A random intercept model with menta

A random intercept model with mental health care use as
the dependent variable was estimated to identify important
determinants. Due to the dichotomous outcome, we computed
a logistic regression model. Analyses were restricted
to the first three measurement points as some necessary
covariates (such as the SDQ for the respective age groups)
were not available in the 6-year follow-up. We included
only those participants with information on help-seeking
for at least one measurement point. All available data of an
individual were taken into account. To handle missing data,
we generated a complete cases data set.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้แบบสุ่มตัดกับการดูแลสุขภาพจิตเป็นตัวแปรประเมินการระบุความสำคัญดีเทอร์มิแนนต์ เนื่องจากผลที่นาน เราคำนวณรูปแบบการถดถอยโลจิสติก วิเคราะห์ถูกจำกัดจุดวัดสามอันดับแรกเท่าที่จำเป็นบางอย่างcovariates (เช่น SDQ สำหรับกลุ่มอายุนั้น ๆ)ไม่เคยใช้งานในการติดตามผล 6 ปี เรารวมเฉพาะผู้เข้าร่วมนั้น มีข้อมูลในการแสวงหาความช่วยเหลือสำหรับการวัดอย่างน้อยหนึ่งจุด มีข้อมูลทั้งหมดของการบุคคลถูกนำมาพิจารณา การจัดการกับข้อมูลที่หายไปเราสามารถสร้างชุดข้อมูลกรณีที่สมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบการตัดสุ่มที่มีการใช้งานการดูแลสุขภาพจิตเป็น
ตัวแปรตามเป็นที่คาดกันเพื่อแจ้งที่สำคัญ
ปัจจัย เนื่องจากผล dichotomous เราคำนวณ
รูปแบบการถดถอยโลจิสติก การวิเคราะห์ถูก จำกัด
ไปก่อนสามจุดตรวจวัดเป็นบางส่วนที่จำเป็น
ตัวแปร (เช่น SDQ สำหรับกลุ่มอายุที่เกี่ยวข้อง)
ไม่สามารถใช้ได้ใน 6 ปีติดตาม เรารวม
เท่านั้นผู้เข้าร่วมผู้ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับความช่วยเหลือแสวงหา
จุดวัดอย่างน้อยหนึ่ง ข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดของ
บุคคลที่ถูกนำเข้าบัญชี ในการจัดการกับข้อมูลที่หายไป
เราสร้างกรณีที่สมบูรณ์ชุดข้อมูล