Multivariate regression models were

Multivariate regression models were applied to assess the association between the health facility specific 5-year notification rate and health facility characteristics. Because of the (bimodal) distribution characteristics of the 5-year TB notification rates (see Fig. 1), different multivariate regression models were applied. First, a backward stepwise logistic regression model was built in which the dependent variable was either 1 (any TB cases reported between 2009 and 2013) or 0 (no TB cases at all between 2009 and 2013) to account for the 42 % of health facilities reporting no cases between 2009 and 2013. All variables for which the p-value was less than 0.2 were kept in the model. To assess the associations between notification rates and facility characteristics in those facilities from which cases were reported, the TB notification rate was first log-transformed and this transformed notification rate was analyzed using simple linear regression models. Here, backward stepwise linear regression was applied leaving all variables for which the p-value was less than 0.2 in the model. Time trends were calculated in- and excluding health facilities that did not provide data for all of the years 2009-2013. A p-value smaller than 0.05 was regarded as statistically significant.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองถดถอยที่ตัวแปรพหุถูกนำไปใช้เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างสุขภาพสิ่งอำนวยความสะดวกเฉพาะ 5 ปีแจ้งอัตราและลักษณะสถานสุขภาพ เนื่องจากลักษณะการกระจาย (bimodal) แจ้งอัตรา TB 5 ปี (ดูรูปที่ 1), แบบจำลองการถดถอยแบบหลายตัวแปรที่แตกต่างกันถูกนำไปใช้ ครั้งแรก สร้างแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกศย้อนหลังซึ่งตัวแปร (TB กรณีใด ๆ รายงานระหว่าง 2009 และ 2013) อย่างใดอย่างหนึ่ง 1 หรือ 0 (ไม่มีกรณี TB เลยระหว่าง 2009 และ 2013) บัญชี 42% ของสถานบริการสาธารณสุขรายงานกรณีไม่ระหว่าง 2009 และ 2013 ตัวแปรทั้งหมดที่ค่า p มีค่าน้อยกว่า 0.2 ถูกเก็บไว้ในรูปแบบ เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการแจ้งเตือนและลักษณะสิ่งอำนวยความสะดวกในสิ่งเหล่านั้นซึ่งกรณีรายงาน อัตราการแจ้ง TB เป็นครั้งแรกเปลี่ยนล็อก และอัตราการรับการเปลี่ยนแปลงการแจ้งเตือนนี้ถูกวิเคราะห์โดยใช้การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายรุ่น ที่นี่ ถดถอยเชิงเส้นศย้อนหลังถูกนำไปใช้ออกจากตัวแปรทั้งหมดที่ค่า p ถูกน้อยกว่า 0.2 ในแบบจำลอง เวลาแนวโน้มถูกคำนวณใน และรวมน้ำที่ไม่มีข้อมูลของปี 2552 2556 ทั้งหมด P-ค่าน้อยกว่า 0.05 ถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลายตัวแปรรุ่นถดถอยถูกนำไปใช้ในการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างสถานบริการสุขภาพมีอัตราการแจ้งเตือน 5 ปีที่เฉพาะเจาะจงและลักษณะสิ่งอำนวยความสะดวกด้านสุขภาพ เพราะ (bimodal) ลักษณะการกระจายของ 5 ปีอัตราการแจ้งเตือนวัณโรค (ดูรูปที่ 1). รูปแบบการถดถอยหลายตัวแปรที่แตกต่างกันถูกนำไปใช้ ครั้งแรกขั้นตอนแบบการถดถอยย้อนหลังโลจิสติกถูกสร้างขึ้นในซึ่งตัวแปรตามเป็นอย่างใดอย่างหนึ่ง 1 (ป่วยวัณโรคที่รายงานระหว่างปี 2009 และ 2013) หรือ 0 (กรณีไม่มีวัณโรคในระหว่างปี 2009 และ 2013) บัญชีสำหรับ 42% ของสถานบริการสาธารณสุข รายงานกรณีไม่มีระหว่างปี 2009 และ 2013 ตัวแปรทั้งหมดซึ่ง p-value น้อยกว่า 0.2 ถูกเก็บอยู่ในรูปแบบ เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการแจ้งเตือนและลักษณะสิ่งอำนวยความสะดวกในสถานที่เหล่านั้นมาจากกรณีที่ได้รับรายงานอัตราการแจ้งเตือนวัณโรคได้เข้าสู่ระบบเปลี่ยนและการแจ้งเปลี่ยนอัตรานี้เป็นครั้งแรกที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย ที่นี่ย้อนกลับถดถอยเชิงเส้นแบบขั้นตอนถูกนำออกจากตัวแปรทั้งหมดซึ่ง p-value น้อยกว่า 0.2 ในรูปแบบ แนวโน้มเวลานี้จะถูกคำนวณในและไม่รวมสิ่งอำนวยความสะดวกด้านสุขภาพที่ไม่ได้ให้ข้อมูลทั้งหมดของปี 2009-2013 P-ค่าขนาดเล็กกว่า 0.05 ได้รับการยกย่องเป็นนัยสำคัญทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การถดถอยหลายตัวแปรมีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างสถานบริการสุขภาพเฉพาะ 5 ประกาศคะแนนและลักษณะของสถานบริการสุขภาพ เพราะ ( ไบโมดอล ) ลักษณะการกระจายของวัณโรค 5 แจ้งราคา ( ดูรูปที่ 1 ) การถดถอยหลายตัวแปรต่าง ๆที่ใช้ ครั้งแรก ย้อนกลับแบบตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นถูกสร้างขึ้นในที่ ตัวแปรตามคือ 1 ( วัณโรครายระหว่างปี 2009 และ 2013 ) หรือ 0 ( ไม่ ) กรณีที่ทั้งหมดระหว่าง 2009 และ 2013 ) ไปยังบัญชีสำหรับ 42% ของสิ่งอำนวยความสะดวกด้านสุขภาพรายงานกรณีไม่มีระหว่าง 2009 และ 2013 ตัวแปรทั้งหมดที่ p-value น้อยกว่า 0.2 ถูกเก็บในรูปแบบ เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการแจ้งเตือนและลักษณะสถานที่ในเครื่องนั้น ซึ่งกรณีมีรายงานไม่แจ้งอัตราแรกเปลี่ยน และเปลี่ยนการบันทึกอัตราการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย โดยใช้แบบจำลอง ตรงนี้ ข้างหลังการถดถอยเชิงเส้นแบบประยุกต์จากตัวแปรทั้งหมดที่ p-value น้อยกว่า 0.2 ในรูปแบบ เวลาคำนวณในแนวโน้มและไม่รวมสุขภาพเครื่องที่ไม่ได้ให้ข้อมูลทั้งหมดของปี พ. . ( p น้อยกว่า 0.05 ถือเป็นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ