面板数据模型在婴儿生长发育评价中的应用*

中南大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室(410078)

熊昌辉 颜 艳△ 谭 珊 李洪艳 高 晓 向仕婷 何 琼 张 莉 黄 莉

面板数据模型在婴儿生长发育评价中的应用*

中南大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室(410078)

熊昌辉 颜 艳△谭 珊 李洪艳 高 晓 向仕婷 何 琼 张 莉 黄 莉

目的 既往婴儿生长发育评价多采用时点断面数据，可能损失有价值信息。本文探索面板数据模型在婴儿生长发育评价中的应用。方法 通过回顾性调查、摘录儿童保健手册和信息系统内容的方式获取资料。用R软件plm等程序包分析。结果 536人出生体重为(3302.71±443.22)g，婴儿体重平均增长(6.72±0.92)kg。婴儿体重固定效应模型截距为0.45～4.89，95%参考值为(0.95，3.39)，17人体重增长过速，510人体重增长正常，9人体重增长过缓。婴儿体重生长速度为：17人上等，381人中等，60人中上等，71人中下等，7人下等，用体重年增加率法和Z分差值法评价结果，差异没有统计学意义。结论 面板数据固定效应模型截距可拟定婴儿体重生长速度参考值和分级标准，以评价婴儿生长发育。

面板数据 婴儿体重生长 生长发育 评价方法

常用婴儿生长发育评价方法包括指数法、离差法(等级评价法、曲线图法)、百分位数法、Z分法、LMS法，常用评价婴儿生长速度方法包括年增加值和年增加率，但上述方法多用于时点断面数据，忽略了婴儿在特定时段生长特点的个体差异[1-3]。面板数据同时具有横断面数据和时间序列数据的特点，从截面和时序两个方面同时对数据进行分析，最大限度反映数据真相[4-5]。本研究基于长沙市婴儿回顾性出生队列的536位婴儿体重数据，探讨面板数据模型在婴儿生长发育评估中的应用。

对象和方法

1.调查对象

随机抽取长沙市开福区2013年1月1日至12月31日出生，且符合纳入标准的婴儿作为研究对象。纳入标准：婴儿及其父母均为常住户口，婴儿无先天性疾病，无其他各种严重疾病；孕妇第一次产前保健检查在区级以上妇幼保健机构或综合性医院；婴儿出生后在长沙本地带养；婴儿父母具有较高文化程度，同意参与调查；签署知情同意书。排除标准：非户籍孕产妇；婴儿及其父母健康档案未被建立；死胎、死产、死亡婴儿；婴儿患先天性疾病或先天畸形。

2.问卷调查

使用自行设计问卷，面对面调查婴儿监护人，摘录儿童保健手册和湖南省社区卫生信息管理系统信息的方式获取婴儿相关资料。问卷内容主要包括新生儿的姓名、出生年月、性别，出生体重、身长、分娩方式、孕周和婴儿的0月、1月、3月、6月、8月、12月龄随访资料，包括母乳、辅食、配方奶、睡眠时间、体重等。

3.理论基础

面板数据模型一般为：yit=αit+βitxit+μit(i=1,2,……N,t=1,2,……T)

用双下标量表示面板数据。yit为因变量，xit为自变量，t表示每个截面成员的观察时点(期)总数，i为截面个体的数量，αit为模型的截距，βit为自变量的回归系数，μit为随机误差，等于(αi+εit)，表示其他未考虑的影响因素效应，μit满足相互独立，零均值。

面板模型分为三种类型：合并效应回归模型、随机效应回归模型和固定效应回归模型。合并效应回归模型指不同时间点个体数据没有明显差异，不同截面个体数据也没有明显差异，每个截面方程的截距和自变量的回归系数都相等。随机效应模型的不同截面估计方程的回归系数相等，截距不相等，与自变量没有关系。固定效应模型的不同截面估计方程的回归系数相等，截距不相等，但与自变量相关[5-7]，即不同的截面方程有不同的截距，且截距反映自变量对因变量的影响程度，截距越大，因变量值改变越大，故本研究通过分析婴儿体重生长模型的截距数据，对婴儿体重生长进行评价。

4.统计分析

结 果

1.基本情况

研究对象符合纳入标准536人，其中男婴275人，女婴261人，分别占51.31%和48.69%。新生儿出生平均孕周为(39.04±1.60)周，最小29周，最大43周。出生体重平均为(3302.71±443.22)g，最轻1600g，最重4700g，男女差异没有统计学意义(χ2=0.77，P=0.68)。

2.婴儿随访

婴儿体重平均增长(6.72±0.92)kg。1岁内婴儿随着月龄的增长，平均体重和身高逐渐上升，出生后0～3月体重增长3.38kg，后9月3.34kg，出生后前3月与后9月增长值差不多。婴儿身长出生后0～3月增长11.74cm，后9个月增长13.81cm，略高于前3个月的增长长度，符合婴儿生长发育规律。月龄越大，睡眠时间逐渐减少，配方奶的使用者越来越多，6月龄配方奶使用者约达到人数一半，母乳喂养人数下降，3月龄前下降缓慢，之后，下降迅速，不过在12月龄时，仍有142人(26.59%)食用母乳(表1)，508人添加辅食。

3.婴儿体重面板模型截距参考值的范围制定

婴儿体重固定效应模型结果显示，增长月龄、配方奶喂养、辅食添加因素的系数具有统计学意义(表2)，R2=0.94，每位婴儿的截距各不相同，分布在0.45～4.89(表3、表4)，模型具有统计学意义(F=9538.48，P<0.01)

4.婴儿体重面板模型截距评价婴儿生长发育速度

以往一般通过婴儿体重年平均增加率来评价婴儿的生长发育速度。本研究中，婴儿体重年增加率为(208.23±47.43)%，最小值106.16%，最大值468.75%。将体重年平均增加率按五等级评价分类方法，可分为下等：小于113.37%，中下等：113.37%～160.80%，中等：160.80～255.66%，中上等：处于255.66%～303.09%，上等：大于或等于303.09%，人数分别占0.19%、12.50%、75.37%、8.02%、3.92%(表4)。对比两种评价方法，差异没有统计学意义(u=143429.50，P=0.96)。

Z分差值常用于评价婴儿生长发育变化。本研究对12月龄体重和出生体重分别计算Z分，相减得出Z分的变化情况(表6)。0月龄和12月龄时，婴儿Z分为中等的人数均为最多，分别为71.64%和65.30%，±2外的人数均最少，合计分别为5.78%和5.23%。Z分差值五等级人数分别为2.61%、17.72%、61.75%、12.31%、5.60%。对比Z分差值法和婴儿体重面板模型截距法评价结果，差异没有统计学意义(u=141059.00，P=0.54)。

讨 论

婴儿生长发育水平反映个体及群体婴儿营养与健康状况，也反映社会经济发展和卫生服务需求状况[8-9]。面板数据从截面和时序两个维度对生长数据进行分析，能充分利用数据信息[5]。面板数据的固定效应模型估计，主要充分利用了时间维度上的信息，不随时间变化的变量信息未被估计出来，其估计值没有偏差，每个截面模型的截距相互独立，综合反映自变量对因变量影响大小。本研究利用面板数据的特点，参照上述研究分析方法，认为每个婴儿体重生长固定效应模型的截距，能体现出各影响因素对婴儿体重变化的影响程度，因而，此截距可以作为评价婴儿体重增长快慢的指标，反映婴儿体重增长实际情况。结果显示合理：体重增长截距95%参考值范围为(0.95，3.39)，510人属体重增长正常，9人体重增长缓慢，17人体重增长过速。可以认为，婴儿体重固定效应模型截距的95%参考值适用于评价婴儿体重生长情况，因而在实际运用时，可将婴儿不同月龄实际测量体重值拟合固定效应模型，得出截距值，与上述参考值进行比对，即可对婴儿体重生长情况进行评价。

本研究使用固定效应模型截距评价婴儿体重生长，评价结果显示，该法与普通体重年增加率及Z分差值法评价结果一致，提示截距评价法可适用于个体和群体婴儿体重增长的评价，在推广运用时，只需计算出不同月龄婴儿体重固定效应模型截距，比较模型截距大小，可评价其生长速度。

致谢 感谢长沙市开福区卫生局、长沙市开福区妇幼保健所、长沙市开福区东风路社区卫生服务中心和长沙市开福区四方坪社区卫生服务中心的大力支持和帮助。

[1]薛辛东.儿科学.北京:人民卫生出版社,2010:14.

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[9]孙桂苓.幼儿生长发育评价分析.中国医药导报,2009,6(1):22-23.

(责任编辑：郭海强)

The Application of Panel Data Model about Infant Growth and Development Evaluation

Xiong Changhui,Yan Yan,Tan Shan,et al.

(Epidemiology and Health Statistics Department,School of Public Health,Central South University(410078),Changsha)

Objective Infant growth and development are traditionally evaluated with time-point cross-sectional data,which may neglect some beneficial information.The study is to explore the application of panel data analysis method for evaluating infant growth and development.Methods Using retrospective questionnaire,infant weight information was extracted from health information management system and the children health care manual.The analytical methods for panel data were applied.Results In total,536 participants were listed.The participants'average birth weight was 3302.71±443.22g and birth weight gains 6.72±0.92kg.Ninty-five percent reference range of intercept of the fixed effects model equation of infant weight gain was ranged from 0.95 to 3.39.Based on the standard,weight gain of 9 rose too slowly,510 for normal,17 forfaster.The intercepts of models were classified into five levels,which were low-level for 7,lower-intermediate level for 71,intermediate level for 381,upper-intermediate level for 60 and first-class level for 17.The results of this study that was deduced through application of intercept evaluation method were similar to the results for annual weight growth rate and Z-value evaluation method.Conclusion The analytical methods for Panel data can be utilized to fit the reference value,classification standards of infant growth and development.

Panel data;Infant weight gain;Growth and development.

出生队列健康数据链接的面板数据模型研究(NO.81373101)

△通信作者：颜艳，E-mail:yanyan@csu.edu.cn