《表3 最优子集法模型的多因素分析》

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《基于最优子集法建立肠道准备预测模型的研究》

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利用R中的sample把455例研究对象拆分成281例（61.8%）训练集与174例（38.2%）测试集。以训练集中的数据为样本，采用向前逐步Logistic回归分析，纳入P<0.05的预测变量建立基准临床风险模型，最终在测试集中验证模型，多因素分析中纳入宣教方式、术前有无高纤维饮食、糖尿病、便秘史、术前有无活动5项预测变量（P<0.05，表2）。然后运用最优子集法，选择贝叶斯信息准则（Bayesian information，BIC）最小的预测变量组合建立新临床风险模型，最终在测试集中验证模型，多因素分析中纳入术前有无高纤维饮食、糖尿病、便秘史、术前有无活动4项预测变量（P<0.05，表3）。