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因子分析模型在免疫规划疫苗接种监测管理中的应用探讨
目的 探讨国家免疫规划疫苗接种监测中存在的系统性影响因素,为采取相应措施提供明确方向,以进一步提高和维持高水平疫苗接种率.方法 收集2013-2014年池州市所有接种单位的23项疫苗接种率数据,运用因子分析模型提取初始公因子,当初始公因子专业含义模糊或自相矛盾时,进行变异大正交旋转,终获取符合实际的因子载荷矩阵,并给予专业上的解释,分析过程借助SPSS 13.0软件完成.结果 Kaiser-Keyer-Olkin统计量(简称KMO统计量)为0.905,满足因子分析要求.综合考虑特征根、方差贡献率和专业含义,提取前3个公因子,第1～3公因子依次解释了53.71％、12.81％和7.07％的全部原始信息量,累计贡献率为73.59％(超过70％),因子提取效果较为满意.第1～3公因子专业意义依次为“近程免疫”、“远程免疫”和“医防合作”,其专业解释与池州市实际现状相吻合;特别是“医防合作”因子的发现,以前常常被我们所忽视,然而作为一个独立因子影响接种率指标,应引起足够关注.结论 因子分析模型为常规接种监测的分析提供了一种新的方法和思路,对影响免疫规划疫苗接种率的系统性影响因素进行发掘,其现实指导意义不能低估.
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社区获得性肺炎疗效影响因素探讨
社区获得性肺炎是常见住院治疗的呼吸道疾病,其疗效受年龄、病情、体质等因素影响而呈现多样化.回归模型常用以探索影响疗效的因素,定量检测指标通常直接反映病情并提示预后.在住院病史中通常可见一种生理病理状况由多个指标共同判断,它们之间往往存在多重共线性,造成自变量权重偏倚,影响模型预测精度[1].主成分分析通过提取这些指标的公因子,并将原指标与因子的相关系数作为权数,以加权方式计算因子标化总分来替代原指标.本文旨在应用主成分分析结合回归模型来探索某医院社区获得性肺炎疗效的影响因素.
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因子分析法在免疫规划疫苗接种率监测管理中的应用
目的 探讨免疫规划疫苗接种率监测中系统性影响因素,为采取进一步措施以提高疫苗接种率管理提供科学依据.方法 收集池州市64家接种单位连续18个月的23项疫苗接种率资料,运用因子分析法提取初始公因子,当初始公因子专业含义不够明晰时进行变异大正交旋转,以获得符合实际的因子载荷矩阵并予以专业上的解释.统计分析借助SPSS13.0完成.结果 KMO统计量为0.873,满足因子分析要求.考虑特征根、方差贡献率和专业意义,本文提取前4个公因子,第1～4公因子依次可解释59.25％、13.43％、5.73％和4.17％的全部信息量,累计贡献率为82.58％(超过70％),因子提取效果理想.第1～4公因子专业含义分别为“基础免疫”、“疫苗替代”、“加强免疫”和“乙肝首针”,其专业解释与全市实际现状契合良好；尤其是以往不够重视的“疫苗替代”因子和“乙肝首针”因子对疫苗接种率管理的负面影响,须引起足够关注.结论 因子分析法为接种率监测分析提供了一种新的思路和方法,能够对影响免疫规划疫苗接种率的内在影响因素进行系统“梳理”和“诊断”,其实用价值不可低估.
