Contingency tables analysis (chi-sq

Contingency tables analysis (chi-square) and KruskalWallis
one-way analysis of variance (ANOVA) for ranks were
used to compare demographic characteristics and established
medical risk factors for PIH according to BMI levels. The
difference in mean age and BMI for women with and without
PIH was tested for significance using Student’s t test. Crude
odds ratios (ORs) were calculated for each risk factor. The
dependent variable was the dichotomous variable PIH (yes
vs. no). The independent variable of interest was BMI strati-
fied into the standard BMI categories as defined by the
National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI): underweight
(

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ตารางฉุกเฉิน (chi-square) และ KruskalWallisมีทางเดียวการวิเคราะห์ความแปรปรวน (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) ยศใช้ในการเปรียบเทียบลักษณะทางประชากร และก่อตั้งแพทย์ปัจจัยเสี่ยงสำหรับ PIH ตามระดับ BMI ที่ความแตกต่างในหมายถึงอายุและ BMI สำหรับผู้หญิงที่มี และไม่มีPIH ได้รับการทดสอบสำหรับใช้ทดสอบ t ของนักเรียนเป็นสำคัญ น้ำมันดิบอัตราส่วนราคา (ORs) ถูกคำนวณสำหรับแต่ละปัจจัยเสี่ยง ที่ขึ้นอยู่กับตัวแปรเป็น dichotomous PIH ผันแปร (ใช่เทียบกับไม่มี) ตัวแปรอิสระที่น่าสนใจคือ BMI strati-ฟองเป็นประเภท BMI มาตรฐานตามที่กำหนดไว้โดยการหัวใจ ปอด และชาติเลือดสถาบัน (NHLBI): underweight(< 18.5 kg = m2), ปกติน้ำหนัก (18.5-24.9), ภาวะ(25.0 – 29.9), อ้วน (30.0-34.9), อ้วนอย่างรุนแรง (35.0-39.9), และอ้วนมาก (40.0), กับ 18.5 – 24.9 เป็น reference.16น้ำหนัก มาจากน้ำหนักที่จัดส่ง prepregnancyน้ำหนัก ถูก dichotomized เป็น < 40 ปอนด์ หรือ > 40 ปอนด์อายุถูก stratified เป็นประเภท < 20 ปี 20 – 29 ปี30 – 39 ปี และปีที่ 40 มี 20 – 29 เป็นประเภทอ้างอิงแข่งขันระหว่าง BMI เชื้อชาติ น้ำหนัก =โรคเบาหวานและความดันโลหิตสูงมีอุดมใช้โต้ตอบเงื่อนไข p < 0.10 เป็นเกณฑ์ในการยอมรับของการโต้ตอบ ถดถอยโลจิสติก multivariable ใช้คำนวณมีปรับปรุง การโต้ตอบของ BMI มีเรื้อรังความดันโลหิตสูงถูกสำรวจใช้ระยะการโต้ตอบ การนำไปสู่การวิเคราะห์แบบ multivariable stratified ที่covariates รวมอยู่ในแบบจำลองมีอายุ เชื้อชาติ พาริ ตี้ และสูบบุหรี่ ตลอดจนวิเคราะห์แม่แพทย์ทั่วไปรวมทั้งโรคเบาหวาน แบบจำลองถดถอยสุดท้ายถูกบังคับให้sociodemographic ปัจจัยเป็นปัจจัยที่พบมีความสำคัญในการวิเคราะห์น้ำมัน มีวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้SAS รุ่น 9 (SAS สถาบัน Inc. แครีแกรนต์ NC)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ตารางฉุกเฉิน (ไคสแควร์) และ KruskalWallis
วิเคราะห์ทางเดียวของความแปรปรวน (ANOVA) สำหรับการจัดอันดับที่ถูก
ใช้ในการเปรียบเทียบลักษณะทางประชากรและเป็นที่ยอมรับ
ความเสี่ยงทางการแพทย์สำหรับ PIH ตามระดับค่าดัชนีมวลกาย
ความแตกต่างในอายุเฉลี่ยและค่าดัชนีมวลกายสำหรับผู้หญิงที่มีและไม่มี
PIH ได้รับการทดสอบอย่างมีนัยสำคัญโดยใช้การทดสอบค่าทีของนักศึกษา น้ำมันดิบ
อัตราส่วนราคาต่อรอง (สุกร) จะถูกคำนวณสำหรับปัจจัยเสี่ยงที่แต่ละ
ตัวแปรตามเป็นตัวแปร dichotomous PIH (ใช่
เทียบกับไม่มี) ตัวแปรอิสระที่น่าสนใจคือดัชนีมวลกาย strati-
กระแสไฟเข้าไปในหมวดหมู่ BMI มาตรฐานตามที่กำหนดโดย
หัวใจแห่งชาติปอดและเลือดสถาบัน (NHLBI): หนัก
(<18.5 กก. m2 =
), น้ำหนักปกติ (18.5-24.9), น้ำหนักเกิน
( 25.0-29.9) อ้วน (30.0-34.9) อย่างรุนแรงเป็นโรคอ้วน (35.0-39.9) และ
เป็นโรคอ้วนมาก (40.0) กับ 18.5-24.9 เป็น reference.16
น้ำหนักตัวเพิ่มขึ้นมาจากน้ำหนักที่การส่งมอบและ prepregnancy
น้ำหนักได้ dichotomized เป็น <£ 40 หรือ> 40 £
อายุถูกแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ของ <20 ปี, 20-29 ปี,
30-39 ปีและ 40 ปีกับ 20-29 เป็นหมวดหมู่อ้างอิง.
ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีมวลกาย, การแข่งขันเชื้อชาติ = น้ำหนัก,
โรคเบาหวานและความดันโลหิตสูงได้รับการสำรวจโดยใช้ปฏิสัมพันธ์
ข้อตกลงกับ p <0.10 เป็นเกณฑ์สำหรับการยอมรับการปรากฏตัว
ของการมีปฏิสัมพันธ์ ถดถอยโลจิสติหลายตัวแปรถูกใช้ในการ
คำนวณ ORs ปรับ ปฏิสัมพันธ์ของดัชนีมวลกายเรื้อรังที่มี
ความดันโลหิตสูงได้รับการสำรวจโดยใช้ระยะการทำงานร่วมกันซึ่ง
จะนำไปสู่การวิเคราะห์แบ่งชั้นสำหรับรูปแบบหลายตัวแปร
ตัวแปรรวมอยู่ในรูปแบบที่เป็นอายุเชื้อชาติความเท่าเทียมกันและ
การใช้ยาสูบเช่นเดียวกับการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่พบบ่อยมารดา
รวมทั้งโรคเบาหวาน ตัวแบบการถดถอยสุดท้ายถูกบังคับให้
รวมถึงปัจจัยยาวนานเช่นเดียวกับปัจจัยพบว่า
มีความสำคัญในการวิเคราะห์น้ำมันดิบ วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้
SAS, รุ่นที่ 9 (SAS Institute Inc. , แครี, NC)