Page 132 - 2019年9月第30卷第18期

表 2 终点 HbA1c 水平（二分类变量）的 Logistic 回归结 表 3 终点 HbA1c 水平的多元对数线性回归结果（n＝
果（n＝2 236） 2 236）
Tab 2 Logistic regression of endpoint HbA1c（binary Tab 3 Multivariate loglinear regression of endpoint
variables）（n＝2 236） HbA1c Level（n＝2 236）
变量 OR 标准误（SE） Z P 变量 系数 SE t P
年龄组（设“＜45岁”＝0） 常数项 1.248 0.059 21.05 ＜0.001
45～＜60岁 0.827 0.173 －0.91 0.365 年龄组（设“＜45岁”＝0）
≥60岁 0.760 0.173 －1.21 0.227 45～＜60岁 0.011 0.021 0.52 0.604
BMI 0.972 0.013 －2.10 0.035 ≥60岁 0.006 0.023 0.25 0.799
文化程度（设“初中以下”＝0） BMI 0.002 0.001 1.83 0.068
高中到大专 0.842 0.091 －1.60 0.110 文化程度（设“初中以下”＝0）
本科以上 1.362 0.311 1.35 0.176 高中到大专 0.007 0.011 0.60 0.551
从业状况（设“无业”＝0） 本科以上 －0.032 0.022 －1.40 0.160
正式员工 0.913 0.200 －0.42 0.678 从业状况（设“无业”＝0）
离退休 0.972 0.139 －0.20 0.842 正式员工 0.026 0.022 1.17 0.242
临时工和个体户 0.706 0.154 －1.60 0.111 离退休 0.031 0.015 2.07 0.039
周工作小时数（设“不工作”＝0） 临时工和个体户 0.035 0.022 1.57 0.117
≤40 h 1.837 0.254 4.40 ＜0.001 周工作小时数（设“不工作”＝0）
＞40 h 1.661 0.218 3.87 ＜0.001 ≤40 h －0.049 0.014 －3.43 0.001
周围有糖尿病患者（设“无”＝0） 0.853 0.082 －1.65 0.099 ＞40 h －0.032 0.013 －2.39 0.017
主动了解医疗保健知识（设“否”＝0） 1.218 0.136 1.77 0.076 周围有糖尿病患者（设“无”＝0） 0.007 0.010 0.67 0.503
到最近医疗机构时间（设“≤10 min”＝0） 1.470 0.147 3.85 ＜0.001 主动了解医疗保健知识（设“否”＝0） －0.012 0.011 －1.09 0.278
病程（设“＜5年”＝0） 到最近医疗机构时间（设“≤10 min”＝0） －0.026 0.010 －2.59 0.010
5～10年 0.800 0.095 －1.87 0.062 病程（设“＜5年”＝0）
＞10年 0.497 0.062 －5.57 ＜0.001 5～10年 0.041 0.012 3.32 0.001
慢性病（设“无”＝0） 1.070 0.120 0.61 0.544 ＞10年 0.080 0.013 6.19 ＜0.001
基线HbA1c水平 4.112 0.396 14.68 ＜0.001 慢性病（设“无”＝0） －0.015 0.011 －1.33 0.184
使用胰岛素（设“否”＝0） 0.901 0.103 －0.91 0.361 基线HbA1c水平（对数） 0.339 0.020 16.67 ＜0.001
用药依从性（设“差”＝0） 1.126 0.127 1.05 0.292 使用胰岛素（设“否”＝0） 0.005 0.012 0.46 0.648
饮食控制依从性（设“差”＝0） 用药依从性（设“差”＝0） －0.006 0.012 －0.49 0.622
中 1.819 0.329 3.31 0.001 饮食控制依从性（设“差”＝0）
好 1.786 0.293 3.54 ＜0.001 中 －0.045 0.018 －2.49 0.013
血糖监测依从性（设“差”＝0） 1.600 0.316 2.38 0.017 好 －0.048 0.016 －2.94 0.003
血糖监测依从性（设“差”＝0） －0.053 0.019 －2.73 0.006
量） 基线和终点HbA1c水平（数值变量）由于不服从正
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态分布，因此本研究取其自然对数使其近似服从正态分 对回归模型进行检验，结果模型整体的 R adj 值为
布，以终点HbA1c水平的自然对数作为因变量进行多元 0.180 9，说明模型整体具有一定解释能力；模型整体有
线性回归。根据文献综述结果，结合实际情况确定纳入 效性检验得P＜0.001，说明模型整体有效。
回归的自变量，最终拟纳入分析的自变量与终点 HbA1c 计算VIF进行多重共线性检验，结果显示所有变量
水平（二分类变量）回归模型一致。回归模型结果见表 的VIF均小于10，平均VIF为1.73，说明不存在明显的多
3。由于因变量进行了对数转换，构建的为半对数模型， 重共线性问题。
回归系数可以解释为自变量的单位绝对变化量引起的 对模型进行 White 检验，检验有无异方差，P＝
因变量的相对变化量。 0.866，无法拒绝同方差的原假设，表明模型不存在实质
由表 3 可见，对终点 HbA1c 水平有显著影响的变量 性的异方差。
包括从业状况（离退休）、周工作小时数、到最近医疗机 3 讨论
构时间、病程、基线HbA1c水平、饮食监测依从性和血糖 本研究重点讨论了我国社区2型糖尿病患者用药依
控制依从性等。在控制其他变量不变的情况下，用药依 从性、血糖监测依从性和饮食控制依从性对患者终点
从性对终点 HbA1c 没有显著影响（P＝0.622）。其中，饮 HbA1c 的影响。结果，终点 HbA1c 水平的多元对数线性
食控制依从性对终点HbA1c有显著影响，饮食控制依从 回归结果与终点HbA1c水平（二分类变量）的Logistic回
性中的患者相对于饮食控制依从性差的患者，终点 归结果基本一致。在终点 HbA1c 水平（二分类变量）的
HbA1c平均低4.5％（P＝0.013）；饮食控制依从性好的患 Logistic回归模型分析中，患者用药依从性对终点HbA1c
者相对于饮食控制依从性差的患者，终点HbA1c平均低 是否控制良好没有显著影响，但血糖监测依从性和饮食
4.8％（P＝0.003）；血糖监测依从性对终点HbA1c也有显 控制依从性对终点 HbA1c 是否控制良好有显著的积极
著影响，血糖监测依从性好的患者相对于血糖监测依从 影响，依从性好能显著提高患者终点 HbA1c 达标的概
性差的患者，终点HbA1c平均低5.3％（P＝0.006）。 率。在终点 HbA1c 数值变量多元对数线性回归模型分

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