《表3 骨质疏松和低骨量影响因素logistic回归分析变量赋值》

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《社区中老年人群骨质疏松和低骨量流行情况及影响因素分析》

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以是否骨质疏松或低骨量为因变量，以表2中分布特征比较差异有统计学意义的因素为自变量，进行单因素和多因素的logistic回归分析。分类变量赋值见表3，连续变量直接纳入分析。单因素分析发现，女性发生骨质疏松或低骨量的风险是男性的3.97倍；55～64岁组人群是40～54岁人群的2.25倍，≥65岁人群是40～54岁人群的4.03倍；未接受正规教育人群发病风险是接受过正规教育人群的2.36倍；家庭收入≥10万元者发病风险是<10万元的0.50倍；食用禽肉、鲜榨果蔬汁、饮茶者发生低骨量或骨质疏松的风险是不食用者的0.21倍、0.40倍和0.48倍；身高、体重、腰围、空腹血糖和甘油三酯每增加一个单位，发生骨质疏松或低骨量的风险是原来的0.88倍、0.91倍、0.96倍、0.89倍和0.82倍；收缩压、低密度脂蛋白胆固醇和高密度脂蛋白胆固醇每升高一个单位，骨质疏松或低骨量风险则是原来的1.02倍、1.28倍和2.20倍。多因素调整后，女性发病风险是男性的2.57倍，≥65岁组是40～54岁组的3.70倍，55～64岁组与40～54岁组风险相当。体重每增加一个单位，发生骨质疏松或低骨量的风险降低到原来的91.00%。其余因素调整后增加风险均无统计学意义，见表4。