Razi Journal of Medical Sciences
مجله علوم پزشکی رازی
RJMS
Medical Sciences
http://rjms.iums.ac.ir
39
journal39
2228-7043
2228-7051
en
jalali
1391
4
1
gregorian
2012
7
1
19
97
online
1
fulltext
fa
بهکارگیری مدل جمعیتعمیمیافته در تعیین نوع ارتباط عوامل خطر رتینوپاتی در بیماران دیابتی شهر تهران
Application of the generalized additive model in determination of the retinopathy risk factors relation types for Tehran diabetic patients
آمار حیاتی
Biostatistics
پژوهشي
Research
<p> <strong> زمینه و هدف: </strong>یکی از مهم ترین عوارض دیابت، رتینوپاتی ( Retinopathy ) دیابتی است که سالانه باعث کوری 10 هزار نفر میشود. مطالعات مختلفی به بررسی عوامل خطر رتینوپاتی در بیماران دیابتی پرداختهاند. این تحقیق نیز به منظور بررسی روابط بین عوامل خطر رتینوپاتی و وضعیت ابتلا به این بیماری انجام شده است. در این مطالعه تلاش شده است تا با بهکارگیری مدل جمعی تعمیم یافته، کیفیت پیشبینی متغیر وابسته را به حداکثر رسانده و روابط غیرخطی و غیریکنواخت بین پاسخ و متغیرهای توضیحی، کشف گردد. </p><p> <strong> روش کار: </strong>این پژوهش مقطعی، تحلیلی بر روی 367 بیمار دیابتی شرکتکننده در فراخوان ارزیابی رتینوپاتیشهر تهران انجام شد. شرکتکنندگان برای تعیین ویژگیها، شرایط پزشکی و داروهایشان مورد بررسی قرار گرفتند. در نهایت، از مجموعه دادهای شامل شش متغیر توضیحی پیوسته سن، طول مدت ابتلا به دیابت، شاخص توده بدنی، هموگلوبین A1C ، کلسترول , فشارخون سیستولیک و متغیر پاسخ وجود رتینوپاتی، برای به دست آمدن مدلهای جمعی تعمیمیافته و رگرسیون لجستیک( Logistic Regression )دوحالتی استفاده شد. برازش مدل به وسیله نرم افزار mgcvR انجام شد. </p><p> <strong> یافتهها: </strong>در این مطالعه120 نفر (33%) از بیماران به رتینوپاتی مبتلا بودند و 247 نفر (67%) رتینوپاتی نداشتند. نتایج حاصل از مدل جمعی تعمیمیافته حاکی از تاثیرگذاری طول مدت ابتلا به دیابت (001/0> p )، هموگلوبین A1C (004/0= p ) و فشارخون سیستولیک (032/0= p ) بر رتینوپاتی بود. بهعلاوه نشان داده شد که طول مدت ابتلا با یک رابطه خطی، هموگلوبین A1C با تابع درجه چهار و فشارخون با تابع درجه دو با رتینوپاتی دیابتی ارتباط دارند. </p><p> <strong> نتیجهگیری: </strong>علاوه بر تعیین عوامل خطر رتینوپاتی دیابتی , نشان داده شد که مدل جمعی تعمیمیافته توانایی شناسایی روابط غیرخطی بین متغیرها را داراست. بنابراین , این مدل با اطلاعات بیشتری از روابط بین دادهها، کیفیت پیشبینی پاسخ را به حداکثر میرساند. </p>
<p> <strong> Background </strong>: One of the most important complications of diabetes, is diabetic retinopathy that causes the blindness of 10,000 people every year. Different researches have been done on retinopathy risk factors in diabetic patients. This study was carried out to check the type of relationship between retinopathy risk factors and the condition of temptation it with generalized additive models. The study attempts to increase the quality of predicting the response variable and to reveal the non-linear and non-monotonic relationships between the response and the set of explanatory variables with generalized additive models. </p><p> <strong> Methods: </strong>This cross-sectional study has been done on 367 diabetic patients who take part in assessment recall of retinopathy in Tehran. Entrants have been checked to determine their particulars, medical conditions and medicines. Finally has been used a data complex for fitting generalized additive models and binary logistic regression, including six continues explanatory variables: age, duration of diabetes, Body Mass index (BMI ), hemoglobin A1C, cholesterol, systolic blood pressure and response variable, to the presence of retinopathy Fitting model has been done with mgcvR software. </p><p> <strong> Results: </strong>In this study 120 cases (33%) were retinopathy patient and 247 cases (67%) were not. Results of the generalized additive model were denoting that following factors have affected on retinopathy: duration of diabetes, hemoglobin and systolic blood pressure. Moreover, it has been mentioned that duration of diabetes with linear function, hemoglobin with function of degree four and systolic blood pressure with quadratic function was related to retinopathy. </p><p> <strong> Conclusion: </strong>In addition to determination of retinopathy risk factors, it has been shown that generalized additive model can identify nonlinear relationship between variables. Therefore this model increases the quality of predicting response variable, with more information of the data relationships. </p>
مدل جمعی تعمیمیافته، رگرسیون لجستیک دوحالتی، رتینوپاتی دیابتی.
Generalized additive models, Binary logistic regression, Diabetic retinopathy.
1
9
http://rjms.iums.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-1320&slc_lang=fa&sid=1
Masood
Salehi
مسعود
صالحی
3900319475328460021160
3900319475328460021160
No
Tehran University of Medical Sciences
دانشگاه علوم پزشکی تهران
Habibeh
Vazirinasab
حبیبه
وزیری نسب
3900319475328460021161
3900319475328460021161
Yes
Tehran University of Medical Sciences
دانشگاه علوم پزشکی تهران
Masoomeh
Khoshgam
معصومه
خوشگام
3900319475328460021162
3900319475328460021162
No
Tehran University of Medical Sciences
دانشگاه علوم پزشکی تهران
Nasrin
Rafati
نسرین
رفعتی
3900319475328460021163
3900319475328460021163
No
Shahid Beheshti University of Medical Sciences
دانشگاه علوم پزشکی و خدمات درمانی شهید بهشتی