活动性肺结核密切接触者发病判别模型研究  

The incidence discriminant model for close contacts of active tuberculosis patients

作　　者：陶红兵[1] 叶建君[2] 苗卫军[1] 侯双翼[2] 熊光练[3] 余瑶[1] 郭石林[1] 陈璞[1] 

机构地区：[1]华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院,武汉430030 [2]湖北省疾病预防控制中心传染病防治研究所 [3]华中科技大学同济医学院公共卫生学院

出　　处：《中华流行病学杂志》2009年第7期676-678,共3页Chinese Journal of Epidemiology

基　　金：国家自然科学基金（30571599）

摘　　要：目的建立肺结核发病判别模型，为肺结核密切接触者早期的诊断和发现提供科学依据。方法使用logistic逐步回归分析筛选关键影响因素，采用逐步Bayes判别法对肺结核密切接触者发病的关键因素进行筛选并建立判别模型。结果密切接触者未发病判别函数为：y1=-39．831（常数）＋1．927X1（患者痰涂片阳性次数）＋3．528X2（接触者文化程度）＋0．309X3（接触时间）＋5．893尼（咳嗽时回避）＋2．140X5（居室通风）＋8．706X6（接触者咳嗽）＋30．970X7（接触者发热）；密切接触者发病判别函数：K=-57．875（常数）＋2．343X1（患者痰涂片阳性次数）＋3．965X2（接触者文化程度）＋0．361X3（接触时间）＋6．296X4（咳嗽时回避）＋1．348X5（居室通风）＋12．984X6（接触者咳嗽）＋36．555X7（接触者发热）。结论模型的建立有助于肺结核密切接触的早期诊断分析，并进行早期的干预和治疗。Objective To establish a discriminant model and to provide a relatively accurate scientific basis for the early diagnosis of tuberculosis （TB） and detection of the close contacts. Methods Through logistic regression analysis, key factors were selected according to Bayes theory and key factors of TB incidence of the close contacts were screened as well as a discriminant model was established. Results The non-TB incidence discriminant function of the close contacts was described as： Y1= -39.831 （constant） ＋ 1.927 X1 （sputum-frequency） ＋ 3.528 X2 （education） ＋ 0.309 X3 （contact time） ＋ 5.893 X4 （evade） ＋ 2.140 X5 （ventilation） ＋ 8.706 X6 （cough） ＋ 30.970 X7 （fever）. The discriminant function of non-TB incidence of the close contacts was as： Y2 =-57.875 （constant） ＋ 2.343 X1 （sputum-frequency） ＋ 3.965 X2 （education） ＋ 0.361 X3 （contact time） ＋ 6.296 X4（evade） ＋ 1.348 X5 （ventilation） ＋ 12.984 X6 （cough） ＋ 36.555 X7 （fever）. Conclusion The discriminant model night be used to contribute to the early diagnosis, early intervention and timely treatment on those close contacts of tuberculosis cases.

关 键 词：肺结核 接触者 Bayes判别模型 

分 类 号：R521[医药卫生—内科学] R563.1[医药卫生—临床医学]