scholarly journals Ausblick

Author(s):  
Markus Kalisch ◽  
Lukas Meier

ZusammenfassungIm Ausblick geht es um die Überprüfung der Modellannahmen und häufige Probleme der logistischen Regression. Zusätzlich wird darauf eingegangen, wie die logistische Regression auf mehr als zwei Klassen erweitert werden kann.

2020 ◽  
Vol 45 (03) ◽  
pp. 172-181
Author(s):  
Mara Goetschmann ◽  
Beate Nickolai ◽  
Karin Hegar ◽  
David Fäh ◽  
Caroline Kiss

Zusammenfassung Hintergründe Gruppenprogramme zur Adipositastherapie unter Alltagsbedingungen sind wenig untersucht. Diese Studie analysiert das interprofessionelle Behandlungsprogramm bei Adipositas mit den Schwerpunkten Ernährungsverhalten und Lebensstiländerung (BASEL) bezüglich Effektivität und betrieblicher Wirtschaftlichkeit. Material und Methodik Retrospektive Untersuchung der Gewichtsentwicklung von Programmstart bis Programmende sowie bis zum Nachtreffen. Analyse der Zusammenhänge zwischen einer Gewichtsreduktion ≥ 5 % und weiteren Faktoren durch eine multivariate logistische Regression. Zusätzlich erfolgte eine Kostenanalyse. Ergebnisse Die 454 Teilnehmenden hatten ein mittleres Ausgangsgewicht von 114 kg (68–195 kg), BMI 40 kg/m2 (25,2–63,7), waren 46 Jahre (17–75) und mehrheitlich Frauen (72 %). Bei Programmende lag die mittlere Gewichtsreduktion bei 4,9 % (SD ± 4,2 %) (44,3 % erreichten Reduktion ≥ 5 %; 11,5 % erreichten Reduktion ≥ 10 %). Beim Nachtreffen (n = 256) betrug die Reduktion 7 % (SD ± 6,4 %) (33,5 % erreichten Reduktion ≥ 5 %; 16,7 % erreichten Reduktion ≥ 10 %). Personen, die ≥ 75 % der Lektionen und das Nachtreffen besuchten, hatten bei Programmende eine 3,8-mal höhere Chance zur erfolgreichen Gewichtsreduktion (≥ 5 %), als Personen, die < 75 % der Lektionen besuchten und nicht zum Nachtreffen erschienen (p = < 0,001). Der Kostendeckungsgrad des Programms lag bei 66 %. Schlussfolgerung Das BASEL ist ein effektives Adipositas-Behandlungsprogramm, wobei die regelmäßige Teilnahme mit einem besseren Therapieerfolg assoziiert war. Über die Hälfte der Personen mit hoher Teilnahmerate erzielten eine klinisch relevante Gewichtsreduktion von ≥ 5 %. Das Programm ist aufgrund tiefer Gruppentarife der Krankenversicherer in der Schweiz für Anbieter nicht kostendeckend.


2016 ◽  
Vol 235 (01) ◽  
pp. 81-86 ◽  
Author(s):  
C. Kuhli-Hattenbach ◽  
P. Hellstern ◽  
W. Miesbach ◽  
T. Kohnen ◽  
L.-O. Hattenbach

Zusammenfassung Hintergrund: Die Bedeutung einer Lipoprotein(a)-Erhöhung [Lp(a)] im Hinblick auf Alter und andere Risikofaktoren für die Entstehung venöser retinaler Gefäßverschlüsse wurde bisher wenig untersucht. Patienten und Methoden: In einer retrospektiven Fall-Kontroll-Studie verglichen wir die Ergebnisse eines umfassenden Thrombophiliescreenings von 106 jungen Patienten mit venösen retinalen Gefäßverschlüssen (< 60 Jahre zum Zeitpunkt der Erkrankung oder eines früheren thromboembolischen Ereignisses) mit denen von 76 gesunden Probanden. Ergebnisse: 31 der 106 (29,2 %) Patienten wiesen eine Lp(a)-Erhöhung auf verglichen mit 7 der 76 (9,2 %) gesunden Probanden (p = 0,0009). Die durchschnittlich gemessenen Lp(a)-Spiegel waren in der Patientengruppe signifikant höher als in der gesunden Vergleichsgruppe (p = 0,012). Innerhalb der Patientengruppe beobachteten wir eine signifikante Assoziation von Lp(a) mit einer auffälligen Eigen- oder Familienanamnese hinsichtlich thromboembolischer Ereignisse (p = 0,03). Darüber hinaus zeigte sich innerhalb der Patientengruppe eine Lp(a)-Erhöhung signifikant häufiger in Kombination mit zusätzlichen thrombophilen Risikofaktoren als in der Vergleichsgruppe (p = 0,005). Die logistische Regression mit Abbau bestätigte Lp(a) als unabhängigen Risikofaktor für die Entstehung venöser retinaler Gefäßverschlüsse (p = 0,003). Schlussfolgerung: Unsere Ergebnisse weisen darauf hin, dass erhöhten Lp(a)-Spiegeln bei jungen Patienten mit venösen retinalen Gefäßverschlüssen eine pathogenetische Bedeutung zukommt. Eine positive Eigen- oder Familienanamnese hinsichtlich thromboembolischer Ereignisse weist signifikant häufiger auf diesen genetisch determinierten Parameter hin.


Author(s):  
Carolin Donath ◽  
Sack Carolin M. ◽  
Anna Pendergrass ◽  
Maren Weiss ◽  
Dirk Baier

Zusammenfassung. Zielsetzung: Ziel der Studie war es, die Prävalenz von Rauschtrinken in der ab 16-jährigen Bevölkerung Niedersachsens zu erfassen und Prädiktoren für dieses Risikoverhalten zu identifizieren. Methodik: Eine repräsentative Querschnittserhebung mit N = 5.711 Teilnehmern ab 16 Jahren wurde schriftlich 2014 durch das Kriminologische Forschungsinstitut Niedersachsen (KFN) durchgeführt. Rauschtrinken wurde als mind. 5 Gläser Alkohol zu einer Gelegenheit/mind. 1x in den letzten 30 d definiert. Neben deskriptiven Methoden wurde eine binär-logistische Regression mit Rauschtrinken als abhängige Variable durchgeführt. Ergebnisse: Die Prävalenz von Rauschtrinken lag bei 28 Prozent; signifikant abnehmend bei zunehmendem Alter. Männer, außerhalb von Großstädten lebende Personen und Teilnehmer ohne Migrationshintergrund waren signifikant häufiger involviert. Tabak-, Cannabiskonsum, Glücksspiel, Verträglichkeit, risikoreiche Verhaltensmuster, regelmäßige soziale Aktivitäten und soziale Integration wurden als Risikofaktoren identifiziert. Regelmäßige kulturelle Aktivität und islamische Religion waren negativ mit Rauschtrinken assoziiert. Schlussfolgerung: Neben soziodemographischen Prädiktoren wurden auch Faktoren wie Freizeitaktivitäten als Prädiktor identifiziert. Hier könnten niederschwellige präventive Maßnahmen im Sinne der Umgebungsgestaltung hinsichtlich ihrer Akzeptanz überprüft werden. Verhaltenspräventiv sollte der risikoerhöhende gleichzeitige Konsum anderer Substanzen fokussiert werden.


Author(s):  
Markus Kalisch ◽  
Lukas Meier

ZusammenfassungIn diesem Kapitel geht es darum, die logistische Regression als Klassifikationsmethode zu verwenden. Der Unterschied zwischen Trainings- und Testdaten wird erklärt. Um die Güte des Klassifikators abschätzen zu können, wird zunächst die Fehlerrate und die confusion matrix besprochen. Anschließend wird dieses Thema mit der ROC-Kurve vertieft.


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