《表1 不同类别的潜类别模型拟合指标》

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《潜在类别分析在心血管病高危人群分类中应用》

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本研究拟合了6个潜在类别模型（表1）。随着模型类别数量的增加，Log（L）、AIC、BIC、aBIC均不断减小；当拟合到5个类别模型时，LMR检验P=0.069，说明4个类别模型优于5个类别模型，且4个类别模型的LMR、BLRT差异均有统计学意义（均P<0.05），综合考虑指标解释性，认为4个类别模型拟合程度最好。此外，潜在类别的平均归属概率矩阵结果显示，每个类别中的心血管病高危人群（行）归属于每个潜在类别的平均概率（列），从0.622至0.813，进一步说明4个潜在类别分类模型的结果是可靠的（表2）。根据4个类别模型各项目条件概率分布结果可知（图1），Class1可命名为“血脂异常”组，Class2可命名为“体重异常”组，Class3可命名为“呼吸系统异常”组，Class4可命名为“睡觉状态下呼吸异常”组。Class1、Class2、Class3和Class4依次为860人（29.1%）、477人（16.2%）、672人（22.8%）和942人（31.9%）。