研究文章
发病率和危险因素的高血压、糖尿病和血脂异常成年人在中国西北
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| 变量 |
我的模型 |
模型二世 |
| 或(95%置信区间) |
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或(95%置信区间) |
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| 住院医生实习期 |
| 农村 |
0.743 (0.589 - -0.938) |
0.012 |
0.706 (0.621 - -0.803) |
< 0.001 |
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| 性 |
| 男性 |
1.256 (0.939 - -1.679) |
0.124 |
1.351 (1.148 - -1.588) |
< 0.001 |
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| 种族 |
| 汉 |
0.927 (0.457 - -1.881) |
0.833 |
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| 教育水平 |
| 中学 |
1.006 (0.804 - -1.260) |
0.955 |
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| 大学或以上 |
1.355 (0.817 - -2.248) |
0.239 |
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| 婚姻状况 |
| 单 |
0.488 (0.180 - -1.325) |
0.159 |
0.685 (0.430 - -1.090) |
0.110 |
| 已婚或同居 |
0.893 (0.617 - -1.293) |
0.549 |
0.950 (0.770 - -1.171) |
0.628 |
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| 占领 |
| 农民 |
0.740 (0.591 - -0.926) |
0.009 |
0.783 (0.689 - -0.891) |
< 0.001 |
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| 年龄(年) |
| 45-59 |
2.723 (1.886 - -3.931) |
< 0.001 |
2.357 (1.952 - -2.847) |
< 0.001 |
| ≥60 |
4.075 (2.794 - -5.942) |
< 0.001 |
3.521 (2.894 - -4.285) |
< 0.001 |
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| 家庭收入(元) |
| 5000 - 9999 |
1.310 (0.766 - -2.242) |
0.324 |
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| 10000 - 19999 |
1.099 (0.676 - -1.786) |
0.703 |
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| ≥20000 |
1.107 (0.719 - -1.704) |
0.644 |
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| 吸烟 |
| 每天吸烟 |
1.104 (0.720 - -1.694) |
0.083 |
1.217 (0.946 - -1.566) |
< 0.001 |
| Non-daily吸烟 |
0.940 (0.467 - -1.890) |
0.862 |
0.895 (0.594 - -1.347) |
0.594 |
| Ex-smoking |
0.749 (0.540 - -1.039) |
0.649 |
0.715 (0.592 - -0.864) |
0.126 |
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| 饮酒 |
| 饮酒在过去12个月 |
0.938 (0.699 - -1.260) |
0.672 |
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| 在过去的1个月 |
1.013 (0.700 - -1.464) |
0.947 |
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| 中央型肥胖 |
| 是的 |
1.627 (1.226 - -2.159) |
0.001 |
1.456 (1.234 - -1.717) |
< 0.001 |
| BMI组体重不足 |
0.919 (0.360 - -2.350) |
0.860 |
1.151 (0.736 - -1.800) |
0.538 |
| 超重 |
1.153 (0.884 - -1.504) |
0.293 |
1.206 (1.028 - -1.415) |
0.022 |
| 肥胖 |
1.411 (1.016 - -1.958) |
0.040 |
1.565 (1.284 - -1.907) |
< 0.001 |
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| 每日盐摄入量(g) |
| > 6 |
0.924 (0.744 - -1.147) |
0.475 |
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| 每日食用蔬菜和水果(g) |
| < 400 |
0.968 (0.786 - -1.193) |
0.763 |
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| 每日红肉摄入量(g) |
| > 100 |
1.262 (0.744 - -2.138) |
0.388 |
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| 高血压 |
| 是的 |
2.206 (1.753 - -2.777) |
< 0.001 |
1.761 (1.546 - -2.006) |
< 0.001 |
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| 血脂异常 |
| 是的 |
2.010 (1.630 - -2.478) |
< 0.001 |
1.934 (1.708 - -2.189) |
< 0.001 |
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请注意。我在模型、高血压是作为因变量;户口、年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况、职业、家庭收入、吸烟、饮酒、中央肥胖、BMI组、盐摄入量,蔬菜和水果消费,红肉的摄入量,糖尿病和血脂异常是作为独立的变量。在第二模式中,我们进一步排除种族、教育程度、家庭收入、喝酒、盐摄入量,每日摄入红肉,红肉的摄入量,作为他们的 在我的模型。
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