基于Logistic回归建立农村中学生多重伤害预测模型

摘要

目的 利用Logistic回归建立预测模型，该模型针对潮汕地区农村中学生的多重伤害（polyvictimization，PV）发生风险进行预测，为早期识别和预防中学生多重伤害的发生提供数据支持。方法 2020—2021年在潮汕农村地区通过分层整群抽样方法，对7所中学进行问卷调查。共调查4 133名中学生，其中PV的发生率为17.76%（734/4 133）。使用Logistic回归来选择预测变量并建立模型，通过ROC曲线下面积（AUC）、准确率、精确度、召回率、F1值和校准曲线来评估模型的效果。结果 预测模型AUC为0.847，准确度为76.03%、精确度为39.17%、召回率为29.73%、F1值为48.70%。多因素Logistic回归分析显示，留守经历（OR＝1.80，95%CI：1.48，2.24）、男生（OR＝1.51，95%CI：1.24，1.85）、身体患病或残疾（OR＝1.67，95%CI：1.14，2.43）、经常接触色情书籍视频（OR＝1.89，95%CI：0.93，3.71）、最近一年留级（OR＝1.73）、无亲密伙伴（OR＝1.57，95%CI：1.20，2.03）、经常的自伤意图（OR＝3.27，95%CI：1.34，6.52）和自伤行为（OR＝0.94，95%CI：0.35，2.95）、同伴不良行为（OR＝2.17，95%CI：1.69，2.73）、家庭成员酗酒（OR＝1.54，95%CI：1.15，1.99）、看护人监禁史（OR＝1.67，95%CI：1.02，1.64）、旁观过校园欺凌（OR＝2.37，95%CI：1.92，2.84）、周围环境不安全（OR＝1.64，95%CI：1.35，1.99）、采用发泄（OR＝1.18，95%CI：0.95，1.38）和忍耐（OR＝1.20，95%CI：0.98，1.37）的应对方式、心理弹性中的情绪控制（OR＝0.79，95%CI：0.65，1.21）和家庭支持（OR＝0.79，95%CI：0.65，1.21）是重要的预测变量。结论 构建的中学生多重伤害的风险预测模型预测效能较好，可用于预测学校和社区中中学生发生多重伤害。

关键词

多重伤害 / 预测模型 / Logistic回归