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基于回归校正的膳食因素对骨质疏松影响研究

摘要目的:比较回归校准法(RC)和模拟外推法(SIMEX)对logistic回归中测量误差的校正效果,应用于绝经期妇女的膳食调查数据,分析膳食因素对骨质疏松与的影响。<br>  方法:通过SAS软件产生有测量误差的模拟数据,用RC和SIMEX对测量误差进行校正,对比设定的真实β值和校正后的β*值之间的差别,以评价校正效果。建立骨质疏松影响因素的logistic回归模型,应用校正方法对模型中膳食因素的回归系数进行校正。<br>  结果:当X可精确测量时,在设定的σ2u条件下,RC1的校正效果较好;P-SIMEX仅当σ2u很小时校正效果较好。当X不可精确测量时,随着测量误差的增大,E-SIMEX的校正效果降低,RC2的校正效果相对较稳定。膳食因素对骨质疏松影响分析结果显示,未校正测量误差的ln(蔬菜+1)和ln(动物性食物+1)回归系数绝对值都比校正后的回归系数小,符合回归稀释现象。RC1校正后,对骨质疏松患病有影响的因素是年龄、BMI指数、蔬菜和动物性食物。<br>  结论:无论X是否可测,经典测量误差模型前提下,RC对logistic回归模型中测量误差的校正效果优于SIMEX,建议应用RC校正测量误差。经FFQ获得的膳食数据存在测量误差,有必要参考膳食调查的“金标准”,对测量误差进行校正,尽量减少其对研究结果的影响。年龄的增加可能增加骨质疏松的患病风险,较高的体重、食用蔬菜和动物性食物可能预防骨质疏松的发生。

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