回歸模型分析家庭內(nèi)流行鏈資料。以五口之家的普通感冒資料為例，運(yùn)用這3種模型估計(jì)感染率參數(shù)，其中鏈二項(xiàng)分布模型和對數(shù)線性

2、模型的估計(jì)完全相同，而兩者與Poisson回歸模型的估計(jì)結(jié)果非常近似，但不一定完全等價(jià)。同時(shí)運(yùn)用這三種模型檢驗(yàn)5種傳染模式，三種模型的檢驗(yàn)結(jié)果一致，均提示：其他條件不變的前提下，考慮代數(shù)的傳染模式優(yōu)于不考慮代數(shù)的傳染模式；需正確考慮感染者數(shù)對感染率的影響，假設(shè)介于Greenwood模型假設(shè)與Reed-Frost模型假設(shè)間(qij=qi√j)。 運(yùn)用L-K模型和Poisson回歸模型分析社區(qū)中家庭內(nèi)發(fā)病數(shù)資料。以美國密歇根流感流行

3、資料為例，運(yùn)用這兩種模型估計(jì)感染率參數(shù)，結(jié)果如下：對于L-K模型，社區(qū)感染率為0.140±0.015，家庭二代感染率為0.155±0.035；對于Poisson回歸模型，社區(qū)感染率為0.148±0.022，家庭二代感染率為0.127±0.055。兩者估計(jì)結(jié)果非常接近，但不一定完全等價(jià)。 運(yùn)用Poisson回歸模型分析社區(qū)動(dòng)態(tài)監(jiān)測資料。以尼日利亞某社區(qū)天花流行資料為例，運(yùn)用Poisson回歸模型探討該資料的流行規(guī)律，得到三個(gè)擬合效

4、果較好的模型：h(t,I,S)=0.549·e-0.036t·I、h(t,I,S)=0.529·I·(S/120)8.23及h(t,I,S)=0.545·e-0.031t·I·(S/120)。 根據(jù)本研究結(jié)果，筆者認(rèn)為根據(jù)不同資料的性質(zhì)，可以找到一個(gè)合適的廣義線性模型。也就是說，廣義線性模型用于傳染性疾病的分析是可行的。廣義線性模型用于傳染性疾病資料的分析，可同時(shí)在模型中考慮其他協(xié)變量，例如：年齡、性別、是否接種疫苗、家庭衛(wèi)生經(jīng)