ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقدير معدل تكرار الإصابة باحتش...>الوصف

تقدير معدل تكرار الإصابة باحتشاء العضلة القلبية باستخدام أنموذج بواسون

العنوان بلغة أخرى: Estimate The Recurrence of Myocardial Infarction Model Using Passion Rate
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: الألوسى، سلمى ثابت ذاكر (مؤلف)
مؤلفين آخرين: جاسم، انتصار مجيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: س40, ع111
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 241 - 255
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 842907
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأوعية الدموية | أمراض القلب | نموذج بواسون
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تعد أمراض القلب والأوعية الدموية هي السبب الأول للوفيات بين الذكور والإناث على المستوى العالمي وعلى هذا الأساس فقد تركز هذا البحث على تقدير معدل تكرار الإصابة باحتشاء العضلة القلبية خلال مدة زمنية أمدها عام للأشخاص فوق سن (62) وذلك من خلال بناء نموذج انحدار بواسون. حيث أن متغير الاستجابة الذي ينبغي تقديره ببيانات عددية (data a count) في ضوء عدد من المتغيرات التوضيحية المتمثلة بالعمر، الوزن، الجنس، الضغط، السكر، الكوليسترول، وحيث أن تأثير المتغيرات التوضيحية على متغير الاستجابة تأثيرات لا خطية فقد تم استخدام أنموذج الانحدار اللوغارتمي الخطي (Log-Linear model) والذي هو حالة خاصة من النموذج الخطي العام (Generalized Linear model) إذ تم إيجاد النموذج المقدر وبيان جودة التوفيق (Goodness of fit) وتنفيذ كافة متطلبات التقدير والتحليل باستخدام برنامج Statistic version 6). والتوصل أيضا إلى أن أهم المتغيرات التي تؤدي دورا أساسيا في معدل الإصابة هما العمر والضغط والسكر وقد تم أيضًا إيجاد الخطورة النسبية للإصابة حسب نوع الجنس والفئة العمرية.

The cardiovascular diseases are the main cause of death among males and females at the global level and on this basis this research fecuses to estimate the recurrence of myocardial infraction rate was focused during the period of time for people over the age of 62, through the construction of Poisson regression model. Since the variable response which should be estimate the numerical data in the light of a number of explanatory variables of age, sex, weight, pressing, sugar, cholesterol as the impact of the explanatory variables on the response variable non-linear effects. The logarithmic linear regression model has been used which is a special case of the general linear model and the statement of goodness of fit and implementation of all the appreciation and analysis requirements using a program Statistic aversion 6. It was also found that the most important variables that play a role in the infection rate are age and pressing, sugar has been also find a relative risk of injury by sex and age group.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.